Nesta quarta-feira, 15 de abril, o Claude.ai apresentou instabilidade e ficou indisponível para parte dos usuários.   O incidente também afetou a API da Anthropic e o Claude Code, mostrando que a falha não ficou restrita ao chat, mas impactou diferentes frentes do ecossistema da empresa.   Ao longo do dia, a própria página oficial de status da Anthropic confirmou aumento de erros nesses três serviços.   Na prática, isso significa que houve impacto em autenticação, uso da plataforma e também em fluxos de desenvolvimento conectados à infraestrutura da empresa.   Claude fora do ar?   O que aconteceu com o Claude.ai nesta quarta-feira?   Quais serviços da Anthropic foram afetados?   Como a Dataside ajuda empresas a estruturar operações de IA com mais segurança   A Dataside é especialista em dados, BI, analytics e IA, apoiando empresas na construção de operações mais integradas, inteligentes e orientadas a resultado.   Com atuação consultiva e foco em execução, a empresa desenvolve projetos de engenharia de dados, visualização, governança, automação analítica e inteligência artificial aplicada ao negócio.   Seu portfólio inclui soluções para estruturação de dados, modernização de analytics, implantação de IA corporativa e evolução da maturidade analítica com segurança, escalabilidade e visão estratégica.   Claude fora do ar hoje?  Sim. No dia 15 de abril, a Anthropic registrou oficialmente um incidente com erros elevados no Claude.ai , na API e no Claude Code.   A investigação pública começou às 14:53 UTC, e o problema foi identificado às 15:03 UTC.   Mais tarde, a empresa informou que a API havia se recuperado, enquanto o Claude.ai e o login do Claude Code ainda apresentavam falhas.  E finalmente o incidente foi marcado como resolvido às 17:42 UTC.   Ao longo do dia, os usuários puderam enfrentar sintomas diferentes.   Em alguns casos, houve erro de login. Em outros, falha de acesso ao Claude.ai , indisponibilidade parcial do Claude Code ou instabilidade em integrações ligadas à API.   O que aconteceu com o Claude.ai nesta quarta-feira?  Pela sequência publicada na página de status, a Anthropic começou investigando erros elevados em seus principais serviços.   Poucos minutos depois, informou que o problema já havia sido identificado e que uma correção estava em implementação.   Na atualização seguinte, a empresa comunicou que a API havia se recuperado.   Mesmo assim, o Claude.ai e a Platform continuavam fora do ar, e o login do Claude Code seguia com falhas.   Depois disso, os índices de sucesso no login foram estabilizados até a normalização completa do ambiente.   Ou seja, não foi apenas uma lentidão passageira.   O que aconteceu foi uma sequência de degradação, recuperação parcial e normalização progressiva, cenário comum em incidentes que afetam múltiplas camadas de uma mesma operação digital.   Quais serviços da Anthropic foram afetados?  Os registros oficiais do incidente apontam impacto direto em três frentes principais:   Claude.ai   Claude API   Claude Code   Além disso, em uma das atualizações, a Anthropic informou que o Claude.ai e a Platform estavam down.   No caso do Claude Code, usuários que já estavam autenticados ainda conseguiam usar a ferramenta, enquanto novos logins seguiam indisponíveis.   Como a Dataside ajuda empresas a estruturar operações de IA com mais segurança  Casos como esse mostram que, no ambiente corporativo, o uso de IA precisa estar conectado a uma operação bem estruturada.   Não basta acessar bons modelos. É preciso garantir integração com dados, governança, monitoramento e continuidade de uso.   É nesse contexto que a Dataside apoia empresas que querem escalar IA de forma mais segura e preparada para o dia a dia do negócio.   A atuação envolve arquitetura de dados, analytics, BI, integração entre sistemas e iniciativas de IA orientadas à operação real.   Quando a empresa organiza esse ecossistema, ganha mais contexto, mais controle e mais capacidade de resposta diante de oscilações de plataforma.   Quer entender como estruturar o uso de IA na sua empresa com mais integração, governança e continuidade operacional?   Fale com a Dataside e descubra como conectar dados, analytics e inteligência artificial de forma mais segura, eficiente e preparada para a realidade do seu negócio.

Agentes de IA nas empresas deixaram de ser tendência para se tornar um novo padrão operacional em organizações orientadas por dados.   Estruture o uso de agentes de IA com governança, arquitetura e segurança com a Dataside    O problema é que muitas empresas ainda tentam aplicar essa tecnologia sem a base necessária.   E, nesse cenário, o risco cresce na mesma velocidade que o potencial.   Ao longo deste artigo, você vai entender como os agentes de IA estão sendo usados, quais benefícios entregam e por que a forma de implementação define o sucesso ou o fracasso da iniciativa.   O que são agentes de IA nas empresas    Quais os benefícios dos agentes de IA    Onde agentes de IA são usados nas empresas    Exemplos de agentes de IA no contexto corporativo    Quais os desafios da implementação de agentes de IA    Como implementar agentes de IA nas empresas    Como a Dataside implementa agentes de IA com governança e segurança      A Dataside atua na construção de ambientes de dados e inteligência artificial com foco em valor de negócio, segurança e escala.   Seu portfólio inclui Data Governance, Data Analytics, Database Support, Observability, Analytics Support, Gen AI e arquitetura de dados.   Com uma abordagem integrada, a Dataside conecta estratégia e operação para garantir que a IA funcione de forma confiável dentro das empresas.   O que são agentes de IA nas empresas   Durante muito tempo, a inteligência artificial foi utilizada como apoio pontual.   Ela respondia perguntas, automatizava tarefas simples e operava de forma isolada dentro das empresas.   Os agentes de IA mudam esse cenário.   Eles são sistemas capazes de interpretar contexto, cruzar dados e executar ações dentro de fluxos reais de negócio.   Isso significa que a IA deixa de ser apenas uma interface e passa a atuar como parte ativa da operação.   Quando bem implementados, os agentes deixam de responder e passam a decidir com base em dados.     Quais os benefícios dos agentes de IA  O crescimento do uso de agentes de IA nas empresas não acontece por acaso.   Ele está diretamente ligado à necessidade de operar com mais velocidade, precisão e escala.   Entre os principais benefícios dos agentes de IA, destacam-se:   Tomada de decisão mais rápida e baseada em dados    Redução de tarefas operacionais repetitivas    Maior eficiência no uso de dados corporativos    Escalabilidade sem aumento proporcional de equipe    Padronização de análises e processos    Na prática, isso permite que equipes deixem de operar no nível operacional e avancem para decisões estratégicas.   Onde agentes de IA são usados nas empresas  Os agentes de IA para empresas se tornam mais relevantes à medida que os dados ganham centralidade nas decisões.   Eles são aplicados em áreas onde há necessidade de análise contínua, interpretação de contexto e resposta rápida.   Isso inclui operações, financeiro, comercial e analytics.   Em todos esses cenários, o objetivo é o mesmo: transformar dados em ação.   Exemplos de agentes de IA no contexto corporativo  Para entender o impacto real, é importante olhar para exemplos de agentes de IA aplicados ao dia a dia das empresas.   Esses agentes não substituem pessoas, mas ampliam a capacidade de análise e execução.   Alguns exemplos incluem:   Monitoramento contínuo de indicadores com alertas inteligentes    Geração automática de insights para apoio à decisão    Análise de dados em ambientes complexos    Apoio a equipes na interpretação de grandes volumes de informação    Esses casos mostram uma mudança clara: a IA passa a atuar dentro da operação, não ao redor dela.   Quais os desafios da implementação de agentes de IA  É nesse momento que muitas empresas enfrentam os maiores desafios. Embora os agentes de IA tenham grande potencial, sua implementação sem uma base estruturada pode aumentar os riscos da operação.    Sem governança, a empresa perde controle sobre dados e acessos. Sem integração entre sistemas, a IA passa a operar sem contexto.    Além disso, a falta de monitoramento contínuo, a dificuldade de rastrear decisões e o uso de soluções isoladas comprometem a segurança e a escala da iniciativa.    No fim, o principal problema não está na tecnologia, mas na forma como ela é implementada.    Como implementar agentes de IA nas empresas  A implementação de agentes de IA não começa na ferramenta, mas na estrutura.   É necessário garantir qualidade dos dados, integração entre sistemas e controle sobre acessos e decisões.   Também é fundamental estabelecer mecanismos de monitoramento e observabilidade.   Empresas que tratam a IA como parte da infraestrutura conseguem escalar com segurança.   Nesse contexto, a adoção deixa de ser experimental e passa a ser estratégica.   Como a Dataside implementa agentes de IA com governança e segurança  A Dataside apoia empresas na implementação de agentes de IA com foco em valor de negócio e controle operacional.   O trabalho começa pela organização dos dados e definição da arquitetura necessária para suportar a inteligência.   Em seguida, são estruturadas camadas de governança, controle de acesso e monitoramento contínuo.   A integração entre sistemas garante que os agentes operem com dados confiáveis e atualizados.   Como evolução dessa abordagem, soluções como o Belake.ai permitem aplicar essa inteligência na prática, com agentes conectados aos dados corporativos e operando com rastreabilidade e segurança.   Isso reduz o tempo entre estratégia e execução, sem abrir mão de controle.   Os agentes de IA nas empresas representam uma mudança estrutural na forma como decisões são tomadas e processos são executados.   Mas o diferencial não está apenas na tecnologia, e sim na forma como ela é implementada.   Empresas que estruturam governança, integração e arquitetura conseguem transformar IA em vantagem competitiva.   Já aquelas que ignoram essa base tendem a ampliar riscos sem capturar valor.   O próximo passo não é apenas adotar agentes de IA, mas garantir que eles operem com segurança, controle e alinhamento ao negócio.   Estruture sua estratégia de IA com a Dataside e leve sua operação para um novo nível de inteligência e eficiência.

Como a Dataside, em parceria com Microsoft e OpenAI, ajudou a criar o “Vendedor IA” - o consultor virtual que vende, aprende e escala resultados. O Desafio A CRMBonus , referência em soluções de fidelização e engajamento no varejo digital, enfrentava o dilema clássico das operações de e-commerce em crescimento acelerado: como manter atendimento rápido, personalizado e eficiente em larga escala . Durante picos de campanhas, o suporte humano não conseguia acompanhar o volume de mensagens, resultando em: Respostas lentas e inconsistentes ; Baixo nível de personalização  nas interações; Perda de oportunidades  por falhas na identificação da intenção de compra; Dificuldade em extrair inteligência das conversas com clientes ; Desafios de escalabilidade  sem comprometer a qualidade da experiência. Era urgente uma solução que unisse automação inteligente, empatia na linguagem e conversão mensurável. A solução Em parceria com a Microsoft  e OpenAI , a Dataside  desenvolveu o Vendedor IA , uma solução de Machine Learning e IA Generativa  que atua diretamente no WhatsApp , como um consultor virtual de vendas . O sistema utiliza processamento de linguagem natural (NLP)  para compreender a intenção do cliente e responder com fluidez, gerando recomendações personalizadas e interações humanas em escala. Principais funcionalidades: Atendimento inteligente e 24/7  via WhatsApp; Detecção de intenção de compra  e sugestão automática de produtos; Mensagens proativas  sobre pontos a vencer, promoções e carrinhos abandonados; Integração direta com o e-commerce , simplificando o fechamento da compra; Capacidade de aprendizado contínuo , aprimorando respostas com base no histórico de interações. Tecnologias Utilizadas Azure OpenAI  — IA generativa e NLP em escala corporativa Microsoft Azure  — infraestrutura segura e escalável Machine Learning Framework Dataside  — motor de análise e recomendação inteligente Integração WhatsApp Business API  — automação conversacional e omnicanal Resultados Alcançados Ganhos Quantitativos: Redução drástica no tempo de resposta , com atendimento instantâneo 24 horas por dia. Aumento expressivo nas taxas de conversão , impulsionado por recomendações mais assertivas. Ganhos Qualitativos: Atendimento escalável e humanizado , mesmo em picos de campanhas. Hiperpersonalização baseada em comportamento real , elevando a satisfação e a fidelização. Maior previsibilidade de vendas , com aprendizado constante sobre o perfil e a jornada de compra. Geração de insights estratégicos , transformando conversas em dados acionáveis para o negócio. Impacto no Negócio O Vendedor IA transformou o modelo de relacionamento da CRMBonus com seus clientes. A operação de vendas se tornou autônoma, inteligente e orientada por dados , permitindo que o time humano se concentrasse em ações estratégicas e de alto valor . Além de aumentar o ROI das campanhas, a solução ampliou a capacidade de atendimento sem necessidade de expansão proporcional da equipe, gerando eficiência operacional e ganho financeiro direto . Impacto Estratégico A parceria entre CRMBonus, Dataside, Microsoft e OpenAI  marcou o início de uma nova era no e-commerce: a era das vendas com inteligência aumentada . Mais do que responder, o Vendedor IA entende, aprende e recomenda , redefinindo a experiência do consumidor digital e transformando dados em crescimento sustentável e mensurável.

Em parceria com a Dataside e Snowflake a Involves revolucionou o acesso a insights com o Belake.ai — GPT Corporativo que responde perguntas do negócio e dados em linguagem natural. O Desafio A Involves enfrentava um desafio comum a muitas empresas orientadas por dados: apesar de possuir dashboards e relatórios robustos, a consulta às informações exigia conhecimento técnico  e dependência constante de analistas . A operação de trade marketing necessitava de agilidade para responder perguntas estratégicas, como: “Como está o atingimento de metas por categoria?” “Quais lojas têm maior índice de ruptura?” “Quais produtos estão abaixo da meta e precisam de atenção?” “Diante da minha meta, o que me sugere para melhorar minha operação?” O processo era lento, fragmentado e pouco acessível para as equipes de negócio. Isso dificultava ações rápidas no ponto de venda e reduzia a eficiência comercial. A solução A Dataside , em parceria com a Involves , implantou o Belake.ai , uma plataforma de BI Conversacional com IA Generativa , conectada diretamente ao Data Lake  no Snowflake , permitindo que qualquer colaborador faça perguntas em linguagem natural  e receba respostas analíticas e acionáveis em segundos . Com o Brainlake , núcleo inteligente do Belake, a plataforma passou a: Interpretar perguntas abertas e gerar respostas contextualizadas; Exibir resultados em tabelas e gráficos dinâmicos; Permitir exportação em CSV ou Excel; Trazer recomendações práticas baseadas em padrões detectados nos dados. Exemplos de Uso na Operação Atingimento de metas por categoria → Ao perguntar “Como está o atingimento de metas por categoria?” , o sistema retorna uma tabela com o percentual atingido por categoria e/ou supercategoria, permitindo identificar rapidamente onde há desvios. Lojas com maior ruptura → Ao perguntar “Quais lojas possuem mais rupturas na Categoria 1?” , o Belake lista as 10 lojas com maior número de EANs (códigos de barras) que não atingiram as metas. Recomendações inteligentes → O sistema sugere ações práticas , como: Análise profunda de produtos  para identificar padrões de baixa performance (preço, promoção, visibilidade); Ajuste de estratégia de vendas , revisando preços, promoções e exposição em loja; Treinamentos específicos para equipes de campo , fortalecendo execução no PDV; Monitoramento contínuo  com alertas e insights proativos. Tecnologias Utilizadas Belake.ai  — IA Conversacional para dados corporativos Brainlake  — núcleo inteligente de processamento de linguagem natural Snowflake  — Data Lake e armazenamento seguro de dados Azure OpenAI  — motor de IA generativa e interpretação de linguagem Resultados Alcançados Eficiência e Democratização do Acesso: Respostas em segundos  a perguntas, antes respondidas em horas  ou que exigia uma análise crítica e limitada através de relatórios do Power BI. Usuários de negócio passaram a acessar insights diretamente, sem depender de analistas. Adoção rápida e engajamento das equipes de trade marketing. Impacto no Negócio: A ruptura deixou de ser um número em um dashboard  e passou a ser uma conversa em tempo real  com a operação. Decisões mais ágeis e assertivas no PDV. Aumento da confiabilidade e da velocidade na execução de ações comerciais. Impacto no Negócio A implementação do Belake.ai  marcou uma virada cultural na Involves: de dashboards estáticos para conversas inteligentes com o negócio . Com dados acessíveis, linguagem natural e recomendações práticas, o time de trade marketing passou a atuar com inteligência aumentada , reduzindo rupturas, melhorando execução e potencializando resultados comerciais . Caso de uso apresentado no palco da Snowflake World Tour SP:

Em parceria com a Dataside a +A Educação revolucionou a análise curricular. O Desafio O processo de aproveitamento acadêmico , realizado quando alunos solicitavam transferência de curso ou instituição , era totalmente manual. As equipes precisavam comparar disciplinas cursadas  com as exigidas pelo novo curso , gerando retrabalho, atrasos nas matrículas e inconsistências na validação curricular. O desafio era automatizar o processo, garantindo eficiência, transparência e precisão  na equivalência entre disciplinas. A solução A Dataside  aplicou IA Generativa da OpenAI  para automatizar a interpretação de planos de ensino  e históricos escolares , utilizando processamento semântico em linguagem natural para identificar similaridades entre disciplinas cursadas e exigidas. O pipeline foi projetado para: Extrair e normalizar dados acadêmicos de diferentes sistemas; Realizar comparação semântica entre conteúdos e competências; Sugerir equivalências com base em similaridade conceitual; Garantir conformidade com as diretrizes acadêmicas da instituição. Com isso, o sistema passou a recomendar automaticamente as disciplinas aproveitáveis , reduzindo o tempo de análise de semanas para minutos, com precisão e explicabilidade. Tecnologias Utilizadas OpenAI GPT LangChain Databricks NLP Semântico Similaridade Vetorial Pipelines de Automação Regras Acadêmicas de Validação Resultados Alcançados Eficiência e Agilidade: Tempo de análise reduzido de 40 dias para 3 minutos ; Eliminação total do retrabalho manual; Processamento simultâneo de múltiplas solicitações. Impacto no Negócio A solução trouxe redução drástica de custos operacionais , aumentou a eficiência das equipes acadêmicas  e melhorou a experiência dos alunos , garantindo mais agilidade e precisão nos processos de matrícula. Com a adoção da IA Generativa , a +A Educação transformou um processo burocrático e manual em um fluxo automatizado, confiável e auditável , capaz de operar em larga escala. O resultado foi uma gestão acadêmica mais eficiente, transparente e centrada no aluno , consolidando a instituição como referência em inovação educacional.

Como a Dataside otimizou performance, usabilidade e eficiência operacional com engenharia de dados e boas práticas em BI. O Desafio Uma empresa multinacional do setor de bens de consumo  enfrentava um gargalo crítico em sua rotina de análise de dados: relatórios lentos, pesados e ineficientes  no Power BI. O alto consumo de recursos e o longo tempo de atualização comprometiam a produtividade  das equipes de negócio e a tomada de decisão baseada em dados . As páginas demoravam para carregar, a navegação era truncada e as consultas exigiam paciência — um cenário que limitava o uso estratégico da ferramenta e aumentava os custos operacionais. Era necessário reconstruir a base técnica e semântica do ambiente de BI , com foco em desempenho, confiabilidade e experiência do usuário. A solução O time de engenharia e especialistas em Power BI da Dataside  executou uma otimização completa do ambiente analítico, aplicando técnicas avançadas de desempenho e governança de dados. Entre as principais ações realizadas: Revisão e reescrita de códigos DAX , eliminando cálculos redundantes e otimizando expressões; Melhoria da modelagem de dados , garantindo relações mais leves e eficientes; Ajuste do modelo semântico , facilitando consultas e processamento em larga escala; Sanitização e padronização dos dados , reduzindo ruídos e inconsistências; Aplicação de boas práticas de desenvolvimento , aprimorando usabilidade e visualização dos relatórios. O resultado foi um ambiente mais rápido, intuitivo e sustentável , que passou a suportar o crescimento contínuo de dados sem perda de performance. Tecnologias Utilizadas Microsoft Power BI  — desenvolvimento e otimização de relatórios interativos Azure Data Lake  — armazenamento e tratamento de dados Framework Dataside de Performance em BI  — metodologia proprietária de melhoria contínua DAX Studio & Tabular Editor  — análise e depuração de modelos semânticos Resultados Alcançados Ganhos Quantitativos: 45,5% de redução no tempo de atualização de dados. Até 96,4% de melhoria no tempo de carregamento dos visuais. Ganhos Qualitativos: Maior fluidez e estabilidade na navegação dos relatórios. Eficiência aprimorada na análise de preços e concorrência. Usuários mais engajados e autônomos nas decisões baseadas em dados. Impacto no Negócio O projeto elevou o Power BI de uma ferramenta operacional para um ativo estratégico de análise e decisão . As equipes agora conseguem responder mais rápido às variações de mercado , com relatórios ágeis e confiáveis que sustentam decisões em tempo real. Impacto Estratégico Com a otimização liderada pela Dataside, a empresa passou a operar em um modelo de BI de alta performance , reduzindo custos, aumentando eficiência e criando uma base sólida para crescimento escalável e inovação contínua em dados.

Parceria entre Dataside, Microsoft e Machado Meyer transforma a rotina jurídica com Inteligência Artificial Generativa e segurança corporativa. O Desafio O escritório Machado Meyer Advogados , um dos maiores e mais renomados do Brasil, enfrentava um desafio comum às grandes bancas jurídicas: gerenciar o alto volume de documentos, pesquisas e análises  sem comprometer a qualidade, a confidencialidade e a velocidade na entrega de pareceres. Com centenas de advogados lidando diariamente com textos longos, complexos e técnicos, a necessidade era clara — aumentar a eficiência operacional e liberar tempo para a atuação estratégica . O escritório buscava uma solução que automatizasse tarefas repetitivas , garantisse segurança de dados sensíveis  e, ao mesmo tempo, mantivesse o rigor ético e jurídico  que a marca representa. A solução A Dataside , em parceria com a Microsoft Azure OpenAI Service , desenvolveu uma ferramenta de Inteligência Artificial Generativa personalizada e segura , criada sob medida para a realidade do setor jurídico. O copiloto inteligente atua como um assistente jurídico virtual , apoiando os profissionais do escritório em tarefas essenciais como: Traduções automáticas  de documentos complexos, com precisão técnica e contextual; Revisões e aprimoramentos linguísticos , garantindo consistência e clareza jurídica; Resumos de contratos e pareceres , com extração de informações-chave; Pesquisas automatizadas , conectando fontes internas e externas de jurisprudência e doutrina. Além dessas frentes, o projeto já prevê novas funcionalidades em expansão , incluindo: um portal colaborativo interno , que concentra conhecimento e aprendizado contínuo; e um futuro Portal do Cliente , que ampliará a acessibilidade e a transparência dos serviços jurídicos prestados. Tecnologias Utilizadas Microsoft Azure OpenAI Service  — IA generativa com segurança e governança corporativa Framework Dataside de IA Aplicada  — metodologia de implantação ética e escalável Azure Cognitive Services  — automação de tradução, sumarização e análise de texto Power BI e Fabric  — monitoramento e acompanhamento de uso e performance Resultados Alcançados Ganhos Quantitativos: Redução expressiva no tempo de execução  de tarefas operacionais, como revisões e traduções. Maior agilidade nas entregas jurídicas , permitindo ganho de escala e aumento de produtividade. Ganhos Qualitativos: Segurança e ética reforçadas , com governança robusta e compliance jurídico. Liberação de tempo para atividades de maior valor agregado , como estratégia e relacionamento com o cliente. Inovação contínua , com evolução constante da plataforma conforme as demandas do escritório. Impacto no Negócio A adoção da solução de IA da Dataside  posicionou a Machado Meyer  como um pioneiro no uso responsável da IA Generativa no setor jurídico . O escritório agora opera com eficiência ampliada, insights em tempo real e produtividade exponencial , transformando sua estrutura operacional sem perder a essência humana da advocacia. Impacto Estratégico Mais do que um projeto de tecnologia, a iniciativa representa um marco de transformação cultural : a integração entre a tradição do Direito e o potencial da Inteligência Artificial. A combinação entre dados, IA e governança ética  abriu espaço para uma nova forma de trabalho — mais ágil, colaborativa e estratégica. Leia o case completo no portal oficial da Microsoft: 👉 Machado Meyer Advogados lança ferramenta com recursos de IA Generativa da Microsoft

Como a Dataside aplicou Inteligência Artificial e modelagem preditiva para elevar a eficiência e o retorno sobre investimento no setor automotivo. O Desafio A indústria automotiva vive um cenário de alta competitividade, margens apertadas e clientes cada vez mais exigentes. O desafio das montadoras e concessionárias era claro: aumentar a assertividade das decisões comerciais , otimizar a alocação de orçamento de marketing e personalizar a comunicação com consumidores em tempo real — tudo isso com dados fragmentados e pouco acionáveis . As áreas de vendas e marketing atuavam com base em relatórios retrospectivos, o que tornava difícil reagir rapidamente às mudanças de comportamento do consumidor e às flutuações de demanda. A solução A Dataside , especialista em Dados e Inteligência Artificial, desenvolveu uma solução preditiva e personalizada para o setor automotivo, combinando modelos de Machine Learning, IA Generativa e automação inteligente . O projeto — apresentado por Breno Ferreira de Andrade  durante o AI Quest da CIONET Brasil  — foi construído sobre três pilares: Modelos preditivos de demanda , capazes de antecipar tendências de compra e otimizar o estoque de veículos e peças. Segmentação inteligente de públicos , baseada em comportamento, histórico de navegação e perfil de consumo. Automação de campanhas e fluxos comerciais , permitindo ajustes em tempo real conforme o desempenho das interações. A iniciativa foi desenvolvida sobre infraestrutura de Microsoft Azure , utilizando pipelines de dados e agentes inteligentes para integração entre áreas estratégicas — marketing, vendas e operações. Resultados Alcançados Ganhos Quantitativos: Aumento de 30% para 70% na assertividade das decisões comerciais. Economia de 8% no orçamento de marketing , com campanhas personalizadas e ajustes em tempo real. ROI estimado em 360% , considerando a redução de custos e o incremento direto em receita e eficiência operacional. Integração de dados de múltiplas fontes , eliminando redundâncias e reduzindo o tempo de resposta entre áreas. Ganhos Qualitativos: Tomada de decisão orientada por dados e IA , com previsões e recomendações acionáveis. Alinhamento entre equipes de marketing e vendas , com base em indicadores compartilhados. Melhor experiência para o consumidor final , com comunicações personalizadas e timing preciso. Impacto no Negócio O projeto consolidou uma nova forma de operar no setor automotivo: da intuição para a inteligência preditiva . A aplicação da IA trouxe eficiência, agilidade e previsibilidade , tornando a estratégia comercial mais assertiva e o uso do orçamento mais inteligente. Além dos ganhos financeiros, a empresa passou a contar com insights em tempo real  que sustentam decisões estratégicas e otimizam o relacionamento com o cliente, do primeiro contato à recompra. Impacto Estratégico A iniciativa marca um avanço significativo na maturidade digital do setor automotivo , mostrando que a IA não é apenas uma ferramenta de automação, mas um motor de crescimento e diferenciação competitiva . Com dados estruturados e governança sólida, as montadoras e concessionárias envolvidas alcançaram um novo patamar de performance — mais rápido, mais eficiente e mais conectado ao consumidor. 📎 Fonte:   Apresentado por:  Breno Ferreira de Andrade no AI Quest – CIONET Brasil , com participação e desenvolvimento da Dataside : https://valor.globo.com/patrocinado/dino/noticia/2025/07/30/ia-amplia-assertividade-e-reduz-custos-na-industria-de-autos-1.ghtml

Resumo Neste case, a Dataside conduziu a otimização do relatório “One Page (Rep)” da Apsen  no Power BI, mantendo a experiência do usuário e elevando a performance com ajustes no modelo, nas medidas e nos visuais. O resultado foi um relatório mais leve, com menos esforço de manutenção e interações significativamente mais rápidas — ideal para rotinas de análise e tomada de decisão em alta cadência. O Desafio Preservar o mesmo conteúdo e valor analítico do One Page, mas eliminando gargalos de desempenho e complexidade técnica — especialmente em páginas com muitos visuais e dependências de modelo. A solução Aplicação de boas práticas de modelagem e construção no Power BI, focando em reduzir custo de renderização, simplificar manutenção e remover itens obsoletos/desnecessários. O projeto Reestruturação e padronização:  unificação do relatório com o modelo semântico já utilizado em outros relatórios, criação de parâmetro em todas as consultas e organização das medidas em uma tabela dedicada. Otimização de visuais:  substituição de cartões antigos por cartões mais performáticos e consolidação de informações, reduzindo a quantidade de renderizações por página. Tratativas de compatibilidade:  substituição de visual descontinuado (“Table Sorter”) por alternativa suportada. Limpeza técnica do modelo:  remoção de colunas e medidas não utilizadas e simplificação de estruturas do modelo. Resultados Alcançados Ganhos Quantitativos: Redução expressiva de cartões em páginas críticas. Reduções relevantes de tempo/custo de interação em múltiplos comparativos. Redução de 92%  em cenário de “tabelas criadas manual” com atualização desativada. Redução do modelo em ~600 MB  e simplificação estrutural (remoção de tabelas, colunas, medidas e relacionamentos). Ganhos Qualitativos: Manutenção mais simples (parâmetros e organização de medidas) e menor fragilidade técnica para evoluções futuras. Experiência do usuário preservada, com navegação e indicadores configurados para acesso rápido às páginas e insights. Maior compatibilidade e sustentabilidade do relatório ao substituir visuais sem suporte. Impacto no Negócio Um relatório mais rápido e estável reduz fricção na análise, melhora a confiabilidade do uso diário e acelera o ciclo de decisão — com menos “espera” e menos retrabalho técnico. Impacto Estratégico Otimização como padrão replicável: padronização do modelo, redução de custo por visual e foco em sustentabilidade (performance + governança + evolução), elevando maturidade analítica em escala.

O Desafio Operações industriais exigem disponibilidade, performance e estabilidade — especialmente quando os dados sustentam sistemas de chão de fábrica, vendas e relatórios executivos. Na Minerva Foods, o cenário envolvia a sustentação de ambientes de banco de dados distribuídos por 7 países  (Austrália, Brasil, Argentina, Colômbia, Chile, Paraguai e Uruguai), com uma operação multinacional e crítica para a produção . O parque era majoritariamente Microsoft SQL Server , com operação complementar em Oracle  e PostgreSQL , em um contexto heterogêneo , com diferentes níveis de maturidade entre unidades. No início, os principais desafios eram claros: Sustentação reativa  em ambientes críticos Versões defasadas do SQL Server  e risco de obsolescência Gargalos de performance  em sistemas e relatórios Risco operacional elevado Necessidade de evolução para Alta Disponibilidade (HA) A solução A Dataside estruturou uma frente completa, combinando sustentação multitecnologia , modernização do SQL Server , tuning de performance  e planejamento evolutivo  para reduzir risco e aumentar estabilidade. O trabalho foi organizado em quatro frentes: 1) Sustentação multitecnologia (SQL Server, PostgreSQL e Oracle) Com monitoramento e atuação proativa sobre alertas, a operação ganhou padronização entre países e uma governança técnica centralizada , garantindo consistência no atendimento e na condução de rotinas críticas. 2) Upgrade de SQL Server em todas as fábricas Foi realizado um planejamento técnico detalhado com avaliação de impacto e riscos, além de uma execução coordenada por país, com foco em minimizar indisponibilidades  e manter a operação produtiva. 3) Otimização e tuning de performance Com equipe especializada, foram conduzidas ações como reescrita e otimização de queries, ajustes de índices e melhorias em relatórios executivos — além de otimizações em sistemas industriais e de vendas. 4) Alta Disponibilidade (HA) A frente de evolução arquitetural contemplou o desenho de HA e a definição de estratégia de contingência, preparando o ambiente para maior resiliência e continuidade. Resultados Alcançados Ganhos Quantitativos: Atualização do SQL Server em todas as fábricas Redução de incidentes críticos  e de chamados emergenciais Melhoria no tempo de resposta  de relatórios executivos Aumento de disponibilidade  e previsibilidade da operação Ganhos Qualitativos: Mais confiança da diretoria  nos dados e nos relatórios Padronização multinacional  de rotinas e processos Redução do risco tecnológico  e operacional Evolução na maturidade de gestão de banco de dados Capacidade comprovada de atuação em ambiente complexo e multi-SGBD Impacto no Negócio O projeto garantiu continuidade operacional  nas plantas industriais e um suporte mais confiável para os sistemas do chão de fábrica , reduzindo o risco de indisponibilidade e seus impactos financeiros. Além disso, com dados mais rápidos e ambientes mais estáveis, as áreas corporativas passaram a contar com informação mais ágil para decisão estratégica , com menos interrupções e mais previsibilidade. Impacto Estratégico A iniciativa consolidou um caminho de modernização tecnológica , com governança estruturada sobre SQL Server, PostgreSQL e Oracle  e uma base preparada para expansão. Com o ambiente atualizado, padronizado e com evolução arquitetural planejada, a Minerva Foods fortaleceu a sustentação de mais de 60 operações críticas  entre fábricas e centros de distribuição — reduzindo risco, elevando maturidade e habilitando crescimento internacional com mais segurança.

Resumo Neste case, a Dataside aplicou uma metodologia de boas práticas para otimização de relatórios no Power BI, elevando performance e reduzindo custos operacionais — sem comprometer a experiência do usuário. Além do ganho imediato, o trabalho estruturou um caminho de sustentabilidade com capacitação, governança e esteira de validação/CI-CD para manter o ambiente eficiente no longo prazo. O Desafio Relatórios com alta complexidade (muitos visuais, medidas pesadas e estruturas extensas) pressionavam a capacidade, aumentavam risco de autoscaling e prejudicavam a fluidez da análise — especialmente em rotinas críticas como fechamento de mês. A solução Otimização orientada por boas práticas, atuando em medidas , visuais , storytelling  e transformação de dados , entregando o mesmo resultado analítico de forma mais performática e com menor custo de capacidade. O projeto Diagnóstico e oportunidades:  redução de visuais/verticalização excessiva, substituição de cartões antigos, revisão de filtros e sumarizações, e ajustes de medidas para melhor desempenho. Ajustes com mínimo impacto visual:  otimizações preservando a navegação e a interação do usuário (mantendo indicadores estratégicos agrupados quando necessário). Entrega e escala:  publicação de relatórios otimizados e proposta de roadmap  para sustentar performance (onboarding, treinamentos e esteira automatizada de validação). Governança e engenharia:  desenho de esteira CI/CD para Power BI  (branching, validações via API, pipelines e aprovações). Resultados Alcançados Ganhos Quantitativos: Ganho acima de 30% , reduzindo pressão de capacidade. Reduções expressivas de consumo e queries em relatórios críticos, por exemplo: UC(s) 72,1%  e queries 43,1%  em um dashboard mensal. UC(s) 67,7%  e queries 87,9%  em outro relatório gerencial. UC(s) 74,2%  e queries 81,4%  em painel de prescrição. Relatórios otimizados evitaram custo extra com autoscaling  em períodos de pico (fechamento do mês). Ganhos Qualitativos: Padronização técnica e melhores práticas para reduzir reincidência de problemas em ambientes com múltiplos times desenvolvendo relatórios. Plano de sustentabilidade: capacitação contínua, onboarding e uma esteira de validação para garantir consistência e performance sem perder agilidade. Governança de entrega com CI/CD, elevando maturidade de engenharia no ciclo de vida de dashboards. Impacto no Negócio Mais performance no dia a dia e menos gargalos nos picos: o time ganha velocidade para analisar e decidir, enquanto a operação reduz risco de custo extra e instabilidade. Impacto Estratégico O case vai além da otimização pontual: estabelece um modelo escalável de governança (processo, capacitação e automação) para sustentar um ambiente de BI com qualidade, previsibilidade e evolução contínua.

O Desafio O Muralha Paulista , iniciativa do Governo do Estado de São Paulo, integra centenas de municípios, câmeras, sensores e bancos de dados  em uma das maiores redes de vigilância pública da América Latina. O desafio era transformar essa infraestrutura em inteligência operacional , capaz de gerar insights em tempo real a partir de dados não estruturados , como boletins de ocorrência, anotações e relatórios de campo. Antes do projeto, as consultas a bases de dados eram manuais e demoravam horas — às vezes dias , exigindo que analistas especializados cruzassem planilhas, relatórios e registros dispersos. Isso gerava lentidão nas decisões , sobrecarga operacional e baixo aproveitamento do poder analítico dos dados disponíveis . A Solução A Dataside , em parceria com a Secretaria de Segurança Pública (SSP) , implantou uma solução completa de Data & AI , integrando arquitetura moderna de dados, IA generativa e o Belake.ai  — o copiloto conversacional de negócios da Dataside. A arquitetura inclui: Megalake (Data Lake em camadas Bronze/Silver/Gold)  com ingestão, tratamento e governança completa de dados de múltiplas origens (SPJ, Disque Denúncia, relatórios regionais); IA Generativa e Processamento de Linguagem Natural (PLN)  para extrair entidades, classificar crimes e calcular scores de risco com precisão e rastreabilidade; Belake.ai  integrado ao ecossistema da Muralha Paulista, permitindo que operadores e analistas façam perguntas em linguagem natural  e recebam respostas instantâneas com dados consolidados ; Governança e segurança robustas , com RLS, mascaramento, logs e compliance total à LGPD. Resultados Alcançados Ganhos Quantitativos: Economia de até 92% no tempo de consulta e análise de dados. Antes: consultas manuais entre múltiplas bases, com média de 3 a 6 horas. Agora: respostas automáticas via Belake.ai  em menos de 10 segundos . Redução de 35% nos custos operacionais de análise de dados , pela automação de tarefas repetitivas e eliminação de retrabalho. Taxa de erro < 1% nas transformações de dados , com dicionário e logs auditáveis. ROI estimado: 410% em 12 meses , considerando economia de tempo-homem, redução de custos com servidores e aumento de eficiência nas operações táticas. Ganhos Qualitativos: Democratização do acesso à informação:  qualquer agente autorizado pode gerar análises complexas sem precisar dominar SQL ou BI. Inteligência proativa:  a Muralha Paulista passou a identificar padrões, prever comportamentos e correlacionar eventos de risco. Maior confiabilidade e agilidade nas decisões , com governança ponta a ponta e rastreabilidade total. Impacto no Negócio Público A combinação de dados estruturados + IA generativa + Belake.ai  transformou a segurança pública de São Paulo em uma operação analítica de última geração . Hoje, a SSP não apenas monitora — ela antecipa e age com base em dados . O resultado é uma operação mais eficiente, com uso racional de recursos, decisões fundamentadas em evidências e respostas em tempo real. Impacto Estratégico O projeto marca a evolução do Muralha Paulista de uma rede de vigilância para uma plataforma de inteligência estadual , que une tecnologia, ética e impacto social. Com IA acessível e governança de dados sólida, São Paulo torna-se referência nacional em segurança pública baseada em dados  — e a Dataside consolida seu papel como parceira estratégica em IA aplicada a governo e operações críticas.