A Oncoclínicas economiza 85 FTEs por mês com robôs que são até 8 vezes mais rápidos
A Oncoclínicas é um grupo líder em oncologia, hematologia e radioterapia de Minas Gerais, na América Latina, com presença em 14 estados brasileiros e uma rede de mais de 2.700 médicos e 7.000 funcionários. A empresa processa milhares de registros de procedimentos de saúde e solicitações de autorização todos os meses.
Saiba maisVeja o vídeo com este case completode economia em FTE mensal (fulltime equivalent)
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de economia
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que com Python em relação a Low Code
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em produção
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de economia em licenças
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e melhor retenção de novos profissionais
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de 1 mês para 2 semanas
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A Oncoclinicas&Co é o resultado de uma iniciativa pioneira na gestão e administração de serviços de oncologia
Fundada pelo oncologista clínico Bruno Ferrari em 2010, em Belo Horizonte, a Oncoclínicas&Co alcançou marcas significativas no tratamento do câncer ao longo dos anos. Hoje, é reconhecida como um dos maiores e mais respeitados grupos de oncologia, hematologia, radioterapia e genômica da América Latina.
Como líder no setor de oncologia do país, as vantagens competitivas do grupo incluem uma equipe altamente especializada e multidisciplinar e uma abordagem médica inovadora; um histórico comprovado de fusões e aquisições com oportunidades significativas em andamento no mercado; e um modelo de negócios flexível e ágil que cria várias vias de crescimento.
Processos Automatizados
21 automações, entre elas a solicitação, monitoramento, alteração e cancelamento de autorizações nos sites de 8 convênios (Bradesco Saúde, Amil, Sulamérica, Unimed).
22 mil interações diárias dos robôs, com 99% de assertividade
Desafio: Suporte de ferramenta fraco e progresso de desenvolvimento lento
Ao lidar com vários provedores de seguros parceiros, o grupo tem uma iniciativa estruturada de RPA para automatizar os processos de envio de solicitações, aprovação e cancelamento de procedimentos em diferentes departamentos da empresa
Até 2023, eles estavam usando automações Low-Code, mas estavam insatisfeitos com o suporte da ferramenta e decidiram buscar uma solução de RPA mais robusta com um ROI mais atraente.
Eles também precisavam aumentar a agilidade e a padronização dentro da equipe de desenvolvimento. Como o código de automação geralmente era escrito com preferências específicas exclusivas de cada desenvolvedor, a liderança técnica precisava evitar situações em que o código se tornasse dependente de um único desenvolvedor, garantindo que a manutenção pudesse ser feita por vários membros da equipe.
Solução: Repositórios Python reutilizáveis e gerenciamento aprimorado de registros e erros
A empresa decidiu testar a abordagem RPA com Python para reutilizar tarefas e estabelecer um padrão de desenvolvimento. O resultado? O desenvolvimento se tornou mais ágil, com os bots sendo implantados na produção em sprints de uma semana.
A equipe de RPA da Oncoclínicas adotou os modelos de desenvolvimento do BotCity, que ajudaram a criar um repositório de funções reutilizáveis. Em termos de orquestração e governança, a empresa agora tem um registro abrangente de execução e erros para automações baseadas em código, incluindo capturas de tela detalhadas para identificar exatamente onde ocorreram os erros.
Agora temos registros de execução e análise de erros aprimorados, o que nos permite manter e dar suporte aos nossos processos com mais rapidez do que nunca.
José RobertoLíder técnico de RPA
O BotCity Orchestrator também verifica se as bibliotecas estão nas versões mais robustas para esse bot, garantindo que ele esteja sempre usando a versão mais recente do código.
Resultados
Em apenas um mês com o BotCity, a Oncoclínicas já havia desenvolvido sua própria estrutura para reutilização de tarefas, registros de erros e execução, com seu primeiro bot reescrito de Low-Code para Python em funcionamento.
Hoje, com 25 bots reescritos de Low-Code para Python e executados em 3 máquinas virtuais, a equipe também otimizou sua infraestrutura de computação. Anteriormente, eram necessárias 15 máquinas virtuais para executar apenas 10 bots de low-code. Além disso, enquanto a execução de um item em Low-Code levava 31 segundos, a versão em Python o concluía em apenas 8 segundos, e sem erros.
Os bots que antes exigiam custos muito altos com licenciamento anual baseado em dólares e uma máquina virtual para cada bot e runner agora são desenvolvidos com muito mais rapidez e oferecem um desempenho significativamente melhor.
José RobertoLíder técnico de RPA
Gabriel Vital
Analista de sistemas RPA
Casos de Aplicação Reais na Andrade Gutierrez
A Andrade Gutierrez já colhe frutos da APA em diversas frentes, demonstrando o potencial transformador dessa tecnologia.
Case #1: Elaboração de SDDs (Solution Design Document)
- Objetivo: Automatizar a elaboração de SDDs com base no código-fonte da automação.
- Como foi feito: Agentes criados com LangGraph. O processo envolve
inspecionar_codigo,descrever_automacao,descrever_componentes,descrever_requisitos,desenhar_fluxo,gerar_resumo_executivoegerar_sdd
Resultado:
- Tempo médio caiu de 2 horas para apenas 15 segundos.
- +250 documentos gerados automaticamente.
Case #2: Análise de Integrações para SAP HCM
- Objetivo: Mapear integrações SQL com o sistema de folha de pagamento para a pré-migração do SAP HCM.
- Como foi feito: Agentes criados com LangGraph. O fluxo inclui
inspecionar_codigo,extrair_comandos_sql,descrever_comandos_sqlegerar_relatorio
Resultado:
- Toda a análise realizada em ~10 minutos, tarefa antes manual e extensa.
