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Consultas dinâmicas com IA: como a Inteligência Artificial está transformando a análise e os relatórios nas empresas
13/05/2025 13/05/2025 10 minutos
Neste post
- Implementando consultas dinâmicas com IA em um produto digital
- Exemplo prático: sistema de gestão de frotas
- Por que consultas dinâmicas com IA são tão importantes?
- A solução Text-to-SQL com LLM: transformando linguagem natural em consultas SQL
- Usando multiagentes para reduzir custos e adicionar camadas de guardrails
- O futuro das consultas dinâmicas com IA
- Perguntas frequentes sobre consultas dinâmicas com IA
No atual cenário empresarial, onde a velocidade e a qualidade das decisões são diferenciais competitivos, as consultas dinâmicas com IA emergem como um recurso essencial para a transformação digital das organizações.
Esse conceito representa a evolução do Business Intelligence (BI), que deixa de se apoiar apenas em relatórios estáticos para adotar análises dinâmicas, preditivas e cada vez mais orientadas por algoritmos de Inteligência Artificial.
De forma prática, todos os times de TI estão pressionados para tirar proveito da IA em seus produtos ou processos. Entretanto, vemos que o mais difícil para as equipes tem sido conectar os potenciais da tecnologia, que são muito amplos, com cenários reais dos produtos e sistemas que essas equipes trabalham.
Neste artigo, abordamos um caso de uso concreto e recorrente entre grandes empresas: como implementar consultas dinâmicas com IA para dar suporte à tomada de decisões estratégicas.
Implementando consultas dinâmicas com IA em um produto digital
Um dos pilares da evolução analítica na gestão empresarial é capacitar colaboradores com recursos analíticos, oferecendo ferramentas intuitivas e acesso facilitado à informação para embasar decisões mais ágeis e eficazes.
O Machine Learning e a Inteligência Artificial Generativa podem servir como suporte e aceleradores dessa abordagem analítica. Afinal, não basta apenas disponibilizar os dados; é fundamental capacitar os usuários para que possam obter informações relevantes para a tomada de decisão a partir deles.
Nesse sentido, grandes modelos de linguagem (LLM) podem auxiliar na interpretação desses dados e fornecer respostas a perguntas que implicam em relações complexas entre eles.
O LLM é capaz de compreender essa relação por meio da própria estrutura das tabelas de um banco de dados, e fornecer as consultas necessárias por meio de comandos estruturados (SQL). Além disso, formula a resposta em linguagem natural a partir da análise dos dados retornados por essas consultas.
Ou seja, uma solução de consultas dinâmicas com IA busca justamente delegar toda essa parte técnica e repetitiva ao LLM, fazendo com que as pessoas sem conhecimento específico em banco de dados possam elaborar suas perguntas de forma simples e natural. Assim, é possível democratizar o acesso à informação.
Exemplo prático: sistema de gestão de frotas
Um sistema de gestão de frotas tem uma série de dados sobre o histórico de abastecimentos e manutenção dos veículos da sua frota.
A quantidade de análises possíveis de serem feitas é enorme, e os relatórios prontos em um sistema desse tipo podem não atender todos os cenários.
A solução proposta permite que os usuários realizem consultas por meio de um chat alimentado por IA utilizando o histórico de abastecimentos de seus veículos credenciados como base de dados.
Na prática, a plataforma foi capaz de responder a perguntas como: “Qual veículo apresentou maior consumo de combustível no mês passado?”, “Qual veículo possui a pior média de quilometragem por litro?”, ou ainda “Qual foi o maior valor de combustível pago nos abastecimentos realizados na Região Sul?”.
O resultado? Antes, esse tipo de consulta exigia a emissão de relatórios e uma extensa análise de dados feita manualmente pelos gestores. Agora, com o apoio da IA por meio da plataforma, esse processo é automatizado e concluído em poucos minutos.
Por que consultas dinâmicas com IA são tão importantes?
À medida que os dados se tornam um ativo estratégico essencial, as empresas enfrentam o desafio de tornar essas informações acessíveis de forma ágil, intuitiva e segura. Portanto, as consultas dinâmicas com IA, especialmente por meio de modelos de linguagem natural (LLMs) conectados a bancos de dados, estão revolucionando a forma como interagimos com os dados corporativos.
Uma das principais vantagens dessa abordagem é a democratização do acesso à informação. Tradicionalmente, apenas equipes técnicas — como Analistas de Dados ou Desenvolvedores — tinham capacidade para consultar diretamente os bancos de dados utilizando linguagens como SQL.
Atualmente, qualquer profissional pode formular perguntas em linguagem natural, como “Quantos clientes novos tivemos este mês?”, e obter respostas precisas, com base em dados atualizados e em tempo real.
Essa acessibilidade se traduz em agilidade na tomada de decisões. Em vez de depender de relatórios manuais ou da fila de demandas do time de BI, os gestores conseguem obter respostas instantâneas a perguntas estratégicas. Isso é especialmente valioso em momentos críticos, como durante campanhas de vendas, auditorias ou decisões operacionais urgentes.
Outro benefício é a personalização contextual das respostas. Consultas dinâmicas com IA podem considerar o perfil do usuário, sua função na empresa, localização e período de interesse. Por exemplo, um gerente regional pode simplesmente perguntar “Como estão minhas metas?” e a IA interpretará automaticamente o contexto para fornecer uma resposta precisa e relevante.
Além disso, a capacidade de exploração ad hoc de dados permite que equipes façam perguntas espontâneas e obtenham insights sem precisar aguardar por relatórios padronizados. Isso fortalece a autonomia de diferentes setores e estimula uma abordagem mais criativa na análise de informações.
Essa nova forma de consulta também contribui para a redução da sobrecarga nas equipes de TI e dados. Ao automatizar respostas a perguntas recorrentes e operacionais, libera-se tempo para que esses profissionais se dediquem a análises mais profundas e estratégicas.
Imagine, por exemplo, um diretor de operações que pergunta: “Qual o tempo médio de entrega por região nos últimos 30 dias e onde estão os maiores atrasos?”. Com um assistente inteligente conectado ao banco de dados, a resposta chega em segundos — muitas vezes acompanhada de gráficos e recomendações. Sem essa tecnologia, a mesma resposta poderia levar dias.
Em resumo, as consultas dinâmicas com IA representam uma evolução significativa na forma como as empresas acessam e usam seus dados. Elas transformam o dado bruto em inteligência acessível, quebram silos entre departamentos e aceleram o ritmo da inovação.
A solução Text-to-SQL com LLM: transformando linguagem natural em consultas SQL
Modelos de Processamento de Linguagem Natural são utilizados para entender e interpretar a intenção do usuário. Por meio da técnica Text-to-SQL é possível que o modelo transforme linguagem natural em comandos SQL possibilitando a realização de consultas dinâmicas em uma base de dados.
Na prática, para que os comandos SQL gerados pelo modelo sejam precisos, é fundamental que ele compreenda a estrutura do banco de dados a ser consultado. Essa estrutura — composta por schemas, tabelas, colunas e tipos de dados — pode ser informada manualmente via prompt, ou por meio de frameworks que já oferecem suporte a essa funcionalidade.
Um desses frameworks é o LangChain, que possui suporte nativo para conectar o modelo LLM a um banco de dados SQL. Por meio do recurso SQLDatabaseChain é possível construir uma aplicação onde o usuário digita uma pergunta através do sistema, e o framework realiza as seguintes etapas:
- Conecta-se ao banco de dados;
- Gera a query específica para aquela pergunta;
- Executa a query no banco;
- Retorna o resultado em linguagem natural.
Segundo Bruna Nunes, Software Engineer Full Stack na SoftDesign, em aplicações BI, isso abre muitas possibilidades e maior flexibilidade para análises dinâmicas. Isso ocorre porque o usuário analista não precisaria mais se preocupar com a estrutura prévia de gráficos e visualizações, possibilitando novos insights de relação entre os dados.
“Atualmente, existem muitas formas de transformar texto em SQL, desde estratégias manuais até o uso de frameworks e agentes para automatizar processos e decisões. Um ponto crucial a ser considerado é segurança dos dados. Para execução automática de queries, o ideal é utilizar um banco de dados com acesso somente leitura, garantindo assim a integridade da informação”, ressalta Bruna.
Usando multiagentes para reduzir custos e adicionar camadas de guardrails
Sistemas multiagentes são compostos por diversos agentes que interagem entre si dentro de um ambiente controlado. Essa arquitetura permite a criação e coordenação de múltiplos agentes de Inteligência Artificial, cada um configurado com uma personalidade, um papel específico e diretrizes claras sobre como agir e com quem colaborar.
Utilizar uma abordagem multiagente, como a oferecida pela CrewAI, é como montar uma equipe de especialistas em IA que trabalham de forma coordenada para cumprir uma missão de maneira mais inteligente, rápida e personalizada.
Além de melhorar a eficiência, essa estrutura também fortalece segurança e otimiza o uso de recursos. Ao adotar múltiplos agentes com responsabilidades distintas, é possível organizar melhor o fluxo de decisões e consultas, garantindo controle sobre cada etapa do processo.
Por exemplo, em um sistema com dois agentes, o primeiro interpreta a solicitação do usuário com base em um entendimento prévio do ambiente de dados, enquanto o segundo realiza a consulta propriamente dita. Essa separação de funções reduz custos operacionais e adiciona camadas de proteção ao sistema.
De acordo com Damião Junior, Software Engineer Android na SoftDesign, para garantir que o comportamento do sistema permaneça dentro de um escopo seguro, é essencial definir guardrails desde o início da solicitação, impedindo a geração de ações indevidas.
“Com a aplicação de regras claras e bem definidas, o sistema se torna mais confiável, econômico e alinhado com boas práticas de segurança e governança de dados. Em suma, a combinação entre a divisão de responsabilidades, colaboração entre agentes e uso de políticas rígidas resulta em uma solução robusta e eficiente para tarefas complexas baseadas em IA”, destaca Damião.
O futuro das consultas dinâmicas com IA
O futuro das consultas dinâmicas com IA aponta para um cenário onde a linguagem natural será a nova interface universal para interagir com dados. Em vez de aprender ferramentas analíticas, dashboards complexos ou linguagens de consulta como SQL, as pessoas simplesmente conversarão com sistemas inteligentes que compreendem contexto, intenção e até nuances do negócio.
À medida que os LLMs evoluem e se integram com fontes de dados em tempo real, será possível orquestrar análises complexas, cruzar informações de múltiplos sistemas e gerar decisões automatizadas — tudo isso em segundos e com zero código.
Essas soluções também serão cada vez mais proativas, antecipando perguntas antes mesmo que os usuários façam, com base em comportamento, indicadores e tendências. Ou seja, o impacto será profundo: menos barreiras técnicas, mais decisões baseadas em dados e maior agilidade estratégica em todos os níveis da organização.
Em breve, perguntar ao sistema: “Devo me preocupar com os resultados deste trimestre?”, poderá gerar uma análise automatizada com projeções, alertas e recomendações — sem precisar de uma única fórmula de Excel.
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Perguntas frequentes sobre consultas dinâmicas com IA
A seguir, respondemos algumas das principais dúvidas sobre o tema.
Como faço para incluir uma IA de buscas dinâmicas no meu sistema?
Você terá que preparar os dados, selecionar uma LLM, instruir a LLM sobre o modelo de dados, e então usá-la para gerar os comandos de consulta em banco (SQL).
Como fazer pesquisa usando IA?
Para fazer pesquisas usando IA, utilize modelos de linguagens ou ferramentas baseadas em aprendizado de máquina para buscar, analisar e resumir insights de grandes volumes de dados. Além disso, faça perguntas claras e concisas.
Qual é a melhor IA para responder questões?
A melhor IA para responder questões é aquela treinada com modelos avançados como o ChatGPT, Gemini e Perplexity. Também é possível desenvolver a própria IA utilizando técnicas de processamento de linguagem natural e dados específicos.
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