Desafios e limites da visualização de dados com IA nas empresas

O universo da visualização de dados para empresas tem visto avanços significativos com o uso de inteligência artificial. Uma startup chinesa chamada Manus lança uma ferramenta que promete transformar CSVs bagunçados em gráficos interativos em poucos minutos. Mas, apesar do entusiasmo, há detalhes importantes sobre transparência e integridade que precisam ser considerados antes de adotar essas soluções na rotina corporativa.

Manus desafia o ChatGPT na visualização de dados para empresas

Recentemente, a Manus lançou uma funcionalidade que permiteupload de arquivos CSV com facilidade. Basta descrever o que deseja em linguagem natural, e o sistema limpa os dados, escolhe o gráfico adequado e gera uma imagem pronta para apresentação. A promessa é que esse processo leva apenas alguns minutos, um tempo menor do que o necessário para montar gráficos manualmente no Excel ou Google Sheets.

A ferramenta destaca-se por lidar com dados desorganizados de forma mais eficiente do que o ChatGPT, que geralmente exige etapas adicionais de limpeza pelo usuário. Para testar seu desempenho, usei datasets com milhões de linhas, incluindo dados de vendas e marketing. Mesmo com corrupção de dados, Manus conseguiu gerar visualizações coerentes, enquanto o ChatGPT apresentava dificuldades similares às de outras plataformas, como Claude ou Grok, que demandam conexões a bancos de dados e longas análises.

Entretanto, há uma questão que preocupa profissionais de visualização de dados para empresas: a transparência do que acontece por trás dos gráficos. Manus não revela as etapas de limpeza e transformação, o que dificulta a auditoria. Essa falta de rastreabilidade pode gerar dúvidas sobre a posição dos dados utilizados nos relatórios, especialmente em ambientes regulados.

Mais ainda, a ausência de conexão direta com bases de dados ao vivo — como Snowflake ou BigQuery — limita seu uso em ambientes que exigem atualização contínua. Plataformas como Google Gemini ou Microsoft Copilot estão avançando nesse aspecto, integrando-se diretamente à infraestrutura de dados corporativa, o que garante maior segurança e rastreabilidade.

Ainda assim, a Manus alcança resultados impressionantes para tarefas pontuais, especialmente em pequenas empresas ou ambientes menos regulados. Uma análise rápida de um conjunto de dados bagunçados mostrou que o sistema consegue gerar um gráfico coerente, mesmo com informações corrompidas, em cerca de quatro minutos. Isso demonstra uma agilidade maior do que as ferramentas tradicionais, como planilhas eletrônicas, que demandam horas de pré-processamento.

Limitações e preocupações para grandes empresas

Para organizações que trabalham com dados governados, a principal dificuldade de usar soluções como Manus está na falta de um trilho de auditoria. Quando um gestor revela uma visualização, não há registro claro das etapas de limpeza, imputação ou transformação — diferentemente de plataformas que exibem código ou logs de processamento. Essa transparência é essencial para auditorias e validações internas.

Ferramentas como ChatGPT, Claude e Grok apresentam seus códigos em Python, o que facilita a revisão técnica. No entanto, o grande problema continua sendo a escalabilidade dessa transparência na rotina empresarial. Empresas modernas precisam de soluções que integrem suas próprias bases de dados com total controle sobre o fluxo de transformação e visualização. Nesse sentido, plataformas embutidas na infraestrutura de dados, como BigQuery ou Microsoft Fabric, estão ganhando vantagem ao manter a segurança, rastreabilidade e atualização em tempo real.

Outro obstáculo importante é a limitação atual de Manus em conectar-se a bancos de dados ao vivo. Segundo a empresa, esses conectores estão “no roadmap”, mas sem previsão de implementação. Essa limitação é um fator decisivo para empresas que precisam de dados sempre atualizados, além de exigir maior controle sobre a origem dos dados utilizados.

No aspecto da exportação, a ferramenta oferece apenas imagens PNG. Para uso corporativo em larga escala, é necessária uma opção de exportação interativa ou personalizável, que facilite integração com apresentações e dashboards mais complexos.

Apesar do avanço tecnológico, a visualização de dados para empresas ainda depende de soluções integradas e transparentes. Até que os agentes de IA possam se conectar diretamente às bases de dados governadas, ferramentas de planilha ainda serão predominantes em apresentações de resultados trimestrais ou relatórios que exigem validação rigorosa.

Via VenturBeat