# 🤖 IA FluxFlow - Automação Inteligente de Vendas
from fluxflow import IA, criar_fluxo, webhook, slack
# IA analisa descrição e cria automação automaticamente
fluxo = IA.criar_automacao("""
Quando receber dados de vendas via webhook,
analise padrões, detecte oportunidades,
gere insights e envie relatório para o Slack
""")
@fluxo.trigger(webhook="/vendas")
def processar_vendas(dados_vendas):
print("📊 Processando dados de vendas...")
# IA analisa padrões automaticamente
insights = IA.analisar_padroes(dados_vendas, contexto={
"periodo": "ultimo_mes",
"segmentos": ["produto", "regiao", "vendedor"],
"metricas": ["receita", "conversao", "ticket_medio"]
})
# IA gera previsões baseadas nos dados
previsoes = IA.prever_tendencias(dados_vendas, horizonte="30_dias")
# IA detecta anomalias e oportunidades
anomalias = IA.detectar_anomalias(dados_vendas)
oportunidades = IA.encontrar_oportunidades(insights)
# IA gera relatório personalizado
relatorio = IA.gerar_relatorio({
"vendas": dados_vendas,
"insights": insights,
"previsoes": previsoes,
"anomalias": anomalias,
"oportunidades": oportunidades,
"template": "executivo"
})
# Envio inteligente baseado em prioridade
if anomalias.urgencia == "alta":
slack.enviar_urgente(
canal="#vendas-alertas",
relatorio=relatorio,
mencionar=["@gerente", "@diretor"]
)
else:
slack.enviar_diario(
canal="#vendas-relatorios",
relatorio=relatorio
)
print(f"✅ Processado: {len(insights)} insights gerados")
return {
"processado": True,
"insights": len(insights),
"oportunidades": len(oportunidades),
"status": "sucesso"
}
# Deploy automático como API
fluxo.deploy(
endpoint="/api/vendas-ia",
auth="bearer_token",
rate_limit="100/min"
)
print("🚀 Automação IA de Vendas ativa!")
# 📊 Analytics Inteligente com IA - Dashboard Automático
from fluxflow import IA, dados, visualizar, scheduler
# IA conecta automaticamente com múltiplas fontes
fontes = IA.conectar_fontes([
{"tipo": "google_analytics", "propriedade": "GA4-123456"},
{"tipo": "facebook_ads", "conta": "act_789012"},
{"tipo": "mysql", "host": "db.empresa.com", "database": "vendas"},
{"tipo": "google_sheets", "planilha": "Métricas Mensais"},
{"tipo": "hubspot", "api_key": "env:HUBSPOT_KEY"}
])
@scheduler.agendar("diariamente 08:00")
def dashboard_inteligente():
print("🔍 Iniciando análise inteligente...")
# IA coleta e normaliza dados automaticamente
metricas = IA.coletar_metricas(fontes, periodo="ultimos_30_dias")
# Análise preditiva com machine learning
previsoes = IA.analisar_tendencias(metricas, algoritmos=[
"regressao_linear", "arima", "prophet", "lstm"
])
# IA detecta anomalias em tempo real
anomalias = IA.detectar_anomalias(
dados=metricas,
sensibilidade="media",
metodos=["isolation_forest", "z_score", "iqr"]
)
# IA encontra insights e oportunidades
insights = IA.encontrar_oportunidades(metricas, contexto={
"objetivo": "crescimento_receita",
"restricoes": ["orcamento_limitado"],
"prioridades": ["roi", "escalabilidade"]
})
# IA gera recomendações acionáveis
recomendacoes = IA.gerar_recomendacoes(
insights=insights,
historico=metricas,
estilo="executivo"
)
# Dashboard gerado automaticamente pela IA
dashboard = visualizar.criar_dashboard({
"titulo": "Dashboard Executivo - IA Analytics",
"metricas": metricas,
"previsoes": previsoes,
"anomalias": anomalias,
"insights": insights,
"recomendacoes": recomendacoes,
"layout": "executivo",
"cores": "tema_corporativo"
})
# IA define audiência personalizada
audiencia = IA.definir_audiencia(
alertas=anomalias,
insights=insights,
hierarquia_empresa=True
)
# Envio personalizado por IA
IA.enviar_dashboard(
dashboard=dashboard,
destinatarios=audiencia,
formato=["pdf", "link_interativo"],
agendamento="inteligente"
)
print(f"✅ Dashboard enviado para {len(audiencia)} pessoas")
return {"status": "sucesso", "insights": len(insights)}
# Auto-deploy com monitoramento IA
IA.deploy_com_monitoramento(
alertas_performance=True,
auto_otimizacao=True,
backup_automatico=True
)
print("🎯 Analytics IA configurado e monitorando!")
# 📧 Email Inteligente com IA - Respostas Automáticas
from fluxflow import IA, email, nlp, crm
# IA aprende com histórico de emails da empresa
modelo_email = IA.treinar_modelo_email(
historico=email.obter_historico(periodo="2_anos"),
estilo="profissional_amigavel",
contexto_empresa={
"setor": "tecnologia",
"tom": "consultivo",
"valores": ["inovacao", "transparencia", "excelencia"]
}
)
@email.quando_receber(filtros=["suporte@", "vendas@", "contato@"])
def resposta_inteligente(email_recebido):
print(f"📨 Processando email de: {email_recebido.remetente}")
# IA analisa contexto completo do email
contexto = IA.analisar_contexto(email_recebido, incluir=[
"sentimento", "urgencia", "intencao", "historico_cliente",
"produtos_mencionados", "problemas_identificados"
])
# IA analisa sentimento e emoções
sentimento = IA.analisar_sentimento(
texto=email_recebido.conteudo,
detalhado=True,
emocoes=["satisfacao", "frustracao", "urgencia", "interesse"]
)
# IA classifica tipo de email automaticamente
classificacao = IA.classificar_email(email_recebido, categorias=[
"suporte_tecnico", "duvida_comercial", "reclamacao",
"elogio", "solicitacao_feature", "cancelamento"
])
# IA busca informações do cliente no CRM
cliente = crm.buscar_cliente(email=email_recebido.remetente)
historico_interacoes = crm.obter_historico(cliente.id)
# Processamento baseado na classificação
if classificacao.tipo == "suporte_tecnico":
# IA busca solução na base de conhecimento
solucao = IA.buscar_solucao(
problema=contexto.problema_identificado,
base_conhecimento="suporte_tecnico",
similaridade_minima=0.8
)
resposta = IA.gerar_resposta_suporte(
solucao=solucao,
contexto_cliente=cliente,
tom=sentimento.tom_adequado
)
elif classificacao.tipo == "duvida_comercial":
# IA personaliza proposta comercial
proposta = IA.gerar_proposta(
cliente=cliente,
necessidades=contexto.necessidades_identificadas,
produtos_interesse=contexto.produtos_mencionados,
orcamento_estimado=cliente.orcamento_historico
)
resposta = IA.gerar_resposta_comercial(
proposta=proposta,
personalizacao=cliente.perfil
)
elif classificacao.tipo == "reclamacao":
# IA gera resposta empática e soluções
resposta = IA.gerar_resposta_reclamacao(
problema=contexto.problema,
sentimento=sentimento,
historico=historico_interacoes,
escalacao_automatica=sentimento.urgencia > 0.8
)
# IA otimiza horário de envio
horario_otimo = IA.otimizar_horario_envio(
destinatario=email_recebido.remetente,
tipo_email=classificacao.tipo,
fuso_horario=cliente.fuso_horario,
preferencias=cliente.preferencias_comunicacao
)
# IA agenda resposta no momento ideal
email.agendar_resposta(
resposta=resposta,
horario=horario_otimo,
prioridade=sentimento.urgencia,
acompanhamento=True
)
# IA atualiza CRM automaticamente
crm.registrar_interacao(
cliente_id=cliente.id,
tipo="email_automatico",
contexto=contexto,
resposta_gerada=resposta.resumo
)
print(f"✅ Resposta agendada para {horario_otimo}")
return {
"processado": True,
"tipo": classificacao.tipo,
"sentimento": sentimento.score,
"horario_envio": horario_otimo
}
# IA monitora performance e otimiza continuamente
IA.otimizar_continuamente(
metricas=["taxa_resposta", "satisfacao_cliente", "tempo_resolucao"],
auto_ajuste=True,
relatorios_semanais=True
)
print("🎯 Email Inteligente ativo e aprendendo!")
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