Renée Rodrigues

Sumário

Integração com Sistemas Legados, APIs e RPA usando LLMs

📌 Introdução

Uma das áreas de maior crescimento para engenheiros de prompt é o uso de LLMs integrados com sistemas corporativos, como sistemas legados, APIs e plataformas de RPA (Robotic Process Automation).

A combinação de LLMs com integrações permite que empresas automatizem processos complexos, conectem sistemas antigos a novas interfaces de IA e acelerem a transformação digital sem a necessidade de grandes reescritas de código legado.

🧱 Principais Cenários de Integração

✅ 1. Interação com Sistemas Legados

O que são sistemas legados?
Softwares antigos ou obsoletos, muitas vezes sem APIs modernas, mas ainda críticos para o negócio (ex: ERP antigos, sistemas bancários, bancos de dados em mainframe).

Como os LLMs ajudam:

• Transformando respostas textuais de sistemas legados em respostas amigáveis para o usuário
• Criando camadas de tradução entre linguagem técnica e linguagem natural
• Gerando resumos, insights ou alertas com base em dados extraídos desses sistemas

Exemplo de Prompt:

Prompt:
“Você é um assistente corporativo. Transforme a seguinte saída de sistema legado em um resumo claro e amigável para o time de operações:”

✅ 2. Orquestração via APIs

O que é:
Usar LLMs para gerar, processar ou interpretar dados recebidos de APIs corporativas, como CRM, ERP, plataformas de vendas, etc.

Como os LLMs ajudam:

• Formatando respostas de API para linguagem humana
• Gerando inputs dinâmicos para chamadas de API
• Atuando como camada de NLP entre usuários e backends via API

Exemplo de Prompt:

Prompt:
“Com base na resposta JSON da API de vendas a seguir, gere um resumo de desempenho semanal, destacando o produto mais vendido e a região com maior faturamento.”

✅ 3. Integração com Plataformas de RPA

O que é RPA:
Automação de tarefas repetitivas feitas por robôs de software (ex: UiPath, Automation Anywhere, Power Automate).

Como os LLMs ajudam:

• Interpretando e respondendo e-mails antes de iniciar fluxos de RPA
• Classificando documentos antes de ações de automação
• Gerando respostas automáticas após execução de tarefas
• Ajudando a construir fluxos de RPA com geração automática de scripts ou passos

Exemplo de Prompt:

Prompt:
“Classifique o e-mail abaixo como: Pedido, Reclamação ou Consulta. Se for um Pedido, gere um resumo para o RPA iniciar o processo de faturamento.”

✅ Fluxo Prático de Integração com LLM + API + RPA (Exemplo Real)

1. Usuário envia uma solicitação em linguagem natural:
   “Quero saber o status da minha última fatura.”
2. LLM interpreta o pedido e transforma em consulta API:
   Chamada à API de ERP com ID do cliente
3. API devolve resposta técnica:
   {"fatura": "Pendente", "vencimento": "10/06/2025"}
4. LLM gera resposta humanizada:
   “Sua última fatura está pendente e vence em 10 de junho de 2025.”
5. Se necessário, um RPA pode iniciar um processo de cobrança ou envio de segunda via.

✅ Benefícios Empresariais

Benefício	Impacto
Modernização sem reescrever sistemas antigos	Evita custos de migração
Melhor experiência para o usuário	Respostas em linguagem natural
Aumento de produtividade	Redução de tarefas manuais
Redução de erros humanos	Processos mais padronizados e rastreáveis

✅ Riscos e Cuidados

Risco	Mitigação
Exposição de dados sensíveis em prompts	Uso de máscaras ou anonimização
Dependência de múltiplas integrações	Monitoramento de falhas de API/RPA
Latência (respostas lentas em fluxos muito longos)	Divisão de fluxos e otimização de chamadas

✅ Boas Práticas de Prompt Engineering para Integrações:

✔ Deixar claro o formato de entrada esperado (ex: JSON, XML, CSV)
✔ Definir o formato de saída esperado, especialmente para leitura por robôs RPA
✔ Garantir instruções de fallback e tratamento de erro dentro do fluxo
✔ Testar respostas com diferentes cenários de API (sucesso, erro, vazio)
✔ Documentar o prompt para manutenção futura

✅ Conclusão

Integrar LLMs com sistemas legados, APIs e RPA abre um mundo de possibilidades para empresas de tecnologia que querem modernizar processos com rapidez e baixo custo.

Como engenheiro de prompt, sua responsabilidade será garantir que o modelo entenda as entradas técnicas, converta as saídas de forma amigável e funcione de forma confiável dentro do fluxo de automação.

^{_{Renée Maksoud - junho de 2025}}