Imagine uma distribuidora que encerrou o trimestre com faturamento maior, mas rentabilidade menor. Na reunião de resultados, o gestor quer entender: quais produtos contribuíram para essa diferença? Os descontos aumentaram? A composição das vendas mudou? E o que pode acontecer com a demanda nos próximos meses?

Cada pergunta abre uma investigação. É preciso consultar dados, comparar períodos, conferir regras comerciais e reunir evidências para chegar a uma explicação. O BI Conversacional permite começar esse trabalho com uma pergunta em linguagem natural.

O usuário conversa com a aplicação e um agente analítico pode selecionar ferramentas, consultar indicadores, recuperar documentos e organizar os resultados em uma resposta compreensível. A conversa também permite aprofundar a análise: “Agora considere apenas a região Sul”, “Compare com o mesmo trimestre do ano passado” ou “Mostre quais produtos mais contribuíram para essa variação”. Tudo isso com base nos dados da empresa e sobre uma camada semântica, trazendo segurança e precisão.

Por trás dessa experiência existe um trabalho de engenharia que conecta modelos de linguagem, dados, contexto de negócio e ferramentas analíticas. É essa construção que você aprende no curso BI Conversacional e Construção de Agentes Analíticos, da Data Science Academy.

Da Pergunta de Negócio à Investigação com Evidências

Ao receber uma pergunta sobre rentabilidade, o agente precisa identificar qual indicador utilizar, qual período considerar e quais informações o usuário tem permissão para acessar. Termos ambíguos exigem esclarecimento. Cálculos precisam ser executados por ferramentas adequadas. As conclusões devem estar apoiadas nos resultados obtidos.

O curso aborda essa estrutura: interpretação de perguntas, uso da camada semântica para compreender os conceitos do negócio, geração e validação de consultas SQL e combinação de dados com documentos por meio de RAG. Você também estuda como construir respostas que apresentem fontes, filtros e limitações, permitindo que o usuário confira o caminho até a conclusão.

Essa base ganha forma em cinco projetos práticos, com arquitetura, implementação e deploy. A jornada começa com um copiloto comercial para gestores de vendas e avança para um agente de análise de rentabilidade com SQL e métricas governadas. Em seguida, você desenvolve um agente para investigar divergências comerciais, conectando dados e evidências documentais.

O trabalho também chega ao planejamento: um projeto utiliza previsão de demanda para apoiar análises comerciais, considerando a incerteza dos resultados. A jornada prática inclui ainda um copiloto executivo de Business Intelligence e Advanced Analytics, com gráficos, memória conversacional e apresentação de evidências.

Como Transformar Esse Conhecimento em Um Diferencial Profissional

Aprender a construir agentes analíticos amplia sua capacidade de conectar dados, Inteligência Artificial e necessidades de negócio. Para quem trabalha com BI, análise de dados ou desenvolvimento, esse conhecimento permite assumir novas responsabilidades na criação de aplicações que consultam indicadores, investigam resultados e ajudam gestores a explorar informações por meio de uma conversa.

O diferencial está na combinação de competências. Traduzir uma pergunta de negócio em uma análise exige compreender indicadores, selecionar dados, integrar ferramentas e avaliar se a resposta faz sentido. Saber construir essa solução com permissões de acesso, consultas validadas e evidências verificáveis demonstra capacidade de lidar com requisitos importantes de um ambiente empresarial. Isso oferece argumentos concretos para quem deseja ampliar sua participação em projetos, buscar novas posições ou oferecer serviços de consultoria.

Esse conhecimento também pode ganhar visibilidade em um portfólio. Um agente que investiga a rentabilidade de produtos ou apoia o planejamento da demanda permite apresentar suas decisões de arquitetura, os critérios de validação e a utilidade da aplicação. Em uma entrevista ou apresentação profissional, você consegue explicar o problema, demonstrar a solução e justificar suas escolhas técnicas.

O valor para sua carreira está em conseguir transformar conhecimento técnico em uma solução que outras pessoas possam utilizar e avaliar. Construir agentes analíticos oferece uma oportunidade de demonstrar essa capacidade, aproximando seu trabalho das perguntas e decisões que movimentam o negócio.

Uma Nova Capacidade Para Quem Trabalha com Dados

Para profissionais de BI, análise de dados e desenvolvimento, construir essas aplicações significa ampliar a forma como as pessoas exploram informações. Uma pergunta pode iniciar uma consulta, gerar novas hipóteses e orientar o aprofundamento da investigação, com controles de acesso e supervisão humana.

Conheça o curso BI Conversacional e Construção de Agentes Analíticos (integrante da Formação Agentic Business Intelligence 4.0) e aprenda a transformar perguntas de negócio em aplicações que consultam, investigam e explicam dados com evidências.

Equipe DSA