Este é o Artigo 1 da Série: Seu Próximo Passo em Dados e IA. Aproveite a leitura, tem insights valiosos aqui!

Você pede ao assistente de IA uma consulta para descobrir qual proporção dos pedidos de uma indústria chegou no prazo. Em segundos, o código aparece, roda sem erro e o gráfico mostra um número confortável: 90% das entregas foram pontuais. A reunião com a diretoria começa em dez minutos. Você apresenta esse número?

Antes de responder, olhe a conta de perto com um exemplo mínimo, de apenas dois pedidos. O primeiro tem nove itens, todos entregues no prazo. O segundo tem um único item, entregue com atraso. Como a tabela guarda uma linha por item, a consulta conta nove registros pontuais em dez e chega aos 90%.

Agora conte pedidos em vez de itens. Um dos dois chegou no prazo: 50%. Os dois números estão corretos para a pergunta que cada um responde. O problema é que a empresa queria saber sobre pedidos e o código mediu itens.

Repare no que aconteceu. A IA não cometeu nenhum erro de sintaxe. Ela respondeu com precisão a uma pergunta que ninguém tinha definido direito. Esse tipo de equívoco sempre existiu, e uma pessoa poderia cometê-lo com a mesma facilidade. O que mudou foi a velocidade: o código agora chega rápido demais para quem ainda não parou para pensar antes de aceitá-lo.

Esse exemplo simples carrega a resposta para uma dúvida que circula com força entre quem quer entrar ou crescer na área: se a IA já escreve código, o que sobra para aprender? A resposta é ainda mais simples: Sobra quase tudo o que sempre importou.

Programar Nunca Foi o Trabalho Principal

A área de dados existe há muito mais tempo do que a popularidade da Linguagem Python. Analistas sempre trabalharam com SQL, planilhas, ferramentas de BI e relatórios, e o que definia um bom profissional nunca foi a quantidade de código que ele digitava. Era a capacidade de entender o negócio, transformar uma necessidade vaga em uma pergunta precisa, saber o que cada registro representa, interpretar o que os números dizem e explicar tudo isso para quem decide.

Pense no melhor analista com quem você já trabalhou. É bem provável que ele não fosse o melhor programador da sala. Ele era a pessoa que perguntava “o que exatamente estamos contando aqui?” antes de qualquer gráfico ir para a apresentação.

O código sempre foi o meio. Boa parte dele, aliás, já era delegada muito antes dos assistentes de IA: a uma fórmula de planilha, a um arrastar e soltar na ferramenta de BI, a um colega da equipe técnica. O que nunca foi delegado foi a decisão sobre o que medir, a conferência do resultado e a responsabilidade de apresentá-lo.

A IA mudou o custo de produzir código. Não mudou o custo de um número errado em uma decisão. Se a consulta dos 90% orientar uma renegociação com fornecedores ou uma promessa de prazo ao cliente, o prejuízo é o mesmo, com ou sem IA. A diferença é que agora o número errado chega mais rápido e com aparência mais convincente. Observe a tabela abaixo:

Isso coloca a programação no lugar que ela sempre ocupou: uma ferramenta a serviço da análise. Você ainda precisa aprender a ler, entender e modificar código, porque é assim que se verifica uma solução. A diferença está na finalidade: você aprende a programar para orientar e conferir o trabalho, com ou sem IA.

Comece Pela Pergunta

No exemplo das entregas, o trabalho começa antes de qualquer linha de código, pela definição do indicador. Perceba que quatro perguntas mudam o resultado e nenhuma delas é técnica:

1. A empresa considera um pedido concluído quando todos os itens chegam ao cliente ou quando o primeiro chega?
2. Qual data define o atraso: a prometida na venda, a renegociada ou a registrada pelo transporte?
3. Pedidos cancelados entram no cálculo?
4. Pedidos que continuam abertos depois do prazo contam como atrasados ou ficam de fora?

Cada resposta altera o percentual final e quem decide com base nele precisa saber qual regra foi adotada. Por isso, a primeira tarefa do profissional de dados é conversar com quem conhece a operação, identificar as regras em vigor e transformar uma necessidade (“quero saber se entregamos bem”) em uma pergunta que pode ser investigada (“qual proporção dos pedidos faturados em outubro teve todos os itens entregues até a data prometida?”).

Isso exige conhecimento do negócio e capacidade de conversar com pessoas. Quem já trabalhou com logística, produção, finanças ou atendimento chega com uma vantagem real: percebe inconsistências que um iniciante deixaria passar e sabe quais perguntas valem a pena. O aprendizado técnico serve para transformar essa experiência em análises verificáveis. Por isso os cursos da Data Science Academy são tão diferenciados. Os alunos aprendem a analisar cenários e problemas de negócio, para então construir a solução técnica, o que cria experiência valiosa para o mercado de trabalho.

A IA pode ajudar nessa etapa. Ela sugere perguntas que você ainda não considerou e organiza requisitos de forma estruturada. Para aproveitar essa ajuda, explique o objetivo, descreva as fontes disponíveis e explicite as regras do problema. Se a definição de sucesso não estiver na solicitação, a ferramenta vai preencher a lacuna com uma suposição, e você só vai descobrir isso na reunião com a diretoria.

Estude Fundamentos Que Permitam Entender e Modificar Uma Solução

Se o código vem pronto, por que estudar SQL, Python ou estatística? Porque é com esses fundamentos que você lê o que a IA entregou, enxerga o erro dos 90% e sabe o que mudar quando a pergunta é outra. O objetivo do estudo muda: você aprende para conferir e adaptar, mais do que para escrever tudo do zero.

SQL continua sendo a base para quem consulta bancos relacionais. Ao estudar a linguagem, você entende como tabelas são combinadas, como registros são filtrados e como um resultado é agregado. É esse entendimento que permite olhar para a consulta das entregas e perceber onde ela contou itens em vez de pedidos.

A modelagem de dados acrescenta a pergunta mais importante de todas: o que cada registro representa? Distinguir um pedido de um item do pedido teria evitado o erro antes de qualquer gráfico. Ela também ajuda a compreender como uma junção entre tabelas pode multiplicar linhas e alterar um cálculo sem nenhum aviso.

Python oferece recursos para explorar dados, organizar transformações e automatizar análises. Com lógica de programação, funções e estruturas de dados, você consegue acompanhar o fluxo de um programa, investigar erros e adaptar uma solução gerada com auxílio de IA. Ler código com segurança vale mais, hoje, do que digitá-lo com velocidade.

A estatística ajuda a interpretar os resultados. Ela oferece instrumentos para analisar variações, reconhecer limitações de uma amostra e avaliar a incerteza de uma estimativa. Em um projeto, esse conhecimento orienta a comparação entre períodos e evita que a oscilação de um mês seja apresentada como tendência.

Você não precisa dominar tudo antes de começar. Desenvolva essas bases enquanto realiza projetos: ao investigar um indicador, estude a consulta necessária, a organização das tabelas e o significado da medida. Cada conceito ganha uma finalidade concreta e fica mais fácil de lembrar.

Transforme a Validação em Parte da Sua Rotina

Um número sem conferência é um palpite bem formatado. Volte ao exemplo dos pedidos: a forma mais simples de investigar os 90% seria selecionar alguns pedidos conhecidos, conferir os prazos manualmente e comparar o cálculo esperado com a saída da consulta. Bastariam dois ou três casos para a diferença entre pedido e item aparecer.

Depois, amplie a verificação para as situações que costumam esconder problemas: pedidos com vários itens, cancelamentos, registros sem data de entrega. Defina o comportamento esperado para cada caso e transforme as verificações recorrentes em testes. A conferência manual encontra o primeiro problema; os testes ampliam a cobertura e avisam quando uma mudança na solução quebra algo que já funcionava.

Esse cuidado vale para qualquer código, inclusive o que vem da própria ferramenta. A documentação do GitHub Copilot, por exemplo, orienta que as sugestões sejam revisadas e validadas, e reconhece que o código gerado pode parecer adequado e ainda conter problemas de lógica ou divergir da intenção de quem o solicitou. Se o fabricante da ferramenta pede revisão, não há motivo para você dispensá-la.

Você pode usar a IA para propor casos de teste e ajudar a investigar falhas. O que não dá para terceirizar é o resultado esperado: ele precisa vir das regras do negócio e de dados de referência que você conhece. Assim, a segunda resposta gerada passa pelo mesmo cuidado aplicado à primeira, e a validação vira hábito.

Conecte o Resultado a Uma Decisão

Nenhuma análise termina no gráfico. No cenário da indústria, a apresentação dos percentuais precisa deixar claro o que foi medido, quais pedidos foram considerados e como os casos especiais foram tratados. A equipe também precisa saber se a análise permite comparar fornecedores, investigar etapas do processo ou revisar compromissos de entrega com clientes.

Comunicar esse contexto faz parte do trabalho técnico, e sempre fez. Um resultado só vale quando as pessoas conseguem compreender seu significado, suas limitações e as decisões que ele pode apoiar. Por isso, a capacidade de explicar uma análise merece tanto espaço no seu plano de estudos quanto SQL, Python ou uso de IA.

Pesquisas com empregadores apontam na mesma direção. O Future of Jobs Report, do Fórum Econômico Mundial, mostra que, na pesquisa global com empregadores, o pensamento analítico foi considerado uma competência essencial por cerca de sete em cada dez empresas participantes. IA e big data também aparecem entre as competências que os respondentes esperam ver crescer mais rapidamente em importância até 2030. As duas coisas caminham juntas: pensar bem sobre problemas e dominar as ferramentas que ajudam a resolvê-los.

A análise da OIT sobre IA Generativa e trabalho, destaca a transformação das ocupações e a continuidade da participação humana em muitas tarefas. Para você, isso convida a um exercício: examinar quais responsabilidades da sua área estão mudando e quais capacidades precisa desenvolver para acompanhá-las.

O Que Realmente Mudou?

Volte ao início deste artigo. A pessoa que apresentou os 90% na reunião tinha o código pronto, o gráfico bonito e a resposta errada. A pessoa que chegou aos 50% sabia o que cada linha da tabela representava, tinha definido o indicador junto com a operação e conferiu alguns pedidos à mão. Nenhuma das duas precisou digitar a consulta. A diferença entre elas esteve em tudo o que vem antes e depois do código.

Trabalhar com um assistente de IA significa participar das decisões que orientam a solução, compreender como ela funciona e reunir evidências para confiar no resultado. Esse sempre foi o trabalho de quem lida com dados. A IA apenas deixou mais evidente onde o valor estava o tempo todo.

Aqui uma frase para você pensar:

O Assistente de IA Não Ajuda Você! Você Que Ajuda o Assistente de IA!

No próximo artigo da série, vamos explorar como escolher entre as carreiras de Analista de Dados, Cientista de Dados e Engenheiro de Dados (além de outras funções na área de dados) a partir do trabalho que você deseja realizar.

Equipe DSA