A migração de documentações em larga escala é um desafio comum em grandes empresas, especialmente quando envolve ferramentas amplamente utilizadas por diferentes equipes e com um grande volume de dados.
Neste artigo, vamos explorar os desafios, a escolha da solução, a estratégia de adoção, os resultados obtidos e como a StackSpot AI desempenhou um papel fundamental nesse processo.
Até o momento, a solução impactou 20% das páginas que tinham necessidade de atuação, além de apoiar na redução de 85% no tempo dedicado para migração de documentações. Confira mais abaixo!
Dores e desafios
A área de tecnologia de uma empresa precisava descontinuar a ferramenta interna de administração de documentações até o final de 2024, trazendo à tona a necessidade de uma solução eficiente para lidar com mais de 400 mil páginas de documentação.
Realizar essa migração manualmente acarretaria em dois grandes desafios. O primeiro era a demora para concluir a tarefa, visto que a média de páginas migradas seria de apenas 6 por dia, por profissional. Já o segundo era o custo que essa migração iria gerar ao necessitar de tantos profissionais por uma grande quantidade de dias.
Para superar esses pontos, foi desenvolvida uma solução que combinou o uso de Python e a StackSpot AI, plataforma multiagentes para desenvolvimento de software da Zup Innovation, permitindo não apenas acelerar o processo de migração de documentações, mas também garantir a qualidade e a padronização dos materiais.
Escolha da solução
O time optou por desenvolver uma aplicação em Python para realizar um crawler – programa automatizado que explora páginas e links – na API da ferramenta interna de administração de documentações, baixar páginas de forma estruturada e utilizá-las para alimentar uma IA generativa.
Python se mostrou a linguagem mais flexível, menos verbosa e com melhor integração com libs para facilitar a construção tanto do “core” quanto do front-end da solução. Já a StackSpot AI foi escolhida para reduzir tempo e carga cognitiva durante a migração de documentações, acelerando todo o processo.
O objetivo era usar a documentação da resposta da API (as páginas) como fragmento e, a partir daí, utilizando prompts para adaptar as regras, gerar o novo conteúdo seguindo os padrões exigidos. Isso não só melhoraria substancialmente o conteúdo, mas também reduziria significativamente o tempo necessário para análise de páginas similares.
Além de facilitar que o código do acelerador fosse feito sem a necessidade de dominar Python, a StackSpot AI possibilitou a criação de Remote Quick Commands (instruções predefinidas para executar e automatizar ações específicas) baseados em IA que mesmo pessoas leigas poderiam usar, remotamente, possibilitando também a utilização em uma interface amigável.
Afinal, os Remote Quick Commands reduzem a necessidade de conhecer as diversas regras de reescrita de conteúdo através da consulta de Knowledge Sources (fontes de conhecimento que trazem contextualização e personalização para as respostas da IA). Esse recurso revisa o conteúdo das páginas, reescreve com as melhores práticas sugeridas pelo time de governança de documentações e permite uma interação contínua com a IA.
Estratégia de atuação e adoção
A solução consistia em ter a aplicação em Python para buscar os conteúdos das páginas do usuário através da API da ferramenta de comunicação interna. Essas páginas eram armazenadas em um arquivo JSON respeitando a hierarquia de páginas.
As pessoas usuárias selecionam as páginas que desejariam reescrever e acionaram um Quick Command com um prompt e um Knowledge Source contendo as regras que as novas páginas deveriam seguir. Então, o Quick Command retornaria a sugestão para a nova página.
Adoção da nova ferramenta
Vamos imaginar um time que tivesse 150 páginas para migrar. As pessoas responsáveis pela migração de documentações teriam que:
- Acessar página a página;
- Analisar o conteúdo;
- Conferir a data de modificação;
- Realizar diversos outros processos apenas para identificar o que estava obsoleto e o que precisa ser modificado e/ou ignorado, manualmente reescrever o conteúdo, baixar cada mídia e mudar para Markdown quando necessário.
Nesse contexto, a StackSpot AI acelerou o processo sem perder qualidade nas análises a partir da funcionalidade de relatório, que já informava quais páginas poderiam ser consideradas obsoletas (muitos meses sem acesso e / ou edição).
Além do mais, ao selecionar páginas com conteúdos semelhantes, a IA consegue identificar pontos em comum, resumir e sugerir um melhor formato e nova página.
Por fim, a StackSpot AI passou a:
- fazer o relatório de páginas e subpáginas;
- permitir as tags de prioridade sejam colocadas em lotes (diante do alto volume de demandas);
- transformar o conteúdo da ferramenta interna em Markdown;
- exportar anexos para uso em outras ferramentas;
- avaliar o texto pelos critérios do time de governança de documentações;
- realizar alterações no texto conforme o desejo da pessoa usuária utilizando a IA.
Resultados obtidos
A StackSpot AI possibilitou a aceleração de processos e foi muito além das atividades usuais dos times das pessoas participantes, alcançando resultados como:
- Redução de 85% no tempo dedicado para migração. Além disso, com a StackSpot AI, foi percebido que o time responsável poderia ser ainda mais enxuto;
- Menos de cinco minutos para consultar, analisar e baixar mais de 150 páginas e seus conteúdos;
- Menos de uma hora para reescrita do conteúdo pelo time, com apoio da ferramenta;
- 20% das páginas (que tinham necessidade de atuação) foram migradas de forma acelerada.
Conclusão
A descontinuação da ferramenta interna de administração de documentação abriu espaço para a inovação e a adoção de soluções tecnológicas avançadas. Sendo assim, a combinação do uso de Python e da StackSpot AI não apenas acelerou o processo de migração, mas também trouxe uma abordagem mais eficiente e padronizada para lidar com o vasto volume de conteúdos.
A ferramenta desenvolvida demonstrou ser um divisor de águas, permitindo que times enxutos alcançassem resultados expressivos em um curto período de tempo, com impacto direto em milhares de pessoas usuárias dos serviços da empresa, bem como pessoas desenvolvedoras, melhorando a experiência de desenvolvimento.
Além disso, a parceria com o time de governança de documentações foi essencial para garantir que as necessidades reais fossem atendidas, mantendo o equilíbrio entre automação e análise humana.
Os resultados obtidos, como a redução de tempo de migração de documentações e a adoção da ferramenta como padrão pelos times de tecnologia da empresa, reforçam o sucesso da iniciativa. Este case não apenas exemplifica como a tecnologia pode ser usada para resolver problemas complexos, mas também destaca a importância de uma abordagem colaborativa e eficiente para alcançar resultados sustentáveis e de alto impacto.
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