Para o profissional de dados, a Inteligência Artificial já deixou de ser uma tecnologia distante. Ela passou a fazer parte da rotina de trabalho. No ecossistema do Power BI, recursos baseados em IA auxiliam na criação de fórmulas, na interpretação e análise de informações. Além disso, ajudam na construção de narrativas a partir dos dados.

Tendo isso em vista, a pergunta não é mais “o que a IA consegue fazer?”, e sim “o que isso realmente muda no trabalho do analista?”. A questão não está diretamente ligada à substituição do profissional. Ela envolve a transformação da forma como ele usa seu tempo e aplica seu conhecimento.

Encontrar um padrão não é o mesmo que entendê-lo

Pensando em um relatório comercial em que o faturamento caiu 15% em determinado mês, uma ferramenta de IA consegue identificar a queda, comparar períodos, apontar as categorias mais afetadas e até sugerir possíveis causas. O que ela não faz de forma totalmente autônoma é entender e explicar o que aquele padrão realmente significa no contexto do negócio.

O analista é quem avalia e confirma, por exemplo, qual período está sendo usado como comparação, se o calendário está correto, se houve alguma mudança na operação, se o indicador considera devoluções e cancelamentos, se a definição de faturamento usada é de fato a que a área de negócio reconhece como válida, entre diversos outros fatores. A IA pode acelerar o processo investigativo, mas o conhecimento do contexto e de possíveis mudanças nas regras de negócio ainda são essenciais e dependentes do analista.

O que a IA já assume

A maior mudança está nas tarefas repetitivas. Dependendo da ferramenta e do ambiente, a IA já ajuda a explorar dados e encontrar tendências mais rápido, a criar, explicar e revisar fórmulas DAX, a documentar medidas e elementos do modelo e a permitir que usuários façam perguntas em linguagem natural, sem depender tanto de consultas manuais.

Isso representa um ganho real de produtividade, embora não diminua a importância da análise dos dados.

O trabalho do analista

Se a IA pode acelerar parte das tarefas operacionais, o analista passa a concentrar seu trabalho cada vez mais em contexto e avaliação. Em vez de dedicar tempo à construção de uma medida, ele pode analisar quais medidas realmente precisam existir e como devem ser organizadas. Da mesma forma, o tempo gasto na elaboração de um único gráfico pode se transformar na decisão de qual tipo de visualização responde melhor à pergunta do negócio. É uma mudança que leva a questão de “como fazer essa análise?” para “qual análise realmente é necessária fazer?”.

Ou seja, a IA pode otimizar o tempo dedicado a certas tarefas, mas isso não significa que o trabalho do analista vai ser reduzido ou até mesmo desaparecer. Pelo contrário, quando a IA torna algumas tarefas mais rápidas, o analista ganha mais tempo para interpretar, investigar e gerar bons insights a partir do que desenvolveu com o auxílio da IA.

Automação e validação

Apesar da agilidade e otimização das tarefas, existe um ponto que merece atenção nesse cenário. Uma resposta gerada por IA pode parecer coerente e, ainda assim, estar incorreta. Basta o modelo de dados possuir inconsistências, uma medida não contar com a regra de negócios correta, ou até mesmo a pergunta não ter sido feito da forma clara o suficiente.

Por isso, quanto mais fácil é gerar uma resposta, mais importante se torna saber validá-la. Um resultado pode estar matematicamente correto e, mesmo assim, ser o indicador errado, assim como crescimento identificado pode estar comparando períodos que não são equivalentes para aquele contexto. Portanto, a agilidade para produzir uma resposta não elimina a necessidade de investigá-la e interpretá-la.

O Power BI nesse cenário

O Power BI deixa de ser apenas uma ferramenta para montar relatórios e dashboards. Ele passa a fazer parte de um ecossistema em que dados, automação e Inteligência Artificial trabalham juntos. Nesse cenário, a vantagem não está apenas em usar essas tecnologias. Está em saber onde aplicá-las, como validar seus resultados e como transformar essas respostas em decisões assertivas e confiáveis.

Sem dúvidas, a tecnologia torna o caminho entre o dado e a resposta muito mais rápido. Porém, o profissional ainda precisa avaliar a origem, a qualidade e a confiabilidade daquela informação. Principalmente, ele precisa entender se ela realmente responde à necessidade do negócio.

Links utilizados: