Boa parte das empresas brasileiras já tem algum modelo de Inteligência Artificial rodando no dia a dia. Poucas, no entanto, sabem tirar dele mais do que uma resposta genérica.

Somos uma consultoria de Dados e Inteligência Artificial com atuação em diferentes estados do país, e lançamos um guia gratuito que mostra, na prática, como transformar o Claude, modelo de IA da Anthropic, em uma ferramenta de análise real dentro da operação.

O material chega em um momento em que cresce a adoção de um novo padrão técnico chamado MCP (Model Context Protocol), que permite que modelos de inteligência artificial acessem diretamente os sistemas de dado de uma empresa, sem que cada conexão precise ser construída do zero.

Vemos essa mudança deixando mais rápida a parte que sempre foi o gargalo da análise de dado nas empresas: o acesso. O que ainda trava, na nossa experiência, é a forma como as pessoas perguntam.

O problema não é a inteligência artificial, é a pergunta

“A maior parte das empresas ainda pergunta pouco, porque não sabe o quanto já dá para perguntar”, afirma Leonardo Gil, CEO da ROQT.

“Com o dado certo conectado, a diferença entre uma empresa que decide rápido e uma que ainda espera relatório fechar não é mais tecnologia, é saber estruturar a pergunta.”

O guia usa como exemplo a diferença entre perguntar “como estão as vendas” e perguntar “qual o faturamento de julho comparado a junho, separado por categoria de produto, com a variação percentual entre os dois meses”.

As duas perguntas exigem o mesmo esforço de digitação. Só a segunda chega com a resposta certa de primeira, sem obrigar o modelo de IA a adivinhar o que o profissional realmente queria saber.

Um guia pensado para quem decide, não para quem programa

Diferente da maioria dos materiais técnicos sobre inteligência artificial, nosso conteúdo não exige nenhuma bagagem de programação. O foco está inteiramente na estrutura da pergunta: qual contexto informar, o que perguntar de forma específica, qual recorte de período ou segmento aplicar, e em que formato pedir a resposta, seja um número simples, uma tabela ou um painel completo.

Reunimos mais de vinte exemplos reais, organizados por área. Em Comercial, mostramos como perguntar sobre performance de vendedor, ticket médio e motivo de cancelamento. Em Marketing, cobrimos desempenho de campanha, canal de aquisição e retenção de cliente. Em Fulfillment, tratamos de prazo de entrega, ruptura de estoque e giro de produto parado.

Um capítulo separado ensina como pedir, de forma estruturada, um painel de indicadores completo, e como ajustar um resultado já gerado sem precisar recomeçar a conversa do zero, um dos erros mais comuns entre quem começa a usar inteligência artificial para análise de dado.

Governança por trás da conexão

Apesar de o guia ensinar a parte prática do uso do Claude, reforçamos que a conexão entre modelo de IA e sistema de dado precisa vir acompanhada de estrutura e governança. Facilitar o acesso ao dado sem esse cuidado pode gerar o efeito oposto ao esperado: decisões tomadas com mais confiança em cima de informação errada ou incompleta.

Atuamos de forma independente de fornecedor de inteligência artificial, ou seja, aplicamos a mesma lógica de estruturação de dado e conexão via MCP para empresas que usam Claude, ChatGPT ou qualquer outro modelo já adotado internamente.

Uma estrutura de dados construída para durar

Já atuamos dentro de mais de 350 empresas, entre indústria, varejo, logística e serviços, em um modelo que foge do formato tradicional de consultoria. Em vez de entregar um projeto e encerrar contrato, construímos e mantemos uma plataforma de dados dentro do ambiente de cada cliente, cobrindo desde a arquitetura que sustenta a informação até a camada de inteligência artificial que a transforma em decisão.

É essa mesma estrutura que sustenta o nosso trabalho de conexão com modelos como o Claude. Somos parceiros certificados da Microsoft, da Databricks e do Google Cloud, o que na prática significa operar com a mesma base tecnológica usada pelas maiores operações de dados do país, sem que o cliente precise dominar nenhuma delas por conta própria.

Data Analytics, Arquitetura e Engenharia de Dados, Plataforma de Dados, Inteligência Artificial e Ciência de Dados funcionam como uma extensão contínua da operação do cliente, evoluindo junto com o negócio, em vez de existirem como um projeto com data para acabar.

Quer testar a estrutura de pergunta na prática?

O guia completo, com o passo a passo de como pedir análise e painel para o Claude, está disponível gratuitamente no site da ROQT: roqt.com.br/como-fazer-analise-de-dados-com-claude