Como as equipes da ONLYOFFICE usam IA na prática: casos reais de dentro da empresa

Na ONLYOFFICE, construímos ferramentas que ajudam as pessoas a trabalhar com documentos, colaborar e automatizar fluxos de trabalho. Mas também usamos IA: em design, marketing, engenharia e operações, para tornar nosso trabalho mais rápido, consistente e menos repetitivo.

Esses não são pilotos experimentais ou demonstrações de prova de conceito. São implementações reais que entraram em produção, criadas por nossas equipes para resolver problemas reais que enfrentavam todos os dias. Veja como isso se manifesta na prática.

Design móvel: um plugin do Figma que transformou uma tarefa de dois dias em uma hora

O problema. Sempre que a equipe de design móvel precisava fazer upload de capturas de tela para a App Store e Google Play, levava cerca de um dia de trabalho manual por loja: exportar arquivos do Figma, renomeá-los, organizá-los em pastas específicas para cada região, compactá-los usando serviços de terceiros (com limites frustrantes na camada gratuita) e fazer o upload de tudo no formato correto.

A solução. A equipe desenvolveu StoreShot, um plugin do Figma desenvolvido em colaboração com Claude, que automatiza todo o processo.

O que o StoreShot faz:

• Detecta automaticamente a loja-alvo (App Store ou Google Play) com base no nome do arquivo do Figma.
• Reconhece nomes regionais a partir dos títulos das páginas, códigos de linguagem abreviados.
• Comprime arquivos PNG em cerca de 35% sem perda de qualidade, a aproximadamente 5 segundos por imagem, sem serviços de terceiros, sem limites de tokens.
• Gera automaticamente a estrutura de pastas correta para cada loja.
• Oferece três opções de upload: arquivo ZIP, envio direto para o GitHub ou envio para o Gitea em um único commit.

O resultado. A primeira execução em produção processou 652 arquivos em duas lojas:

• Play Market: 252 arquivos em 8 regiões, ~37% de compressão.
• App Store: 400 arquivos em 10 regiões, ~35% de compressão.
• Tempo total: aproximadamente 1 hora em vez de aproximadamente 2 dias.

Agora tudo o que um designer precisa fazer é clicar no botão, descompactar o arquivo e criar uma Pull Request.

Marketing: do upload do arquivo a um cartão de template completo em segundos

O problema. A equipe de marketing gerencia um grande e continuamente crescente mercado de templates de documentos. Sempre que um novo template era adicionado, alguém tinha que preencher manualmente um cartão: título, descrição, campos de SEO, categorias, slug da URL e imagens de capa, em vários idiomas. Com milhares de templates já no catálogo, esse era um custo recorrente significativo.

A solução. A equipe construiu um pipeline de IA que gera um cartão de template completo e publicável a partir de um único upload de arquivo.

Como funciona: um arquivo é enviado para o CMS em PDF, DOCX, XLSX ou PPTX. Dois processos rodam em paralelo. A IA analisa o texto, identifica o tipo de documento (template pronto ou formulário preenchível) e gera todos os metadados no idioma requerido. Simultaneamente, imagens de visualização da primeira página são geradas em quatro resoluções: 916×648, 1448×1024, 566×400 e 260×184. O editor revisa e publica. É isso.

O que o pipeline gerencia automaticamente:

• 8 campos de texto: título, descrição curta, título de SEO, descrição de SEO, descrição completa, categorias, tipo de documento e slug da URL.
• 9 idiomas: inglês, chinês, português brasileiro, francês, espanhol, alemão, italiano, japonês e árabe, cada região gerada em seu próprio idioma.
• Desduplicação inteligente: sem conflitos de nome ou URLs duplicadas.
• Preservação de dados inseridos manualmente: o pipeline não sobrescreve campos que já foram editados por um humano.
• Regeneração automática quando um arquivo é substituído, mantendo o cartão atualizado.

O resultado. A IA executa até 95% do trabalho rotineiro por template. A geração leva segundos em vez de 15–20 minutos. Atualmente, existem 3.505 templates em produção, e cada novo é publicado de forma significativamente mais rápida do que antes.

Marketing: conteúdo consistente e de marca em escala com o Jasper

O problema. A equipe de marketing produz um alto volume de conteúdo em múltiplos canais: postagens no blog, textos para redes sociais, criativos para anúncios, campanhas de e-mail, artigos de SEO e descrições de produtos, todos os quais precisam manter um tom, vocabulário e voz de marca consistentes. Com um público internacional e conteúdo produzido em múltiplos idiomas, manter a qualidade e a consistência alta enquanto atendia à frequência de publicação estava se tornando uma pressão crescente para a equipe.

A solução. A equipe de marketing adotou Jasper, uma plataforma de IA projetada especificamente para conteúdo de marketing, como uma ferramenta central para acelerar a produção de conteúdo enquanto mantém as saídas dentro da identidade da marca.

Os principais casos de uso onde o Jasper agora está incorporado no fluxo de trabalho da equipe:

• Conteúdo de longo formato: postagens de blog, artigos e guias de produtos redigidos usando o Jasper Canvas, com a equipe fornecendo direção estratégica e o Jasper lidando com a estrutura e a escrita do primeiro rascunho.
• Cópia de anúncios e redes sociais: cópias de curto formato para campanhas pagas, postagens no LinkedIn e atualizações sociais produzidas usando a biblioteca de mais de 50 templates específicos para marketing do Jasper.
• Marketing por e-mail: e-mails de campanha e sequências de nutrição redigidos e refinados dentro do Jasper, reduzindo o tempo do briefing à cópia pronta para envio.
• Conteúdo multilíngue: conteúdo gerado e adaptado em mais de 30 idiomas, apoiando o marketing internacional da ONLYOFFICE sem aumentar proporcionalmente a equipe.
• Consistência na voz da marca: o recurso Voice da Marca do Jasper é treinado no tom e estilo da ONLYOFFICE, de modo que as saídas geradas pela IA estejam alinhadas com os padrões da marca, independentemente de quem inicia a tarefa.

O resultado. A produção rotineira de conteúdo, como rascunhos, cópias sociais e variantes de anúncios, avançam significativamente mais rápido. O tempo da equipe se desloca em direção à estratégia, ao julgamento editorial e às decisões criativas que exigem entrada humana. A IA lida com o volume; a equipe lida com a qualidade.

Automação e administração: uma ferramenta de diagnóstico construída por IA para DocumentServer

O problema. Diagnosticar problemas com instalações do ONLYOFFICE DocumentServer, em ambientes Docker, Linux e Windows, exigia que engenheiros de DevOps e suporte verificassem manualmente contêineres, serviços, logs e configurações. Os diagnósticos iniciais eram trabalhosos e inconsistentes.

A solução. A equipe construiu dsutil, uma utilidade de linha de comando inteligente para diagnósticos do DocumentServer, usando uma abordagem de desenvolvimento iterativa e orientada por IA (às vezes chamada de vibe-coding): hipóteses rápidas, iterações instantâneas, tempo mínimo até a produção.

O dsutil verifica:

• Status do contêiner e verificações de saúde.
• Serviços principais: docservice, converter e outros.
• Nginx, PostgreSQL, RabbitMQ e Redis.
• Logs em busca de erros, timeouts, eventos de falta de memória e problemas de tempo de execução.
• Gera um relatório estruturado, incluindo saída JSON.

Ambientes suportados: Docker, Linux nativo, Windows.

A arquitetura, lógica de verificação e análise de padrões de logs foram projetadas colaborativamente com IA. O resultado é uma ferramenta que reflete o conhecimento acumulado em diagnósticos, em vez de ter que ser reconstruída por cada engenheiro do zero.

O resultado. Diagnósticos iniciais rápidos e padronizados. Carga reduzida sobre DevOps e suporte. Identificação rápida de problemas de infraestrutura. O dsutil é de código aberto e está disponível no GitHub: github.com/ONLYOFFICE/ds-util

Automação e administração: revisão de IA para cada pull request

O problema. A revisão de código leva tempo, e detalhes importantes são perdidos, especialmente sob pressão de prazos. A equipe precisava de uma maneira de manter a qualidade da revisão consistentemente sem aumentar proporcionalmente o tempo de engenharia gasto com isso.

A solução. A equipe de Automação e Administração implementou revisão automatizada de pull requests usando Claude no repositório DocSpace-buildtools. Agora, cada PR passa por análise de IA antes da revisão humana.

Como funciona: quando um PR é aberto ou atualizado, um pipeline é executado automaticamente, coleta contexto, analisa as mudanças e gera um relatório estruturado. Claude verifica questões de segurança, qualidade do código, arquivos de configuração, precisão do README, lógica de pipeline CI/CD e dependências. As questões são postadas diretamente no PR com prioridades. O status é monitorado à medida que o PR é atualizado posteriormente.

O resultado. A IA cuida de até 80% da análise rotineira de revisão, permitindo que os engenheiros se concentrem na arquitetura e nas decisões complexas que realmente exigem julgamento humano. Os padrões de revisão se tornaram consistentes e previsíveis. Bugs e vulnerabilidades são identificados mais cedo no processo. Não é um substituto para revisores humanos, mas uma ferramenta que torna a revisão humana mais rápida e confiável.

Marketing: do Figma ao HTML de e-mail pronto para produção em cinco minutos

O problema. Converter um design de e-mail do Figma em código HTML pronto para produção é um processo tecnicamente complicado: analisando a estrutura do layout, escrevendo código compatível com diferentes clientes, lidando com diferentes comportamentos de renderização no Gmail, Outlook e Apple Mail, capturando erros comuns e gerenciando localização. Um único e-mail poderia levar de 3 a 5 horas de tempo de engenharia.

A solução. A equipe de marketing construiu Figma2Email, uma ferramenta alimentada por IA que converte um layout do Figma em um template de e-mail HTML funcional.

Como funciona: cole um link para o layout do Figma. A IA analisa a estrutura e os estilos, gera HTML sob medida para clientes de e-mail e valida a saída. O layout resultante normalmente necessita apenas de ajustes finais menores.

Resultados:

• Tempo de geração: aproximadamente 5 minutos em vez de 3–5 horas.
• Prontidão do código na caixa: aproximadamente 95%.
• Compatibilidade entre clientes no Gmail, Outlook e Apple Mail.
• Correção automática de erros de codificação comuns.
• Suporte à localização para mais de 10 idiomas.

O resultado. A IA cuida de até 95% do trabalho rotineiro de conversão. A equipe se concentra na revisão final e na qualidade do conteúdo, e não em lidar com peculiaridades de renderização de e-mails.

O que esses casos têm em comum

Sete equipes diferentes. Sete problemas diferentes. Sete implementações de IA diferentes. Mas eles compartilham um padrão consistente:

A IA lida com a rotina; o humano lida com o julgamento. Em cada caso, a IA assumiu o trabalho repetitivo e mecânico: uploads repetitivos, geração de metadados, operações de DNS, verificação de logs, revisão de código, auditorias de infraestrutura, geração de código, enquanto os humanos mantiveram a responsabilidade pela revisão final, controle de qualidade e pelas decisões que importam.

Os ganhos de produtividade são concretos e mensuráveis. De dois dias a uma hora. Quinze minutos a segundos. De três a cinco horas a cinco minutos. $2.500 por mês em economia de infraestrutura. Esses não são estimativas de valor futuro potencial, são resultados de implantações em produção.

As ferramentas foram construídas rapidamente, de forma iterativa e com assistência de IA. Várias dessas ferramentas foram desenvolvidas usando codificação assistida por IA: Claude, GitHub Copilot, com ciclos de desenvolvimento iterativos e rápidos. A abordagem de desenvolvimento reflete a mesma filosofia que as próprias ferramentas: use IA para as partes que podem ser automatizadas, e mantenha o julgamento humano no centro do que importa.

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