- Os relatórios manuais podem ser totalmente substituídos usando Nvidia GB10 e fluxos de trabalho estruturados de IA
- A automação reduz a dependência de pessoal adicional, mantendo a precisão consistente dos relatórios
- Os fluxos de trabalho sequenciais simplificam os testes e a solução de problemas antes de escalar a automação de nível empresarial
Muitas organizações dependem de funcionários para coletar, organizar e relatar manualmente métricas de desempenho de diversas plataformas digitais.
Um recente Sirva o lar (STH) substituiu parte deste processo de relatório manual usando sistemas locais de IA construídos em torno Nvidia Hardware GB10.
O trabalho envolveu solicitações repetitivas recebidas por meio de e-mails longos e não estruturados, muitas vezes solicitando métricas de diversas fontes e intervalos de datas específicos.
Reduzindo a necessidade de pessoal adicional
Em vez de contratar pessoal adicional para gerir este volume crescente, STH focado em projetar um pipeline de relatórios automatizado que pudesse lidar com essas tarefas de maneira confiável.
A automação seguiu um fluxo estruturado para coletar e agregar dados de todas as plataformas relevantes.
As integrações pré-construídas no n8n reduziram o tempo de configuração, conectando-se diretamente aos sistemas analíticos sem a necessidade de código personalizado.
O planejamento de cada etapa garantiu que limites de tempo, filtros e detalhes de consulta fossem aplicados de forma consistente.
Embora o fluxo de trabalho fosse executado sequencialmente, essa abordagem simplificou os testes e a solução de problemas durante a implementação inicial, permitindo que o revisor verificasse os resultados antes do dimensionamento.
Para validar o sistema, a revisão utilizou aproximadamente 1.000 solicitações históricas de 2015 a 2025 com resultados conhecidos.
Diferentes modelos de IA foram comparados, incluindo gpt-oss-20b FP8 e gpt-oss-120b FP8, para avaliar a precisão dos passos.
Os testes iniciais mostraram que modelos menores tiveram um bom desempenho em solicitações simples, mas surgiram erros à medida que a complexidade aumentava.
Como os fluxos de trabalho exigiam diversas chamadas de modelo por solicitação, mesmo pequenas imprecisões eram agravadas, diminuindo a confiabilidade geral.
Modelos maiores melhoraram a precisão por etapa para mais de 99,9%, reduzindo erros de fluxo de trabalho de ocorrências semanais a eventos anuais raros.
Dois Dell Os sistemas Pro Max com unidades GB10 executavam IA localmente, mantendo todos os dados no local.
O revisor calculou que a automação substituiu a necessidade de uma função de relatório dedicada, com custos de hardware cobertos em doze meses.
Ferramentas de IA atendeu a solicitações de relatórios internos e externos, incluindo visualizações de artigos, envolvimento de vídeos e métricas de boletins informativos, sem exigir intervenção humana.
O processo permitiu que o sistema redirecionasse recursos para outras funções, como a contratação de um editor-chefe, mantendo ao mesmo tempo a qualidade consistente dos relatórios.
A automação de relatórios com sistemas de IA mostra como as tarefas manuais de recuperação e consolidação de métricas podem ser removidas dos fluxos de trabalho humanos.
Isso significa que as funções que se concentram principalmente na coleta, limpeza e resumo de dados de desempenho ficam especialmente vulneráveis quando existe automação confiável.
Embora a revisão mostre claros ganhos de eficiência, seu sucesso depende da precisão do modelo, do design do fluxo de trabalho e da manutenção do controle sobre dados confidenciais.
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