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Como a IA tem acelerado meu trabalho como analista de dados e BI (sem substituir meu papel)

Nos últimos meses, percebi uma coisa clara: a IA não veio para substituir analistas, mas para turbinar quem sabe o que está fazendo.

Trabalhando com Power BI e Python, a rotina é cheia de desafios — desde aquele DAX que não retorna o esperado até otimizar uma transformação em linguagem M ou pensar num layout mais moderno pro dashboard.

E é aí que a IA tem feito total diferença no meu dia a dia.

Atualmente venho usando IA para:

• Me orientar na criação de fórmulas DAX complexas (e entender o porquê delas funcionarem)

• Otimizar códigos em M e tornar as consultas mais performáticas

• Ter insights sobre design e experiência do usuário nos dashboards

• E até melhorar scripts em Python usados na extração e manipulação de dados

Mas claro, nem tudo é simples.

Vejo muita gente cética — e com razão. A IA ainda erra, às vezes inventa respostas e pode até atrapalhar quem não entende o contexto técnico.

No fim, ela é só tão boa quanto a clareza de quem faz a pergunta.

Pra mim, o segredo está no equilíbrio:

• Usar a IA como ferramenta de apoio, não como muleta.

• Ela acelera quem quer aprender, mas não substitui quem pensa.

E você, tem usado IA no seu trabalho com dados?

Acha que ela ajuda ou complica? Quero ouvir sua visão.

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