🚀 MVP — Produto Mínimo Viável
Validar o modelo de negócio
Objetivo: Validar o modelo de negócio, a arquitetura da solução e a efetividade dos modelos de inteligência artificial para previsão e geração de alertas com clientes reais.
Arquitetura Técnica
- Backend e frontend na mesma arquitetura
- Modelos de Machine Learning executados em servidor local (on-premises), com gravação dos resultados diretamente no banco de dados em nuvem
- Processamento assíncrono de dados por meio de filas gerenciadas pelo MySQL
- Execução das rotinas analíticas programável via agendador de tarefas
Funcionalidades
Ingestão de dados
- Importação via upload de arquivos CSV com validação automática de segurança, limite de linhas por plano)
- Upsert inteligente de contas a receber: ao reimportar um CSV com atualizações de pagamento, o sistema atualiza títulos existentes em vez de criar duplicatas — identificação por
external_id (Estratégia A) ou por cliente + valor + vencimento (Estratégia B com fallback)
- Integração direta via API REST autenticada com JWT, permitindo envio de dados em JSON sem geração de arquivos — ideal para clientes com ERP ou sistemas próprios
- Processamento assíncrono com fila de jobs e acompanhamento de progresso em tempo real no portal
Inteligência Artificial
- Previsão de demanda por produto com sazonalidade semanal e anual (Prophet)
- Previsão de risco de inadimplência por cliente com score de 0 a 100% (Random Forest)
- Identificação de produtos com risco de obsolescência baseada em análise de giro de estoque
Central de Alertas Acionáveis
- 8 tipos de alertas com linguagem direta orientada à decisão:
- Inadimplência iminente com score de risco
- Cobrança vencida com estimativa de recuperação
- Risco de ruptura de estoque cruzando previsão ML com saldo atual
- Estoque parado com valor imobilizado calculado
- Oportunidade de venda por pico de demanda previsto
- Cliente sumiu — risco de churn por ausência de compras
- Concentração de risco em único cliente
- Meta de recebimento do mês em risco
- Geração automática ao abrir a tela e via cron diário
- Filtros por severidade (crítico, atenção, informação) e não lidos
- Marcação individual ou em massa como lido
Portal do Cliente
- Dashboard com KPIs financeiros, gráfico de vendas, risco consolidado de clientes e previsão de demanda para os próximos 7 dias
- Página de Previsões de Machine Learning com visualização de demanda por produto, ranking de risco de inadimplência e produtos com risco de obsolescência
- Tela de importação com seleção de tipo de dados, barra de progresso e relatório de erros por linha
- Interface 100% em português
Administração
- Gestão completa de usuários por empresa com quatro níveis de acesso: owner, admin, operador e visualizador
- Controle de limite de usuários e linhas por importação por plano
- Criação de novos usuários com senha temporária e obrigatoriedade de troca no primeiro acesso
- Reset de senha via e-mail (PHPMailer + SMTP)
- Painel do superadmin para criação e gestão de todas as empresas clientes, configuração de planos e limites
- Documentação interativa da API disponível diretamente no portal
Segurança
- Autenticação JWT com rotação de refresh token, blacklist de tokens revogados e renovação automática transparente
- Redirecionamento automático para o login quando a sessão expira, com retorno à página anterior após autenticação
- Rate limiting de tentativas de login por IP
- Isolamento completo de dados entre empresas via arquitetura multi-tenant
📈 V1 — Primeira Versão Comercial
Escala comercial e automação
Objetivo: Disponibilizar a plataforma para escala comercial, com automação completa dos processos analíticos, experiência de onboarding self-service, importação de NF-e e canais de notificação proativa que levam os insights diretamente ao cliente.
Arquitetura Técnica
- Hospedagem em VPS com domínio próprio e certificado SSL dedicado
- Modelos de Machine Learning migrados para nuvem (AWS ou GCP), com execução paralela por tenant
- Filas gerenciadas com Redis, proporcionando processamento de alta concorrência e workers paralelos via Supervisor
- Execução automatizada das rotinas analíticas múltiplas vezes ao dia, com frequência configurável por plano
- Infraestrutura preparada para crescimento horizontal de clientes e volume de dados
Funcionalidades
Importação de NF-e (XML)
- Além do CSV e da API JSON, o cliente poderá importar diretamente o XML da Nota Fiscal Eletrônica (NF-e). O sistema lê as tags padrão do SPED e popula automaticamente as tabelas corretas:
<cobr><dup> → accounts_receivable (uma linha por duplicata, com external_id = chNFe + nDup)<det><prod> → sales + sale_items (itens vendidos com quantidade e preço)<dest> → clients (CNPJ, razão social — upsert por CNPJ)- NF-e de entrada (compra) →
stock_movements tipo in
- NF-e de saída (venda) →
stock_movements tipo out (configurável por empresa via toggle)
- Anti-duplicidade por chave de NF-e: cada nota tem uma chave de 44 dígitos (
chNFe) única. O sistema rejeita reimportação da mesma nota — seja por XML ou tentativa via CSV com o mesmo external_id.
- Tabela de de-para de SKUs: produtos no XML usam o código do fornecedor (
<cProd>), que pode diferir do SKU interno. O usuário mapeia uma vez, o sistema memoriza para importações futuras.
- Toggle por empresa: a baixa automática de estoque na importação de NF-e de venda é configurável por tenant (
nfe_saida_baixa_estoque). Empresas que preferem controlar saídas manualmente podem desativar.
Onboarding e Comercial
- Portal de autoatendimento para cadastro de novas empresas sem intervenção do superadmin
- Integração com meios de pagamento (Stripe ou PagSeguro) para contratação, upgrade e renovação de planos
- Estrutura comercial completa para operação como SaaS com planos recorrentes
Notificações Proativas
- Envio de alertas por e-mail quando critérios de risco forem atingidos
- Notificações via WhatsApp Business API para alertas críticos
- Configuração por empresa de quais alertas receber e por qual canal
Gestão Financeira e de Estoque
- Páginas dedicadas com listagem, filtros e exportação:
- Contas a Receber com aging e histórico de pagamentos
- Estoque com visão de giro, cobertura e reposição sugerida
- Vendas com análise por período, produto e cliente
- Cadastro completo de empresas com dados fiscais (CNPJ, endereço, regime tributário)
Evolução dos Modelos de IA
- Re-treinamento automático dos modelos com os dados mais recentes de cada tenant
- Modelo de previsão de fluxo de caixa combinando contas a receber e histórico de vendas
- Alertas preditivos de churn: identificação antecipada de clientes com padrão de saída
🌍 V2 — Expansão Internacional
Consolidação global e IA especializada
Objetivo: Consolidar o DataserAI como plataforma global de inteligência preditiva para PMEs, com modelos de IA especializados por segmento de mercado e presença em múltiplos países.
Evoluções Previstas
Internacionalização
- Suporte a múltiplos idiomas com interface traduzível (i18n)
- Adaptação às legislações fiscais e tributárias de diferentes países
- Suporte a múltiplas moedas com conversão automática
- Configuração de fusos horários e formatação regional
Infraestrutura Global
- Infraestrutura em nuvem multi-região com baixa latência
- Conformidade com regulamentações de proteção de dados por país (LGPD, GDPR, CCPA)
- SLA garantido com monitoramento 24/7
Ecossistema de Integrações
- API pública documentada com SDK em Python, JavaScript e PHP
- Conectores nativos com os principais ERPs do mercado (TOTVS, SAP Business One, Oracle NetSuite)
- Suporte a padrões fiscais internacionais além da NF-e brasileira
- Marketplace de integrações desenvolvidas pela comunidade
Evolução da Inteligência Artificial
- Modelos especializados por segmento: varejo, serviços, indústria, agronegócio
- Benchmarking automático: comparação do desempenho do cliente com médias do setor (dados anonimizados)
- Modelos de linguagem natural (LLM) para geração de relatórios executivos em texto
- Recomendações prescritivas: além de prever o problema, o sistema sugerirá a ação com maior probabilidade de resultado positivo
🎯 Visão Estratégica
Por que o roadmap existe
O DataserAI nasce para resolver um problema real e mal atendido: PMEs brasileiras tomam decisões financeiras e operacionais com base em planilhas, intuição e informação atrasada. Ferramentas de BI preditivo de qualidade existem — mas são caras, complexas e desenhadas para grandes empresas.
O roadmap foi estruturado em três etapas com critérios claros de progressão:
- O MVP valida que os modelos de IA geram valor real para clientes reais, com infraestrutura mínima e foco total em aprendizado. O critério de avanço para a V1 é atingir um número mínimo de clientes pagantes com retenção comprovada.
- A V1 transforma o produto validado em negócio escalável: self-service, pagamento recorrente, importação de NF-e, notificações proativas e modelos mais sofisticados. O critério de avanço para a V2 é saturação do mercado doméstico e demanda orgânica de clientes internacionais.
- A V2 consolida o DataserAI como plataforma global, com IA cada vez mais especializada e um ecossistema de parceiros que amplifica o alcance sem aumentar proporcionalmente os custos operacionais.
Em todas as fases, o diferencial competitivo permanece o mesmo: o DataserAI não exibe dados — ele aponta o que fazer.