A minha vivência diária com BI e engenharia de dados me mostra, de forma cada vez mais clara, que estamos entrando em uma nova etapa da análise de dados. Durante muitos anos, grande parte do trabalho técnico em projetos de Business Intelligence esteve concentrada em atividades essenciais, porém extremamente operacionais: revisão de bases, conferência de relacionamentos, criação de tabelas dimensão e fato, estruturação de tabela calendário, construção de medidas DAX, validação de indicadores, organização da camada semântica e preparação do modelo para que a área de negócio pudesse consumir informações com segurança. Esse trabalho continua sendo indispensável, mas a forma de executá-lo está mudando rapidamente com a chegada de integrações entre inteligência artificial generativa e ferramentas como o Power BI.
Na prática, o que mais chama atenção não é apenas a capacidade da inteligência artificial de responder perguntas, mas de atuar diretamente sobre o modelo de dados, reduzindo o tempo gasto em tarefas repetitivas e aumentando a velocidade de entrega das análises. Quando uma IA consegue auditar um arquivo de Power BI aberto, identificar tabelas, analisar relacionamentos, apontar inconsistências, sugerir ajustes, criar medidas, organizar indicadores e até levantar hipóteses sobre padrões de comportamento nos dados, ela deixa de ser apenas uma ferramenta de apoio textual e passa a funcionar como um agente técnico de produtividade. Para quem vive o dia a dia de dados, isso representa uma mudança profunda, porque atividades que antes poderiam consumir horas ou até dias passam a ser aceleradas em poucos minutos, desde que conduzidas por um profissional que saiba orientar, validar e interpretar corretamente o resultado.
Como profissional de BI e engenharia de dados, eu enxergo esse tipo de evolução com maturidade técnica. A inteligência artificial não substitui o analista, o engenheiro de dados ou o profissional responsável pela tomada de decisão. Ela acelera a execução, mas não elimina a necessidade de entendimento de negócio, governança, qualidade dos dados, segurança da informação e senso crítico. Um relacionamento muitos-para-muitos criado indevidamente dentro de um modelo, por exemplo, pode comprometer completamente uma análise gerencial. A IA pode identificar esse problema, investigar a cardinalidade, testar a consistência das chaves e sugerir uma correção, mas ainda cabe ao profissional validar se aquela alteração respeita a regra de negócio, a origem dos dados e a finalidade do relatório.
O mesmo acontece na criação de medidas DAX. É impressionante observar uma ferramenta criando indicadores de receita, custo, lucro, margem, ticket médio, clientes recorrentes, devoluções, comparativos ano contra ano, acumulados e análises temporais. No entanto, a criação automática de fórmulas não significa que o trabalho terminou. Pelo contrário, é nesse ponto que entra a experiência do profissional. É necessário conferir se a medida representa corretamente o conceito de negócio, se a granularidade está adequada, se o relacionamento entre as tabelas está correto, se os filtros estão sendo aplicados da forma esperada e se o número apresentado no painel realmente corresponde à realidade operacional da organização.
Na engenharia de dados, essa discussão é ainda mais ampla. Um relatório bem construído não começa no visual do Power BI, mas na qualidade da arquitetura que sustenta a informação. Antes de qualquer gráfico, existe um processo de ingestão, tratamento, padronização, transformação, modelagem e disponibilização dos dados. Existem pipelines, fontes heterogêneas, regras de negócio, integrações, cargas incrementais, histórico, rastreabilidade, versionamento e consistência. A inteligência artificial pode ajudar muito nesse percurso, inclusive sugerindo modelagens, identificando anomalias, automatizando análises exploratórias e documentando estruturas. Porém, ela precisa operar dentro de um ambiente técnico bem conduzido, com critérios claros, governança definida e responsabilidade sobre o dado entregue.
O grande ganho está na produtividade qualificada. Em vez de o profissional gastar a maior parte do tempo em tarefas braçais, ele passa a dedicar mais energia à análise crítica, à interpretação dos indicadores e à geração de valor para a gestão. Isso é especialmente importante em ambientes corporativos e públicos, onde decisões precisam ser tomadas com base em dados confiáveis, rastreáveis e bem estruturados. Um painel de BI não deve ser apenas bonito; ele precisa ser tecnicamente correto, auditável, coerente com as bases de origem e capaz de sustentar decisões estratégicas. A IA pode acelerar a construção desse caminho, mas a responsabilidade pela confiabilidade da informação continua sendo humana e profissional.
No meu entendimento, o profissional que atua com BI e dados precisa deixar de enxergar a inteligência artificial como ameaça e passar a tratá-la como uma camada adicional de capacidade técnica. Quem domina modelagem, SQL, DAX, ETL, banco de dados, integração, regras de negócio e visualização analítica tende a ganhar ainda mais força com essas ferramentas. A IA responde melhor quando o profissional sabe perguntar, sabe contextualizar, sabe orientar o modelo e, principalmente, sabe revisar o que foi produzido. Um prompt genérico pode gerar um resultado razoável; um comando bem estruturado, feito por alguém que entende o processo, pode gerar uma entrega muito mais precisa, robusta e útil.
Também é necessário reconhecer os limites. A IA ainda pode errar, criar medidas inadequadas, interpretar padrões de forma precipitada ou sugerir hipóteses que precisam de validação estatística e operacional. Além disso, em muitos cenários, ela ainda não atua plenamente sobre a camada visual, não substitui políticas de segurança, não resolve problemas de qualidade na origem e não compreende sozinha todas as particularidades de uma organização. Por isso, a adoção responsável exige revisão técnica, documentação, controle de acesso, preocupação com dados sensíveis e alinhamento com as regras internas de governança.
A conclusão prática é que estamos diante de uma evolução real no trabalho com dados. A rotina de quem trabalha com BI e engenharia de dados será cada vez mais impactada por agentes inteligentes capazes de executar parte da modelagem, apoiar análises exploratórias, gerar fórmulas, revisar estruturas e acelerar entregas. Mas o diferencial continuará sendo o profissional que une experiência técnica, visão de negócio e capacidade crítica. A inteligência artificial pode criar medidas, sugerir padrões e automatizar processos; porém, transformar dados em decisão confiável ainda exige conhecimento, responsabilidade e maturidade. No fim, quem souber combinar domínio técnico com uso inteligente dessas novas ferramentas terá uma vantagem enorme no mercado e conseguirá entregar análises mais rápidas, mais consistentes e mais estratégicas.
