AI Agent for Purchasing: How Artificial Intelligence Can Optimize Your Procurement

June 25, 2025
5 min
Atualizado em 22 de July de 2025

The use of a AI agent for shopping is becoming a strategic necessity for e-commerce companies, purchasing managers and technology and innovation professionals.

This technology makes it possible to automate processes, reduce costs and improve strategic decisions in corporate acquisitions.

Want to understand in detail how these autonomous AI agents work in practice? Check out this detailed article from SAP, which provides concrete examples of how agents select suppliers and generate orders automatically: What are AI agents?.

What is an AI agent for shopping?

An AI agent for procurement is an advanced software designed to automate and optimize processes related to the procurement of goods and services.

It combines artificial intelligence, machine learning, and automation to perform tasks that would normally be done manually.

These agents can act as a virtual assistant for e-commerce, recommending products and facilitating recurring purchases.

Furthermore, they function as a AI chatbot for product recommendation, offering real-time support to managers and internal teams.

How does the application of AI in the purchasing process work?

The application of AI in purchasing mainly involves the automatic collection and analysis of large volumes of data, including purchasing history, supplier behavior, market prices and internal demands.

Want to better understand how these technologies help reduce costs and make more efficient decisions in practice? Check out real examples in IBM's detailed article on How AI optimizes processes in the purchasing sector.

Using this data, the agent suggests ideal suppliers, automatically negotiates better prices, and generates personalized recommendations for new purchases. In addition, it can anticipate future demands and avoid stock shortages, always maintaining ideal supply levels.

Advantages and benefits for companies

Implementing an AI agent brings measurable benefits to organizations:

Cost reduction

Companies report reductions of up to 25% in procurement-related operational costs after implementing intelligent agents. This is due to the automation of manual processes and improved negotiation capabilities through data analysis.

Increased productivity

Intelligent agents reduce time spent on repetitive tasks, allowing teams to focus on strategic activities, increasing productivity by up to 35%. See more details in the article Tips on the benefits of AI in Procurement.

Better strategic decisions

With AI technology to optimize purchasing decisions, companies can make more assertive decisions, based on predictive analysis and historical behavior.

Greater compliance

AI agents also help with compliance by ensuring that all acquisitions follow internal standards and policies, reducing audit risks and fines.

Practical examples and use cases

A retail chain adopted an AI agent to monitor inventory in real time, allowing them to predict demand more accurately. This reduced stockouts and saved thousands of dollars annually.

In the pharmaceutical sector, AI agents automate the renewal of contracts and recurring orders, speeding up administrative processes and reducing manual errors.

Another successful application is in large e-commerces, where agents act by automatically recommending products to customers based on history and preferences, boosting sales.

Want to see how companies like Zara and Coca-Cola are applying AI to their purchasing operations and achieving great results? Read this full report on the DataCamp blog.

Future trends and integration with other technologies

The future of AI agents for purchasing is highly integrated with other emerging technologies. They already connect to ERP systems, automation platforms such as n8n, Make and generative AI tools such as Dify.

The trend is for these agents to become increasingly personalized and autonomous, creating specific solutions for each company and sector.

This integration promises to make purchasing operations even more efficient and free of bottlenecks. Learn more about trends in Electronic Market.

AI Agent FAQs

How to use AI in the purchasing sector?

To use AI, simply implement an agent connected to the company's current systems, such as ERP and CRM, and allow it to learn from the data.

With this, it can automate purchases, manage suppliers and recommend strategic decisions automatically.

How much does an AI agent earn?

The term “AI agent” refers to the technology, not a specific professional. However, managers who operate these solutions can earn salaries ranging from R$14,000 to R$14,000, depending on their level of experience and responsibility.

What AI agents are there?

The main types are:

Shopping: Automate tasks such as quotation, supplier selection, order generation and inventory control. These agents optimize time and reduce errors in purchasing decisions.
Customer service: responsible for interacting with consumers via chat, voice or email, offering automated support, resolving queries and speeding up service based on the user's history and intention.
Human Resources: They assist in processes such as CV screening, interview scheduling, performance analysis and organizational climate management, promoting greater agility and efficiency in the sector.
Financial management: perform tasks such as bank reconciliation, cash flow forecasting, automatic expense classification and budget control, offering greater precision and agility in corporate finance management.
Customer onboarding: They work on the automated reception of new customers, guiding them through initial processes, such as registration, account activation, explanations about products or services and integration with platforms, ensuring a fluid and fast experience from the first contact.

How much does an AI agent cost?

The cost of implementing an AI agent can vary significantly based on the complexity of the solution and the integrations required.

Popular SaaS platforms like IBM Watson or Pipefy offer plans starting at R$200 per user per month.

Highly customized projects, involving integrations with ERPs, CRMs and intensive use of generative AI, can easily exceed R$20 thousand per month.

If you want an economical and efficient alternative, consider investing in your own training.

NoCode Startup's specialized training teaches you how to develop your own AI agents to automate purchasing processes, customize flows and save money with tailored solutions. Find out how to become an AI Agent Manager here.

Why Your Business Needs an AI Agent Now

In a scenario where efficiency, speed and assertiveness are increasingly required in purchasing areas, having an AI agent is no longer a differentiator but has become a strategic pillar.

This technology transforms the way your company negotiates, anticipates demands and makes critical decisions.

Known as “Castelo”, he discovered the power of No-Code when he created his first startup entirely without programming – and that changed everything. Inspired by this experience, he combined his passion for teaching with the No-Code universe, helping thousands of people create their own technologies. Recognized for his engaging teaching style, he was awarded Educator of the Year by the FlutterFlow tool and became an official Ambassador for the platform. Today, his focus is on creating applications, SaaS and AI agents using the best No-Code tools, empowering people to innovate without technical barriers.

Also visit our Youtube channel

Learn how to create AI Applications, Agents and Automations without having to code

O problema do atendimento repetitivo nas empresas

Você já perdeu horas respondendo as mesmas dúvidas? Ou viu uma IA genérica errar em perguntas técnicas simples? Esse é o gargalo que derruba a satisfação e a escala.

O que funciona é especialização + contexto. Em vez de um agente que faz tudo, criamos vários especialistas. Cada um resolve uma parte do processo com precisão.

Arquitetura de um projeto de Agente

Visão em camadas

Front‑end: chat do usuário (n8n Chat Trigger ou web/chat). Orquestração: fluxos no n8n coordenando agentes e tools. Conhecimento: bases vetoriais no Supabase (Postgres + pgvector).

Componentes principais

Qual e o melhor criador de agentes de IA

Agente Orquestrador: recebe a pergunta e decide o caminho. Agentes Especialistas: n8n, Lovable and FlutterFlow. RAG: busca semântica na documentação oficial de cada ferramenta.

Fluxo resumido

Usuário pergunta → Orquestrador classifica → Especialista consulta RAG. Especialista gera resposta com fontes → Orquestrador entrega no chat. Logs e métricas são salvos para melhoria contínua.

O papel do Agente Orquestrador na orquestração dos fluxos

O orquestrador é o maestro do sistema. Classifica a intenção, pede esclarecimentos quando preciso. Só então delega ao especialista correto.

Ele aplica políticas de qualidade. Formata respostas, inclui citações/links e define limites. Se faltar contexto, solicita ao usuário a informação mínima.

Também gerencia fallbacks. Se um especialista falhar, tenta outro ou retorna orientação segura. Isso garante estabilidade mesmo em cenários de erro.

Demonstração prática: especialistas respondendo em tempo real

Quando o usuário pergunta sobre n8n, o orquestrador roteia. O especialista do n8n consulta a base vetorial daquela doc. A resposta vem estruturada com passos e boas práticas.

Se a pergunta é sobre Lovable or FlutterFlow, mesma lógica. Cada especialista lê apenas sua base de conhecimento isolada. Isso evita confusão e melhora a precisão.

Mensagens e decisões ficam registradas. Assim medimos tempo de resposta, acertos e custos. E otimizamos prompts e thresholds com dados reais.

Preparação da base de conhecimento

Pipeline de ingestão

Coleta: uso Jina Reader para extrair páginas limpas.
Processamento: limpeza, chunking e metadados (fonte/URL).
Embeddings: geração com OpenAI (text‑embedding‑3).
Indexação: inserção no Supabase com pgvector.
Observabilidade: jobs agendados e versionamento.

Boas práticas

Separar uma tabela por ferramenta. Armazenar título, URL, trecho, embedding e data. Versionar para saber o que mudou e quando.

Conheça a Jina AI

THE Jina AI oferece ferramentas para pipelines de dados. No projeto uso o Jina Reader para extrair conteúdo limpo. Funciona via atalho de URL ou por API com chave.

Vantagens: rapidez, simplicidade e custo inicial zero. Ótimo para POCs e para manter a doc sempre atualizada. Integra bem com n8n e bancos vetoriais.

Exemplos de perguntas reais e respostas do sistema

Pergunta (n8n): Como criar um workflow do zero? Resposta: criar workflow, adicionar trigger, encadear nós. Testar manualmente, salvar e ativar. Sugerir templates.

Pergunta (Lovable): Como gerar um dashboard rápido? Resposta: criar projeto, definir schema, importar dados. Gerar UI automática e personalizar componentes.

Pergunta (FlutterFlow): Como consumir uma API REST? Resposta: configurar endpoint, mapear campos e estados. Testar requisições e tratar erros no fluxo de navegação.

Teste com dúvidas ambíguas e limites do sistema

Quando a pergunta é genérica (ex.: “Como automatizar?”), o orquestrador pede a ferramenta alvo. Isso evita respostas vagas e reduz custo.

Se o usuário pedir algo fora do escopo (ex.: Zapier), o sistema responde com transparência e alternativas. É melhor ser claro do que “inventar” respostas.

Limites existem: bases desatualizadas e prompts ruins. Mitigamos com monitoramento, re‑ingestão e revisão de prompts. E métricas de satisfação para fechar o loop.

Stack de referência

Modelos: GPT‑5 Thinking (orquestração); GPT‑5 mini para utilidades. Embeddings: text‑embedding‑3; opcional Llama/Mistral locais. Orquestração: n8n (AI Agents + HTTP + Schedulers).

Conhecimento: Supabase + pgvector; logging no Postgres. Extração: Jina Reader (atalho/API) com normalização Markdown. Mensageria: Web/App chat; opcional WhatsApp/Slack.

Qualidade: validação de fontes, score mínimo e fallback. Observabilidade: métricas por agente, custo, latência e acurácia. Segurança: RBAC, mascaramento de PII e trilha de auditoria.

Multiagentes resolvem o que IAs genéricas não conseguem. Arquitetura, especialização e dados certos fazem a diferença. Com esse blueprint, você já pode iniciar seu piloto hoje.

Se quiser, eu gero os workflows n8n iniciais. Incluo prompts, esquema das tabelas e jobs de ingestão. Assim você testa rápido e mede ROI com segurança.

Conteúdos Complementares:

17 de September de 2025
4 min

Neto Camarano

Multimodal AI: A Nova Fronteira da Inteligência Artificial

A evolução da inteligência artificial tem alcançado marcos significativos, e a chegada da multimodal AI representa uma das transições mais importantes desse ecossistema.

Em um mundo onde interagimos com texto, imagens, áudio e vídeo simultaneamente, faz sentido que os sistemas de IA também sejam capazes de compreender e integrar essas múltiplas formas de dados.

Esta abordagem revoluciona não apenas a forma como as máquinas processam informações, mas também como interagem com os humanos e tomam decisões.

O que é Multimodal AI?

Multimodal AI é um ramo da inteligência artificial projetado para processar, integrar e interpretar dados de diferentes modalidades: texto, imagem, áudio, vídeo e dados sensoriais.

Ao contrário da IA tradicional que opera com uma única fonte de informação, os modelos multimodais combinam diversos tipos de dados para uma análise mais profunda e contextual.

Esse tipo de IA busca reproduzir a maneira como os humanos compreendem o mundo ao seu redor, pois raramente tomamos decisões com base em apenas um tipo de dado.

Por exemplo, ao assistir a um vídeo, nossa interpretação leva em conta tanto os elementos visuais quanto os auditivos e contextuais.

Como Funciona a Multimodal AI na Prática?

A base da multimodal AI está na fusão de dados. Existem diferentes técnicas para integrar múltiplas fontes de informação, incluindo fusão precoce (early fusion), fusão intermediária (intermediate fusion) e fusão tardia (late fusion).

Cada uma dessas abordagens tem aplicabilidades específicas dependendo do contexto da tarefa.

Além disso, os modelos multimodais utilizam alinhamento intermodal (ou cross-modal alignment) para estabelecer relações semânticas entre diferentes tipos de dados.

Isso é essencial para permitir que a IA entenda, por exemplo, que uma imagem de um “cachorro correndo” corresponde a uma legenda textual que descreve essa ação.

Desafios Técnicos da Multimodal AI

A construção de modelos multimodais envolve desafios profundos em áreas como:

Representação: Como transformar diferentes tipos de dados — como texto, imagem e áudio — em vetores numéricos comparáveis dentro de um mesmo espaço multidimensional?

Essa representação é o que permite que a IA entenda e relacione significados entre essas modalidades, utilizando técnicas como embeddings e codificadores específicos por tipo de dado.
Alinhamento: Como garantir que diferentes modalidades estejam semanticamente sincronizadas? Isso envolve o mapeamento preciso entre, por exemplo, uma imagem e sua descrição textual, permitindo que a IA compreenda a relação entre elementos visuais e linguagem com precisão.

Técnicas como atenção cruzada e contrastive learning são amplamente utilizadas.
Raciocínio multimodal: Como um modelo pode inferir conclusões baseando-se em múltiplas fontes? Essa habilidade permite que a IA combine informações complementares (ex: imagem + som) para tomar decisões mais inteligentes e contextualizadas, como descrever cenas ou responder perguntas visuais.
Geração: Como gerar saídas em diferentes formatos com coerência? A geração multimodal se refere à criação de conteúdos como legendas para imagens, respostas faladas a comandos escritos ou vídeos explicativos gerados a partir de texto, sempre mantendo consistência semântica.
Transferência: Como adaptar um modelo treinado com dados multimodais para tarefas específicas? A transferência de conhecimento permite aplicar um modelo genérico a problemas específicos com pouca personalização, reduzindo tempo de desenvolvimento e necessidade de dados.
Quantificação: Como mensurar o desempenho com critérios comparáveis entre modalidades? Isso exige métricas adaptadas à natureza multimodal, capazes de avaliar consistência e acurácia entre texto, imagem, áudio ou vídeo de forma unificada e justa.

Principais Benefícios dos Modelos Multimodais

Ao integrar múltiplas fontes de informação, a multimodal AI oferece vantagens competitivas inegáveis.

Primeiramente, aumenta significativamente a precisão na tomada de decisão, pois permite uma compreensão mais completa do contexto.

Outro ponto forte é a robustez: modelos treinados com dados multimodais tendem a ser mais resilientes a ruídos ou falhas em uma das fontes de dados.

Além disso, a capacidade de realizar tarefas mais complexas, como gerar imagens a partir de texto (text-to-image), é impulsionada por esse tipo de abordagem.

Como Avaliar Modelos Multimodais?

Para medir a qualidade de modelos multimodais, diferentes métricas são aplicadas dependendo da tarefa:

BLEU multimodal: avalia qualidade em tarefas de geração textual com entrada visual.
Recall@k (R@k): usado em buscas cross-modal para verificar se o item correto está entre os top-k resultados.
FID (Fréchet Inception Distance): usado para medir qualidade de imagens geradas com base em descrições textuais.

Avaliar corretamente é essencial para validação técnica e comparação entre abordagens distintas.

Exemplos Reais de IA Multimodal em Ação

Diversas plataformas de tecnologia já utilizam a multimodal AI em larga escala. O modelo Gemini, da Google, é um exemplo de modelo fundacional multimodal projetado para integrar texto, imagens, áudio e código.

Outro exemplo é o GPT-4o, que aceita comandos de voz e imagem junto com texto, oferecendo uma experiência de interação altamente natural com o usuário.

Esses modelos estão presentes em aplicações como assistentes virtuais, ferramentas de diagnóstico médico e análise de vídeos em tempo real.

Para saber mais sobre aplicações de IA na prática, veja nosso artigo sobre Agentes de IA Verticais: Por que isso pode mudar tudo no mercado digital.

Ferramentas e Tecnologias Envolvidas

O avanço da multimodal AI tem sido impulsionado por plataformas como Google Vertex AI, OpenAI, Hugging Face Transformers, Meta AI and IBM Watson.

Além disso, frameworks como PyTorch and TensorFlow oferecem suporte para modelos multimodais com bibliotecas especializadas.

Dentro do universo NoCode, ferramentas como Dify and make up já estão incorporando capacidades multimodais, permitindo que empreendedores e desenvolvedores criem aplicações complexas sem codificação tradicional.

Estratégias de Geração de Dados Multimodais

A escassez de dados bem pareados (ex: texto com imagem ou áudio) é um obstáculo recorrente. Técnicas modernas de data augmentation multimodal incluem:

Uso de IA generativa para sintetizar novas imagens ou descrições.
Self-training e pseudo-labeling para reforçar padrões.
Transferência entre domínios usando modelos fundacionais multimodais.

Essas estratégias melhoram performance e reduzem vieses.

Ética, Privacidade e Viés

Modelos multimodais, por sua complexidade, ampliam riscos de viés algorítmico, vigilância abusiva e uso indevido de dados. Práticas recomendadas incluem:

Auditoria contínua com equipes diversas (red-teaming).
Adoção de frameworks como o EU AI Act e normas ISO de IA.
Transparência em datasets e processos de coleta.

Esses cuidados evitam impactos negativos em escala.

Sustentabilidade e Consumo de Energia

O treinamento de modelos multimodais exige muitos recursos computacionais. Estratégias para tornar o processo mais sustentável incluem:

Quantização and distilação de modelos para reduzir complexidade.
Uso de energia renovável e data centers otimizados.
Tools like ML CO2 Impact e CodeCarbon para mensuração da pegada de carbono.

Essas práticas aliam performance à responsabilidade ambiental.

Da Ideia ao Produto: Como Implementar

Seja com Vertex AI, watsonx ou Hugging Face, o processo de adoção da multimodal AI envolve:

Escolha da stack: open-source ou comercial?

A primeira decisão estratégica envolve escolher entre ferramentas open-source ou plataformas comerciais. Soluções open-source oferecem flexibilidade e controle, sendo ideais para equipes técnicas.

Já as comerciais, como Vertex AI e IBM Watson, aceleram o desenvolvimento e trazem suporte robusto para empresas que buscam produtividade imediata.

Preparação e anotação dos dados

Essa etapa é crítica, pois a qualidade do modelo depende diretamente da qualidade dos dados.

Preparar dados multimodais significa alinhar imagens com textos, áudios com transcrições, vídeos com descrições, e assim por diante. Além disso, a anotação deve ser precisa para treinar o modelo com contexto correto.

Treinamento e ajuste fino

Com os dados prontos, é hora de treinar o modelo multimodal. Essa fase pode incluir o uso de modelos fundacionais, como Gemini ou GPT-4o, que serão adaptados ao contexto do projeto via técnicas de fine-tuning.

O objetivo é melhorar a performance em tarefas específicas sem precisar treinar do zero.

Implantação com monitoramento

Por fim, após o modelo estar validado, ele deve ser colocado em produção com um sistema robusto de monitoramento.

Ferramentas como Vertex AI Pipelines ajudam a manter a rastreabilidade, medir a performance e identificar erros ou desvios.

O monitoramento contínuo garante que o modelo continue útil e ético ao longo do tempo.

Para equipes que buscam prototipar sem código, veja nosso conteúdo sobre como criar um SaaS com IA e NoCode.

Aprendizado Multimodal e Embeddings

A ética por trás da multimodal AI envolve conceitos como aprendizado multimodal auto-supervisionado, onde modelos aprendem a partir de grandes volumes de dados não rotulados, alinhando suas representações internamente.

Isso resulta em embeddings multimodais, que são vetores numéricos que representam conteúdos de diferentes fontes em um espaço compartilhado.

Esses embeddings são cruciais para tarefas como indexação cross-modal, onde uma busca por texto pode retornar imagens relevantes, ou vice-versa.

Isso está transformando setores como e-commerce, educação, medicina e entretenimento.

Futuro e Tendências da Multimodal AI

O futuro da multimodal AI aponta para a emergência da AGI (Artificial General Intelligence), uma IA capaz de operar com conhecimento geral em múltiplos contextos.

O uso de sensores em dispositivos inteligentes, como LiDARs em veículos autônomos, somado a modelos fundacionais multimodais, está aproximando essa realidade.

Além disso, a tendência é que essas tecnologias se tornem mais acessíveis e integradas ao cotidiano, como no suporte ao cliente, saúde preventiva e criação de conteúdo automatizado.

Empreendedores, desenvolvedores e profissionais que dominarem essas ferramentas estarão um passo à frente na nova era da IA.

Se você quer aprender como aplicar essas tecnologias no seu projeto ou negócio, explore nossa Formação em IA e NoCode para criação de SaaS.

Saiba como aproveitar a Multimodal AI agora mesmo

A multimodal AI não é apenas uma tendência teórica: é uma revolução em andamento que já está moldando o futuro da inteligência artificial aplicada.

Com a capacidade de integrar texto, imagem, áudio e outros dados em tempo real, essa tecnologia está redefinindo o que é possível em termos de automação, interação homem-máquina e análise de dados.

Investir tempo em entender os fundamentos, ferramentas e aplicações da multimodal AI é uma estratégia essencial para quem deseja se manter relevante em um mercado cada vez mais orientado por dados e experiências digitais ricas.

Para aprofundar ainda mais, veja o artigo sobre Engenharia de Contexto: Fundamentos, Prática e o Futuro da IA Cognitiva e prepare-se para o que vem por aí.

16 de September de 2025
7 min

Matheus Castelo

Automacao de relatórios com IA: como transformar dados em decisões com inteligência artificial

Em um cenário onde o volume de informações cresce exponencialmente, confiar apenas em análises manuais se tornou inviável.

A inteligência artificial permite não apenas acelerar a geração de relatórios, mas também aprimorar sua qualidade, oferecendo insights que seriam invisíveis ao olho humano.

Neste artigo, você aprenderá tudo sobre como automatizar relatórios usando IA: desde os conceitos fundamentais até ferramentas práticas, casos reais e tendências.

Se você busca eficiência, precisão e escalabilidade nos seus processos de análise de dados, continue a leitura.

O que é automação de relatórios com IA?

THE automação de relatórios com inteligência artificial é o processo de geração, atualização e distribuição de relatórios por meio de algoritmos inteligentes, eliminando etapas manuais e repetitivas.

Ao utilizar IA, esses relatórios são gerados com base em padrões, previsões e correlações que muitas vezes passam despercebidas por humanos.

Diferente de scripts tradicionais ou planilhas automatizadas, a IA consegue interpretar contextos, identificar anomalias e até propor ações baseadas nos dados.

A automação com IA vai além do simples preenchimento de campos: ela entende o que os dados significam e entrega narrativas acionáveis.

Por que adotar a automação de relatórios com IA?

A adoção de ferramentas baseadas em inteligência artificial para gerar relatórios não é apenas uma tendência, mas uma vantagem competitiva real.

Organizações que investem nesse tipo de tecnologia ganham em velocidade, redução de erros e capacidade analítica.

Além disso, a automação com IA libera tempo da equipe para atividades mais estratégicas, substitui processos obsoletos e torna a comunicação de dados mais eficiente e visual.

É possível criar dashboards dinâmicos, relatórios em linguagem natural e alertas em tempo real com base em eventos críticos.

10 ferramentas que utilizam IA para automação de relatórios

Selecionamos 10 ferramentas poderosas que integram inteligência artificial à geração de relatórios e gestão de dados. Elas atendem desde freelancers até grandes corporações:

1. Medallia

A antiga MonkeyLearn agora redireciona para a Medallia Experience Cloud, que reúne recursos de análise de texto com IA dentro de uma plataforma completa de gestão de experiência.

O preço é calculado pelo modelo Experience Data Record (EDR): você paga pelo volume de registros de interação capturados e tem usuários ilimitados e todos os módulos (analytics, alertas, workflows) inclusos, evitando tarifas por assento.

Relatórios de mercado apontam que pacotes iniciais partem de ~US$20.000/ano em programas de menor escala, enquanto implantações enterprise podem incluir taxa única de setup e camadas superiores de EDR.

O modelo oferece previsibilidade, mas projetos com grandes volumes precisam negociar tiers personalizados para evitar sobrecusto. Explore o modelo EDR e calcule o melhor ajuste para sua empresa..

2. Zoho Analytics

Ferramenta de BI com assistente de IA que responde perguntas em linguagem natural e gera relatórios visuais e automáticos com base em dados integrados.

O plano Basic parte de R$ 185/mês (2 usuários, 500.000 linhas, uma sincronização diária e até 2 conectores de apps), e há ainda um plano gratuito (2 usuários, 10.000 linhas), além de um trial de 15 dias com todos os recursos Premium.

Limitações incluem refresh de dados restrito, filas de processamento para volumes acima de 1 milhão de linhas e cobrança adicional a partir de R$ 50/mês por usuário extra ou por pacotes de linhas adicionais.

3. Power BI + Copilot

A integração do Power BI com o Copilot da Microsoft incorpora IA generativa nos dashboards, gerando resumos em linguagem natural, explicações automáticas e previsões acionáveis.

Para habilitar o Copilot você precisará, no mínimo, de um licenciamento Power BI Premium Per User (US$ 24/mês) ou de uma capacidade Fabric F64, cujo investimento parte de US$ 4 995/mês. Alternativamente, a Microsoft oferece cobrança pay‑as‑you‑go a US$ 0,22 por CU‑hora or instância reservada a US$ 0,14 por CU‑hora (equivalente a ~US$ 0,46 ou US$ 0,27 por interação, respectivamente).

Limitações incluem indisponibilidade em SKUs de teste, necessidade de Premium para volumes de dados muito grandes e restrição de customizações avançadas

4. Google Looker Studio (antigo Data Studio)

Com integrações via IA e conectores como BigQuery ML, o Looker Studio oferece visualizações e insights em grandes volumes de dados, e a versão básica permanece gratuita.

Already the Looker Studio Pro parte de US$9 por usuário / projeto ao mês (cobrança anual), adicionando SLA, workspaces de equipe e governança avançada.

Custos extras vêm de conectores pagos e das consultas BigQuery, tarifadas à parte. Entre as limitações estão a performance em queries muito complexas, quotas diárias e a ausência de suporte premium na edição free. Para avaliar se vale a pena, compare os planos agora.

5. Tableau com Einstein AI

A Salesforce integrou o Einstein Analytics ao Tableau, adicionando previsão de tendências, explicações automatizadas e geração de insights em linguagem natural diretamente nos dashboards.

Para começar, é necessário pelo menos um licenciamento Creator no Tableau Cloud (US$ 75/usuário/mês) e o add‑on Einstein Predictions (US$ 75/usuário/mês), que inclui o Einstein Discovery.

THE edição Enterprise ou o pacote Tableau + agrega governança avançada e créditos de IA sob demanda. Limitações incluem curva de aprendizado íngreme, necessidade de configurar permissões tanto no Tableau quanto no Salesforce Org e custos que escalam rapidamente em grandes equipes ou com alto volume de previsões (créditos extras de IA são cobrados à parte).

6. Dashbot

Voltado para bots e voz, ele gera relatórios automatizados sobre comportamento de usuários, com insights acionáveis por IA.

O plano Build começa em US$ 49/mês e libera até 1 milhão de mensagens mensais; o plano Free suporta 3 bots com volume reduzido, enquanto organizações que ultrapassam esses limites podem negociar o Enterprise.

Entre as limitações estão retenção de dados menor no plano gratuito, falta de exportações avançadas e gargalos ao analisar conversas que excedem o teto do Build.

7. Narrative BI

Plataforma que transforma dados brutos em histórias em linguagem natural, gerando narrativas de KPIs em tempo real para equipes de marketing e growth.

O plano Pro inicia em US$ 30 por fonte de dados/mês (cobrança anual) e oferece assentos ilimitados, 1 workspace, 10 GB de dados e sincronização a cada 6 h, além de 30 requisições diárias ao AI Analyst.

O Growth sobe para US$ 40 por fonte/mês, libera 50 workspaces, 20 GB e 100 requisições diárias, enquanto o Enterprise fornece limites personalizados sob consulta. Há ainda teste gratuito de 7 dias.

Limitações incluem quotas de dados e de requisições de IA que podem exigir upgrade em cenários de alto volume. Inicie seu trial gratuito e avalie qual plano atende melhor às suas necessidades.

8. Polymer Search

Permite subir planilhas e gerar dashboards interativos com IA sem exigir conhecimento técnico.

O plano Basic custa US$ 50/mês (ou US$ 25/mês com pagamento anual) e inclui 1 editor, conectores ilimitados e sincronização manual; os planos Pro (US$ 50/mês anual / US$ 100 mensal) and Teams (US$ 125 anual / US$ 250 mensal) adicionam sincronizações mais frequentes, respostas PolyAI, métricas personalizadas e mais editores.

Há ainda teste gratuito de 14 dias. Limitações: quotas de IA‑chat (0 no Basic, 15 no Pro), apenas 1 conta por conector no Basic e redução de performance em bases muito grandes.

9. Domo

Plataforma corporativa de BI com IA embutida para análise preditiva e automação de fluxos completos de relatórios.

Disponibiliza 30 dias de acesso gratuito; após o trial, adota um modelo baseado em créditos em que o Starter gira em torno de US$ 83 por usuário/mês (≈ US$ 1 000/ano) segundo estimativas independentes.

O custo final, porém, depende do volume de dados movimentado—relatórios de mercado apontam média de ~US$134 000/ano em empresas de médio porte, enquanto pequenos times dificilmente pagam menos de US$ 10.000/ano.

Limitações: curva de aprendizado acentuada, consumo rápido de créditos em pipelines intensivos e custos extras para suporte premium ou armazenamento adicional.

10. Beautiful.ai

Focada em apresentações, gera slides automáticos baseados em dados e facilita o storytelling visual.

O plano Pro começa em US$ 12/mês (cobrado anualmente) or US$ 45 se pago mês a mês, incluindo apresentações ilimitadas, exportação para PowerPoint e analytics de visualização.

Para colaboração avançada, o Team custa US$ 40 por usuário/mês (anual) e oferece biblioteca de slides centralizada, temas de marca e controles de permissão.

A plataforma disponibiliza teste gratuito de 14 dias and plano educacional sem custo para estudantes.

Limitações: personalização de gráficos muito complexos, performance menor em bases de dados volumosas e necessidade do plano Team para branding completo.

Como criar sua própria automação com IA usando N8N

Embora existam ferramentas prontas, é totalmente possível criar uma automação de relatórios com IA personalizada utilizando o N8N — uma ferramenta de automação open-source altamente flexível.

Exemplo prático:

Imagine que você deseja gerar um relatório semanal com as menções da sua marca no Twitter, realizar uma análise de sentimento e enviar um resumo por e-mail.

Com N8N, o fluxo seria:

Conectar à API do Twitter para buscar tweets com uma palavra-chave específica;
Usar um modelo de IA (via OpenAI ou Hugging Face) para classificar os sentimentos dos tweets;
Resumir os dados com IA e gerar um PDF;
Enviar o relatório por e-mail automaticamente toda segunda-feira.

Esse fluxo pode ser expandido para dezenas de aplicações — e tudo sem escrever código.

Para dominar essas possibilidades, explore o Curso N8N da No Code Start Up, onde você aprende na prática a criar automações com IA para relatórios e muito mais.

Casos de uso reais da automação de relatórios com IA

Empresas de todos os tamanhos já estão utilizando a automação com inteligência artificial para transformar sua relação com dados. Veja alguns exemplos reais:

E-commerce: Automatizam relatórios de vendas diários com previsões de estoque e sugestões de produtos para campanhas.

Marketing digital: Agências usam IA para gerar relatórios mensais de performance com insights de melhoria automática.

RH e People Analytics: Relatórios com análise preditiva de rotatividade e engajamento de colaboradores com base em dados comportamentais.

Financeiro: Automatização de relatórios de risco e fluxo de caixa com projeções ajustadas por algoritmos de machine learning.

O futuro da automação de relatórios com IA

Com o avanço da IA generativa e dos agentes autônomos, estamos caminhando para uma nova era de relatórios inteligentes.

Em vez de apenas mostrar o que aconteceu, os relatórios do futuro responderão perguntas estratégicas e proporem ações automaticamente.

Tools like Dify and Agents with OpenAI estão na vanguarda dessa evolução, permitindo criar agentes que interpretam e relatam dados com autonomia.

Transforme seus relatórios com IA hoje mesmo

THE automação de relatórios com IA já é uma realidade acessível, escalável e extremamente poderosa.

Ao combinar ferramentas especializadas com plataformas como o N8N, é possível criar fluxos automatizados, ganhar tempo e tomar decisões mais inteligentes.

Se você quer dominar esse novo cenário, considere dar o próximo passo com as Formações da No Code Start Up e começar a criar suas próprias soluções com inteligência artificial.

12 de September de 2025
8 min