Como Azure AI Services impulsiona a automação empresarial

// Exemplo de integração com Azure OpenAI
var client = new OpenAIClient(
    new Uri("https://seu-recurso.openai.azure.com/"),
    new AzureKeyCredential("sua-chave-api")
);
 
var chatCompletionsOptions = new ChatCompletionsOptions()
{
    Messages =
    {
        new ChatMessage(ChatRole.System, "Você é um assistente especializado em atendimento ao cliente."),
        new ChatMessage(ChatRole.User, "Como posso cancelar minha assinatura?")
    },
    MaxTokens = 500
};
 
var response = await client.GetChatCompletionsAsync("gpt-4", chatCompletionsOptions);

// Configuração do Azure AI Search
var searchClient = new SearchClient(
    new Uri("https://seu-servico-search.search.windows.net"),
    "nome-do-indice",
    new AzureKeyCredential("chave-admin")
);
 
// Busca com IA semântica
var searchOptions = new SearchOptions
{
    SemanticConfigurationName = "config-semantica",
    QueryType = SearchQueryType.Semantic,
    Size = 10
};
 
var searchResults = await searchClient.SearchAsync<Document>("sustentabilidade empresarial", searchOptions);

// Análise automatizada de documentos
var client = new DocumentAnalysisClient(
    new Uri("https://seu-recurso.cognitiveservices.azure.com/"),
    new AzureKeyCredential("sua-chave")
);
 
using var stream = File.OpenRead("fatura.pdf");
var operation = await client.AnalyzeDocumentAsync(WaitUntil.Completed, "prebuilt-invoice", stream);
 
var invoice = operation.Value;
if (invoice.Fields.TryGetValue("InvoiceTotal", out var totalField))
{
    Console.WriteLine($"Total da fatura: {totalField.Content}");
}

// Análise de sentimentos
var client = new TextAnalyticsClient(
    new Uri("https://seu-recurso.cognitiveservices.azure.com/"),
    new AzureKeyCredential("sua-chave")
);
 
var documents = new List<string>
{
    "O atendimento foi excelente, muito satisfeito!",
    "Produto chegou com defeito, muito decepcionado.",
    "Serviço dentro do esperado."
};
 
var response = await client.AnalyzeSentimentBatchAsync(documents);
 
foreach (var result in response.Value)
{
    Console.WriteLine($"Sentimento: {result.DocumentSentiment.Sentiment}");
    Console.WriteLine($"Confiança: {result.DocumentSentiment.ConfidenceScores.Positive:F2}");
}

// Análise de imagens
var client = new ComputerVisionClient(
    new ApiKeyServiceClientCredentials("sua-chave"))
{
    Endpoint = "https://seu-recurso.cognitiveservices.azure.com/"
};
 
var features = new List<VisualFeatureTypes?>
{
    VisualFeatureTypes.Categories,
    VisualFeatureTypes.Description,
    VisualFeatureTypes.Tags,
    VisualFeatureTypes.Objects
};
 
var analysis = await client.AnalyzeImageAsync("https://exemplo.com/imagem.jpg", features);
 
Console.WriteLine($"Descrição: {analysis.Description.Captions[0].Text}");
foreach (var tag in analysis.Tags)
{
    Console.WriteLine($"Tag: {tag.Name} (Confiança: {tag.Confidence:F2})");
}

// Reconhecimento de fala
var config = SpeechConfig.FromSubscription("sua-chave", "sua-regiao");
config.SpeechRecognitionLanguage = "pt-BR";
 
using var recognizer = new SpeechRecognizer(config);
 
var result = await recognizer.RecognizeOnceAsync();
 
if (result.Reason == ResultReason.RecognizedSpeech)
{
    Console.WriteLine($"Texto reconhecido: {result.Text}");
}

// Sistema de recomendação inteligente
public class SistemaRecomendacao
{
    private readonly TextAnalyticsClient _textClient;
    
    public async Task<List<Produto>> RecomendarProdutosAsync(string historicoCompras, string preferenciasUsuario)
    {
        // Análise de sentimentos das avaliações
        var sentimentoAvaliacoes = await _textClient.AnalyzeSentimentAsync(historicoCompras);
        
        // Extração de entidades (marcas, categorias)
        var entidades = await _textClient.RecognizeEntitiesAsync(preferenciasUsuario);
        
        // Lógica de recomendação baseada em IA
        return await GerarRecomendacoesPersonalizadas(sentimentoAvaliacoes, entidades);
    }
}

public class ChatbotVendas
{
    private readonly OpenAIClient _openAIClient;
    
    public async Task<string> AtenderClienteAsync(string mensagemCliente, string contextoCompra)
    {
        var prompt = $@"
        Você é um assistente de vendas especializado. 
        Cliente disse: {mensagemCliente}
        Contexto: {contextoCompra}
        
        Responda de forma amigável e direcionada para a venda.
        ";
        
        var response = await _openAIClient.GetChatCompletionsAsync("gpt-4", new ChatCompletionsOptions
        {
            Messages = { new ChatMessage(ChatRole.System, prompt) }
        });
        
        return response.Value.Choices[0].Message.Content;
    }
}

public class ProcessadorDocumentosFinanceiros
{
    private readonly DocumentAnalysisClient _documentClient;
    
    public async Task<DadosContrato> ProcessarContratoAsync(Stream contratoStream)
    {
        var operation = await _documentClient.AnalyzeDocumentAsync(
            WaitUntil.Completed, 
            "prebuilt-contract", 
            contratoStream
        );
        
        var contract = operation.Value;
        
        return new DadosContrato
        {
            ValorContrato = ExtrairValor(contract.Fields["ContractValue"]),
            DataVencimento = ExtrairData(contract.Fields["ExpirationDate"]),
            Partes = ExtrairPartes(contract.Fields["Parties"]),
            TermosEspeciais = ExtrairTermos(contract.Fields["SpecialTerms"])
        };
    }
}

public class DetectorFraudes
{
    public async Task<RiscoFraude> AvaliarTransacaoAsync(Transacao transacao)
    {
        // Análise de padrões com AI Anomaly Detector
        var padroes = await AnalisarPadroesTransacao(transacao);
        
        // Análise de texto em comentários/descrições
        var sentimentoDescricao = await _textClient.AnalyzeSentimentAsync(transacao.Descricao);
        
        // Verificação de documentos com Document Intelligence
        var validacaoDocumentos = await ValidarDocumentosTransacao(transacao.Documentos);
        
        return CalcularRiscoGeral(padroes, sentimentoDescricao, validacaoDocumentos);
    }
}

public class AnalisadorImagensMedicas
{
    private readonly ComputerVisionClient _visionClient;
    
    public async Task<RelatorioAnalise> AnalisarExameAsync(string urlImagem, TipoExame tipo)
    {
        var features = new List<VisualFeatureTypes?>
        {
            VisualFeatureTypes.Objects,
            VisualFeatureTypes.Description
        };
        
        var analise = await _visionClient.AnalyzeImageAsync(urlImagem, features);
        
        return new RelatorioAnalise
        {
            DescricaoGeral = analise.Description.Captions[0].Text,
            ObjetosDetectados = analise.Objects.Select(o => new ObjetoMedico
            {
                Nome = o.ObjectProperty,
                Confianca = o.Confidence,
                Localizacao = o.Rectangle
            }).ToList(),
            RecomendacaoIA = await GerarRecomendacaoMedica(analise, tipo)
        };
    }
}

public class AssistenteEducacional
{
    public async Task<string> ExplicarConceitoAsync(string conceito, string nivelEnsino)
    {
        var prompt = $@"
        Explique o conceito '{conceito}' para alunos do {nivelEnsino}.
        Use linguagem apropriada para a idade e inclua exemplos práticos.
        Seja didático e use analogias quando necessário.
        ";
        
        var response = await _openAIClient.GetChatCompletionsAsync("gpt-4", new ChatCompletionsOptions
        {
            Messages = { new ChatMessage(ChatRole.System, prompt) },
            MaxTokens = 500
        });
        
        return response.Value.Choices[0].Message.Content;
    }
    
    public async Task<AvaliacaoRedacao> CorrigirRedacaoAsync(string textoRedacao)
    {
        // Análise gramatical e estilística
        var analiseTexto = await _textClient.AnalyzeSentimentAsync(textoRedacao);
        
        // Correção e sugestões com OpenAI
        var prompt = $@"
        Analise a seguinte redação e forneça:
        1. Nota de 0 a 10
        2. Pontos fortes
        3. Áreas para melhoria
        4. Sugestões específicas
        
        Redação: {textoRedacao}
        ";
        
        var correcao = await _openAIClient.GetChatCompletionsAsync("gpt-4", new ChatCompletionsOptions
        {
            Messages = { new ChatMessage(ChatRole.System, prompt) }
        });
        
        return ProcessarAvaliacaoRedacao(correcao.Value.Choices[0].Message.Content);
    }
}

public class OrquestradorAzureAI
{
    private readonly AzureAIServicesConfig _config;
    private readonly ILogger<OrquestradorAzureAI> _logger;
    
    // Clientes para diferentes serviços
    private readonly OpenAIClient _openAIClient;
    private readonly TextAnalyticsClient _textClient;
    private readonly ComputerVisionClient _visionClient;
    private readonly DocumentAnalysisClient _documentClient;
    private readonly SpeechConfig _speechConfig;
    
    public async Task<ResultadoProcessamento> ProcessarSolicitacaoAsync(SolicitacaoCompleta solicitacao)
    {
        var resultado = new ResultadoProcessamento();
        
        try
        {
            // 1. Análise inicial do tipo de conteúdo
            var tipoConteudo = await ClassificarConteudo(solicitacao);
            
            // 2. Processamento baseado no tipo
            switch (tipoConteudo)
            {
                case TipoConteudo.Texto:
                    resultado.AnaliseTexto = await ProcessarTexto(solicitacao.Texto);
                    break;
                    
                case TipoConteudo.Imagem:
                    resultado.AnaliseImagem = await ProcessarImagem(solicitacao.UrlImagem);
                    break;
                    
                case TipoConteudo.Documento:
                    resultado.AnaliseDocumento = await ProcessarDocumento(solicitacao.Documento);
                    break;
                    
                case TipoConteudo.Audio:
                    resultado.AnaliseAudio = await ProcessarAudio(solicitacao.Audio);
                    break;
                    
                case TipoConteudo.Multimodal:
                    resultado = await ProcessarMultimodal(solicitacao);
                    break;
            }
            
            // 3. Síntese final com OpenAI
            resultado.RespostaFinal = await GerarRespostaSintetizada(resultado);
            
            _logger.LogInformation("Processamento concluído com sucesso", new { SolicitacaoId = solicitacao.Id });
            
        }
        catch (Exception ex)
        {
            _logger.LogError(ex, "Erro no processamento da solicitação", new { SolicitacaoId = solicitacao.Id });
            resultado.Erro = ex.Message;
        }
        
        return resultado;
    }
}

public class PipelineProcessamento
{
    public async Task<string> ProcessarFluxoCompletoAsync(DadosEntrada dados)
    {
        // Pipeline assíncrono com múltiplos estágios
        var etapas = new[]
        {
            ProcessarEtapa1Async,
            ProcessarEtapa2Async,
            ProcessarEtapa3Async,
            ProcessarEtapa4Async
        };
        
        var resultadoPipeline = dados;
        
        foreach (var etapa in etapas)
        {
            resultadoPipeline = await etapa(resultadoPipeline);
            
            // Checkpoint para recuperação em caso de falha
            await SalvarCheckpoint(resultadoPipeline);
        }
        
        return resultadoPipeline.ResultadoFinal;
    }
    
    private async Task<DadosEntrada> ProcessarEtapa1Async(DadosEntrada dados)
    {
        // Pré-processamento com Language Service
        dados.TextoProcessado = await _textClient.RecognizeEntitiesAsync(dados.TextoOriginal);
        return dados;
    }
    
    private async Task<DadosEntrada> ProcessarEtapa2Async(DadosEntrada dados)
    {
        // Análise de imagens se disponível
        if (!string.IsNullOrEmpty(dados.UrlImagem))
        {
            dados.AnaliseVisual = await _visionClient.AnalyzeImageAsync(dados.UrlImagem);
        }
        return dados;
    }
    
    private async Task<DadosEntrada> ProcessarEtapa3Async(DadosEntrada dados)
    {
        // Processamento de documentos
        if (dados.Documentos?.Any() == true)
        {
            dados.DadosExtraidos = await ProcessarDocumentosParalelo(dados.Documentos);
        }
        return dados;
    }
    
    private async Task<DadosEntrada> ProcessarEtapa4Async(DadosEntrada dados)
    {
        // Síntese final com OpenAI
        var prompt = ConstruirPromptContextualizado(dados);
        dados.ResultadoFinal = await _openAIClient.GetCompletionAsync(prompt);
        return dados;
    }
}

public class TelemetriaAzureAI
{
    private static readonly ActivitySource ActivitySource = new("AzureAI.Services");
    private static readonly Counter<long> RequestCounter = Meter.CreateCounter<long>("azureai.requests.total");
    private static readonly Histogram<double> RequestDuration = Meter.CreateHistogram<double>("azureai.request.duration");
    
    public async Task<T> ExecutarComTelemetriaAsync<T>(
        string operacao, 
        Func<Task<T>> funcao, 
        Dictionary<string, object> propriedades = null)
    {
        using var activity = ActivitySource.StartActivity(operacao);
        var stopwatch = Stopwatch.StartNew();
        
        // Adicionar propriedades customizadas
        if (propriedades != null)
        {
            foreach (var prop in propriedades)
            {
                activity?.SetTag(prop.Key, prop.Value);
            }
        }
        
        try
        {
            RequestCounter.Add(1, new TagList { ["operation"] = operacao });
            
            var resultado = await funcao();
            
            activity?.SetStatus(ActivityStatusCode.Ok);
            return resultado;
        }
        catch (Exception ex)
        {
            activity?.SetStatus(ActivityStatusCode.Error, ex.Message);
            throw;
        }
        finally
        {
            stopwatch.Stop();
            RequestDuration.Record(stopwatch.Elapsed.TotalSeconds, new TagList { ["operation"] = operacao });
        }
    }
}

public class MetricasAzureAI
{
    public async Task<DashboardMetricas> ObterMetricasAsync(DateTime inicio, DateTime fim)
    {
        return new DashboardMetricas
        {
            TotalRequisicoes = await ContarRequisicoes(inicio, fim),
            TempoMedioResposta = await CalcularTempoMedio(inicio, fim),
            TaxaSucesso = await CalcularTaxaSucesso(inicio, fim),
            CustoEstimado = await CalcularCustoEstimado(inicio, fim),
            UsoPorServico = await ObterUsoPorServico(inicio, fim),
            ErrosMaisFrequentes = await ObterErrosMaisFrequentes(inicio, fim)
        };
    }
    
    public async Task<AlertaDesempenho> VerificarAlertasAsync()
    {
        var metricas = await ObterMetricasTempoReal();
        
        var alertas = new List<string>();
        
        if (metricas.TempoMedioResposta > TimeSpan.FromSeconds(5))
            alertas.Add("Tempo de resposta acima do normal");
            
        if (metricas.TaxaErro > 0.05)
            alertas.Add("Taxa de erro elevada");
            
        if (metricas.CustoDiario > metricas.LimiteCustoDiario)
            alertas.Add("Custo diário excedido");
        
        return new AlertaDesempenho
        {
            Alertas = alertas,
            Severidade = DeterminarSeveridade(alertas),
            Timestamp = DateTime.UtcNow
        };
    }
}

public class SegurancaAzureAI
{
    private readonly IAzureKeyVault _keyVault;
    private readonly ITokenService _tokenService;
    
    public async Task<string> ObterChaveSeguraAsync(string nomeServico)
    {
        // Recuperar chave do Azure Key Vault
        var chave = await _keyVault.GetSecretAsync($"AzureAI-{nomeServico}");
        return chave.Value;
    }
    
    public async Task<bool> ValidarAutorizacaoAsync(string userId, string operacao)
    {
        // Verificar permissões baseadas em função
        var permissoes = await _tokenService.GetUserPermissionsAsync(userId);
        return permissoes.Contains(operacao);
    }
    
    public string AnonimazarDados(string texto)
    {
        // Remover informações sensíveis antes do processamento
        var padroesSensiveis = new[]
        {
            @"\d{3}\.\d{3}\.\d{3}-\d{2}", // CPF
            @"\d{2}\.\d{3}\.\d{3}/\d{4}-\d{2}", // CNPJ
            @"\b[\w\.-]+@[\w\.-]+\.\w+\b", // Email
            @"\(\d{2}\)\s\d{4,5}-\d{4}" // Telefone
        };
        
        foreach (var padrao in padroesSensiveis)
        {
            texto = Regex.Replace(texto, padrao, "[REDACTED]");
        }
        
        return texto;
    }
}

public class AuditoriaAzureAI
{
    private readonly ILogger<AuditoriaAzureAI> _logger;
    
    public async Task RegistrarUsoAsync(string userId, string servico, string operacao, object dados)
    {
        var eventoAuditoria = new EventoAuditoria
        {
            Timestamp = DateTime.UtcNow,
            UserId = userId,
            Servico = servico,
            Operacao = operacao,
            DadosHash = CalcularHash(dados),
            IpAddress = ObterIpUsuario(),
            UserAgent = ObterUserAgent()
        };
        
        _logger.LogInformation("Operação Azure AI executada", eventoAuditoria);
        
        // Enviar para sistema de auditoria centralizado
        await EnviarParaAuditoriaAsync(eventoAuditoria);
    }
    
    private string CalcularHash(object dados)
    {
        var json = JsonSerializer.Serialize(dados);
        using var sha256 = SHA256.Create();
        var hash = sha256.ComputeHash(Encoding.UTF8.GetBytes(json));
        return Convert.ToBase64String(hash);
    }
}

public class OtimizadorCustos
{
    public async Task<RecomendacaoOtimizacao> AnalisarUsoAsync()
    {
        var metricas = await ObterMetricasUsoAsync();
        var recomendacoes = new List<string>();
        
        // Análise de padrões de uso
        if (metricas.PicoUso.Hour < 6 || metricas.PicoUso.Hour > 22)
        {
            recomendacoes.Add("Considere usar reservas para reduzir custos");
        }
        
        // Verificar modelos utilizados
        if (metricas.UsoGPT4 > metricas.UsoGPT35 * 0.1)
        {
            recomendacoes.Add("Avalie migrar casos simples para GPT-3.5");
        }
        
        // Análise de cache
        if (metricas.TaxaCache < 0.3)
        {
            recomendacoes.Add("Implemente cache para requisições similares");
        }
        
        return new RecomendacaoOtimizacao
        {
            CustoAtual = metricas.CustoMensal,
            EconomiaEstimada = CalcularEconomiaEstimada(recomendacoes),
            Recomendacoes = recomendacoes
        };
    }
}

public class CacheInteligenteAzureAI
{
    private readonly IMemoryCache _cache;
    private readonly IDistributedCache _distributedCache;
    
    public async Task<T> ExecutarComCacheAsync<T>(
        string chaveCache, 
        Func<Task<T>> operacaoAI, 
        TimeSpan? duracaoCache = null)
    {
        // Verificar cache local primeiro
        if (_cache.TryGetValue(chaveCache, out T valorCache))
        {
            return valorCache;
        }
        
        // Verificar cache distribuído
        var valorDistribuido = await _distributedCache.GetStringAsync(chaveCache);
        if (valorDistribuido != null)
        {
            var valor = JsonSerializer.Deserialize<T>(valorDistribuido);
            _cache.Set(chaveCache, valor, TimeSpan.FromMinutes(5));
            return valor;
        }
        
        // Executar operação AI se não estiver em cache
        var resultado = await operacaoAI();
        
        // Armazenar em ambos os caches
        var duracao = duracaoCache ?? TimeSpan.FromHours(1);
        _cache.Set(chaveCache, resultado, duracao);
        
        var resultadoJson = JsonSerializer.Serialize(resultado);
        await _distributedCache.SetStringAsync(chaveCache, resultadoJson, new DistributedCacheEntryOptions
        {
            AbsoluteExpirationRelativeToNow = duracao
        });
        
        return resultado;
    }
}

public class CalculadoraROI
{
    public ROIAnalysis CalcularROIAzureAI(DadosImplementacao dados)
    {
        // Custos de implementação
        var custosImplementacao = new CustosImplementacao
        {
            LicenciamentoAzure = dados.CustoMensalAzureAI * 12,
            DesenvolvimentoIntegracao = dados.HorasDesenvolvimento * dados.CustoHoraDev,
            TreinamentoEquipe = dados.HorasTreinamento * dados.CustoHoraTreinamento,
            Infraestrutura = dados.CustosInfraestrutura
        };
        
        // Benefícios quantificáveis
        var beneficios = new BeneficiosQuantificaveis
        {
            ReducaoTempoProcessamento = dados.HorasEconomizadas * dados.CustoHoraOperacao * 52,
            MelhoriaQualidade = dados.ErrosReduzidos * dados.CustoErro,
            AumentoCapacidade = dados.AumentoVolumeProcessado * dados.ReceitaPorProcessamento,
            ReducaoMaoObra = dados.FuncionariosReduzidos * dados.SalarioMedioAnual
        };
        
        var custoTotalAnual = custosImplementacao.Total();
        var beneficioTotalAnual = beneficios.Total();
        
        return new ROIAnalysis
        {
            CustoTotal = custoTotalAnual,
            BeneficioTotal = beneficioTotalAnual,
            ROIPercentual = (beneficioTotalAnual - custoTotalAnual) / custoTotalAnual * 100,
            PaybackMeses = custoTotalAnual / (beneficioTotalAnual / 12),
            VPL = CalcularVPL(custosImplementacao, beneficios, dados.TaxaDesconto)
        };
    }
}

public class FasePiloto
{
    public async Task<PlanoImplementacao> CriarPlanoAsync()
    {
        return new PlanoImplementacao
        {
            Objetivos = new[]
            {
                "Identificar caso de uso prioritário",
                "Configurar ambiente de desenvolvimento",
                "Implementar prova de conceito",
                "Medir resultados iniciais"
            },
            
            Entregas = new[]
            {
                "Ambiente Azure configurado",
                "Aplicação piloto funcional",
                "Métricas de baseline",
                "Relatório de viabilidade"
            },
            
            Recursos = new[]
            {
                "1 Arquiteto de Soluções",
                "2 Desenvolvedores",
                "1 Especialista em dados"
            }
        };
    }
}