O n8n tornou-se a plataforma de referência para equipas que querem criar fluxos de trabalho poderosos sem escrever muito código. É open source, tem custos reduzidos, permite alojamento próprio e traz um conjunto sólido de ferramentas para trabalhar com LLMs e agentes de IA.
Na Lynxmind, percebemos rapidamente o seu potencial e lançámos várias iniciativas para levar a automação aos processos do dia a dia. Um dos primeiros casos em que esta combinação se revelou particularmente valiosa foi o controlo de despesas e o reconhecimento de faturas, uma tarefa que praticamente todas as empresas enfrentam.
O problema: controlo de despesas feito à mão
O nosso processo de controlo de despesas começou como tantos outros. Os colaboradores entregavam os recibos, alguém introduzia os dados manualmente num sistema e a administração tratava das aprovações. Funcionava, mas trazia os problemas habituais: dados introduzidos de forma inconsistente, erros de escrita, aprovações demoradas e nenhuma visibilidade para quem submetia.
Decidimos automatizar o processo para reduzir o erro humano, acelerar as aprovações e tornar o controlo de despesas mais transparente.
A arquitetura do sistema
Para o resolver, montámos uma arquitetura simples mas eficaz: uma aplicação web responsiva em Next.js, um backend em Supabase (PostgreSQL), a orquestração através de fluxos n8n e modelos de IA alojados localmente com o Ollama, usando o gtp-oss e o qwen2.5vl.
O fluxo funciona assim:
- Um colaborador carrega uma fatura (PDF ou imagem) através da aplicação web.
- O Supabase insere uma nova linha na tabela de faturas.
- Um trigger da base de dados chama um webhook do n8n, que processa os dados e devolve os resultados ao Supabase.
- Um administrador revê e resolve as divergências assinaladas.
Como o fluxo foi implementado
A automação arranca com um trigger na base de dados Supabase, ativado sempre que uma nova fatura é submetida. Esse trigger chama um webhook do n8n, enviando os dados da nova linha e a localização do ficheiro.
A partir daí, o n8n:
- Obtém o documento carregado.
- Determina se é um PDF ou uma imagem.
- Encaminha o ficheiro para o modelo de IA adequado (gtp-oss para PDFs, após extração do texto; qwen2.5vl para imagens).
- Extrai os dados essenciais, como o nome da loja ou da empresa, a descrição dos artigos e os valores de IVA.
Os valores extraídos são depois comparados com o que o utilizador introduziu, usando o gtp-oss. Se houver divergências, ficam assinaladas num campo próprio da tabela de faturas para validação pela administração. Se tudo corresponder, os dados são verificados automaticamente.
O n8n é uma plataforma poderosa, mas a versão community com alojamento próprio tem limitações. Encontrámos vários obstáculos, entre eles a impossibilidade de partilhar fluxos ou credenciais, a ausência de versionamento nativo e a pouca visibilidade sobre os erros.
Algumas destas funcionalidades existem na versão paga, mas queríamos manter a stack leve e com custos controlados. Para contornar as limitações, passámos a exportar os fluxos para um repositório GitHub, garantindo controlo de versões, e acrescentámos monitorização com Checkmk para acompanhar melhor o desempenho e os erros.
Enfrentámos também desafios técnicos, como lidar com faturas mal formatadas, resultados inconsistentes dos modelos em imagens de baixa qualidade e a construção de uma lógica de tratamento de erros suficientemente robusta.
Segurança e privacidade
Como trabalhamos com documentos financeiros, a segurança foi uma prioridade desde o início. Alojar a stack de IA nas nossas próprias máquinas garante que os dados das faturas nunca saem da nossa infraestrutura. Mantemos controlo total sobre a autenticação e os acessos, e todas as operações ficam registadas e auditáveis.
O que vem a seguir
Este projeto é apenas o início do nosso caminho na automação. Os próximos passos incluem:
- Automação total da inserção de dados, sem qualquer introdução manual.
- Um sistema RAG (geração aumentada por recuperação) com n8n e Ollama.
- Melhorias na monitorização, no versionamento e no reporte de erros.
- Capacidades de geração de leads e enriquecimento de dados.
- Campanhas de marketing automatizadas.
Conclusão
Para a Lynxmind, juntar o n8n a modelos de IA locais provou ser uma forma eficaz de levar a automação a processos reais de negócio, sem depender de serviços cloud dispendiosos.
O nosso fluxo de reconhecimento de faturas é apenas um exemplo de como a IA pode simplificar operações rotineiras e libertar as equipas para trabalho com mais valor. Vamos continuar a explorar o potencial da IA local e do n8n, e esperamos que isto inspire outros a fazer o mesmo.
A Lynxmind presta também serviços de consultoria em n8n, para ajudar as organizações a conceber, implementar e escalar as suas soluções de automação. Se pretende integrar o n8n com IA no seu negócio ou desenvolver soluções de ponta a ponta, podemos ajudá-lo a fazê-lo de forma eficiente e segura.
