A Amazon Web Services (AWS) lançou a função 'Cenários' no QuickSight, permitindo que usuários empresariais realizem análises de dados complexas utilizando inteligência artificial agente. Essa novidade transforma usuários comuns em analistas, automatizando processos que antes demandavam semanas de trabalho em apenas minutos.A Amazon Web Services (AWS) expandiu as capacidades de inteligência artificial generativa do seu serviço de business intelligence baseado em nuvem, o QuickSight, com a introdução da IA agente.
A plataforma QuickSight oferece aos usuários empresariais recursos de machine learning para explorar dados da empresa e fornecer planilhas, gráficos e visualizações.
Agora, com a integração ao Amazon Q, um assistente de IA apresentado durante o re:Invent 2023, o QuickSight pode responder a perguntas, fornecer resumos de dados e realizar tarefas baseadas em linguagem natural, como a geração de painéis.
A AWS anunciou a nova função ‘Cenários’, que permite aos usuários empresariais atuarem como analistas de dados.
Antes, o Q no QuickSight abria oportunidades para autores e consumidores, mas não proporcionava uma experiência analítica completa aos usuários.
Com a nova oferta, cada usuário pode mergulhar profundamente nos dados e trabalhar diretamente com planilhas e conjuntos de dados.
Essa funcionalidade foi demonstrada em prévia no re:Invent do ano passado e agora está disponível em geral.
José Kunnackal, vice-presidente de tecnologia, dados e análises da AWS, destacou que nem todos os usuários desejam ou precisam entender análises complexas.
No entanto, muitos utilizam planilhas para manipular dados e obter resultados.
O ‘Cenários’ no QuickSight permite que um usuário comum faça isso simplesmente ao declarar uma pergunta, enquanto a análise é realizada em segundo plano.
Normalmente, interagir com o assistente de IA do QuickSight envolve solicitar a geração de um visual, como um gráfico ou painel, e refiná-lo através de perguntas adicionais.
Segundo Kunnackal, esse método pode ser lento.
O ‘Cenários’ acelera a análise por meio da IA agente, que automatiza análises de dados complexas e multietapas.
Isso significa que o usuário pode digitar um cenário em linguagem natural, e um agente de IA buscará os dados, formulará um plano e executará os passos necessários, reduzindo significativamente o esforço e o tempo do usuário.
Kunnackal ressaltou que o agente de IA exibe seu processo de análise, permitindo que o usuário acompanhe e entenda o caminho percorrido.
Embora o agente esteja realizando o trabalho profundo de análise, não é uma caixa preta completa.
Isso permite que os usuários refinem sua abordagem ao ver como o agente procedeu.
Por exemplo, um usuário pode fornecer cenários hipotéticos ao agente de IA, que então examina dados proprietários da empresa ou documentos carregados, realizando uma análise em poucos minutos.
Tarefas que antes levariam semanas ou dias para um cientista ou analista de dados agora são concluídas em minutos.
Cada vez que o usuário faz uma pergunta, o agente de IA produz um thread onde é possível adicionar seguimentos.
Os usuários também podem explorar múltiplas consultas relacionadas ou alternativas a partir de uma pergunta inicial, formando threads simultâneos.
Isso permite que os usuários evitem um pensamento linear na exploração de dados e investiguem múltiplos caminhos ao mesmo tempo, propiciando resultados mais criativos, segundo Kunnackal.
Por exemplo, um usuário pode examinar o desempenho de vendas de produtos entre diferentes regiões em threads separadas, o impacto de mudanças de preço na receita e possíveis ajustes de inventário.
Essa abordagem ajuda a mimetizar o processo natural de brainstorm humano, explorando várias ideias de uma vez, mas permitindo que a IA faça a análise complexa e entregue uma apresentação clara.
“O ‘Cenários’ é uma progressão natural do trabalho que temos feito no QuickSight”, acrescentou Kunnackal.
Com essa adição ao Q no QuickSight, a AWS busca ampliar a capacidade de análise profunda para mais usuários.
Desde a apresentação da funcionalidade no ano passado, ela tem sido utilizada por clientes iniciais, como o Grupo BMW e a própria Amazon, para descobrir insights em dados da cadeia de suprimentos e analisar padrões em tickets de suporte.
