Nos últimos meses, eu tenho repetido uma frase dentro da Greiner e com clientes: o problema não é falta de dados; é excesso de dados mal organizados. A inteligência artificial (IA — “um cérebro digital que aprende com exemplos”) está transformando o mercado justamente porque troca “opinião + feeling” por padrões reais que aparecem no meio do ruído.
IA na tomada de decisão
No dia a dia do laboratório, o que custa caro quase nunca é um grande erro; são pequenas ineficiências repetidas: segundos a mais na coleta que viram horas no final do mês; descartes que parecem toleráveis, mas explodem o custo do insumo; filas que crescem em horários específicos; satisfação do paciente que oscila sem explicação clara; produtividade do time (quantos pacientes por coletador/unidade) que varia sem ninguém saber o motivo. Tudo isso está escrito nos dados, só que espalhado e fora de contexto.
O problema (antes da solução)
- Dados chegam tarde: quando o relatório aparece, o turno já trocou e a decisão virou “lição aprendida” em vez de “ação tomada”.
- Indicadores desconectados: produtividade, descarte, tempo de coleta e satisfação do paciente (NPS do balcão) vivem em planilhas diferentes. Cada líder vê somente seu lado.
- Sinais fracos somem no ruído: pequenas anomalias (um coletador com leve aumento de descarte, um insumo que piora desempenho perto do vencimento) passam batido.
- Decisões dependem de memória: sem um “painel vivo”, o gestor atua por lembrança do que aconteceu “ontem”, não do que está acontecendo agora.
- Não há contexto: ver “tempo médio de coleta alto” é uma coisa; ver isso atrelado a qual equipe, qual turno, qual unidade e qual insumo muda tudo.
Repare que até aqui eu não falei de ferramenta. Falei do problema, porque é ele que justifica qualquer solução.
Onde a IA entra de forma prática
Quando falo de IA, é matemática aplicada ao cotidiano:
- Detecção de anomalias (o sistema aprende o que é normal e levanta a mão quando aparece algo “esquisito”).
- Correlação de fatores: cruza, por exemplo, descarte de materiais com tempo de coleta e lote do insumo, para sugerir onde está a raiz do problema.
- Prioridade do que importa agora: entre 50 alertas, quais 3 merecem ação imediata porque afetam custo, SLA (acordo de nível de serviço “prazo combinado”) e experiência do paciente ao mesmo tempo.
No meio desse movimento, nós estamos finalizando a nova área de Análise no dashboard do eTrack. A ideia é simples e direta: tirar do gestor o trabalho de garimpar. Em vez de você abrir cinco telas e reconciliar informações, a informação relevante aparece na sua frente, na hora.
Isso transforma a operação da seguinte maneira:
- Insights de turno: “Entre 7h–9h, a Unidade A aumentou o tempo médio de coleta em +18% vs. ontem; 62% concentrado em 2 boxes. Sugerir redistribuição de filas.”
- Descarte com causa provável: “Descartes acima do normal no coletador X (+2,3 p.p.); 70% ligados ao insumo Y (lote 24B). Avaliar treinamento e checar lote.”
- Satisfação do paciente com gatilho: “Queda de avaliações ‘excelente’ para ‘regular’ no período do almoço; correlação com espera >12 min. Ajustar escala 12h–14h.”
- Produtividade e custo no mesmo quadro: “Produtividade caiu 8% enquanto o uso de insumo Z subiu 11%; o custo por coleta aumentou R$0,23. Sugerir troca de lote e revisão de setup.”
Perceba a intenção: menos dado solto, mais contexto acionável. Não é um mar de gráficos bonitos; é uma fila ordenada de decisões sugeridas, com o “porquê” logo ao lado.
E quando o eTrack começa a apontar o que fazer agora, três coisas acontecem:
- Velocidade: você corrige o problema enquanto ele ainda é pequeno.
- Consistência: decisões deixam de depender do humor do dia: há um critério comum aprendido com a rotina do próprio laboratório.
- Aprendizado contínuo: cada ação retroalimenta o sistema. Se uma correção funcionou, esse padrão passa a ser reconhecido mais rápido da próxima vez.
Tecnologia só ajuda quando é compreensível. Por isso, sempre que aparecer um termo mais técnico, vamos manter a explicação “para criança” ali do lado. Exemplo: IA (um cérebro digital que aprende com exemplos), KPI (indicador que mede se estamos indo bem ou mal). O objetivo é que qualquer pessoa do time consiga ler um insight e agir sem precisar de tradutor.
O que vem aí
Nas próximas semanas, vamos abrir essa nova área de Análises no dashboard do eTrack. A experiência que queremos entregar é: você entra no sistema e já vê o que merece atenção, com priorização automática e sugestões claras. Nada de caça ao tesouro entre relatórios.
Enquanto isso, sigo conversando com clientes e equipes internas para validar os problemas que mais doem. Porque, no fim, IA boa é IA que resolve dor real: reduz desperdício, melhora atendimento e dá previsibilidade de operação.
Se você lidera uma unidade, coordena um time de coleta ou controla custo de insumos, prepare-se: a tomada de decisão no laboratório vai ganhar um copiloto — discreto, direto e obcecado por contexto. É assim que a tecnologia deixa de ser “mais uma tela” e vira parte do trabalho bem feito.
Leonardo Lippel Rodrigues
Innovations- und Technologiemanager