O BI Agêntico promete aposentar o BI Clássico e eliminar o gargalo das análises na TI

No ambiente corporativo atual, executivos lidam diariamente com um inimigo invisível, porém altamente prejudicial aos resultados: a longa latência de insight. Esse fenômeno representa o intervalo entre a ocorrência de uma necessidade de ação, a análise dos Dados e, finalmente, sua conversão em uma ação efetiva.

Durante décadas, as empresas estruturaram suas operações sobre múltiplas plataformas, como CRM, ERP, SCM, gestão de projetos e ferramentas de colaboração, que operam de forma isolada. Essa fragmentação criou silos que limitam a fluidez da informação e ampliam o tempo entre identificar um problema e agir sobre ele. O Dado existe, mas permanece disperso, exigindo esforço manual para ser consolidado, analisado e interpretado.

Se antes o foco estava em organizar Dados e gerar relatórios, hoje o diferencial competitivo está na capacidade de agir de maneira democrática e em tempo real. Nesse contexto, o Business Intelligence Agêntico surge de maneira promissora, ao integrar mais facilmente a diversas fontes distintas de Dados, facilitar a criação de análises de maneira conversacional e interativa, possibilitar Automações e empoderar dashboards com a capacidade de agir através do acionamento de outros agentes de IA e sistemas.

Na prática, isso transforma completamente a forma como os executivos e equipes de negócio interagem com a informação. Em vez de acessar dashboards estáticos elaborados por “times técnicos”, geralmente especializados em estatística e computação, o usuário final passa a conversar diretamente com os Dados em linguagem natural, sem nenhuma outra equipe intermediária. A jornada deixa de ser linear (pergunta, análise e decisão), e passa a ser contínua, ou seja, o sistema interpreta a demanda, investiga causas, valida hipóteses e executa ações dentro da própria plataforma por meio do modelo conversacional.

Além disso, o BI Clássico tem sido anabolizado por IA Agêntica que, na prática, significa que os dashboards que antes eram somente para visibilidade de informações com regras pré-definidas e implementadas de maneira manual, começam a ser gerados através de agentes capazes de pesquisar, coletar Dados, gerar insights de negócio e até agir automaticamente, uma vez que os dashboards passam a interagir diretamente com outros sistemas transacionais ou indiretamente através de outros agentes de IA. Resumindo, a Automação evoluiu. Em vez de depender de scripts rígidos, o usuário opera com base em contexto e intenção, tornando os processos mais adaptáveis e alinhados às necessidades reais do negócio.

Os impactos dessa abordagem já são mensuráveis. De acordo com Dados da AWS (Amazon Web Service), ao usar a tecnologia, a análise de informação pode se tornar até 30 vezes mais rápida, reduzindo ciclos que levavam horas ou dias para segundos ou minutos.

Todos os processos de negócio de uma empresa podem ser beneficiados com essa nova abordagem. Por exemplo, na área comercial, atividades relacionadas à pesquisa de mercado, entender as dores do lead e preparar materiais e proposta, o tempo é reduzido, em média, em 90%. O BI Agêntico facilita o trabalho operacional do vendedor ao coletar automaticamente Dados de CRM, e-mails e documentos, além de gerar briefings em tempo real.

Uma das maiores mudanças está silenciosamente acontecendo que é sobre a informação chegar proativamente até o usuário ao invés de exigir que o usuário corra atrás da informação, como sempre ocorreu. Essa mudança de mentalidade é poderosa por permitir que problemas cheguem mais rapidamente aos olhos humanos para uma tomada de decisão ou ação imediata. Isso pode reduzir drasticamente problemas relacionados à alta latência de insight das empresas e suas consequências danosas às empresas.

O BI Agêntico tende a significar a evolução do BI Clássico. Ainda existem pontos de atenção com a maturidade da tecnologia e principalmente desafios sobre governança dessa IA Agêntica que será capaz de interagir com sistemas diretamente. Ter alto nível de acurácia, segurança, monitoramento e camadas de human in the loop se faz altamente necessário para a mitigação de riscos desse tipo de abordagem.

Por Paulo Laurentys, COO da A3Data.