Grupo Elfa: como GenAI automatizou cotações e apoiou a empresa a incrementar R$ 240M em receitas em 12 meses

Por Rafael Tobara, Diretor Executivo de Tecnologia, Digital, Inovação e Customer Experience no Grupo Elfa; Paulo Laurentys, Chief Operations Officer (COO) e sócio da A3Data e Rafael Almeida, arquiteto de soluções na AWS.

Grupo Elfa

Com mais de 30 anos de atuação no mercado brasileiro, o Grupo Elfa é referência na distribuição de produtos e serviços dentro do ecossistema de saúde. Composto por 21 empresas, o grupo emprega mais de 2.500 colaboradores e atende a uma extensa rede, incluindo 7 mil hospitais, 250 mil clínicas e 700 planos de saúde em todo o país. A sua expertise abrange a distribuição de medicamentos e materiais médico-hospitalares, além de oferecer serviços que conectam todos os stakeholders do ecossistema de saúde, desde a indústria até o paciente final. Em 2023, o grupo recebeu um aporte de 870 milhões do Pátria Investimentos, para melhoria de suas operações.

Desafio de Automatizar para Crescer

1. Para crescer e encantar seus clientes, o Grupo Elfa busca oferecer multicanalidade na experiência de compra de seus mais de 800.000 produtos de saúde, sendo o e-mail um dos canais de comunicação utilizados para essa interação.
2. No entanto, o canal de e-mail é atualmente operado por equipe que atua manualmente e com limitações de capacidade para processar os milhares de pedidos que chegam por mês, cada um em um formato diferente.
3. Nesse sentido, o Grupo Elfa buscou, em conjunto com a A3Data e AWS, uma solução inteligente e automática para processar os pedidos de cotação por e-mail.

Solução Centrada em IA Generativa

A solução técnica utilizada foi hospedada na AWS, não só por já se adequar ao atual ecossistema tecnológico do Grupo Elfa, mas também por contar com recursos de IA Generativa mais flexíveis, diversos e seguros através do Amazon Bedrock. Esta escolha resolve o risco de obsolescência tecnológica nos modelos de Linguagem Natural (LLM) e análise de imagens, já que o Amazon Bedrock disponibiliza diversos modelos em um ambiente unificado

A arquitetura segue os princípios do AWS Well-Architected Framework, priorizando automação, eficiência, segurança, escalabilidade e confiabilidade. O projeto utiliza uma arquitetura orientada a eventos e serviços serverless, visando simplicidade na manutenção e flexibilidade da solução.Uma visão em alto nível da arquitetura de serviços e como eles interagem com as soluções de IA estão detalhados a seguir:

Figura 1: arquitetura da solução

Etapa 1 – Recebimento dos Dados Não Estruturados dos e-mails: processa dados e anexos de e-mails não estruturados relacionados à saúde. A solução é sensível a erros, por isso, a necessidade de uso de serviços de IA Generativa para alcançar alta acurácia

Amazon DynamoDB:

• Armazena dados de e-mails em formato JSON
• Controla o estado do processamento
• Utiliza DynamoDB Streams para detectar alterações e acionar tarefas automatizadas

Amazon S3:

• Armazena anexos em buckets com alta confiabilidade
• Suporta múltiplos formatos de arquivo

Etapa 2 – Classificação do Corpo do e-mail: Identifica a intenção do cliente na comunicação por e-mail (pedidos de compra, cotações, solicitações de informação).

AWS Lambda:

• Esta função, virtual e serverless, é responsável por disparar, por eventos, a análise de classificação do conteúdo dos e-mails, que será feita por um modelo de LLM.
• A função armazena a saída da classificação do LLM em uma tabela do Amazon DynamoDB e envia para uma fila do Amazon SQS a informação do e-mail.

Amazon Bedrock:

• O Amazon Bedrock, utilizando o modelo da Anthropic Claude Haiku 3, processa o texto do corpo do e-mail e classifica o tipo de intenção do cliente. Essa classificação é crucial para determinar se um e-mail é uma cotação e, portanto, precisa ou não ser processado.

Amazon SQS:

• Recebe e organiza, na forma de fila assíncrona e desacoplada, os e-mails que são pertinentes a serem processados, viabilizando que o sistema possa lidar com grandes volumes e variações de e-mails.

Etapa 3 – Classificação dos Anexos do e-mail: Processa anexos em diversos formatos (fotos, PDFs, planilhas).

AWS Lambda:

• Esta função serverless é acionada por eventos da fila do Amazon SQS, processando anexos de e-mails em diversos formatos. O sistema implementa estratégias específicas para cada tipo de arquivo, desde PDFs e planilhas Excel até imagens e documentos Word. Os anexos tipicamente contêm informações críticas como produtos, quantidades, especificações técnicas e condições comerciais.
• A função armazena a saída da classificação em uma tabela do Amazon DynamoDB e envia as informações do e-mail para uma fila do Amazon SQS.

Amazon Textract:

• Serviço de machine learning especializado que fornece capacidades avançadas de OCR (Reconhecimento Ótico de Caracteres) para extração precisa de texto e dados tabulares de documentos digitalizados. O serviço preserva a estrutura original dos documentos, essencial para o correto processamento de tabelas de produtos, listas de preços e formulários de cotação.

Amazon SQS:

• Após a extração bem-sucedida do conteúdo dos anexos, os dados são consolidados com o corpo do e-mail e enfileirados, garantindo processamento assíncrono e resiliente entre os módulos do sistema.

Etapa 4 – Consolidação de Dados Estruturados para Integração com CRM: Estrutura dados processados para integração automática com CRM.

AWS Lambda:

• Este componente serverless consome mensagens da fila de cotações extraídas e orquestra a análise semântica do conteúdo textual completo (corpo + anexos). A função emprega modelos de IA generativa para transformar textos não estruturados em dados padronizados e acionáveis.

Amazon Bedrock:

• Utilizando o modelo Anthropic Claude Sonnet 3.7, o serviço realiza análise semântica profunda dos textos extraídos, identificando elementos como produtos, quantidades, unidades de medida, condições de pagamento e informações do cliente. O sistema adapta a análise conforme o contexto, utilizando técnicas de temperatura adaptativa para maximizar a precisão da extração.

Amazon SQS:

• Os dados estruturados em formato JSON padronizado são enviados para uma fila final, prontos para integração com sistemas corporativos. Esta estrutura facilita o processamento automático das cotações, eliminando a necessidade de interpretação manual e acelerando significativamente o tempo de resposta ao cliente.

Toda a solução é monitorada e observada pelo uso do Amazon CloudWatch, incluindo monitoramento de métricas técnicas de performance, além da coleta e análise de logs da solução.

Resultados

Inicialmente, pelo pioneirismo do projeto, existiam dúvidas sobre como a IA Generativa poderia se comportar frente aos volumosos e diversos dados do Grupo Elfa. Para mitigar tais riscos, foram iniciados testes com somente 10% do volume de e-mails recebidos e que, em seguida, foram escalados, conforme confiança na solução proposta.

Após um ciclo de desenvolvimento de 5 meses iniciado em março de 2024, o sistema entrou em operação produtiva em agosto, gerando faturamentos imediatos. Após 12 meses de operação assistida e contínuas melhorias, a solução apresentou os seguintes resultados técnicos e de negócios:

• Incremento de R$ 240 MM de vendas processadas, contribuindo diretamente para o crescimento e rentabilidade da empresa
• Redução no tempo de processamento: cotações simples que levavam 5 minutos agora são processadas em apenas 1 minuto (80% de redução), enquanto cotações complexas, que podem conter mais de 100 itens, que demoravam até 1 hora e frequentemente ficavam incompletas, agora são totalmente processadas em apenas 3 minutos (95% de redução)
• Redução do risco de não atendimento e falhas no processamento de pedidos de cotação
• Cotações realizadas 24×7 ao invés de focadas somente em horário comercial
• Maior controle e governança do processo de cotação por e-mails

A solução tem sido assistida e melhorada continuamente, visando superar os resultados atualmente demonstrados.

Depoimentos

“A solução não só aumentou a eficiência da operação do Grupo Elfa, mas principalmente, melhorou a experiência de compra dos nossos clientes que passou a ser mais rápida, mais disponível e com excelente acurácia.“

Rafael Tobara – Diretor Executivo de TI

“Todo bom projeto de tecnologia e transformação deve necessariamente surgir de uma dor real da empresa. A aplicação de Inteligência Artificial Generativa no processo de cotações do Grupo Elfa mostra como a tecnologia pode ir além e realmente transformar um modelo de negócio. Esse é um exemplo concreto de como a IA pode ser aplicada para gerar valor real, por meio de uma construção inovadora e altamente eficiente”

Rodrigo Pereira – CEO da A3Data

Autores

	Rafael Tobara é um executivo de tecnologia brasileiro, reconhecido por sua liderança em inovação e transformação digital. Atualmente, ocupa o cargo de Diretor Executivo de Tecnologia, Digital, Inovação e Customer Experience no Grupo Elfa, onde tem se destacado por projetos ambiciosos, como o Cota.AI, apresentado neste Blog Post, e o “Nexos”, que visam unificar dados e operações do grupo. Sua atuação o colocou entre os 100 líderes de tecnologia mais influentes do Brasil, de acordo com o portal Itshow.
	Paulo Laurentys é Chief Operations Officer (COO) e sócio da A3Data, consultoria brasileira líder em dados e inteligência artificial e certificada pela AWS na competência de IA Generativa (GenAI). Ao longo de sua carreira, Paulo Laurentys tem acumulado mais de 20 anos de experiência em tecnologia e consultoria em inúmeras empresas de grande porte, liderando iniciativas de alto valor de negócio pela aplicação de tecnologias emergentes. Possui certificações internacionais em dados e Inteligência Artificial (IA) pelo MIT, Johns Hopkins e Kellogg Northwestern, bem como certificações técnicas de cloud AWS e de Data Protection Officer pela EXIN Holanda. Ocupou cargos de liderança em empresas de alto crescimento como Inter e Accenture.
	Rafael Almeida é arquiteto de soluções na AWS e atua no segmento de Corporate, amparando clientes diversos em suas jornadas na AWS na construção de seus ambientes na nuvem. Atua também em projetos especializados de AI/ML, auxiliando empresas que buscam inovar em seus negócios.