O que você colou na IA ontem?
Microsoft anuncia novo Copilot que trabalha offline
Nesta edição
- 🔵 A atualização de setembro do Power BI
chegou (e tem coisa pra ativar hoje)
- 🌏 O Gartner cravou em Mumbai: 75% da engenharia de dados automatizada até 2029
- 🔗 Seus modelos semânticos agora alimentam o Copilot: 20 milhões deles
- 💼 Até 2027, 75% das seleções vão testar sua proficiência em IA
- 🤖 Artigo: o novo Copilot delega de verdade. Você sabe pedir?
#DataNews 📰
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A atualização de setembro do Power BI chegou 🔵
Saiu ontem (28), direto do European Microsoft Fabric + SQL Community Conference, a atualização de setembro do Power BI.
Confira algumas das principais novidades:
Novo editor do Power Query (preview). Tema escuro de ponta a ponta, uma visão em diagrama que mostra como suas consultas se conectam entre si, e indicadores que avisam, passo a passo, se o query folding está acontecendo. (Query folding é quando o Power Query empurra o trabalho pesado para o banco de dados em vez de trazer tudo para a sua máquina.)
Respostas sobre dados direto no Microsoft Copilot (disponível para todos): agora os usuários podem encontrar e fazer perguntas sobre relatórios e modelos semânticos do Power BI diretamente do Microsoft 365 Copilot. É possível pesquisar conteúdo relevante do Power BI, anexar um relatório, um link ou mesmo fazer perguntas em linguagem natural. O recurso usa a tecnologia do Fabric IQ, que utiliza dados, métricas e lógica de negócios já definidos no Power BI para fundamentar as respostas.
Faixa Design (disponibilidade geral). Temas, plano de fundo, tamanho de página e papel de parede reunidos numa aba só. Vieram junto dois temas escuros nativos, Dark e Soft dark.
Exportação para o Excel subiu de 150 mil para 500 mil linhas. Simples assim. Resolve uma dor antiga de quem precisa entregar dado bruto para a área de negócio.
DirectQuery direto no navegador. Dá para criar e editar modelos DirectQuery no serviço, sem abrir o Desktop. Isso libera quem usa Mac ou Linux e permite que duas pessoas trabalhem no mesmo modelo ao mesmo tempo.
PBIP saiu do preview. O Power BI Projects, que salva relatório e modelo como arquivos de texto legíveis (versionáveis no Git), agora é oficial. O formato PBIR virou o padrão de relatório.
🛠️ dica
Ativar o novo editor do Power Query leva 30 segundos e não pede reinício: Arquivo → Opções e configurações → Opções → Recursos de visualização → New Power Query experience. Depois abra um arquivo com várias consultas e vá direto na visão em diagrama. Se você já herdou um .pbix de outra pessoa e passou meia hora tentando entender de onde vinha cada tabela, isso vai se resolver.
O Gartner cravou em Mumbai: 75% da engenharia de dados automatizada até 2029 🌏
O Gartner Data & Analytics Summit 2026 fechou em Mumbai na semana passada, e o segundo dia foi sobre uma coisa só: o que precisa acontecer com o dado antes de a IA funcionar de verdade.
Dado não estruturado ainda é o principal gargalo. Prasad Pore, analista sênior do Gartner, mostrou que quase todo caso de uso de IA generativa ou agêntica exige extrair, qualificar e governar volumes grandes de dado não estruturado: e-mails, PDFs, tickets, transcrições, tudo que não cabe numa tabela bonitinha. A projeção é que, até 2027, o gasto com gestão de dados multiestruturados vai responder por 40% de todo o investimento em tecnologias e serviços de dados. Entre 2025 e 2029, a fatia do orçamento de IA destinada a preparar dado deve crescer sete vezes.
IA agêntica entrou na engenharia de dados. Ramke Ramakrishnan, VP analyst, apresentou uma previsão mais direta e aposta que até 2029 a gestão de dados agêntica terá automatizado 75% dos fluxos de engenharia de dados. A ressalva dele é a parte que interessa: o sucesso da IA agêntica depende menos do modelo e mais do contexto do dado. A recomendação foi investir em semântica (significado) antes de storage (armazenamento), e montar governança de verdade.
Os tipos de agentes de IA aplicados à gestão de dados incluem:
- Agentes baseados em tarefas são agentes de IA especializados, projetados para executar funções específicas e bem definidas de gerenciamento de dados.
- Agentes de orquestração gerenciam e coordenam tarefas entre vários agentes baseados em tarefas.
- Sistemas multiagentes (MAS) envolvem a implantação de múltiplos agentes de IA, tanto agentes de tarefas específicas quanto agentes de orquestração, trabalhando em conjunto para gerenciar dados em grande escala.
"O sucesso da IA agente depende menos do modelo e mais do contexto dos dados. Para concretizar todo o seu potencial, as organizações devem avaliar a sua prontidão contextual, investir na semântica (significado) em vez da sintaxe (armazenamento) e estabelecer estruturas de governança robustas", afirma Ramakrishnan.
💡 você sabia?
Ainda nas previsões do Gartner, apresentadas por Deepak Seth: até 2029, os agentes de IA devem gerar 10 vezes mais dado vindo de ambientes físicos do que de todas as aplicações digitais de IA somadas. Sensor, câmera, máquina, veículo. A tabela fato do futuro não vem de um formulário.
Seu modelo semântico virou fonte de resposta da IA 🔗
A Microsoft anunciou que o Fabric IQ leva o contexto dos dados corporativos para dentro do Copilot, incluindo os mais de 20 milhões de modelos semânticos que existem hoje no Power BI. Perguntar sobre relatórios do Power BI dentro do Microsoft 365 Copilot entrou em disponibilidade geral.
Um exemplo prático: alguém do comercial pergunta algo no Copilot e recebe uma resposta calculadaa partir das suas medidas, dos seus relacionamentos e das suas regras de negócio, com citação do relatório de origem e o rótulo de confidencialidade aplicado.
E as permissões continuam valendo. Quem não podia abrir aquele relatório continua não podendo perguntar sobre ele. A Microsoft também adicionou um controle novo: o dono do modelo semântico pode bloquear que usuários somente-leitura acessem o modelo via Copilot ou via MCP, mesmo que eles consigam abrir o relatório.
💡 você sabia?
Dentro do próprio Power BI, dá para ligar o Fabric IQ no painel do Copilot em modo de leitura de relatório. Com ele ativo, o Copilot mostra os passos do raciocínio e entrega a consulta DAX que usou para chegar no número. Ou seja: dá para conferir a conta em vez de confiar na resposta.
Aquele modelo com medida bem nomeada, relacionamento limpo e coluna descrita deixou de ser capricho técnico. Virou a fonte da verdade que a empresa inteira vai consultar por escrito.
Se alguém perguntasse "quanto vendemos no Nordeste em agosto" para o Copilot da sua empresa hoje, ele acertaria?
Até 2027, 75% das seleções vão testar sua proficiência em IA 💼
Ainda sobre as previsões do Gartner apresentadas em Mumbai, também tem discussão sobre carreira: para 2027, 75% dos processos seletivos devem incluir certificações e testes de proficiência em IA no ambiente de trabalho.
Não é "saber o que é IA". É demonstrar, numa prova ou num case, que você consegue usar essas ferramentas para entregar melhor do que entregaria sem elas.
O Gartner projetou também que, até 2027, o uso de IA generativa e de agentes vai criar o primeiro desafio real às ferramentas de produtividade tradicionais em 30 anos, um rearranjo estimado em US$ 58 bilhões de mercado. Traduzindo: a forma como as pessoas produzem planilha, documento e apresentação está mudando de lugar, e quem domina o novo fluxo chega primeiro.
por que isso importa pra você
Cruzando com o que vimos na #95: o barômetro da PwC apontou prêmio salarial de 62% para quem tem habilidade em IA. O Gartner agora sugere como esse prêmio vai ser verificado no teste da seleção. As duas pesquisas contam a mesma história: o mercado parece que vai parar de aceitar "sei usar IA" no currículo sem comprovação.
A pergunta prática para esta semana: se te pedissem hoje, numa entrevista, para resolver um problema de dados usando IA na frente do recrutador, você teria algo para mostrar?
Conheça o Programa de Aprendizado em IA da Etek e se prepare para o mercado.
Microsoft anuncia o (realmente) novo Copilot que trabalha offline 🤖
Na sexta-feira (25), a Microsoft anunciou a maior reformulação do Copilot desde o lançamento.
Fizemos um post no Instagram da Etek explicando tudo e você pode conferir clicando aqui.
A experiência passa a se organizar em três áreas:
Home é a porta de entrada. Ali convivem o Chat, para pedidos rápidos, perguntas e rascunhos, e o Cowork, que recebe trabalhos com várias etapas. Com o Office integrado, o resultado pode sair já como documento do Word, planilha do Excel ou apresentação do PowerPoint, editável na própria experiência.
Code cria aplicativos, dashboards e automações a partir de uma descrição. Ele executa código num ambiente isolado, chamado sandbox. Isso ajuda a separar a execução do restante do sistema. Mas atenção: ainda é você quem confere os cálculos, as regras e os acessos do aplicativo criado.
Autopilot mantém tarefas recorrentes em andamento na nuvem, com identidade, memória e permissões próprias. Por isso pode continuar trabalhando depois que você sai. E vale desfazer uma confusão comum: "offline", aqui, significa você ausente. A IA continua rodando em servidores conectados, não executando sem internet no seu aparelho.
Skills e plugins não são a mesma coisa. Skills orientam tarefas especializadas, uma análise financeira no Excel, por exemplo. Plugins reúnem skills, conectores e outras capacidades num pacote. E as permissões delimitam o que o agente pode acessar e fazer. Confundir os três é o caminho mais rápido para dar acesso demais a uma tarefa simples.
Mudança na forma de cobrança
Cowork, Code e Autopilot passam a usar cobrança por consumo. Ou seja: além da qualidade da resposta, agora existe um custo por tarefa concluída para acompanhar. Home e Code têm liberação gradual pelo programa Frontier, e o Autopilot ampliou a prévia privada no fim de setembro.
Isso muda a natureza da pergunta. Antes era "a resposta ficou boa?". Agora é "a resposta ficou boa o suficiente pelo que custou?".
Antes de delegar, defina quatro coisas
- O resultado esperado. O que precisa existir no final, em que formato, com qual nível de detalhe.
- Os dados permitidos. A quais fontes o agente pode chegar e a quais não pode, mesmo que consiga.
- As ações que precisam da sua aprovação. Enviar e-mail, alterar registro, publicar relatório. Tudo que sai da máquina e chega em alguém.
- Como você vai conferir a entrega. Se você não consegue descrever o critério de conferência, a tarefa ainda não está pronta para ser delegada.
Um exemplo concreto
"Acompanhe meus fornecedores" é vago. Não dá para avaliar, não dá para errar de forma detectável, e o agente vai preencher as lacunas com o que ele achar razoável.
"Identifique atrasos nesta planilha e prepare um resumo semanal, sem enviar mensagens" estabelece uma tarefa que você consegue avaliar. Tem fonte definida, critério de saída e um limite explícito de ação.
A diferença entre os dois pedidos é exatamente a diferença entre quem vai ter problema com agente de IA e quem não vai.
🛠️ dica: sua tarefa desta semana
Pegue uma tarefa repetitiva que você faz toda semana e escreva o pedido dela nos quatro pontos acima: resultado, dados, aprovações, conferência. Não precisa nem delegar ainda. Só escrever já mostra quais partes do seu trabalho estão prontas para automação e quais ainda dependem de julgamento seu. Essa distinção, sozinha, vale mais do que qualquer ferramenta nova.
