A antiga forma de criar relatórios é quase um clichê, mas só porque continua presente.
É uma cena familiar: um colega de equipe manda uma mensagem para você às 16h57 pedindo um relatório de última hora. Os dados e a lógica de negócios de que você precisa estão espalhados por dez planilhas, em cinco threads do Microsoft Teams e em um e-mail de dois meses atrás, que você não consegue encontrar.
Mas essa era a maneira antiga. E quando você usa IA na mesma situação?
Vamos descobrir.
Como é trabalhar com IA
Sua parte interessada procura você pedindo um relatório baseado em uma enorme planilha de reconciliação tributária.
A planilha é um monstro, cheia de abas, fórmulas e dados que foram copiados e colados de várias fontes de dados empresariais.
“Desculpe pelo pedido de última hora”, ela fala, “mas você pode aplicar a IA nisso?”
Você acessa sua biblioteca de instruções de LLM, seleciona uma instrução robusta e a insere no Claude, junto com a planilha.
Quatro segundos depois, você recebe mais de 1.700 linhas de código Python. Em algum lugar lá dentro, parecem estar todas as transformações de dados, cálculos e visualizações de que você precisa para criar o relatório.
Mas há um problema.
A parte interessada lembra que suas jurisdições fiscais mudam quatro vezes por ano e quer garantir que você possa fazer todas as alterações necessárias.
Claro, você pensa, não deveria ser nenhum problema. Provavelmente consigo encontrar essa linha de código em algum lugar …
Além disso, há três filiais. Outra pessoa cuida desses impostos, então você precisará filtrá-los.
Por fim, a parte interessada se lembra de que o seu CFO vai querer aprovar isso e que o seu auditor chega amanhã. Ambos vão querer ver a lógica por trás do relatório.
De repente, analisar e validar centenas de linhas de código gerado por IA parece muito mais difícil e demorado do que você esperava.
VURA: a peça que faltava
Embora a IA possa trazer níveis incríveis de automação e velocidade, estes só são multiplicadores de forças quando direcionados estrategicamente.
"Posso ter um número infinito de PowerPoints dos sistemas de IA se eu quiser", Ethan Mollick me disse recentemente durante o nosso encontro de executivos. "Pode até ser um bom conteúdo, mas, se não atender ao propósito de que você precisa, os ganhos de produtividade viram uma cilada."
O ponto de Ethan é que mais nem sempre é melhor; levar quatrocentos PowerPoints para uma chamada de vendas não vai ajudar você a fechar o negócio. Da mesma forma, gerar na hora centenas de linhas de código em Python dificilmente ajudará seu CFO a ter confiança no relatório da sua IA gerado por intuição.
Para que um fluxo de trabalho de IA seja confiável, ele precisa ser visível, compreensível, repetível e auditável, ou VCRA em inglês. Você precisa saber o que está acontecendo em cada passo do processo: de onde vieram as entradas, como a lógica de negócios foi aplicada, e se as saídas estavam corretas.
E como fazer isso?
A camada de transformação e lógica de negócios
Vamos tentar com outro fluxo de trabalho com IA. Mesma situação e modelo. Só que, desta vez, vamos adicionar uma camada de transformação visual e lógica de negócios.
Primeiro, entramos no Claude e digitamos uma instrução, mas, em vez de Python, pedimos um fluxo de trabalho do Alteryx.
Abrimos nosso fluxo de trabalho no Alteryx e, em vez de centenas de linhas de código gerado por IA, vemos uma tela visual mostrando todo o processo de reconciliação fiscal.
Ainda é um fluxo de trabalho gerado por IA, mas agora qualquer pessoa na organização pode inspecioná-lo. Ela pode ver quais dados foram usados. Seus analistas e especialistas de domínio podem validar a lógica. E você pode adicionar governança e repetir o processo.
De repente, os fluxos de trabalho gerados por IA ficam muito mais confiáveis e escaláveis, oferecendo a você uma base para a inteligência empresarial.
O futuro dos fluxos de trabalho de IA nas empresas
Ferramentas de IA que não conseguem se adaptar quando o negócio muda têm vida útil curta, e reconstruir do zero drena constantemente tokens, tempo e energia. Iterações infinitas criam chances infinitas de inconsistências e erros.
Com uma camada visual de lógica de negócios, as pessoas que mais conhecem sua empresa — seus analistas de negócios, profissionais de vendas, equipe de finanças e outros — podem aplicar a expertise aos seus fluxos de trabalho de IA e validar as saídas. Eles podem ver o que está acontecendo em cada passo dos seus fluxos de trabalho de IA, para que cada processo seja visível, compreensível, repetível e auditável (VURA).fluxos de trabalho
Velocidade e confiabilidade não são mais mutuamente excludentes. Agora, você pode combinar o poder da IA e seus experts em negócios para criar algo rápido e confiável, a solução inteligente que você precisa para gerar valor de negócios escalável.
Saiba mais: veja como o Alteryx One pode ajudar você a criar fluxos de trabalho de IA em que sua empresa pode confiar. Ou assista a uma demonstração ao vivo do fluxo de trabalho para ver o Alteryx em ação.