[DIÁRIOS DA IA] Do dashboard aos agentes: por que os painéis não bastam mais

Modelo convencional está preso à retrospectiva: mostra o que já aconteceu, não o que vai acontecer. Em um mercado volátil, esperar por análises manuais é um convite à irrelevância

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Foto: DALL-E/SC Inova

Por décadas, as empresas confiaram em dashboards para acompanhar métricas de desempenho. Mas esses relatórios estão presos à retrospectiva: mostram o que já aconteceu, não o que vai acontecer. 

Em um mercado volátil, esperar por análises manuais é um convite à irrelevância. Você realmente quer tomar decisões cruciais baseado em números defasados?

Por que os dashboards já não bastam:

  • Visão retrospectiva: painéis tradicionais mostram apenas o que aconteceu.
  • Dependência humana: insights só surgem quando alguém os demanda.
  • Ritmo de mercado: em tempos de alta volatilidade, retardar decisões pode custar participação e margem.

AGENTES, ASSISTENTES E COPILOTOS: O QUE OS DIFERENCIA

Antes de mergulhar na nova era da automação de dados, é crucial entender as sutis — mas poderosas — diferenças entre esses três papéis de IA:

  • Assistentes: são sistemas que auxiliam o usuário humano em tarefas específicas, muitas vezes respondendo a comandos ou perguntas. Exemplo: chatbots que fornecem relatórios sob demanda ou respondem dúvidas básicas.
  • Copilotos: atuam como parceiros de decisão, sugerindo próximos passos com base em contexto amplo. Eles não apenas respondem a perguntas, mas colaboram proativamente com o usuário, sugerindo insights e cenários (“Com base neste fluxo de vendas, você deveria realocar investimento ao canal X”).
  • Agentes: são programas autônomos que unem coleta, análise e ação sem depender de um comando humano a cada passo. Eles podem monitorar indicadores, tomar decisões e executar ações (como ajustar preços ou disparar campanhas), fechando o ciclo de automação.

DECISÕES ORIENTADAS POR IA: DO DESCRITIVO AO PRESCRITIVO

A evolução das decisões orientadas por IA leva as empresas do relato descritivo do que aconteceu para recomendações prescritivas que antecipam cenários e executam, em tempo real, a melhor ação.

  • Monitoramento contínuo: algoritmos de stream detectam padrões e anomalias em tempo real.
  • Prescrição de ações: ao invés de “estes números caíram”, a IA diz “realoque 10% do orçamento para o canal que está performando melhor”. Copilotos trazem esse nível de recomendação a quem toma a decisão.

A ASCENSÃO DOS AGENTES AUTÔNOMOS

Os agentes combinam:

  • Coleta de dados (ERP, CRM, redes sociais).
  • Análise avançada (ML, séries temporais, técnicas de detecção de outliers).
  • Ação executiva (ajuste de preços, trigger de e-mails, geração automática de ordens ou alertas).

Enquanto você ainda solicita relatórios mensais, um agente já pode ter otimizado sua margem no último click.

COMO AS PLATAFORMAS TORNAM ISSO POSSÍVEL

Para ir além dos dashboards e viabilizar assistentes, copilotos e agentes, as empresas precisam de plataformas que ofereçam:

  • Armazenamento unificado: Lakehouses/Data Meshes (ex.: Databricks, Snowflake, Delta Lake) que agregam dados transacionais, logs e documentos em um repositório único e governado.
  • Pipelines escaláveis: Ingestão em tempo real: Kafka, AWS Kinesis ou Azure Event Hubs capturam eventos em milissegundos. 
  • Transformação automática: dbt, Apache Airflow ou Azure Data Factory padronizam e enriquecem os dados sem retrabalho manual.
  • Integrações low-code/no-code: Ferramentas como Zapier, n8n e Microsoft Power Platform conectam sistemas legados (ERP, CRM, e-commerce) a fluxos de IA prontos, acelerando o time-to-market.
  • ModelOps & MLOps: Frameworks de governança (MLflow, Kubeflow, SageMaker) que versionam modelos, monitoram deriva de dados e mantêm compliance.
  • Camadas de orquestração de agentes: Orquestradores (Airflow, Prefect) coordenam a sequência: ingestão → validação → inferência → ação.
  • Dashboards e APIs de consumo: Interfaces interativas (Looker, Power BI, Tableau) e APIs REST/gRPC que expõem resultados e acionadores para sistemas externos.

No Brasil, temos a Nekt.ai, empresa brasileira que implanta em poucos dias seu data lakehouses e demais frentes, transformando seus dados em decisões de IA em tempo real.

3. A pergunta-chave: “Tempo real… para quê?”

Você não precisa de dados em tempo real para tudo. Mas precisa saber onde o tempo real muda o jogo.

Reflita:

  • Você está perdendo oportunidades porque seus dados chegam tarde demais?
  • Ou está investindo em complexidade onde a espera não faz diferença?

COMO COMEÇAR: ROTEIRO PRÁTICO

  • Inventariar fontes críticas (financeiro, vendas, marketing).
  • Escolher um caso de uso de baixo risco (por ex., agente de precificação).
  • Prototipar pipeline mínimo (fonte → DW → modelo preditivo → ação).
  • Validar impacto e ajustar (ciclo rápido de iteração).
  • Escalar para copilotos e outros agentes conforme maturidade.


Cenários de aplicação e resultados esperados: Cases ja registrados

ÁREAEXEMPLO DE AGENTEBENEFÍCIO-CHAVE
VendasAgente que analisa pipeline e reativa leads quentes via WhatsApp ou SMS+15% de melhora na conversão em 30 dias
MarketingCopiloto que ajusta campanhas em Google Ads com base no ROI por criativoRedução de CAC em até 15%
OperaçõesAssistente que prevê falhas de equipamentos e agenda manutenções preventivas-20% em downtime e custos de reparo

PARA REFLETIRMOS:

A era dos dashboards está se encerrando. 

Assistentes aceleram respostas, copilotos aprimoram decisões e agentes fecham o ciclo com ações autônomas. 

A pergunta é: em qual desses papéis você vai investir primeiro — antes que seu concorrente o faça?

REFERÊNCIAS

  • Zaharia, M.; Das, T.; Das, S. et al. Delta Lake: High‐Performance ACID Table Storage over Cloud Object Stores. Proceedings of the VLDB Endowment, v. 13, n. 12, p. 3411–3423, 2020. Disponível em: https://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3411-zaharia.pdf

Nekt.ai. Nekt.ai: Plataforma de Data Lakehouse e Automação de Agentes de IA. Site oficial, 2025. Disponível em: https://www.nekt.ai

Fonte: SCInova / Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”.

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