Um especialista em tecnologia listou quatro ferramentas de inteligência artificial (IA) consideradas as melhores para análise de dados em 2026. As plataformas são indicadas para empresas e profissionais que trabalham com dados, Business Intelligence (BI) e produtividade corporativa, conforme o diretor global de Tecnologia da Informação da Braskem, Alessandro Tomazela.
As IAs podem automatizar consultas, criar dashboards e relatórios, além de gerar insights e explorar bases de dados complexas. O uso dessas ferramentas é cada vez mais popular no mercado, com empresas adotando copilots de dados e analistas utilizando a tecnologia para diversas tarefas.
Segundo Alessandro Tomazela, algumas plataformas já se consolidaram como referência em análise assistida por IA. Ele destacou o Microsoft Copilot, ChatGPT, Google Gemini e Claude como as principais opções disponíveis no mercado.
Destaques em IA para análise de dados
O Microsoft Copilot se sobressai pela integração nativa com o ambiente corporativo, segurança e compliance. A ferramenta opera e acessa diretamente dados de plataformas como OneLake, SharePoint, Excel e Power BI. Pode ser usada para gerar consultas SQL, criar dashboards automaticamente e resumir relatórios, sendo útil para executivos e analistas que trabalham com dados estruturados.
O ChatGPT e o Google Gemini foram apontados pela versatilidade e criatividade, auxiliando na geração de código e scripts, ideação e prototipação rápida. São indicados para desenvolvedores, analistas de dados exploratórios e equipes de inovação que buscam criar narrativas e conteúdo, como scripts em Python ou SQL e pipelines de análise.
Já o Claude, da Anthropic, destaca-se pela capacidade de análise textual, com bom desempenho em documentos longos e abordagem estruturada. É ideal para sintetizar relatórios corporativos, revisar documentos estratégicos e comparar cenários, sendo recomendado para pesquisadores, áreas jurídicas e gestores que precisam de análises reflexivas e extensas.
Limitações e desafios da IA na análise de dados
Apesar dos benefícios, as IAs para análise de dados possuem limitações. Alessandro Tomazela explicou que a dependência de dados limpos e bem estruturados é um desafio, pois a inteligência artificial amplifica erros se os dados forem inconsistentes ou mal categorizados. A falta de contexto semântico corporativo também é uma barreira, já que a IA não entende automaticamente regras de negócio ou hierarquias sem um glossário e governança adequados.
Outras limitações incluem a dificuldade em acessar dados em ambientes fragmentados e os riscos de alucinação e interpretações incorretas. O diretor de TI ressalta que a IA não substitui a engenharia de dados e que as equipes precisam definir métricas claras e se preparar para interagir com as ferramentas, validando e interpretando as respostas. A segurança também é fundamental para evitar vazamentos e uso indevido de informações sensíveis.