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15 de setembro de 2025Automação Inteligente no Cadastro de Motoristas
Como utilizamos Inteligência Artificial e OCR para reduzir erros manuais, economizar R$ 220k/mês e devolver ao motorista seu bem mais precioso: o tempo.
Coloque aqui a imagem de capa do projeto (Mockup do Macbook + iPhone)
Sugestão: Use o print que você me enviou como destaque principal
A Origem da Demanda
A necessidade deste projeto surgiu da convergência de três grandes pressões internas, criando o cenário perfeito para inovação:
- Atendimento (SAC) Batendo recordes de chamados relacionados a dificuldades no cadastro.
- Operações Pressionados pelo gargalo que impedia a liberação rápida de motoristas para cargas.
- Negócios Necessidade de escalar a operação sem aumentar o headcount de atendimento.
A Co-criação no Kickoff
Dada a criticidade, o Tech Lead propôs uma estratégia de co-criação. Realizamos um kickoff unindo todas as áreas para "colocar todos na mesma página". Cada área via apenas um fragmento do problema, mas ninguém enxergava o todo: um fluxo cheio de regras, dependências e pontos de falha espalhados entre diferentes sistemas.
Mergulhando na Complexidade
O cadastro de motoristas não é apenas "digitar nome e documento". Na logística, envolve múltiplas validações: CNH, dados pessoais e, no caso de caminhões, composições complexas (três, quatro, às vezes cinco placas diferentes para um único veículo).
Comecei o projeto com uma análise minuciosa da jornada. Literalmente percorremos o fluxo inteiro, tela por tela, anotando onde o usuário travava e onde ocorriam os erros manuais.
Baseamos essa análise em dados reais: métricas de abandono e uma auditoria profunda em chamados antigos do SAC. Isso nos permitiu desenhar um Service Blueprint preciso dos pontos de fricção.
O Insight da Virada
Mapeamos que os maiores erros e retrabalhos eram 100% ligados à digitação manual. Ficou claro que não bastava redesenhar a tela; precisávamos eliminar a tarefa de digitar.
Discovery Potencializado por IA
Não usamos IA apenas no produto final, mas também como ferramenta estratégica durante o processo de design.
Benchmarking & Edge Cases
Usei Agentes de IA para acelerar o benchmarking de empresas globais que usam OCR e para levantar cenários de borda (Edge Cases) que talvez eu não tivesse mapeado sozinha.
Microcopy & Acessibilidade
A IA gerou variações de texto (Microcopy) e sugestões de componentes focados em acessibilidade, permitindo chegar mais rápido em versões assertivas.
OCR: De Digitador para Revisor
Integramos uma API de OCR (Optical Character Recognition) robusta, mudando o modelo mental do formulário. Ao invés de pedir digitação, pedimos a foto ou PDF da CNH/CRLV.
A IA faz a leitura instantânea dos dados. O papel do usuário muda: ele deixa de ser digitador e vira um conferente.
Prototipando a Inteligência
No Figma, prototipei cada micro-interação: o estado de leitura da IA, a validação automática e a mensagem de revisão.
Criei versões alternativas para testar feedbacks, garantindo que o usuário entendesse claramente: "Isto foi preenchido automaticamente, por favor confira."
Inserir aqui: Gif ou Imagem das telas de Leitura da CNH e Confirmação
Validação com Usuários Reais
Conduzi testes de usabilidade com protótipos navegáveis, observando onde os motoristas hesitavam e onde queriam mais contexto.
Ajuste de Fluxo
Reorganizei etapas e deixei campos opcionais mais evidentes com base na hesitação dos usuários durante o teste.
Refinamento de Feedback
Melhorei as mensagens de confirmação em tempo real para dar segurança de que a IA leu os dados corretamente.
Resultados Comprovados
Tempo médio total para realizar um cadastro completo.
Queda drástica nos tickets de suporte relacionados ao cadastro.
Evitando reprovações por erro de digitação no Gerenciamento de Risco.
"Meu foco foi simples: usar IA para devolver ao usuário algo que não tem preço, o tempo dele."
Vanessa Bazani