A decisão que mais pesou na transformação de dados da Leve Saúde foi a de não fazer tudo de uma vez. A healthtech, fundada em 2020 e com mais de 120 mil clientes na saúde suplementar, migrou a base inteira para a Databricks Data + AI Platform, mas em etapas, com a operação continuando a enxergar os próprios números durante todo o processo.
"Não trocamos tecnologia por tecnologia. Trocamos incerteza por controle. Cada etapa da migração foi pensada para que a operação nunca parasse de ver seus próprios dados", afirma Sandro Silva, COO da Leve Saúde.
Primeiro passo: reorganizar o que existia
Até dois anos atrás, os dados chegavam por planilhas e arquivos de múltiplas fontes, sem padronização, e a integração com os sistemas internos dependia de conexões mantidas manualmente. Mais de vinte profissionais gastavam de três a cinco horas por semana consolidando informação, e um relatório fora da rotina esperava de três a cinco dias na fila.
Em vez de desenhar uma arquitetura nova do zero, a empresa começou reorganizando dentro da nova plataforma os processos que já rodavam. O objetivo era dar visibilidade a uma rotina de atualização de dados que antes era dispersa e sem responsável claro.
Segundo passo: conectores no lugar de scripts
Na sequência, a Leve Saúde passou a usar conectores automáticos para trazer informações de sistemas como Oracle e Salesforce, dispensando scripts mantidos à mão. O efeito prático foi reduzir a integração de uma nova fonte de dados, um sistema de RH ou de vendas, por exemplo, de semanas para poucas horas, uma queda estimada entre 90% e 95% no tempo de trabalho.
Também passou a existir um painel em tempo real que mostra se cada atualização aconteceu como esperado, encerrando o modelo anterior, em que uma falha podia passar despercebida por dias.
Terceiro passo: fluxo em etapas
Os dados ganharam um caminho único: entram brutos, passam por limpeza e padronização, e só então chegam prontos para as áreas de negócio, com regras de qualidade em cada fase. Isso substituiu o fluxo antigo, em que planilhas cruas chegavam quase direto a quem tinha pedido.
"A gente não mede maturidade de dados pela ferramenta que se usa, mede pela confiança que a área de negócio tem no número que chega até ela. Foi isso que mudou aqui dentro", diz Ailton Sampaio, gerente de dados da Leve Saúde.
Só então a IA
O assistente de inteligência artificial, o LIA (Leve Intelligent Agent), construído no Genie da Databricks, veio por cima dessa base organizada. Levou cerca de um ano de desenvolvimento e hoje atende a diretoria, com expansão para áreas operacionais prevista em seis meses. Pedidos de relatório que esperavam dias passaram a ser resolvidos em minutos.
"O LIA não substitui o time de dados, ele devolve o tempo do time de dados para o que exige raciocínio humano. A pergunta simples, que engessava a fila, hoje a própria área de negócio resolve sozinha", explica João Gabriel Silva, engenheiro sênior de dados.
A empresa contou com Enio Moraes como mentor em decisões de arquitetura e adoção de IA, além da parceria direta com a Databricks. Nem tudo está consolidado: os ganhos de qualidade ainda não têm percentual formal e os modelos preditivos seguem em teste. Para quem planeja uma migração semelhante, a lição da Leve Saúde é de sequência: organizar antes de automatizar, e automatizar antes de colocar a IA para responder.