Qual é a Melhor Forma de Conectar os Dados do Seu Negócio à IA?

Resumidamente

A IA generativa está a transformar a inteligência empresarial ao possibilitar decisões seguras e orientadas por dados em escala, usando ferramentas como RAG, IA agentic e plataformas de BI integradas para fornecer insights acionáveis diretamente aos utilizadores, enquanto protege informações sensíveis.

A IA generativa está a reescrever o manual para estratégias empresariais orientadas por dados. Processos laboriosos estão a tornar-se automatizados e conversacionais, facilitando uma nova era de “inteligência de decisão”, caracterizada pela simples e precisa apresentação de insights poderosos exatamente quando e onde são necessários. É um mundo onde a IA revela instantaneamente as tendências que os líderes executivos precisam para tomar decisões rápidas e confiantes.

Nos últimos dois anos, testemunhámos avanços significativos nas capacidades de inteligência empresarial da IA, mas há uma advertência. Antes de as organizações adotarem a inteligência empresarial generativa, precisam de conectar modelos de IA aos seus dados empresariais altamente sensíveis de uma forma que não os deixe expostos.

Vectorização, RAG, MCP e Skills de Agente estão entre os formatos e protocolos que ajudam a preencher essa lacuna, mas neste espaço emergente, nenhuma solução única se estabeleceu como padrão da indústria. Claro que, fazer upload de relatórios financeiros confidenciais e informações pessoalmente identificáveis para uma plataforma de IA pública como o ChatGPT é tão seguro quanto publicá-los diretamente no Instagram.

No momento em que alguém alimenta uma folha de cálculo nestes serviços, não há como saber se ou quando ela poderá ser divulgada publicamente, explica Cheryl Jones, especialista em IA na NetCom Learning. “Um dos principais riscos de segurança do ChatGPT é o potencial de vazamento inadvertido de dados,” escreve ela num post de blog. “Os funcionários podem inserir informações confidenciais da empresa, dados de clientes ou algoritmos proprietários no ChatGPT, que podem então ser usados nos dados de treino do modelo ou expostos em outputs futuros a outros utilizadores.”

De RAG a Insights Ricos de BI

Em vez de perguntar diretamente ao ChatGPT, muitas organizações estão a investir na criação de chatbots personalizados alimentados por LLMs proprietários ligados a bases de dados corporativas. Uma forma de fazer isso é usar uma técnica conhecida como “geração aumentada por recuperação” ou RAG, que reforça dinamicamente o conhecimento dos LLMs ao recuperar e incorporar dados externos nas respostas de IA, melhorando a sua precisão e relevância. É uma forma de “ajustar finamente” um modelo de IA sem alterar realmente os seus algoritmos ou treino.

Os sistemas RAG recolhem dados de fontes externas e dividem-nos em pequenos pedaços geríveis, extraindo de embeddings numéricos armazenados numa base de dados vetorial, tornando-os pesquisáveis para os LLMs. Isto permite que o LLM apresente pedaços de dados relevantes para a consulta do utilizador, antes de os adicionar ao prompt original, para gerar uma resposta informada pelos dados conectados.

“A base de qualquer implementação bem-sucedida de um sistema RAG é uma arquitetura modular que conecta dados brutos a um modelo de linguagem através de recuperação inteligente,” explica Helen Zhuravel, diretora de soluções de produto na Binariks. “Esta estrutura permite às equipas manter respostas precisas, atuais e fundamentadas no conhecimento interno, sem precisar de retreinar o modelo a cada atualização.”

Mas o RAG não está imune às questões de segurança associadas ao fornecimento de dados diretamente a chatbots de IA, e não é uma solução completa. O RAG sozinho não permite que os LLMs entreguem inteligência empresarial convencional, pois os modelos ainda são projetados para fornecer insights de forma conversacional. O RAG não possui os blocos tradicionais de plataformas de BI. Para gerar relatórios e dashboards completos e interativos, as organizações também precisarão de integrar lógica empresarial abrangente, um motor de visualização de dados e ferramentas de gestão de dados com o LLM.

BI Generativo Pronto a Usar

Felizmente, as organizações também têm a opção de adquirir sistemas de BI generativo prontos, como o Amazon Q no QuickSight, Sisense e Pyramid Analytics, que parecem e funcionam mais como plataformas tradicionais de BI. A diferença é que estão integrados nativamente com LLMs para melhorar a acessibilidade.

Com a sua arquitetura plug-and-play, o Pyramid Analytics pode conectar LLMs de terceiros diretamente às fontes de dados como Databricks, Snowflake e SAP. Isto elimina a necessidade de construir pipelines de dados adicionais ou formatar os dados de uma forma especial. Para proteger informações sensíveis, o Pyramid evita enviar quaisquer dados brutos ao LLM.

Num post de blog, o CTO do Pyramid, Avi Perez, explica que as consultas dos utilizadores são separadas dos dados subjacentes, garantindo que nada sai do ambiente controlado do cliente. “A plataforma apenas passa o pedido em linguagem natural e o contexto necessário para que o modelo de linguagem gere a receita necessária para responder à sua questão,” observa.

Por exemplo, se alguém perguntar sobre vendas e custos em diferentes regiões, o Pyramid apenas passará a consulta e informações limitadas ao LLM, como metadados, esquemas e modelos semânticos necessários para o contexto. “Os dados reais em si não são enviados,” diz Perez. “O LLM usará as suas capacidades interpretativas para nos devolver uma receita adequada, que a engine do Pyramid usará então para criar, consultar, analisar e construir conteúdo.”

Outras plataformas de BI generativo lidam com a ligação IA-base de dados de forma diferente. O Amazon Q no QuickSight resolve questões de segurança mantendo tudo isolado dentro dos ambientes AWS. Além disso, a Amazon promete evitar usar os prompts e consultas dos clientes para treinar os modelos subjacentes que alimentam o Amazon Q, prevenindo assim vazamentos de dados.

As plataformas de BI generativo tornam a inteligência empresarial acessível e fácil de navegar. Como oferecem interfaces conversacionais, utilizadores não técnicos podem interagir com elas usando prompts em linguagem natural para descobrir as respostas de que precisam. Também podem usar IA para construir automaticamente dashboards e visualizações que ajudam utilizadores a explorar os seus dados mais profundamente.

Os utilizadores podem até gerar relatórios completos e resumos contextuais, transformando dados estáticos em histórias explicáveis, facilitando a compreensão de tendências e anomalias.

Insights Acionáveis com BI Agentic

Para tornar a inteligência empresarial mais acionável, algumas organizações optaram por aplicar pipelines RAG com tecnologias de base “agentic AI” como Skills de Agente e o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). O objetivo é transformar o BI de uma ferramenta passiva de relatórios num sistema autónomo que compreende insights-chave e pode até executar tarefas com base no que descobre.

Skills de Agente refere-se a uma biblioteca de capacidades modulares desenvolvidas pela Anthropic que permitem a agentes de IA realizar ações específicas, como criar ficheiros PDF, chamar uma API específica ou realizar cálculos estatísticos complexos. Estas habilidades podem ser ativadas pelos agentes sempre que necessário, permitindo-lhes realizar tarefas em nome dos humanos.

Entretanto, o MCP é um padrão aberto e universal que conecta LLMs a fontes de dados externas e ferramentas de software. Permite que os agentes de IA acedam a sistemas e ferramentas ao vivo de forma segura e estruturada, sem necessidade de construir conectores personalizados.

Estas tecnologias têm sinergias que se encaixam no âmbito da inteligência empresarial, combinando-se para criar um novo tipo de fluxo de trabalho de BI agentic. Se um utilizador perguntar algo como “Por que as vendas estão a diminuir no Sul?”, o agente usará o MCP para recolher o contexto específico necessário para responder, como o papel do utilizador, permissões de acesso, relatórios anteriores acessados e dados ao vivo do CRM da empresa.

Depois, o agente usará o RAG para recuperar dados relevantes, como planos de marketing regionais, transcrições de reuniões, etc., para identificar razões para a queda nas vendas. Após encontrar a resposta, o agente empregará Skills de Agente para tomar ações, como gerar um relatório resumido, notificar a equipa de vendas responsável e atualizar a previsão orçamental no ERP.

A CMO da Cisco, Aruna Ravichandran, está extremamente otimista quanto ao BI agentic e ao seu potencial para tornar a “inteligência conectada” uma realidade em todo o local de trabalho. “Nesta nova era, a colaboração acontece sem atritos,” prevê. “Os trabalhadores digitais antecipam necessidades, coordenam tarefas em segundo plano e resolvem problemas antes de surgirem.”

Apesar do otimismo, o RAG, MCP e Skills de Agente ainda estão na fase experimental, e muitos são céticos quanto à sua adoção a longo prazo. Não existe um quadro padrão para construir fluxos de trabalho de BI agentic, e, por isso, pelo menos por agora, eles provavelmente permanecerão exclusivos de organizações maiores com recursos e talento para dedicar a esses projetos.

Todos Têm Decisão Assistida por IA

O acesso a dados por LLM é, numa certa medida, um obstáculo final no caminho para uma verdadeira inteligência de decisão, onde insights poderosos podem ser revelados por qualquer um no momento em que forem necessários. Uma vez resolvido, a tomada de decisão deixará de estar confinada às equipas de analistas ou à direção executiva, passando a estar integrada no tecido das operações diárias do negócio.

Cada vez mais empregados estão envolvidos na resolução de problemas estratégicos, o que tem implicações profundas. Organizações que integram com sucesso os seus próprios dados com análises orientadas por IA estão, essencialmente, a transformar a informação corporativa de um ativo isolado na linguagem de ações decisivas que todos os colaboradores utilizam.