Como Automatizei o Acompanhamento de Despesas do Meu Assistente com IA

Antes de implementar o novo sistema, o processo de acompanhamento de despesas era altamente ineficiente e demorado. Aqui está um detalhamento do antigo processo:

• Nina solicitava capturas de tela das transações semanais ao CEO.
• O CEO enviava as capturas de tela, que Nina então tinha que processar manualmente.
• Nina usava o OCR do iOS ou Mac OS para extrair o texto das capturas de tela.
• Ela então usava um prompt do ChatGPT pré-escrito para categorizar as despesas e formatar os dados.
• Finalmente, Nina inseria manualmente cada despesa em um banco de dados do Notion.

Esse processo levava um mínimo de 2 horas por semana para ser concluído por Nina. O CEO não estava ciente do verdadeiro investimento de tempo necessário e achava que era uma tarefa muito mais rápida.

Nos últimos meses, revolucionei e simplifiquei o sistema de acompanhamento das minhas despesas. O componente-chave desta construção é a integração do GPT Vision, que permite um processo amplamente automatizado.

Eis como funciona o novo sistema:

1. Meu banco envia notificações de SMS automatizadas para cada transação, que eu capturo em tela e envio para minha assistente, Nina.
2. Nina carrega as capturas de tela em um chatbot do WhatsApp que criei usando o Voiceflow. Esse chatbot aproveita o GPT Vision para extrair os detalhes da transação das imagens.
3. Os dados extraídos são então adicionados automaticamente a um banco de dados do Notion, onde são exibidos em um gráfico para visualização fácil dos meus gastos mensais.

O novo sistema reduziu significativamente o tempo e o esforço necessários para acompanhar minhas despesas. Anteriormente, levava até 2 horas por semana para Nina processar manualmente as transações. Agora, o processo é amplamente automatizado, com Nina apenas precisando carregar as capturas de tela e verificar os dados.

A chave desta construção é a integração do GPT Vision e do WhatsApp usando o Voiceflow. Eis como funciona:

1. O banco envia notificações de SMS automatizadas para cada transação, que eu capturo em tela e envio para minha assistente Nina.
2. Nina carrega as capturas de tela em um número do WhatsApp conectado ao chatbot do Voiceflow.
3. O chatbot do Voiceflow usa uma função personalizada do Flowbridge para se integrar à API de Visão do OpenAI e extrair os detalhes da transação da imagem.
4. Os dados extraídos são então enviados para uma automação do Make.com, que adiciona cada transação como uma linha em meu rastreador de despesas do Notion.

O chatbot do Voiceflow gerencia todo o processo, desde o recebimento da entrada de imagem até a categorização das transações e a atualização do banco de dados do Notion. Isso simplifica o fluxo de trabalho de acompanhamento de despesas e economiza tempo significativo em comparação com o processo manual anterior.

As principais conclusões deste projeto são:

• Automatizar o acompanhamento de despesas pode economizar tempo e esforço significativos. O novo sistema aproveita o GPT Vision e a integração com o WhatsApp para simplificar o processo.
• Construir soluções de IA personalizadas para resolver problemas pessoais pode levar a experiências de aprendizado valiosas e habilidades transferíveis.
• Seguir sua própria curiosidade e "coçar seu próprio arranhão" é uma maneira eficaz de adquirir experiência prática com IA e outras tecnologias.
• Os recursos e modelos usados neste projeto, incluindo o modelo do VoiceFlow e a automação do Make.com, serão compartilhados na comunidade online gratuita do criador para que outros possam utilizá-los.
• Melhorar continuamente o sistema, como adicionar acompanhamento de despesas por categoria, pode aprimorar ainda mais a funcionalidade e a utilidade da solução.
• O projeto demonstra como a IA pode ser integrada a fluxos de trabalho pessoais para aumentar a produtividade e a eficiência.