A IA Avança. A Relevância dos Analistas Também.

A inteligência artificial já deixou de ser uma promessa para se tornar parte central da operação das empresas. Mas, ao contrário do que muitos imaginavam, a ascensão da IA não está diminuindo a importância dos analistas de dados, pelo contrário.

Um novo estudo da Alteryx, “State of the Data Analyst 2026: The Rise of Business Logic”, mostra que os analistas estão assumindo um papel ainda mais estratégico: garantir que a IA opere com contexto, governança e lógica de negócio.

Para empresas que investem em dados, analytics e automação, o recado é claro: o valor da IA depende diretamente da qualidade dos dados e da capacidade humana de traduzir regras de negócio em decisões confiáveis.

IA já faz parte da rotina dos analistas de dados

Segundo a pesquisa, 96% dos analistas de dados já utilizam ferramentas de IA em suas atividades diárias. Além disso, 86% afirmam ter incorporado automação analítica aos seus workflows.

Isso mostra que a IA deixou a fase de experimentação e passou a ser infraestrutura operacional nas organizações. Mais do que acelerar tarefas, a IA passou a influenciar diretamente as decisões estratégicas das empresas:

• 85% dos analistas afirmam que decisões críticas já são influenciadas por insights gerados por IA
• 83% dizem que seu trabalho impacta decisões estratégicas do negócio
• 48% afirmam que a IA influencia “a maioria” ou “quase todas” as decisões empresariais

Na prática, isso significa que analytics deixou de ser apenas suporte operacional e passou a ocupar uma posição central na estratégia corporativa.

O novo papel do analista: validar, explicar e governar a IA

Apesar dos ganhos de produtividade, a pesquisa revela um desafio importante: a necessidade crescente de supervisão humana.

Os analistas gastam, em média, 3,7 horas por semana validando ou corrigindo respostas geradas por IA, e 16% dedicam mais de 6 horas semanais a essa atividade.

À medida que empresas adotam IA generativa e agentes autônomos, cresce também a necessidade de validar resultados, explicar decisões automatizadas, garantir conformidade, aplicar regras de negócio e reduzir riscos operacionais

É exatamente aqui que surge o conceito de “business logic” citado no estudo: a camada que conecta dados, contexto e decisão.

Sem lógica de negócio bem definida, a IA pode até gerar respostas rápidas, mas não necessariamente corretas ou confiáveis.

O principal gargalo da IA continua sendo dados

Mesmo com o avanço das tecnologias, os problemas clássicos de dados continuam impactando projetos de IA.

O estudo aponta que 47% dos projetos de IA e analytics que falham têm como principal causa problemas relacionados à qualidade, integração e governança de dados e 48% dos analistas ainda gastam entre 6 e 10 horas por semana preparando e limpando dados.

Além disso, as planilhas continuam sendo a principal ferramenta de preparação de dados para 61% dos profissionais

Esses dados reforçam uma realidade importante: antes de pensar em IA avançada, as empresas precisam estruturar corretamente seus dados.

Sem governança, padronização e integração, até os modelos mais sofisticados podem gerar decisões inconsistentes.

Agentic AI: automação com supervisão humana

Outro destaque do relatório é o crescimento da chamada Agentic AI, sistemas capazes de executar tarefas autonomamente. Segundo a pesquisa:

• 59% dos analistas esperam utilizar agentes de IA para gerar insights automaticamente nos próximos 12 meses
• 54% já usam agentes para automação de workflows
• 59% utilizam IA para criação automática de comunicações e resumos

Mesmo assim, a maioria dos profissionais não quer autonomia total. Eles têm preferência pelo modelo “human-in-the-loop”, no qual a IA executa tarefas, mas depende de aprovação humana antes da execução final.

Os principais receios incluem vazamento de dados, vulnerabilidades de segurança, falta de transparência, ausência de governança e dificuldade de explicar decisões automatizadas.

Isso reforça que o futuro da IA corporativa não será baseado apenas em automação, mas em automação governada.

Empresas precisam aproximar IA da área de negócio

Um dos insights mais relevantes do estudo é que 65% dos analistas acreditam que sistemas de IA e agentes funcionam melhor quando gerenciados pelas áreas de negócio e não exclusivamente pelo TI.

A IA está deixa de ser apenas um projeto técnico para se tornar uma capacidade operacional das áreas de negócio.

Na prática, isso exige plataformas que permitam democratização do analytics, automação com governança, integração entre dados e operação, rastreabilidade de decisões e criação de workflows escaláveis

É justamente nesse contexto que soluções como a Alteryx ganham relevância, ao permitir que equipes de negócio automatizem processos analíticos mantendo controle, governança e confiabilidade dos dados.

O futuro do analytics será definido por IA + governança + contexto

O relatório deixa claro que a próxima evolução do analytics não será apenas tecnológica.

O diferencial competitivo estará na capacidade das empresas de combinar IA com dados confiáveis, além de automação e governança.

Os analistas de dados continuam sendo protagonistas do processo, não apenas produzindo insights, mas garantindo que a IA opere com contexto e gere decisões realmente úteis para o negócio.

Como preparar sua empresa para esse cenário

Para acelerar iniciativas de IA com segurança e escalabilidade, algumas prioridades se tornam fundamentais:

• Estruturar processos de governança de dados
• Automatizar preparação e integração de dados
• Reduzir dependência de processos manuais
• Criar workflows analíticos escaláveis
• Garantir supervisão humana nas decisões automatizadas
• Democratizar o acesso a insights confiáveis

Empresas que conseguirem unir IA com a lógica do negócio terão vantagem competitiva significativa nos próximos anos.

Acesse a pesquisa completa aqui