Como construir um agente de IA que responde perguntas sobre os dados da sua empresa

Para construir um agente de dados, atribua a ele um trabalho analítico concreto, uma forma controlada de consultar informações e um mecanismo para mostrar as evidências por trás das respostas. Muitas vezes é possível começar com o data warehouse e as ferramentas de modelagem existentes.

Neste guia, o agente responde perguntas sobre vendas líquidas de mercadorias por país. Ele pode consultar e explicar resultados. Não altera registros de origem nem envia mensagens a clientes.

Defina a tarefa antes de conectar um modelo

Documente perguntas permitidas, métricas, dimensões, calendário de relatório e grupos de usuários. Decida o que fazer quando faltarem dados ou a solicitação estiver fora do escopo.

“Vendas do mês passado por país” está no escopo após resolver métrica e datas. “Qual campanha causou a queda?” exige mais evidências e um método de análise; a tabela de vendas não demonstra essa causa.

Comece com uma métrica semântica aprovada. É mais fácil testar um domínio pequeno do que um warehouse inteiro cujas definições ainda são discutidas.

Construa o caminho de consulta

Usuário autenticado
  → aplicação e escopo da tarefa
  → agente que escolhe uma operação sobre métricas
  → serviço que valida argumentos e aplica permissões
  → cálculo no data warehouse
  → resultado com referências de evidências
  → explicação para o usuário

O modelo solicita uma operação; o serviço decide se ela é permitida. A identidade vem da autenticação, não de um identificador de cliente escolhido pelo modelo. Configure credenciais e políticas de acordo com o escopo autorizado.

Uma plataforma existente pode fornecer parte do caminho. A integração MCP do dbt oferece acesso a contexto e métricas; o servidor MCP do Omni conecta ferramentas externas de IA. Verifique operações e autorização da integração escolhida antes de habilitá-la.

Retorne mais do que um número

Esta resposta ilustrativa de aplicação inclui dados úteis para explicar e revisar o resultado. Ela não corresponde à API de um fornecedor:

{
  "metric": "net_merchandise_sales",
  "definition_version": "sales-v1",
  "period": {"start": "2026-08-01", "end_exclusive": "2026-09-01"},
  "currency": "USD",
  "data_as_of": "2026-09-08T10:00:00Z",
  "query_id": "example-query-001",
  "rows": [{"country": "Mercado de exemplo", "amount": 140.0}]
}

A explicação deve preservar período, unidade e definição. Mantenha detalhes sensíveis de consulta em registros operacionais com permissões adequadas, não em uma tela acessível a qualquer usuário.

Trate dados incompletos explicitamente

Se a carga diária de pedidos falhar, a tabela pode continuar válida. Uma consulta normal retorna um valor baixo e o agente pode interpretar uma queda que não aconteceu.

Adicione verificações de atualização e completude antes da análise. Se faltar informação, identifique o período afetado e interrompa a comparação ou marque-a como parcial. Uma consulta concluída não demonstra que todos os registros chegaram.

Diferencie também um tempo de espera excedido de um resultado realmente vazio. Tente novamente dentro do orçamento definido e retorne um status não resolvido se a dependência continuar indisponível.

Teste a interação completa

Use dados fixos com totais conhecidos e perguntas representativas. Inclua redações diferentes, datas ambíguas, usuários restritos, dimensões não suportadas, dados atrasados e falhas de consulta.

Avalie separadamente seleção de métrica, números, permissões e suporte da explicação. Repita algumas perguntas para observar variação. Registre uma linha de base antes de trocar o modelo ou acrescentar ferramentas.

Comece com poucos usuários e um responsável pelas respostas questionadas. Revise os registros com permissões apropriadas, corrija o componente que falhou e acrescente cada caso resolvido aos testes.

O próximo passo pode ser um agente de relatórios com evidências. A Timewise Labs pode ajudar a implementar o primeiro agente em torno de uma pergunta de negócio delimitada.

Adaptado do artigo da Labs4Change.