Case — Sol (Central Omnichannel de Atendimento de TI com IA e CRM)

Tipo: Freelance (cliente: Mirassol — atendimento de TI interno) Papel: Desenvolvedor Full Stack (autoria completa: produto, backend, frontend, IA, infra e deploy) Status: Em produção (com ambiente de homologação separado) Stack: Python 3.11, FastAPI, SQLAlchemy async, Alembic, Angular 20 (standalone + Signals, TypeScript strict), PostgreSQL 16 + pgvector, Redis, Evolution API / Meta WhatsApp Cloud API, Microsoft Teams app, e-mail (mensagens), Gemini (google-genai) com migração planejada p/ Vertex AI, Docker Compose, deploy em VPS + Google Cloud

Contexto e problema

A equipe de TI do cliente recebia solicitações de suporte de forma dispersa (WhatsApp pessoal, e-mail, boca a boca), sem fila, sem histórico e sem priorização. Era preciso estruturar o atendimento nos canais que os usuários já usam — sem forçar ninguém a aprender um portal novo — e dar à gestão visibilidade real sobre qualidade e volume de atendimento.

Solução

Central de atendimento omnichannel com IA, gestão completa e CRM integrado:

Atendimento multicanal: tickets tratados por WhatsApp, Microsoft Teams, plataforma web e e-mail (por mensagens) — mesma fila, mesmo histórico, independente do canal de entrada
Bot de triagem com IA (Gemini): conversa naturalmente com o usuário, entende o problema, classifica e abre o chamado com os dados certos; conversas livres também são suportadas; fallback por regras locais quando o LLM está indisponível
Painel completo de gestão de tickets (Angular 20): filas, conversas em tempo real, timeline por ticket, dashboards gerenciais — tudo relacionado ao ciclo de vida do chamado em um lugar
Termômetro de atendimento e satisfação: análise por IA com amostragem das conversas, gerando parecer por setor e insights acionáveis para a gestão
Relatórios automatizados de operação e qualidade de atendimento
Módulo de CRM integrado: campanhas e recepção de contatos via WhatsApp na mesma plataforma — atendimento e relacionamento no mesmo dado
Busca semântica com pgvector: histórico e conhecimento indexados por embeddings para apoiar a triagem

Arquitetura e decisões técnicas

FastAPI assíncrono com SQLAlchemy async e Alembic; qualidade travada com pytest, Ruff e mypy
Angular 20 standalone com Signals e SCSS puro, TypeScript strict — reatividade fina no painel de conversas em tempo real
Camada de canais isolada: WhatsApp (Evolution API no MVP, com migração planejada para a Meta Cloud API oficial), Teams app e e-mail plugam no mesmo domínio de tickets — adicionar canal não reescreve o negócio
PostgreSQL 16 + pgvector para dados operacionais e embeddings no mesmo banco (menos infra, transações únicas); Redis para estado de conversa e cache
Análises de qualidade por amostragem: em vez de processar 100% das conversas com LLM (custo proibitivo), amostragem estatística gera o termômetro de satisfação e os pareceres por setor com custo controlado
Dois ambientes: produção e homologação com scripts de deploy separados (deploy.ps1, deploy-homolog.ps1, vps-setup*.sh) — pipeline reproduzível de build local → tar → VPS
Segurança: SQL Server externo integrado com usuário/role restrita; segredos fora do versionamento

Desafios e soluções

Unificar canais heterogêneos (WhatsApp, Teams, e-mail, web) num único fluxo de tickets: abstração de canal no domínio, com identidade do usuário resolvida entre canais
IA que não pode travar a operação: triagem degrada graciosamente para regras locais quando o LLM está indisponível
Medir qualidade sem custo explosivo de LLM: termômetro por amostragem de conversas com parecer por setor
Datas, fusos e ordenação de mensagens em conversas assíncronas: tratados como planos específicos de correção com testes
Evolução visual: repaginação de UI planejada e executada com design system próprio

Resultados e impacto

Chamados de TI passam a nascer estruturados de qualquer canal (WhatsApp, Teams, e-mail, web), com fila e histórico unificados [volume A CONFIRMAR]
Gestão com visão de qualidade: termômetro de satisfação, pareceres por setor e relatórios automáticos — antes não existia medição nenhuma
CRM integrado transforma o mesmo canal de suporte em canal de campanhas e captação de contatos
Operação com ambiente de homologação, migrações versionadas e typing/lint estritos — manutenível por terceiros