{"id":1234,"date":"2025-10-30T16:49:37","date_gmt":"2025-10-30T19:49:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/?p=1234"},"modified":"2025-10-30T16:49:37","modified_gmt":"2025-10-30T19:49:37","slug":"como-a-ia-esta-moldando-o-futuro-da-inteligencia-de-negocios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/como-a-ia-esta-moldando-o-futuro-da-inteligencia-de-negocios\/","title":{"rendered":"Como a IA est\u00e1 moldando o futuro da intelig\u00eancia de neg\u00f3cios"},"content":{"rendered":"\n

\u00c0 medida que as organiza\u00e7\u00f5es correm para construir resili\u00eancia e agilidade, a intelig\u00eancia de neg\u00f3cios est\u00e1 evoluindo para uma disciplina orientada para o futuro e impulsionada por IA, focada em insights automatizados, dados confi\u00e1veis \u200b\u200be uma cultura de dados s\u00f3lida<\/em><\/p>\n\n\n\n

Durante anos, a intelig\u00eancia de neg\u00f3cios (BI) foi sin\u00f4nimo de painel de controle \u2013 um espelho est\u00e1tico voltado para tr\u00e1s que refletia o que j\u00e1 havia acontecido. Era o dom\u00ednio de analistas dedicados, encarregados de transformar dados hist\u00f3ricos em relat\u00f3rios que os executivos revisariam para entender o desempenho passado.<\/p>\n\n\n\n

Hoje, esse modelo est\u00e1 sendo reescrito. Impulsionado pela converg\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o em nuvem, volumes de dados avassaladores e o poder da intelig\u00eancia artificial (IA), o BI est\u00e1 evoluindo de uma ferramenta retrospectiva para um mecanismo proativo, preditivo e cada vez mais aut\u00f4nomo para a tomada de decis\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

\u201cHoje, o BI n\u00e3o se trata mais de construir espelhos retrovisores, mas sim sistemas de navega\u00e7\u00e3o por sat\u00e9lite\u201d, diz Maurizio Garavello, vice-presidente s\u00eanior para a \u00c1sia-Pac\u00edfico e Jap\u00e3o da Qlik. \u201cOs pain\u00e9is de controle tradicionais nos davam uma vis\u00e3o retrospectiva. O BI moderno nos fornece vis\u00e3o prospectiva, contexto e, cada vez mais, autonomia. Estamos passando de pain\u00e9is de controle para decis\u00f5es, de ferramentas que voc\u00ea visita para intelig\u00eancia que viaja com voc\u00ea.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Essa evolu\u00e7\u00e3o est\u00e1 acontecendo em todo o setor. Especialistas concordam que o objetivo principal da Intelig\u00eancia de Neg\u00f3cios (BI) evoluiu, passando a ser n\u00e3o apenas a gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios, mas tamb\u00e9m o de capacitar cada indiv\u00edduo em uma organiza\u00e7\u00e3o \u2013 da alta administra\u00e7\u00e3o \u00e0 linha de frente \u2013 com a habilidade n\u00e3o s\u00f3 de compreender os dados, mas tamb\u00e9m de interagir com eles, question\u00e1-los e utiliz\u00e1-los para moldar resultados futuros.<\/p>\n\n\n\n

Imperativos de neg\u00f3cios para BI moderno<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A ado\u00e7\u00e3o de BI moderno \u00e9 impulsionada por necessidades de neg\u00f3cios claras. No ambiente din\u00e2mico atual, os l\u00edderes n\u00e3o podem mais se dar ao luxo de confiar apenas na intui\u00e7\u00e3o. “Em vez disso, eles precisam de acesso a insights de dados oportunos e confi\u00e1veis \u200b\u200bpara tomar decis\u00f5es cr\u00edticas com seguran\u00e7a”, afirma Nate Nichols, vice-presidente de produto da Tableau.<\/p>\n\n\n\n

As organiza\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m est\u00e3o recorrendo ao BI para construir resili\u00eancia e agilidade diante da incerteza. “Seja para otimizar opera\u00e7\u00f5es, melhorar a experi\u00eancia do cliente ou lidar com a volatilidade da cadeia de suprimentos, a an\u00e1lise de dados as ajuda a responder com mais rapidez e confian\u00e7a”, observa Garavello.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, como as empresas est\u00e3o constantemente buscando maneiras de fazer mais com menos, o BI pode identificar inefici\u00eancias e gargalos para melhorar a efici\u00eancia operacional e reduzir custos, acrescenta Luca Spinelli, diretor administrativo da SAS para a ASEAN.<\/p>\n\n\n\n

Isso se traduziu em resultados concretos. O CIMB Singapore, um banco de varejo na ASEAN, adotou a plataforma SAS Viya para obter uma vis\u00e3o consolidada de seus clientes. Essa etapa fundamental n\u00e3o apenas revelou informa\u00e7\u00f5es valiosas sobre os segmentos de clientes do banco, mas tamb\u00e9m reduziu o tempo que seus funcion\u00e1rios dedicam \u00e0 busca dos dados corretos, de 80% para apenas 20%.<\/p>\n\n\n\n

No Jap\u00e3o, a Nissin Foods Holdings modernizou seu ambiente de dados com o Qlik para transformar o planejamento de estoque e demanda, permitindo decis\u00f5es em tempo real e apoiando uma cultura orientada por dados. Na \u00cdndia, o trabalho da IBM com o State Bank of India reduziu o tempo de gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios de dias para minutos, fornecendo insights operacionais cr\u00edticos em tempo real.<\/p>\n\n\n\n

Para atingir esses objetivos, as organiza\u00e7\u00f5es geralmente aproveitam um espectro de recursos anal\u00edticos, refletindo diferentes est\u00e1gios na curva de maturidade de dados. Cada est\u00e1gio oferece valor crescente, passando da descri\u00e7\u00e3o \u00e0 prescri\u00e7\u00e3o. Patrick Kelly, diretor s\u00eanior para o Sudeste Asi\u00e1tico e Grande China na Databricks, descreve a jornada:<\/p>\n\n\n\n

\u2022 An\u00e1lise descritiva (O que aconteceu?): A base, que fornece visibilidade do desempenho hist\u00f3rico, ajuda a identificar tend\u00eancias ao longo do tempo e garante transpar\u00eancia nas opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

\u2022 An\u00e1lise diagn\u00f3stica (Por que isso aconteceu?): Investigando mais a fundo para entender as causas ra\u00edzes usando t\u00e9cnicas como detalhamento, an\u00e1lise de correla\u00e7\u00e3o e minera\u00e7\u00e3o de dados. Isso ajuda as equipes a entender os fatores que influenciam os resultados para que possam responder com mais efic\u00e1cia, seja corrigindo problemas ou aprimorando o que funciona.<\/p>\n\n\n\n

\u2022 An\u00e1lise preditiva (O que provavelmente acontecer\u00e1?): Utiliza dados hist\u00f3ricos e IA para prever o que pode acontecer a seguir, como mudan\u00e7as na demanda do cliente, desempenho de vendas ou riscos potenciais. Ajuda as equipes a entender os fatores que influenciam os resultados, para que possam responder com mais efic\u00e1cia, seja corrigindo problemas ou aprimorando o que funciona.<\/p>\n\n\n\n

\u2022 An\u00e1lise prescritiva (O que devemos fazer a respeito?): A forma mais avan\u00e7ada, que recomenda a\u00e7\u00f5es espec\u00edficas para atingir os objetivos desejados usando simula\u00e7\u00f5es ou algoritmos de otimiza\u00e7\u00e3o. Ajuda as organiza\u00e7\u00f5es a tomar decis\u00f5es mais inteligentes e baseadas em dados, maximizando ganhos, reduzindo riscos e at\u00e9 mesmo automatizando escolhas complexas em grande escala.<\/p>\n\n\n\n

O paradoxo dos dados<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Apesar dos benef\u00edcios claros e das ferramentas avan\u00e7adas, o caminho para a maturidade em BI \u00e9 repleto de desafios. Muitas organiza\u00e7\u00f5es se encontram no que Nichols, da Tableau, chama de paradoxo dos dados. “Elas precisam tomar decis\u00f5es baseadas em dados mais rapidamente do que nunca, mas s\u00e3o prejudicadas por grandes volumes de dados, muitas vezes n\u00e3o confi\u00e1veis, espalhados por diferentes fontes”, afirma. “O resultado? As empresas s\u00e3o ricas em dados, mas pobres em insights.”<\/p>\n\n\n\n

Esse paradoxo est\u00e1 enraizado em diversas quest\u00f5es interconectadas:<\/p>\n\n\n\n

1. Silos de dados e complexidade de integra\u00e7\u00e3o<\/p>\n\n\n\n

Os dados est\u00e3o fragmentados em sistemas legados locais, m\u00faltiplas plataformas em nuvem e in\u00fameros aplicativos baseados em nuvem. Integrar esses dados d\u00edspares \u00e9 uma tarefa monumental.<\/p>\n\n\n\n

“Para enfrentar esses desafios, as empresas l\u00edderes est\u00e3o adotando uma abordagem mais unificada para sua infraestrutura de dados”, diz Kelly, da Databricks.<\/p>\n\n\n\n

Ferramentas como o Lakeflow Connect, da Databricks, para ingest\u00e3o de dados, e a Zero Copy Partner Network da Tableau, que permite consultar dados em sua origem sem mov\u00ea-los, s\u00e3o projetadas para lidar com essa complexidade de frente.<\/p>\n\n\n\n

2. Qualidade e governan\u00e7a de dados<\/p>\n\n\n\n

O modelo de IA mais sofisticado \u00e9 in\u00fatil se alimentado com dados ruins. Garavello acrescenta: “Confian\u00e7a \u00e9 tudo em an\u00e1lise de dados, e come\u00e7a com a qualidade e a governan\u00e7a dos dados”. Isso exige um esfor\u00e7o conjunto, geralmente liderado por um diretor de dados (CDO), para estabelecer uma gest\u00e3o clara, pipelines de dados e estruturas de governan\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n

Anup Kumar, engenheiro s\u00eanior e chefe de engenharia de clientes da IBM \u00c1sia-Pac\u00edfico, observa que a qualidade dos dados requer aten\u00e7\u00e3o cont\u00ednua e melhoria constante, n\u00e3o uma solu\u00e7\u00e3o pontual. “O foco constante e sustentado que uma organiza\u00e7\u00e3o com um CDO proporciona gera resultados mais consistentes e progressivos ao longo do tempo”, afirma.<\/p>\n\n\n\n

3. Ado\u00e7\u00e3o pelo usu\u00e1rio e uma cultura orientada a dados<\/p>\n\n\n\n

Uma nova plataforma de BI s\u00f3 \u00e9 valiosa se as pessoas a utilizarem, e a ado\u00e7\u00e3o falha sem confian\u00e7a e usabilidade. “A maior barreira para o sucesso do BI vai al\u00e9m da tecnologia \u2013 trata-se de conquistar a confian\u00e7a, garantir a usabilidade e promover o alinhamento”, diz Garavello.<\/p>\n\n\n\n

Kumar concorda, observando que “a confian\u00e7a nos dados continua sendo a chave fundamental para alcan\u00e7ar uma ado\u00e7\u00e3o generalizada”. Resist\u00eancia cultural, falta de familiaridade com dados e a incapacidade de demonstrar valor claro para os funcion\u00e1rios em suas fun\u00e7\u00f5es espec\u00edficas s\u00e3o obst\u00e1culos comuns. Como observa Spinelli, da SAS, os usu\u00e1rios podem ver uma nova ferramenta como “mais trabalho” ou “tarefa do colega de TI” se seus benef\u00edcios n\u00e3o forem imediatamente aparentes. Da an\u00e1lise \u00e0 conversa<\/p>\n\n\n\n

A solu\u00e7\u00e3o para muitos desses desafios, principalmente a ado\u00e7\u00e3o e a complexidade por parte dos usu\u00e1rios, reside na intelig\u00eancia artificial. \u201cA IA n\u00e3o est\u00e1 substituindo a BI, mas redefinindo a experi\u00eancia. Estamos passando de dashboards para copilotos, de an\u00e1lises reativas para incentivos proativos\u201d, afirma Garavello.<\/p>\n\n\n\n

O uso crescente de IA em an\u00e1lises est\u00e1 surgindo sob v\u00e1rios nomes \u2013 BI aumentada, an\u00e1lise agente, BI conversacional \u2013 mas o objetivo \u00e9 o mesmo: tornar a an\u00e1lise de dados t\u00e3o simples quanto uma conversa.<\/p>\n\n\n\n

Tanto Nichols quanto Garavello observaram a ascens\u00e3o da an\u00e1lise agente, na qual os usu\u00e1rios colaboram com agentes de IA para automatizar e simplificar a an\u00e1lise. A Databricks colocou isso em pr\u00e1tica com seu AI\/BI Genie, que Kelly descreve como uma ferramenta que permite que qualquer pessoa \u201cconverse com seus dados\u201d. Os usu\u00e1rios podem fazer perguntas em linguagem natural, como \u201cPor que as vendas dispararam em abril?\u201d, e receber respostas instant\u00e2neas e controladas sem escrever uma \u00fanica linha de c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n

Ao reduzir as barreiras t\u00e9cnicas, simplificar o acesso e alinhar-se \u00e0 forma como os usu\u00e1rios de neg\u00f3cios trabalham, essas ferramentas est\u00e3o ajudando as organiza\u00e7\u00f5es a superar os desafios de ado\u00e7\u00e3o e a promover uma cultura de tomada de decis\u00f5es orientada por dados.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, a NTT Docomo, uma das maiores empresas de telecomunica\u00e7\u00f5es do Jap\u00e3o, usa o Databricks para analisar seu uso de grandes modelos de linguagem (LLMs), reduzindo o tempo de an\u00e1lise manual em 90%. Ao mesmo tempo, capacitou equipes mais amplas com o AI\/BI Genie para gerar insights de linguagem natural, estimulando a inova\u00e7\u00e3o dos funcion\u00e1rios e abrindo caminho para a ado\u00e7\u00e3o da IA \u200b\u200bgenerativa em toda a empresa.<\/p>\n\n\n\n

Evolu\u00e7\u00e3o das habilidades<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00c0 medida que a IA automatiza o trabalho t\u00e9cnico pesado de prepara\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de dados, as habilidades necess\u00e1rias para uma carreira em BI est\u00e3o evoluindo da pura profici\u00eancia t\u00e9cnica para uma combina\u00e7\u00e3o de perspic\u00e1cia comercial, pensamento cr\u00edtico e comunica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Garavello afirma: \u201cAntes pergunt\u00e1vamos: \u2018Voc\u00ea sabe programar?\u2019, e agora perguntamos: \u2018Voc\u00ea consegue interpretar, explicar e questionar o que a IA lhe diz?\u2019. Voc\u00ea n\u00e3o precisa ser um cientista de dados para ser excelente em an\u00e1lise \u2013 o que importa mais hoje \u00e9 ser capaz de ler os dados, question\u00e1-los e transform\u00e1-los em uma boa hist\u00f3ria.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Nichols, da Tableau, concorda, observando que, \u00e0 medida que o trabalho tedioso, como limpeza e processamento de dados, \u00e9 automatizado, os analistas podem dedicar mais tempo a tarefas estrat\u00e9gicas. \u201cIsso inclui fazer as perguntas certas aos dados, revisar as an\u00e1lises e insights da IA \u200b\u200be garantir que estejam alinhados ao contexto de neg\u00f3cios, al\u00e9m de lidar com problemas in\u00e9ditos que n\u00e3o s\u00e3o facilmente automatizados\u201d, diz ele.<\/p>\n\n\n\n

O futuro pertence ao que Garavello chama de \u201cpensadores nativos de dados\u201d, que combinam conhecimento de dom\u00ednio com curiosidade. Kumar, da IBM, acrescenta que esses profissionais precisar\u00e3o compreender profundamente dom\u00ednios de neg\u00f3cios espec\u00edficos \u2013 como finan\u00e7as, sa\u00fade, manufatura e varejo \u2013 e traduzir problemas de neg\u00f3cios em perguntas anal\u00edticas que sistemas com intelig\u00eancia artificial possam responder. Eles precisar\u00e3o entender quais perguntas fazer, como interpretar os resultados no contexto de neg\u00f3cios e como agir com base nos insights de forma eficaz.<\/p>\n\n\n\n

Para empresas que buscam aprimorar suas capacidades de BI e an\u00e1lise, o conselho dos especialistas \u00e9 claro e consistente. Primeiro, concentre-se na base.<\/p>\n\n\n\n

\u201cN\u00e3o comece com a tecnologia. Comece com a clareza\u201d, diz Garavello, da Qlik. Identifique as principais decis\u00f5es de neg\u00f3cios que precisam ser aprimoradas e trabalhe de tr\u00e1s para frente. Isso deve ser aliado a uma estrat\u00e9gia de dados robusta.<\/p>\n\n\n\n

Tamb\u00e9m h\u00e1 necessidade de modernizar a estrutura de dados, a infraestrutura fundamental que determina a qualidade, a acessibilidade e a confiabilidade de todas as iniciativas de an\u00e1lise, afirma Kumar, da IBM. \u201cSem uma estrutura de dados s\u00f3lida que possa integrar, governar e fornecer dados confi\u00e1veis \u200b\u200bde forma eficaz em toda a organiza\u00e7\u00e3o, mesmo as ferramentas de an\u00e1lise mais avan\u00e7adas ter\u00e3o dificuldades para gerar valor significativo\u201d, acrescenta.<\/p>\n\n\n\n

As empresas tamb\u00e9m devem definir o que significa maturidade de dados e o que isso representa para suas organiza\u00e7\u00f5es, afirma Nichols, acrescentando que isso come\u00e7a com a avalia\u00e7\u00e3o comparativa dos n\u00edveis de compet\u00eancia e das capacidades de seus funcion\u00e1rios, processos e tecnologia.<\/p>\n\n\n\n

A partir da\u00ed, o sucesso pode ser medido por meio de m\u00e9tricas claras, como desempenho dos neg\u00f3cios, produtividade anal\u00edtica, alinhamento organizacional, satisfa\u00e7\u00e3o da comunidade e ado\u00e7\u00e3o. \u201cUma organiza\u00e7\u00e3o madura em dados \u00e9 aquela em que os dados s\u00e3o acess\u00edveis, confi\u00e1veis \u200b\u200be usados \u200b\u200bativamente em todos os n\u00edveis para embasar a tomada de decis\u00f5es em toda a organiza\u00e7\u00e3o\u201d, acrescenta.<\/p>\n\n\n\n

Spinelli, da SAS, afirma que as organiza\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m precisar\u00e3o investir profundamente no aprimoramento das habilidades dos funcion\u00e1rios em todos os n\u00edveis. Isso vai al\u00e9m do treinamento da equipe de dados. Ofere\u00e7a treinamento cont\u00ednuo e espec\u00edfico para cada fun\u00e7\u00e3o, promova uma cultura em que o questionamento baseado em dados seja incentivado e celebre os sucessos orientados por dados. Isso ajuda a superar a resist\u00eancia \u00e0 mudan\u00e7a e realmente incorpora uma cultura orientada por dados.<\/p>\n\n\n\n

Em \u00faltima an\u00e1lise, o futuro da Intelig\u00eancia de Neg\u00f3cios (BI) reside na cria\u00e7\u00e3o de uma rela\u00e7\u00e3o simbi\u00f3tica entre humanos e m\u00e1quinas. Ao combinar o poder da IA \u200b\u200bpara processar grandes volumes de dados com a curiosidade humana, o conhecimento especializado e a capacidade de contar hist\u00f3rias, as organiza\u00e7\u00f5es podem ir al\u00e9m da simples compreens\u00e3o do passado e moldar seu futuro de forma ativa e inteligente. Em um mundo que enfrenta uma avalanche de dados, como afirma Garavello, \u201co significado \u00e9 o novo superpoder\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00c0 medida que as organiza\u00e7\u00f5es correm para construir resili\u00eancia e agilidade, a intelig\u00eancia de neg\u00f3cios est\u00e1 evoluindo para uma disciplina orientada para o futuro e impulsionada por IA, focada em insights automatizados, dados confi\u00e1veis \u200b\u200be uma cultura de dados s\u00f3lida Durante anos, a intelig\u00eancia de neg\u00f3cios (BI) foi sin\u00f4nimo de painel de controle \u2013 um […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1236,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-1234","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sem-categoria"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1234","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1234"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1234\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1238,"href":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1234\/revisions\/1238"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1236"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1234"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1234"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tachyonix.io\/br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1234"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}