LIÇÃO 41AI Builder — Processamento Inteligente de Documentos

Escolha o modelo certo para cada documento

Passo a passo

1. Crie e treine o modelo de extração

   → make.powerapps.com → AI Builder → + Build
   → Selecione: Document processing
   → Model name: Formulário de Chamado

   Upload de documentos de treino:
   Arraste 5 PDFs do formulário de chamado (use PDFs reais, anonimizados se necessário)
   
   Marque os campos a extrair em cada documento:
   — Selecione o texto "Nome do Cliente" → nomeie o campo: nome_cliente
   — Selecione o texto do problema → descricao_problema
   — Selecione o modelo do produto → modelo_produto
   — Selecione a urgência (Alta/Normal/Baixa) → urgencia

   → Após marcar todos os 5 documentos: Train → Publish
   O treinamento leva de 5 a 20 minutos
2. Crie o fluxo de monitoramento de e-mail

   → Power Automate → + Create → Automated cloud flow
   Trigger: When a new email arrives (V3) — Office 365 Outlook

   Trigger settings:
   Folder: Inbox/Chamados (crie uma pasta dedicada no Outlook)
   Has Attachments: Yes
   Subject Filter: Formulário de Chamado

   Pasta dedicada: Configure uma regra no Outlook para mover automaticamente e-mails com formulários para a pasta "Chamados". O fluxo só dispara para e-mails nessa pasta — evitando processar e-mails aleatórios com PDFs anexados.
3. Adicione a ação do AI Builder

   → + New step → AI Builder → Extract information from documents

   AI model: Formulário de Chamado (o que você treinou)
   Form type: PDF Documents
   Document: Attachments Content (do trigger de e-mail)
   (Use Apply to each se o e-mail pode ter múltiplos anexos)

   Após esta ação, os campos extraídos ficam disponíveis como tokens de conteúdo dinâmico: nome_cliente, descricao_problema, modelo_produto, urgencia.

4. Crie o caso no Dynamics com os dados extraídos

   → + New step → Microsoft Dataverse → Add a new row
   Table name: Cases

   title: "[Form] " + nome_cliente + " — " + modelo_produto
   description: descricao_problema
   prioritycode: if(urgencia = "Alta", 1, if(urgencia = "Normal", 2, 3))
   caseorigincode: 2 (E-mail)
   customerid: busca o contato pelo e-mail do remetente (etapa extra com Get a row)
5. Adicione análise de sentimento no e-mail

   Além de processar o anexo, analise o tom do corpo do e-mail para ajustar a prioridade:

   → + New step → AI Builder → Analyze the sentiment of text
   Text: Body (corpo do e-mail)
   Language: Portuguese

   Ajuste condicional de prioridade:
   if(Sentiment = "negative", 1, [prioridade do formulário])
   
   Se o tom do e-mail for negativo (cliente insatisfeito ou urgente), eleva para Alta Prioridade independente do que o formulário indicou.

   Sentimento como sinal de urgência: Clientes que escrevem "urgente", "inaceitável" ou "perda de produção" tendem a ter sentimento negativo classificado pelo AI Builder. Usar isso como trigger de Alta Prioridade garante que esses casos não fiquem esperando na fila.
6. Envie confirmação automática ao cliente

   → + New step → Office 365 Outlook → Send an email (V2)

   To: From (endereço do remetente)
   Subject: "Chamado recebido: " + ticketnumber
   Body: "Olá, {nome_cliente}. Seu chamado foi registrado com o número {ticketnumber}. Nossa equipe retornará em até 4 horas úteis."

Checklist

• Criou e treinou o modelo de extração de documentos no AI Builder
• Criou o fluxo com trigger de e-mail na pasta correta
• Adicionou a ação AI Builder para extração dos campos do PDF
• Criou o caso no Dynamics com os dados extraídos
• Adicionou análise de sentimento para ajuste de prioridade
• Configurou confirmação automática por e-mail ao cliente

Confiança da extração — quando revisar manualmente

Cada campo extraído pelo AI Builder vem acompanhado de um confidence score entre 0 e 1. Um score abaixo de 0,7 indica que o modelo não tem certeza sobre o valor extraído.

Isso garante que extração duvidosa não gere casos com dados errados — o agente revisa apenas os casos ambíguos, e os demais seguem o fluxo automático.