🍞 Briefing: Padaria Pão&Cia
Padaria de bairro, 12 funcionários, 1 dona (Marta) que cuida do administrativo. Vende no balcão e por WhatsApp. Recebe ~40 pedidos/dia por WhatsApp, emite notas manualmente, controla estoque numa planilha e responde as mesmas dúvidas de clientes o dia todo.
Use este contexto nos seis exercícios. Onde houver número, invente um plausível e seja consistente.
🎯 Caçar 3 tarefas de 10 horas
Sua missão: encontrar, na Padaria Pão&Cia, três tarefas repetitivas que somem cerca de 10 horas por semana e sejam fortes candidatas a automação.
🎯 Objetivo
Sair com uma lista de 3 tarefas, cada uma com frequência, duração e nível de dor — pronta para virar projeto.
Passo a passo
Liste tudo que a Marta faz num dia comum (anote pelo menos 10 atividades).
Para cada uma, estime frequência (x/semana) e duração (min/vez).
Multiplique para achar horas/semana e marque a "dor" (1–5). Escolha as 3 com maior horas × dor.
✅ Critério de "pronto"
Você tem 3 tarefas, cada uma com horas/semana calculadas e dor de 1 a 5, e a soma das três fica entre 8 e 12 horas.
Gabarito de exemplo
Tarefa | freq/sem | min/vez | h/sem | dor --------------------------------|----------|---------|-------|---- Responder dúvidas no WhatsApp | 200 | 1.5 | 5.0 | 4 Lançar pedidos na planilha | 200 | 1.0 | 3.3 | 3 Emitir nota fiscal manual | 60 | 2.0 | 2.0 | 5 --------------------------------|----------|---------|-------|---- TOTAL 10.3 h/sem Top 3 (horas × dor): WhatsApp (20) · Nota (10) · Planilha (10)
Quantas vezes por semana
Minutos por execução
Nota 1–5 de frustração
horas × dor ranqueia
📊 Auditar e calcular o ROI
Pegue a tarefa campeã do exercício 1 (responder WhatsApp) e calcule o retorno de automatizá-la.
🎯 Objetivo
Chegar a um número de ROI e payback que justifique (ou não) o projeto.
Fórmulas que você vai usar
economia_mensal = horas_mes_economizadas × custo_hora roi_% = (economia_anual - custo_projeto) / custo_projeto × 100 payback_meses = custo_projeto / economia_mensal
✓ Faça assim
- ✓Use o custo/hora carregado (salário + encargos), não o salário cru
- ✓Conte só as horas que a automação realmente tira
- ✓Inclua custo de API/ferramenta no custo do projeto
✗ Evite
- ✗Inflar a economia assumindo 100% de automação
- ✗Esquecer o custo de manutenção mensal
- ✗Ignorar o tempo de revisão humana que sobra
✅ Critério de "pronto"
Você tem economia mensal, ROI anual em % e payback em meses, com todas as premissas anotadas.
Gabarito de exemplo
Premissas horas_mes (WhatsApp) = 20 h % automatizável = 70% -> economiza 14 h/mês custo_hora (Marta) = R$ 45 custo_projeto = R$ 2.500 (build) + R$ 120/mês (API+ferramenta) Cálculo economia_mensal = 14 × 45 = R$ 630/mês (bruto) economia_líquida = 630 - 120 = R$ 510/mês economia_anual = 510 × 12 = R$ 6.120 roi_% = (6120 - 2500) / 2500 × 100 = 144,8% payback = 2500 / 510 = 4,9 meses
Carregado, não cru
Seja conservador
% sobre o investimento
Em quantos meses paga
🗺️ Diagramar as-is → to-be
Mapeie o processo de atendimento por WhatsApp como ele é hoje (as-is) e como ficará automatizado (to-be).
🎯 Objetivo
Dois fluxos lado a lado, deixando claro quais passos a IA assume.
Passo a passo
- Escreva o fluxo atual como uma sequência de passos (cada passo: ator + ação).
- Marque com 🤖 cada passo que uma IA poderia assumir.
- Reescreva o fluxo to-be removendo/condensando os passos automatizados.
- Indique os pontos de decisão (onde precisa de "sim/não").
Gabarito de exemplo
AS-IS (hoje)
cliente → manda msg no WhatsApp
Marta → lê a msg
Marta → identifica o tipo (pedido? dúvida? reclamação?)
Marta → responde manualmente
Marta → se for pedido, copia pra planilha 🤖
Marta → confirma valor e prazo 🤖
TO-BE (automatizado)
cliente → manda msg no WhatsApp [trigger]
IA → classifica (pedido/dúvida/outro) 🤖
decisão → é dúvida comum? --sim--> IA responde da base 🤖
--não--> encaminha p/ Marta
IA → se pedido, extrai itens e grava na planilha 🤖
IA → devolve confirmação ao cliente 🤖
✅ Critério de "pronto"
Dois fluxos completos, passos automatizados marcados com 🤖 e pelo menos um ponto de decisão explícito.
Quem faz o quê
O que a IA assume
Pontos sim/não
O que dispara o fluxo
📐 Desenhar o blueprint
Transforme o to-be num blueprint de uma página: trigger, ferramentas, modelo, lógica e ações.
🎯 Objetivo
Especificação técnica suficiente para alguém começar a construir sem te perguntar mais nada.
Template de blueprint (preencha)
BLUEPRINT — Atendimento WhatsApp Pão&Cia
Trigger : nova mensagem no WhatsApp Business (webhook)
Ferramentas : n8n · WhatsApp API · Google Sheets · modelo de IA
Modelo : LLM rápido/barato (classificação) + 1 chamada p/ resposta
Lógica :
1. classificar intenção -> {pedido | duvida | outro}
2. se duvida -> RAG na base de FAQ -> resposta
3. se pedido -> extrair itens (JSON) -> append na planilha
4. se confiança < 0.6 -> encaminhar p/ humano
Ações : responder cliente · gravar planilha · notificar Marta
Pontos de falha: msg ambígua · item fora do cardápio · API fora do ar
📋 Checklist do blueprint
- • Tem exatamente 1 trigger definido?
- • Toda decisão tem um caminho "senão"?
- • Há um fallback humano para baixa confiança?
- • Os pontos de falha estão listados?
✅ Critério de "pronto"
Blueprint cabe em uma página, tem trigger, lógica numerada, ações e pelo menos 3 pontos de falha.
O gatilho único
Ferramentas e modelo
Passos numerados
Onde pode quebrar
🔧 Construir um fluxo simples
Monte um fluxo mínimo de 3 nós: trigger → IA → ação. Aqui vale construir de verdade em n8n/Make ou simular com pseudocódigo.
🎯 Objetivo
Um fluxo que recebe uma mensagem, chama a IA e executa uma ação — ponta a ponta.
Pseudo-fluxo (copie e adapte)
// NÓ 1 — TRIGGER (webhook WhatsApp)
input = { from: "+55...", text: "quero 2 pães de queijo e 1 café" }
// NÓ 2 — IA (extração estruturada)
prompt = `Extraia o pedido como JSON do schema:
{ "itens":[{"produto":string,"qtd":number}], "obs":string|null }
Responda SÓ o JSON. Texto: ${input.text}`
ia_out = chamarLLM(prompt) // -> { "itens":[...], "obs":null }
pedido = JSON.parse(ia_out)
// NÓ 3 — AÇÃO (gravar + responder)
appendPlanilha("Pedidos", pedido.itens)
responderWhatsApp(input.from,
`Anotado! ${pedido.itens.length} itens. Confirma? (sim/não)`)
💡 Dica prática
Teste o nó da IA isolado primeiro, com 3 mensagens reais diferentes, antes de plugar a ação. 80% dos bugs estão no parsing do JSON.
✅ Critério de "pronto"
O fluxo roda com 3 mensagens-teste diferentes e grava/responde corretamente em pelo menos 2.
Webhook de entrada
Extrai JSON do texto
Valida a saída
Grava e responde
💼 Montar uma proposta comercial
Empacote tudo numa proposta de 1 página para a Marta: problema, solução, ROI, preço e próximos passos.
🎯 Objetivo
Uma proposta que ancora o preço no ROI do exercício 2 e termina com um CTA claro.
Template de proposta (preencha)
PROPOSTA — Atendimento automático no WhatsApp Para: Marta · Padaria Pão&Cia 1. O problema ~20 h/mês respondendo as mesmas dúvidas e lançando pedidos à mão. 2. A solução Assistente no WhatsApp que classifica, responde dúvidas da base e registra pedidos na planilha automaticamente. Você só revê exceções. 3. Resultado esperado ~14 h/mês liberadas · menos erros de lançamento · resposta em segundos. Economia estimada: R$ 510/mês líquidos · paga em ~5 meses. 4. Investimento Setup: R$ 2.500 (única vez) · Manutenção: R$ 120/mês. 5. Próximo passo Aprovação até [data] -> entrego rodando em 2 semanas. Responda "topo" para começarmos.
⚠️ Atenção
Nunca precifique pelo custo da sua hora. Precifique por uma fração do valor que o cliente ganha. Aqui o preço (R$ 2.500) é menos da metade da economia anual — fica fácil dizer sim.
✅ Critério de "pronto"
Proposta de 1 página com as 5 seções, preço ancorado no ROI e um CTA com data e ação clara.
Na dor do cliente
Ancora o preço
Fração do valor
Data + ação clara
📌 Resumo do Módulo
Próximo Módulo:
6.2 — Biblioteca de prompts prontos (acelere cada exercício com prompts copia-e-cola)