Vinte profissionais, cinco horas por semana em planilhas: o custo oculto que uma healthtech decidiu eliminar
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Nenhuma dessas horas aparecia em relatório de custo. Mais de vinte profissionais da Leve Saúde gastavam de três a cinco horas por semana organizando dados em planilhas, juntando arquivos de fontes diferentes, sem padronização, para que alguém conseguisse tomar uma decisão. Qualquer pedido de relatório fora da rotina entrava em uma fila que levava de três a cinco dias, sem que ninguém soubesse exatamente onde estava o gargalo.
A healthtech, fundada em 2020 e hoje com mais de 120 mil clientes na saúde suplementar, vivia um problema típico de empresa em crescimento acelerado: os sistemas geravam dados, mas transformá-los em informação confiável dependia de trabalho manual. A integração entre sistemas era mantida à mão, e uma falha na atualização podia passar dias sem ser percebida.
O que estava sendo desperdiçado
Some as horas. Vinte pessoas vezes até cinco horas semanais é o equivalente a mais de dois profissionais em tempo integral fazendo só consolidação de planilha, sem contar a espera de quem precisava do número. Análises mais complexas levavam mais de uma semana para ficar prontas.
"A gente não mede maturidade de dados pela ferramenta que se usa, mede pela confiança que a área de negócio tem no número que chega até ela. Foi isso que mudou aqui dentro", diz Ailton Sampaio, gerente de dados da Leve Saúde.
Como o desperdício foi cortado
A empresa migrou a base de dados para a Databricks Data + AI Platform de forma gradual, sem interromper a operação. O primeiro passo foi reorganizar os processos que já existiam dentro da nova plataforma, dando visibilidade a uma rotina de atualização que antes não tinha responsável claro.
"Não trocamos tecnologia por tecnologia. Trocamos incerteza por controle. Cada etapa da migração foi pensada para que a operação nunca parasse de ver seus próprios dados", afirma Sandro Silva, COO da Leve Saúde.
Conectores automáticos passaram a trazer informação de sistemas como Oracle e Salesforce, dispensando scripts mantidos manualmente. Integrar uma nova fonte, que levava semanas, passou a levar poucas horas, uma redução estimada entre 90% e 95%. Um painel em tempo real mostra se cada atualização aconteceu como esperado.
Os dados ganharam um fluxo único em etapas: entram brutos, passam por limpeza e padronização, e só então chegam prontos para as áreas de negócio, com regras de qualidade em cada fase.
De cinco dias para minutos
O passo mais visível foi o LIA (Leve Intelligent Agent), assistente de inteligência artificial construído no Genie, da Databricks, que responde perguntas de negócio em linguagem natural, adaptado ao vocabulário e aos indicadores da empresa. Um relatório que esperava de três a cinco dias na fila agora é resolvido em minutos, redução estimada acima de 95%.
"O LIA não substitui o time de dados, ele devolve o tempo do time de dados para o que exige raciocínio humano. A pergunta simples, que engessava a fila, hoje a própria área de negócio resolve sozinha", explica João Gabriel Silva, engenheiro sênior de dados da Leve Saúde.
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O acesso está liberado para a diretoria, com expansão para as áreas operacionais prevista para os próximos seis meses. Para o gestor que ainda conta o tempo da equipe em planilhas, o caso da Leve Saúde serve de referência do tamanho do custo que está escondido ali.
