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Melhor IA para análise de dados: especialista aponta 4 destaques de 2026

O uso de ferramentas de inteligência artificial é cada vez mais popular para quem trabalha com análise de dados, BI e produtividade corporativa. Enquanto empresas adotam copilots de dados, analistas utilizam IAs para diversas tarefas - como automatizar consultas, dashboards e relatórios, assim como para gerar insights e explorar bases complexas. Segundo o diretor global de Tecnologia da Informação da Braskem, Alessandro Tomazela, algumas plataformas já se consolidaram como referência em análise assistida por IA. A seguir, o TechTudo mostra quais foram as quatro ferramentas selecionadas pelo especialista e também para qual perfil cada IA funciona melhor.

O Microsoft Copilot foi uma das ferramentas escolhidas pelo especialista, que destaca a integração nativa da IA com o ambiente corporativo. Além disso, ele destaca a segurança e compliance empresariais, assim como a capacidade de operar e acessar diretamente diversos dados - como OneLake, SharePoint, Excel, Power BI, SQL, etc. Por exemplo, o Copilot pode ser usado para gerar consultas SQL, criar dashboards automaticamente, resumir relatórios corporativos, entre outras funções.

Dessa forma, a inteligência artificial pode ser útil para executivos que precisam de relatórios e análises rápidas, sumarização (resumir textos longos) e criação de apresentações. A ferramenta ainda pode ajudar analistas que trabalham com Power BI e Excel e precisam explorar dados estruturados, gerar DAX, SQL, M scripts e automação de dashboards. Para os times de TI e governança de dados, a IA pode trazer controle granular, compliance, privacidade e rastreabilidade.

O diretor global de TI da Braskem também destacou o ChatGPT e o Gemini Google, principalmente por terem grande versatilidade e criatividade, que podem auxiliar na geração de código e scripts, ideação e prototipação rápida. Portanto, podem ser indicadas para desenvolvedores que precisam gerar código e fazer testes.

Além disso, as IAs podem auxiliar analistas de dados exploratórios, cientistas de dados iniciantes e equipes de inovação que buscam ideação, simulações, criação de narrativas e conteúdo. Alguns exemplos de uso dessas ferramentas de IA são: geração de scripts em Python ou SQL, criação de pipelines de análise, explicação de conceitos estatísticos, entre outros.

O Claude, da Anthropic, é mais uma IA que aparece na lista, sobretudo por ter grande capacidade de análise textual, com destaque para o bom desempenho com documentos longos e abordagem mais estruturada. Na prática, é uma inteligência artificial com profundidade analítica, forte alinhamento ético e capacidade de lidar com grandes volumes de texto. Portanto, é ideal para sintetizar relatórios corporativos, revisar documentos estratégicos, comparar cenários e indicadores.

Dessa maneira, o Claude é recomendado para pesquisadores que precisam fazer a síntese de documentos extensos, por exemplo. Além disso, pode ajudar as áreas jurídicas e de compliance com a revisão de contratos, políticas e documentos sensíveis. Para os gestores, pode auxiliar com análises mais reflexivas, comparativas, estruturadas e extensas.

4. Limitações das IAs na análise de dados

Em entrevista ao TechTudo, Alessandro Tomazela explica que um dos principais desafios é a dependência de dados limpos e bem estruturados, visto que os modelos de IA generativa não “consertam” problemas estruturais.

"Se o dado é inconsistente, duplicado ou mal categorizado, a inteligência artificial amplifica o erro", afirma.

Mais uma limitação é a falta de contexto semântico corporativo, pois a IA não entende automaticamente diversos fatores, como hierarquias de produtos, regras de negócio, exceções operacionais e definições internas. Ou seja, se não houver glossário e governança, a ferramenta tende a interpretar as informações de forma literal.

O especialista ainda destaca a limitação do “campo de visão” das IAs, que possuem dificuldade em acessar dados em ambientes fragmentados, como ERP, CRM, planilhas e bancos isolados. Além disso, as ferramentas de inteligência artificial trazem riscos de alucinação e de interpretações incorretas, o que pode gerar vários erros, como tendências e métricas inexistentes. Por fim, o diretor de TI menciona a governança insuficiente, visto que poucas empresas possuem catálogos de dados, políticas de acesso, versionamento e qualidade monitorada.

Tomazela ainda ressalta que a IA não substitui a engenharia de dados e que não existe uma “automação mágica”, ou seja, as equipes precisam definir métricas claras de sucesso e se preparar para interagir com as IAs, aprendendo a perguntar, validar e interpretar respostas das ferramentas. Também é fundamental prestar atenção na segurança ao usar IAs de dados, já que há riscos de vazamento, uso indevido das ferramentas e exposição de informações sensíveis.

5. Qual a melhor IA para análise de dados?

A escolha da melhor IA para análise de dados depende do perfil da atividade. O Microsoft Copilot, por exemplo, traz vantagens por ser integrado ao fluxo de trabalho corporativo de maneira nativa, o que funciona bem em empresas grandes. Por outro lado, ChatGPT e Gemini ganham em versatilidade e na geração de códigos, enquanto o Claude é a opção mais indicada para a análise profunda de documentos.

Por fim, Tomazela traz alguns conselhos práticos para líderes que desejam adotar IAs no dia a dia: escolher 2 ou 3 casos de uso dessas ferramentas, como atendimento, automação de relatórios ou análise financeira; criar manual com boas práticas para usar IAs, com políticas de uso, padrões de prompt, exemplos aprovados, limites e responsabilidades; estruturar uma equipe multidisciplinar; investir na capacitação em IA; garantir governança, com acesso controlado e monitoramento; manter humanos na supervisão de decisões críticas, análises financeiras e áreas jurídicas e de compliance.