O que você colou na IA ontem?

Nesta edição

• 📽️ Vídeo:

o ChatGPT fez um dashboard sozinho no Power BI (e só assistimos)

• 🛵 O iFood criou 27 mil agentes de IA (e os dados por trás disso)
• 📏 Só 1 em cada 3 empresas brasileiras sabe medir o retorno da IA
• 🧩 A Salesforce quer que você nunca mais abra o sistema dela
• 💼 Mesmo cargo, salário até 62% maior para quem sabe usar IA
• 🔐 Artigo: o que você cola no chatbot é mais perigoso do que parece

Pedimos um dashboard ao ChatGPT. Ele abriu o Power BI e fez. 🎬

Tudo sozinho.

Conectamos o ChatGPT à conta do Power BI e pedimos o relatório em português, do jeito que se pede a um colega.

Ele navegou pelos workspaces, criou as páginas de desempenho, custo e evolução, escolheu os gráficos, deu nome aos títulos e configurou os filtros sozinho.

A pergunta que fica é outra: se a IA monta o dashboard, o que sobra para o analista? A resposta está no minuto 8:42, e ela é melhor do que parece. Aprenda a usar essa ferramenta e saiba qual é o papel do analista nesse novo cenário.

Clique abaixo para assistir 👇

ver o chatgpt montando o dashboard →

#DataNews 📰

Notícias sobre o mundo dos dados e IA para ler enquanto toma um café ☕

O iFood criou 27 mil agentes de IA em um ano 🛵

No iFood MOVE, na quarta-feira passada (16), a empresa anunciou um plano de R$ 24 bilhões em investimentos no Brasil para o ano fiscal que vai de abril de 2026 a março de 2027, alta de 41% sobre o ciclo anterior. Desse total, mais de R$ 2 bilhões vão para tecnologia e inovação, com foco em agentes de IA.

O número que chama mais atenção, porém, é outro: até abril, a empresa já tinha criado cerca de 27 mil agentes de IA em aproximadamente um ano. E a própria reportagem que trouxe o dado faz a ressalva: a quantidade de agentes por si só não prova ganho de produtividade. O impacto depende de como eles entram nos processos e de quem supervisiona o que fazem.

A parte mais interessante para quem trabalha com dados é o Large Commerce Model (LCM), um modelo de IA generativa desenvolvido com a Prosus para comércio e delivery. Ele usa buscas, cliques, compras, cancelamentos e avaliações para interpretar a intenção de consumo de cada pessoa e, a partir disso, gerar notificações e recomendações personalizadas a um custo menor que o de modelos equivalentes.

💡 você sabia?

O iFood processa cerca de 180 milhões de pedidos por mês, para 65 milhões de consumidores. Cada busca, clique e cancelamento vira uma linha numa tabela de eventos, funcionando como uma tabela fato. O "modelo de comércio" do iFood é, no fundo, uma leitura muito sofisticada de uma estrutura que você monta num modelo estrela do Power BI.

Os profissionais precisam aprender a usar ferramentas inteligentes, interpretar resultados e supervisionar sistemas. Não basta aprender a apertar o botão, porque isso a IA já faz muito bem. Mas você sabe dizer quando o agente errou?

No seu trabalho, quem confere o que a automação entrega?

Só 1 em cada 3 empresas brasileiras sabe medir o retorno da IA 📏

Uma pesquisa encomendada pela AWS à Strand Partners, apresentada no AWS Summit São Paulo, mostra que metade das empresas brasileiras já usa IA, cerca de 12 milhões de negócios, contra 40% no levantamento anterior. A barreira da adoção foi superada e não é mais o problema.

O problema aparece na hora da conta. Só cerca de 1 em cada 3 empresas se sente confiante para medir com precisão o retorno do que investiu em IA, e apenas 28% têm um método de medição aplicado de forma consistente. Ao mesmo tempo, 58% ainda estão no nível básico, usando IA para ganhos pequenos de eficiência, e só 15% chegaram ao nível avançado.

48% das empresas apontam a falta de habilidades digitais e de IA como uma das principais barreiras. O diretor-geral da AWS no Brasil, Cleber Morais, resumiu dizendo que o foco está mudando de "quem está usando" para "como chegar ao potencial máximo".

por que isso importa pra você

"Medir o retorno" tem outro nome no nosso vocabulário: definir a métrica, construir a linha de base e acompanhar a evolução. É trabalho de BI, puro. Se dois terços das empresas não sabem medir o que ganham com IA, a vaga não se limita a profissionais que constroem: abre caminho também para quem consegue provar se ela funcionou.

Na sua empresa, alguém consegue dizer quanto a IA economizou no último trimestre?

A Salesforce quer que você nunca mais abra o sistema dela 🧩

Em março, o cofundador da Salesforce, Parker Harris, fez uma pergunta que soou estranha vinda de quem vende software: por que alguém deveria voltar a fazer login no Salesforce? Na terça passada (15), no Dreamforce, veio a resposta: o AIforce.

A proposta é levar dados, fluxos e regras de negócio da Salesforce para onde as pessoas já trabalham: Claude, Slack e outras ferramentas, sem abrir a interface tradicional. Um dos executivos citados no anúncio resumiu que qualquer pessoa do time pode descrever do que precisa e receber de volta uma interface funcionando. A empresa diz que o Agentforce Coworker teve 100 mil ativações em 35 dias, e que análises com o Tableau dentro do Claude chegam "em breve".

O outro lado

Uma reportagem da Bloomberg publicada antes do evento mostrou clientes relatando resultados abaixo do prometido com os agentes da empresa, e o número de 100 mil ativações não tem verificação independente. Em outra pesquisa da própria Salesforce, só 27% das empresas de varejo disseram ter os dados de clientes totalmente unificados entre vendas, atendimento, marketing e comércio.

💡 você sabia?

Uma análise do anúncio contou que, das cinco grandes promessas do AIforce, quatro falam de governança: segurança, permissões, retenção de dados e regras de negócio. A tela fixa pode até perder espaço. O que continua escasso é o dado organizado por trás das telas.

Mesmo cargo, salário até 62% maior: o prêmio de quem sabe usar IA 💼

Duas pessoas com o mesmo cargo no currículo, fazendo um trabalho parecido, podem valer valores bem diferentes no mercado. É o que mostra o Barômetro Global de Empregos em IA 2026, da PwC, que analisou mais de 1 bilhão de anúncios de vaga em 27 países e voltou ao noticiário brasileiro.

Profissionais com habilidades de IA recebem, em média, um prêmio salarial de 62% (contra 57% na edição anterior). No geral, as vagas que pedem habilidades específicas de IA cresceram 69%, contra 9% do mercado de trabalho como um todo.

O estudo separou as funções em dois grupos. No primeiro, a IA assume o trabalho repetitivo e o profissional se concentra em julgamento e criatividade. No segundo, a IA simplesmente torna a tarefa acessível a qualquer um. As funções do primeiro grupo tiveram o dobro de crescimento em emprego e salários subindo 42% mais rápido.

💡 você sabia?

O otimismo dos números convive com o medo de quem está entrando no mercado. Uma pesquisa do Pew Research Center, divulgada na quinta-feira (17), mostrou que 42% dos brasileiros acham que a IA vai reduzir empregos nos próximos 20 anos. Entre os jovens de 18 a 34 anos, a preocupação saltou de 32% em 2025 para 44% em 2026.

As duas pesquisas contam a mesma história por lados opostos: a IA não paga mais para quem apenas aperta o botão. Paga mais para quem entende do próprio negócio e usa a IA para decidir melhor. Na área de dados, isso é o analista que usa IA para escrever uma medida em cinco minutos e passa os outros cinquenta verificando se ela está certa.

Você está no grupo que a IA substitui ou no grupo que ela valoriza?

O print que você colou no ChatGPT 🔐

Você tem uma query lenta. São 21h, o relatório precisa sair amanhã, e o banco está engasgando num join. Você seleciona o SQL inteiro, cola no chatbot e escreve: "otimiza isso pra mim". Em quinze segundos vem uma resposta boa, com índice sugerido e tudo. Problema resolvido.

Só que naquele SQL tinha um WHERE cliente_cpf IN (...) com onze CPFs reais. E a string de conexão comentada na primeira linha, que você nem lembrava que estava ali.

Isso tem nome: shadow AI, o uso de ferramentas de IA sem conhecimento ou aprovação da área de TI e segurança. Segundo o relatório da Netskope publicado em janeiro deste ano, com base em telemetria de milhões de usuários corporativos, a empresa média registra 223 incidentes por mês de violação de política de dados ligados a IA generativa, número que mais que dobrou em um ano. E com metade das empresas brasileiras já usando IA, como mostrou a pesquisa da AWS lá em cima, o terreno por aqui é fértil.

Uma pesquisa da Harmonic Security mapeou o que vai parar nesses prompts: dados jurídicos e financeiros em 30,8% dos casos, informações de clientes em 27,8%, dados pessoais de titulares em 14,9% e código-fonte sensível em 10,1%. Não é gente mal-intencionada exportando base. É gente com prazo.

E aqui vem a parte que interessa a quem trabalha com dados: nós somos a categoria de risco mais alta do escritório. O Marketing cola um texto. Vendas cola uma proposta. Nós colamos o dado em si: o print do dashboard com nome e documento do cliente na tabela, o CSV de amostra "só para ele entender o formato".

Um levantamento do LayerX com telemetria corporativa achou que 77% dos usuários de IA no trabalho colam conteúdo regularmente nos chatbots, e que 82% dessas operações vêm de contas pessoais, fora de qualquer controle da empresa.

Proibir não resolve

Numa pesquisa da PagerDuty com 1.250 profissionais, 66% usaram IA mesmo acreditando que era proibido, e 48% dos que foram formalmente advertidos continuaram usando.

O que funciona é mudar o que você cola: 3 dicas para não correr riscos

• Cole a estrutura, não o conteúdo. Para otimizar uma query, o modelo precisa de nomes de tabela e coluna, tipos e volume. Não precisa de uma linha sequer de dado real. Troque os valores do WHERE por exemplos inventados.
• Trate print de tela como exportação de dados. Se você não mandaria aquele Excel por e-mail para fora da empresa, não suba o print dele. A imagem carrega tudo que a planilha carrega.
• Descreva o erro em vez de colar o log inteiro. Log costuma vir com ID de usuário, e-mail, token e caminho de servidor. Reescreva com o essencial.

Quando há um vazamento, a responsabilidade legal recai sobre a empresa e, perante a ANPD, "eu não sabia que meu time usava" não funciona como uma boa defesa. Na verdade, tem o efeito contrário: levanta a hipótese de falta de governança. O profissional que já opera com esse cuidado, e sabe explicar por quê, deixa de ser só o analista que entrega rápido. Vira a pessoa em quem a liderança confia para gerenciar dado sensível.

🛠️ dica: sua tarefa desta semana

Abra o histórico do chatbot que você mais usa no trabalho e leia os cinco últimos prompts. Se algum tem nome, documento, e-mail, valor de contrato ou credencial, apague a conversa e reescreva o prompt sem o dado. Leva dez minutos e muda um hábito.