Como usar BI com inteligência artificial para decisões estratégicas nas empresas

A inteligência artificial deixou de ser uma promessa distante e passou a integrar, de forma concreta, a rotina de gestão das empresas. No universo do Business Intelligence (BI), essa transformação é ainda mais profunda: a IA não apenas organiza e visualiza dados, mas passa a interpretá-los, conectá-los e traduzi-los em insights que apoiam a tomada de decisão.

Esse movimento marca uma mudança relevante em relação ao BI tradicional, historicamente focado em gráficos, relatórios e análises quantitativas. Com a IA, o BI avança para uma camada mais estratégica, na qual grandes volumes de dados são lidos, resumidos e contextualizados automaticamente.

“O BI tradicional mostra o que aconteceu. O BI com inteligência artificial começa a explicar por que aconteceu e o que pode acontecer a seguir. Essa mudança altera completamente a forma como o gestor se relaciona com os dados”, afirma Gabriel Capano, CEO da HubCount.

Do quantitativo ao qualitativo: quando a IA passa a interpretar dados

Enquanto o BI tradicional exige que o gestor analise números, compare indicadores e tire conclusões manualmente, a inteligência artificial adiciona uma camada interpretativa. A IA é capaz de cruzar múltiplas bases de dados, identificar padrões, destacar desvios relevantes e sintetizar informações complexas em leituras claras.

Isso permite que decisões deixem de ser baseadas apenas em indicadores isolados e passem a considerar o contexto do negócio como um todo. Além disso, a leitura automática de grandes volumes de dados reduz drasticamente o tempo necessário para análise.

“A IA aplicada ao BI não substitui a análise humana, mas elimina o esforço operacional de vasculhar dados. Ela entrega um ponto de partida muito mais qualificado para a decisão”, explica Capano.

IA no BI não substitui pessoas — acelera decisões

Apesar dos avanços, o uso de inteligência artificial ainda desperta receios relacionados à substituição do trabalho humano. No BI, essa preocupação não se confirma. A IA atua como apoio à análise, não como verdade absoluta.

O papel do gestor continua central, especialmente na validação dos insights, na leitura do contexto e na tomada de decisão final. A diferença é que, com o apoio da IA, esse processo se torna mais rápido, mais estruturado e menos suscetível ao achismo.

“A inteligência artificial não decide sozinha. Ela organiza, cruza informações e sugere caminhos. A decisão continua sendo humana, mas agora baseada em evidências, não apenas em feeling”, afirma o CEO da HubCount. Nesse cenário, a IA ajuda a reduzir riscos, aumentar previsibilidade e qualificar escolhas, sem eliminar o fator humano da gestão.

Uso superficial da IA é o maior erro das empresas hoje

Com a popularização das ferramentas de inteligência artificial, muitas empresas passaram a utilizá-las de forma superficial, limitando seu potencial. Um dos erros mais comuns é tratar a IA como uma camada estética ou apenas como um recurso de automação pontual.

Outro problema recorrente está na falta de clareza nas perguntas feitas à IA. Prompts genéricos ou mal formulados resultam em respostas pouco úteis, que não contribuem efetivamente para a tomada de decisão.

“Muita empresa diz que usa IA, mas na prática só arranhou a superfície. Sem dados bem estruturados e perguntas claras, a inteligência artificial entrega respostas genéricas e pouco acionáveis”, alerta Capano.

Dados desorganizados, incompletos ou desconectados entre áreas também comprometem o desempenho da IA no BI, reforçando a importância de uma base sólida de informação.

Cinco boas práticas para extrair mais valor da IA no BI

Para que a inteligência artificial realmente gere impacto na gestão, é necessário ir além do uso pontual e adotar boas práticas consistentes. Especialistas apontam alguns pilares essenciais:

- Clareza nas perguntas - A qualidade da resposta da IA está diretamente ligada à qualidade da pergunta. Gestores precisam saber o que querem analisar e quais decisões pretendem apoiar.
- Dados bem estruturados - A IA depende de dados organizados, integrados e confiáveis. Sem isso, os insights perdem profundidade e precisão.
- Separar análise sintética da analítica - A IA pode oferecer resumos executivos e análises detalhadas. Saber quando usar cada abordagem evita excesso de informação e melhora o foco da decisão.
- Validação humana dos insights - A inteligência artificial apoia, mas não substitui o olhar crítico do gestor. Validar os resultados à luz do contexto do negócio é indispensável.

IA aplicada ao BI gera mais valor quando faz parte da rotina de gestão, e não quando é usada apenas em momentos específicos. “A inteligência artificial no BI não é uma ferramenta de consulta eventual. Ela precisa estar integrada ao processo decisório, evoluindo junto com o negócio”, conclui Capano.

Sobre a HubCount

A HubCount é uma empresa brasileira de Business Intelligence (BI), com plataforma e software totalmente nacionais, que desenvolve soluções para transformar dados em decisões estratégicas de forma simples, rápida e acessível. Criada inicialmente para atender demandas do mercado contábil, a companhia evoluiu para uma plataforma completa de BI, capaz de integrar múltiplas fontes de dados, financeiras, operacionais, comerciais e fiscais, em um único ambiente.

Com tecnologia própria e uso de inteligência artificial aplicada ao contexto do negócio, a HubCount permite que gestores e empresários, mesmo sem conhecimento técnico avançado, criem análises, dashboards e indicadores de desempenho em poucos minutos. Atualmente, a empresa atende mais de 1.200 clientes, reúne cerca de 13 mil usuários e impacta diretamente mais de 50 mil CNPJs, consolidando-se como o maior BI brasileiro nativo.