Michael Pamintuan, Managing Partner da Adaptive Parse_Construir um sistema totalmente automatizado para processar centenas de pedidos de compra em formatos diferentes foi difícil de conceber no início. Tínhamos pedaços e fragmentos de tecnologia que não se conectavam até termos o Make. Agora, o que antes levava dias leva minutos._
**Os desafios**
Excesso de pedidos de compra
A High Caliber Line recebe mais de 200 pedidos de compra por dia. Cada pedido chegava em um formato diferente, muitas vezes não estruturado, incluindo PDFs, planilhas do Excel, documentos do Word e texto simples no corpo do e-mail. Isso dificultava a padronização do processamento. A equipe interna da High Caliber Line, com oito pessoas, precisava baixar os arquivos, localizar os detalhes importantes e inseri-los manualmente no NetSuite. Mesmo com uma equipe completa, muitas vezes levava de dois a três dias para processar um único pedido, correndo o risco de perder janelas de entrega para pedidos urgentes.Dados inconsistentes e sujeitos a erros
Devido ao processamento desorganizado dos pedidos, os SKUs (códigos de identificação para rastrear produtos no estoque) frequentemente ficavam incompletos ou não correspondiam aos códigos internos do NetSuite. Endereços e contatos também costumavam não conter informações importantes. Era fácil cometer erros ao atender aos pedidos.**A solução**
O pipeline de produção reduz o tempo de processamento em ~99,9 %
A Adaptive Parse criou um cenário do Gemini-based) Make que reduz radicalmente o tempo de processamento por pedido, de 3 dias para 5 minutos (~99,9 %). Ele classifica os e-mails recebidos nestas categorias: * pedidos de compra * solicitações de amostras * pedidos urgentes * acompanhamentos * irrelevantesDepois de classificar, o Make extrai os anexos dos documentos e os encaminha para o motor de parsing proprietário da Adaptive Parse por meio de Webhook. Em seguida, a automação transforma os dados extraídos em um formato JSON estruturado e os processa no Make usando ferramentas nativas. Campos importantes, como nome da empresa, e-mail de contato e itens da linha do pedido, são armazenados no Airtable.)
William Zhai, President da Adaptive Parse_A melhor coisa sobre o Make é que ele é fácil de prototipar. Especialmente no início, quando ainda estávamos descobrindo as coisas, era simples de entender. Com o tempo, aprendemos a lidar até com aquelas partes complicadas que você resolve com variáveis, prompts rigorosos e atenção aos detalhes._
Validação de dados com IA em escala
O cenário também usa módulos do OpenAI) para conferir endereços de envio, nomes de contato e códigos de produtos, comparando-os com os registros internos do cliente. A Adaptive Parse também criou regras especiais para limpar e formatar corretamente os códigos de produtos, garantindo, por exemplo, que cor e detalhes do item estejam incluídos. O Make então carrega automaticamente os registros finais no NetSuite usando o conector e o script personalizados da Adaptive Parse, que aceitam entrada de arquivo e criam a ordem de venda correspondente.Michael Pamintuan, Managing Partner da Adaptive Parse_O Make nos permite prototipar mais rápido do que qualquer outra coisa. Agora ele é a base do nosso sistema de ETL com IA. Precisávamos de uma forma de simplificar a coleta de dados com um tratamento de erros sólido, e o Make era perfeito para isso. Ele é linear, fácil de trabalhar e nos ajuda a evitar os problemas de loop lógico com os quais vivíamos esbarrando antes._
**Os resultados**
**Por que a Adaptive Parse e o Make são a combinação perfeita**
Pronto para inovar com IA como a Adaptive Parse? Comece a usar o Make hoje)_Não vá apenas atrás da coisa mais brilhante. Construa o que se encaixa no seu fluxo de trabalho real. Para nós, era o Make. Ele nos ajudou a sair da ideia para um produto funcional, mais rápido do que qualquer outra coisa por aí._