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Pergunte. O agente entende de quem você está falando.

Um agente de IA que conhece as definições, os KPIs e as regras da sua empresa — e responde em português natural com análises relevantes, não com respostas genéricas de chatbot.

Tela do Agente de Data Analytics: a pergunta "Por que a margem da regional Sul caiu em agosto?" respondida em texto corrido, com o termo "margem de contribuição" marcado como definição do glossário corporativo, um gráfico de barras por regional e os rótulos de fonte, confiança e consulta aplicada.
Tela ilustrativa da plataforma, com dados de demonstração.

A dor

Quanto tempo a sua diretoria espera por uma resposta?

Toda empresa conhece o ritual: alguém da diretoria faz uma pergunta simples — "por que a margem caiu no Sul em maio?" — e a resposta leva dias. O pedido entra na fila do time de dados, alguém monta a query, outra pessoa valida, um terceiro monta o slide. Quando a resposta chega, a reunião já aconteceu e a decisão foi tomada no escuro.

Ferramentas de IA genéricas prometeram resolver isso — e falharam no essencial: elas não sabem o que é margem de contribuição na sua empresa, onde estão os dados confiáveis, nem o que é normal para o seu histórico. Respondem bonito e erram o contexto.

A solução

Contexto corporativo: a diferença entre responder e entender

A Quantka constrói uma camada viva de contexto sobre a sua empresa: definições de negócio, KPIs, regras, particularidades de cada unidade, glossário interno, estrutura de centros de custo, particularidades contratuais e fiscais. É sobre essa camada que o Agente de Data Analytics opera.

O que isso significa na prática:

  • Perguntas em português natural, respostas com contexto.

    O agente sabe o que é margem na sua empresa, qual tabela responde à pergunta e o que é desvio relevante para o seu histórico.

  • LLM de gestão.

    O agente interpreta os resultados dos modelos e traduz números em decisão: quais variáveis impactaram o resultado, em que direção, com que magnitude — e o que fazer a seguir.

  • Narrativas executivas automáticas.

    Relatórios prontos para diretoria, conselho e comitês: o fim das horas gastas transformando planilha em apresentação.

  • Rastreabilidade total.

    Cada resposta indica de onde vieram os dados e qual lógica foi aplicada — essencial para auditoria e para a confiança de quem decide.

Como funciona

  1. Etapa

    Mapeamento de contexto.

    Estruturamos com o seu time as definições, regras e particularidades do negócio na camada de contexto.

  2. Etapa

    Conexão com as fontes.

    O agente se conecta aos seus bancos de dados, data warehouse e planilhas oficiais — com permissões e governança respeitadas.

  3. Etapa

    Operação assistida.

    Perguntas respondidas em segundos, com validação estatística e explicação da lógica aplicada.

  4. Etapa

    Aprendizado contínuo.

    A camada de contexto evolui com a empresa: novos KPIs, novas unidades e novas regras entram sem recomeçar o projeto.

O que você precisa ter

Menos do que você imagina. Não é preciso data lake, governança madura nem um time de dados montado — a Fábrica de Modelos foi construída para começar de ERP, planilha e sistema legado, que é onde os dados da maioria das empresas realmente estão.

O que precisa existir é uma fonte que a empresa já use para gerar relatório hoje: se alguém consegue extrair aquele número manualmente, o agente consegue aprender a responder sobre ele.

O que você recebe

  • Agente de analytics operacional sobre os seus dados, com contexto da sua empresa
  • Narrativas executivas geradas automaticamente para reuniões e comitês
  • Governança: log de perguntas, fontes consultadas e lógica aplicada em cada resposta
  • Fila do time de dados esvaziada nas perguntas recorrentes, que passam a se responder sozinhas

Resultados em nossos clientes

  • −75%

    no tempo de execução de tarefas manuais

  • > 90%

    de assertividade e qualidade percebidas nas respostas

  • > 80%

    de retenção em atendimento com LLM e arquitetura RAG

Resultados de projetos conduzidos pelo fundador da Quantka, na empresa e em posições anteriores. Clientes e projetos não são identificados, por confidencialidade. Referência: setembro de 2026.

Casos de uso

Diretoria e conselho
pergunta de gestão respondida no tempo da reunião, com a fonte ao lado da resposta
Controladoria
investigação de desvio de margem, custo e receita sem abrir chamado no time de dados
Comercial
leitura de performance por região, canal e vendedor em linguagem de negócio
Time de dados
as perguntas recorrentes passam a se responder sozinhas, e a fila sobra para o que é projeto

Sua próxima pergunta de gestão não precisa esperar uma semana