[DIÁRIOS DA IA] Agentes de Dados de IA: a nova fronteira da inteligência e análise de dados

Sistemas autônomos (ou semiautônomos) que operam dentro do ecossistema de dados de uma organização podem agir da extração das informações à interpretação semântica e governança dos dados. / Imagem: DALL-E/SC Inova

[11.02.2025]

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”.

A evolução da análise de dados nos últimos anos tem sido exponencial, impulsionada por avanços na Inteligência Artificial (IA). Com a crescente demanda por insights baseados em dados, as empresas estão enfrentando desafios significativos na coleta, processamento e interpretação dessas informações.

É neste contexto que surgem os Agentes de Dados de IA, que prometem transformar a forma como interagimos com os dados, tornando o processo mais eficiente, preciso e acessível.

O QUE SÃO OS AGENTES DE DADOS DE IA?

São sistemas autônomos ou semiautônomos que operam dentro do ecossistema de dados de uma organização. Eles podem realizar tarefas como:

 • Extração e integração de dados de diversas fontes.

 • Análise preditiva e prescritiva.

 • Interpretação semântica dos dados.

 • Automatização de consultas e dashboards dinâmicos.

 • Governança e segurança dos dados.

Os agentes de dados permitem que as empresas não apenas interpretem seus dados de forma mais eficaz, mas também automatizem processos repetitivos, liberando as equipes de dados para tarefas mais estratégicas.

O PAPEL DO DATA MESH NA ARQUITETURA DE AGENTES DE DADOS

O conceito de Data Mesh tem sido uma abordagem revolucionária na gestão de dados descentralizados. Ele propõe que, em vez de uma equipe centralizada de dados, cada unidade de negócio se torne proprietária dos seus dados, permitindo um fluxo mais ágil e eficiente. 

Isso se encaixa perfeitamente na implementação de agentes de dados de IA, pois:

 • Permite que cada unidade de negócio tenha autonomia na gestão de seus dados, sem depender de uma equipe centralizada.

 • Facilita a integração de agentes de dados que podem interpretar e atuar diretamente nas diferentes fontes descentralizadas de informação.

 • Melhora a governança e confiabilidade dos dados, garantindo que cada conjunto de dados seja tratado como um produto, com qualidade e padronização adequadas.

 • Viabiliza um modelo federado de IA, onde os agentes de dados podem operar de forma distribuída, respeitando a autonomia de cada unidade, mas garantindo que os insights gerados sejam compartilhados e otimizados.

Empresas que adotam uma abordagem de Data Mesh conseguem acelerar a adoção de IA nos processos de análise de dados, pois eliminam gargalos organizacionais e permitem uma escalabilidade mais natural.

BENEFÍCIOS DOS AGENTES DE DADOS DE IA PARA EQUIPES DE DADOS

Os agentes de dados auxiliam as equipes de dados de diversas maneiras:

 • Facilidade de implementação: construir ferramentas internas pode ser complexo e demorado. Agentes de dados oferecem interfaces intuitivas e APIs customizáveis para integração rápida.

 • Redução de sobrecarga de solicitações: ao fornecer um assistente para lidar com pedidos ad hoc e encaminhar consultas complexas, há uma redução progressiva no volume de solicitações manuais.

 • Análise de precisão: evitam o excesso de filtros e dashboards confusos, garantindo que as métricas certas sejam acessadas no momento correto.

BENEFÍCIOS DOS AGENTES DE DADOS PARA USUÁRIOS EMPRESARIAIS

Os usuários de negócios também se beneficiam enormemente:

 • Acesso direto às fontes originais de dados: em vez de depender de relatórios secundários, os agentes de dados garantem que os usuários acessem informações diretamente da base de dados.

 • Confiabilidade das fontes de dados: comparando métricas e explicando diferenças entre relatórios, garantem a coerência e confiabilidade dos dados.

 • Quebra de silos organizacionais: facilitam o compartilhamento de informações entre departamentos, aumentando a colaboração e a eficiência.

 • Automatização e agilidade: adicionar novos filtros e dashboards tradicionalmente pode levar semanas; com agentes de IA, isso pode ser feito em segundos.

SOLUÇÕES DE IA PARA CONSULTAR DADOS DE ORIGEM (TEXTO PARA SQL)

Uma das inovações mais promissoras na interação com bancos de dados é o uso de IA para transformar linguagem natural em consultas SQL. Isso permite que usuários sem conhecimento avançado de SQL possam extrair insights rapidamente, tornando os dados mais acessíveis em toda a organização.

Como funciona?

A tecnologia de Texto para SQL (Text-to-SQL) usa modelos de IA, como LLMs (Large Language Models), para interpretar perguntas em linguagem natural e convertê-las em consultas SQL precisas. Alguns componentes essenciais para sua eficiência incluem:

 • Geração aumentada por recuperação (RAG): Utiliza documentos de referência para enriquecer a interpretação da IA.

 • Verificação semântica: Confere se as consultas geradas são coerentes com os esquemas de dados da empresa.

 • Human-in-the-loop: Permite que analistas humanos revisem e refinem consultas quando necessário.

Benefícios do Text-to-SQL

 • Redução da dependência de especialistas em dados: Democratiza o acesso a informações estratégicas.

 • Maior agilidade na tomada de decisão: Usuários empresariais podem obter respostas rapidamente sem esperar por consultas manuais da equipe de BI.

 • Precisão aprimorada: Reduz erros manuais em consultas e melhora a padronização de relatórios.

Atualmente, diversas soluções de mercado oferecem Text-to-SQL, como a Nekt do brasileiro Antonio Duarte. Implementar essa tecnologia em sua empresa pode revolucionar a maneira como os dados são acessados e utilizados.

COMO IMPLEMENTAR AGENTES DE DADOS DE IA NA SUA EMPRESA

A implementação de agentes de dados requer uma estratégia bem definida. Aqui estão alguns passos essenciais:

 • Mapeie suas necessidades: defina os principais desafios e oportunidades onde os agentes de dados podem agregar valor.

 • Garanta uma camada semântica estruturada: a IA precisa de um contexto bem definido para operar com precisão.

 • Integre com ferramentas existentes: certifique-se de que os agentes podem se comunicar com suas soluções de BI, CRM e bancos de dados.

 • Treine sua equipe: os agentes de dados devem ser vistos como assistentes poderosos e não como substitutos da equipe de dados.

 • Monitore e ajuste: como qualquer tecnologia emergente, a performance dos agentes de dados deve ser continuamente avaliada para otimização.

Os agentes de dados de IA representam um salto evolutivo na gestão e análise de dados, trazendo mais eficiência, precisão e acessibilidade. Empresas que adotarem essa tecnologia estarão melhor posicionadas para extrair valor de seus dados e tomar decisões mais informadas e ágeis.

O futuro da análise de dados passa pela automação inteligente. 

A combinação de Data Mesh com Agentes de Dados de IA cria um ecossistema descentralizado, altamente escalável e eficiente, garantindo que os dados sejam acessíveis, governados e utilizados com precisão. Implementar essa sinergia é um passo essencial para qualquer organização que deseja se manter competitiva na era da informação.

Referências: 

• Dehghani, Zhamak. Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale. O’Reilly Media, 2022.
• Martinson, Andreas. AI Data Agents: Unlocking a New Era of Data Intelligence and Analytics. Basejump AI, 2025.
• Sequoia Capital. Generative AI: A Creative New World. 2022.
• Fortune Business Insights. Data Analytics Market Size, Share & Trends Analysis Report. 2024.
• LangChain. What is a Cognitive Architecture? 2024.

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