A Lagos Data Intelligence marcou presença no Big Data & AI Brazil Experience 2025, um dos maiores eventos da América Latina sobre inteligência artificial, análise de dados e inovação. Durante o evento, a equipe participou de painéis e palestras que abordaram a transformação da análise de dados com IA conversacional, o papel da modelagem estatística em cenários complexos e os novos caminhos da liderança em dados. A participação reafirma o compromisso da Lagos com a interseção entre tecnologia, ciência de dados e tomada de decisão estratégica.
IA conversacional transforma análise de dados em mídia e marketing
Acompanhamos o debate sobre IA conversacional em dados de mídia e marketing, com foco nos desafios de atribuição, tagueamento e integração interdisciplinar. A discussão trouxe pontos técnicos relevantes sobre a necessidade de dados consistentes para garantir a eficácia de modelos estatísticos aplicados a campanhas de mídia e marketing.
Uma das painelistas, destacou a complexidade da atribuição, inclusive em ambientes de aplicativo, e os impactos negativos causados por falhas em UTM e jobs automatizados. Ela também ressaltou o uso de Looker com Turbo AI e GA4 como ferramentas que viabilizam análises conversacionais, facilitando a identificação de quedas de conversão e otimizando a resolução de problemas relacionados a tagueamento.
Outra painelista apresentou a aceleração das análises qualitativas e quantitativas nos últimos dois anos com IA, citando ferramentas como Gemini, Ognote e Notebook, que têm ampliado a capacidade de síntese e produção de entregas como infográficos e relatórios multimodais.
Já outra participante chamou a atenção para a mudança no papel do analista de dados, que agora precisa articular conhecimentos de produto, UX e negócios para gerar valor em um ambiente onde os insights estão cada vez mais automatizados. O uso extensivo de ferramentas como Canva AI e Notebook evidencia essa transição.
Modelagem estatística como ferramenta crítica diante da IA
A palestra sobre Modelagem Estatística vs. IA e Aplicações Práticas, que contrapôs as capacidades de predição da IA com os recursos de inferência, interpretabilidade e quantificação de incertezas fornecidos por modelos estatísticos. Três casos práticos exemplificaram essas aplicações:
Melhoramento genético em plantas e animais com modelagem de correlação genética e variáveis aleatórias genotípicas;
Teoria de Resposta ao Item no ENEM, com variáveis latentes e estimativas de habilidade (teta);
Ensaio clínico sobre depressão, combinando dados funcionais (curvas de EEG) e dados escalares (sexo, cronicidade).
A palestrante ressaltou que dados censurados, amostras pequenas e estruturas de correlação complexas demandam modelagem estatística, pois muitas dessas situações não são bem resolvidas apenas por algoritmos de IA. Além disso, reforçou a importância da reprodutibilidade e da atuação humana para interpretar e validar resultados.
Liderança em dados e o impacto da IA generativa
O painel sobre Liderança em Dados e IA Generativa contou com a participação de líderes de empresas como Grupo Boticário, iFood e Hotmart. A conversa abordou as mudanças no papel do líder de dados em um cenário impactado por IA generativa, como dashboards interativos e automação de QA de produto.
Uma das palestrantes defendeu a necessidade de tratar dados como produto, com foco em resolver dores reais de negócio. Outra argumentou que a liderança deve gerenciar a ansiedade da equipe diante da IA, promovendo aprendizado prático e contínuo. E outra painelista completou destacando que a liderança se mede pelo sucesso do time, não por entregas individuais.
A IA foi apresentada como aliada para aumentar a eficiência, criar novos produtos de dados e apoiar o desenvolvimento da equipe. O uso de ferramentas como ChatGPT, pipelines automatizados e agentes de apoio já é realidade em empresas líderes.
Produtos de dados: mais do que dashboards
Especialistas de empresas como Itaú e Netflix discutiram o que caracteriza um produto de dados e como ele pode escalar valor para o negócio. Foram apresentadas três categorias:
Data as a Service: dados brutos por API;
Data Products: dashboards e relatórios automatizados;
AI Products: modelos de machine learning como motores de recomendação.
A discussão reforçou que um produto de dados precisa ser útil, utilizável e utilizado e que a governança, qualidade e reuso são elementos essenciais para evitar soluções ineficazes. A medição de sucesso envolve tanto métricas técnicas quanto de negócio, como aumento de receita e redução de custos.
Storytelling com dados e o futuro da profissão
Em outro momento do evento, duas painelistas abordaram o storytelling com dados. Elas destacaram que dados isolados não geram valor sem contexto e que o verdadeiro diferencial está na capacidade de criar narrativas coerentes para orientar decisões.
Mais de 80% das empresas já usam IA ou dados, mas poucas conseguem extrair valor real. A análise de dados deve estar presente em todos os níveis da organização, do estratégico ao operacional.
Reflexão sobre IA, ética e futuro
Fechando a participação da Lagos no evento, trouxe uma reflexão crítica sobre IA, ética e o risco da recursividade. Foi discutido como modelos treinados em dados gerados por outras IAs podem entrar em colapso informacional, prejudicando a diversidade de resultados.
O alerta sobre o papel humano na curadoria, imaginação e decisão estratégica foi central. A palestrante propôs que, para evitar um futuro dominado por automatismos, é necessário preservar a autonomia criativa e a responsabilidade ética.
