E se acessar um dado fosse tão simples quanto fazer uma pergunta?
Dashboards, relatórios e ferramentas de BI continuam fundamentais para acompanhar indicadores e explorar informações. Mas existe uma nova possibilidade para aproximar usuários dos dados: permitir que a interação aconteça em linguagem natural.
Foi a partir dessa proposta que a Target desenvolveu um chatbot analítico de dados. A solução permite que o usuário faça perguntas sobre uma base corporativa e receba respostas em diferentes formatos, incluindo texto e visualizações gráficas, mantendo o contexto da conversa para aprofundar a análise.
Mais do que demonstrar uma interface conversacional, o objetivo desta demo é mostrar como IA, camada semântica, regras de negócio e dados podem trabalhar em conjunto para tornar a exploração analítica mais acessível.
A conversa precisa falar a linguagem do negócio
Em uma aplicação analítica, compreender a pergunta do usuário não é suficiente. A solução precisa interpretar corretamente o significado dos termos utilizados e relacioná-los à estrutura real dos dados.
Na demonstração, o chatbot utiliza uma camada semântica que ajuda a fazer essa ponte. Colunas existentes na base podem ser associadas a sinônimos e formas diferentes de expressão utilizadas pelos usuários. Além disso, regras de negócio e exemplos verificados fornecem contexto para orientar a geração das respostas.
Essa engenharia de contexto é especialmente relevante em analytics. Uma mesma expressão pode ter significados diferentes entre empresas, áreas ou indicadores. Por isso, a experiência conversacional precisa estar alinhada à semântica e às regras do ambiente em que será utilizada.
Da pergunta ao insight visual
Durante a demo, a solução recebe perguntas analíticas como ranking de marcas por faturamento, evolução mensal de vendas, market share e períodos de queda em determinado indicador. A partir da solicitação, o chatbot interpreta a pergunta, trabalha sobre os dados disponíveis e apresenta a resposta em texto e em uma visualização adequada ao tipo de análise.
A conversa também preserva contexto. Isso permite que uma nova pergunta complemente a anterior sem exigir que o usuário reconstrua toda a consulta. Na demonstração, por exemplo, uma análise temporal é refinada posteriormente com um filtro regional, aproveitando o contexto já estabelecido.
Outro recurso apresentado são as perguntas de continuidade sugeridas a partir da resposta gerada. Elas ajudam o usuário a aprofundar a análise e construir uma sequência investigativa a partir dos próprios dados.
O próprio chatbot ajuda o usuário a explorar a base
Nem sempre quem utiliza uma solução analítica conhece todas as colunas, dimensões ou possibilidades disponíveis. Por isso, o chatbot também pode ser questionado sobre quais dados estão acessíveis e quais tipos de perguntas podem ser realizados.
A resposta é construída a partir dos metadados ingeridos pelo sistema. Isso reduz a dependência de o usuário conhecer previamente a estrutura técnica da base e aproxima a exploração dos dados da linguagem utilizada no dia a dia do negócio.
O histórico das conversas também fica disponível para retomada. Perguntas, respostas e gráficos anteriores podem ser revisitados, preservando a linha de análise construída pelo usuário.
Veja a solução em funcionamento
No vídeo abaixo, Pedro Markovics apresenta a demonstração do chatbot analítico desenvolvido pela Target e percorre os principais recursos da solução: camada semântica, regras de negócio, exemplos verificados, geração de respostas e gráficos, contexto entre perguntas, sugestões de continuidade e histórico.
A demonstração utiliza um cenário analítico específico, mas a proposta da solução é permitir adaptação a diferentes contextos e setores, de acordo com os dados, regras de negócio e necessidades de análise de cada empresa.
IA conversacional como uma nova interface para analytics
A aplicação mostra uma das possibilidades trabalhadas pela frente de IA & Innovation da Target: utilizar IA conversacional para reduzir a distância entre uma pergunta de negócio e a exploração dos dados necessários para respondê-la.
Isso não elimina a importância da arquitetura, da qualidade dos dados ou da governança. Pelo contrário: quanto mais simples se torna a interação para o usuário, mais importante é a estrutura que existe por trás dela.
É justamente nessa combinação entre dados, contexto, inteligência artificial e experiência que a Target estrutura suas soluções de IA conversacional. Se sua empresa está avaliando como aplicar esse tipo de tecnologia sobre seus próprios dados e processos, a demonstração é um ponto de partida para visualizar o que essa experiência pode entregar na prática.
