Home / Nosso Blog
Leve seu marketing digital para o próximo nível com estratégias baseadas em dados e soluções inovadoras. Vamos criar algo incrível juntos!
Acompanhe semanalmente nosso canal no youtube com vídeos de marketing e performance e se inscreva-se
Os últimos anos viram a inteligência artificial evoluir de um assunto técnico para um recurso presente em praticamente todas as áreas do mercado.
Desde o lançamento do Bate-papo GPT em 2022, o uso de modelos generativos ganhou velocidade e escala. Em 2023, houve uma integração em massa da GenAI (Inteligência Artificial Generativa) por empresas como Google, Microsoft, Meta, Amazon e outras. Hoje, em 2025, a IA não é mais uma tendência; ela se tornou um diferencial competitivo real.
Mas antes de falarmos sobre os impactos da IA generativa na engenharia de dados, vale relembrar dois conceitos essenciais.
São modelos treinados para gerar conteúdo novo a partir de comandos simples, os famosos prompts. Isso inclui texto, código, imagem, áudio, resumo técnico ou até mesmo análises de dados.
É o profissional responsável por projetar, construir e manter os pipelines que transportam, organizam e transformam dados.
Esses dados alimentam áreas como BI, ciência de dados e machine learning, sempre com foco em qualidade, segurança e disponibilidade.
A engenharia de dados tem várias frentes, e tudo que contribui para melhorar resultados ou otimizar fluxos é bem-vindo. É exatamente aí que a GenAI começa a ganhar força.
Hoje, ao falarmos de automação, geração de conteúdo técnico, documentação ou suporte ao desenvolvimento, é praticamente impossível não pensar em IA.
Porque tarefas que antes exigiam horas e conhecimento técnico agora podem ser feitas com o apoio de modelos de linguagem. Isso libera tempo para que engenheiros foquem no que mais importa: arquitetura, governança e inovação.
Incitar: “Liste as vendas por categoria nos últimos 30 dias, agrupadas por região.“
A IA entrega um SQL funcional, já estruturado. O engenheiro entra para revisar, validar e integrar.
Envie o schema de uma base em JSON e a IA pode gerar automaticamente uma documentação clara e padronizada.
Além disso, empresas como KPMGem parceria com o Google Nuvemjá aplicam IA generativa em casos como auditorias, análise de performance e até detecção de fraudes.
UM Air France-KLM usa GenAI para acelerar processos de manutenção com base em dados operacionais. E plataformas como Blocos de dados e BigQuery já incorporaram ferramentas com suporte a prompts e assistentes de código.
A resposta é não ou pelo menos não conseguimos enxergar essa possibilidade em um curto prazo de tempo.
A IA pode até automatizar partes do processo, mas ainda não tem contexto, senso crítico e responsabilidade.
Nós, engenheiros, seguimos como copilotos, validando, ajustando e garantindo que os dados estejam corretos e em conformidade com a LGPD.
Enquanto a IA sugere, o engenheiro decide. E isso muda completamente o papel, que agora exige menos tempo com execução manual e mais foco estratégico.
A tendência é clara: a GenAI vai se integrar cada vez mais ao ecossistema de dados.
Ferramentas como BigQuery, Blocos de dados, Fluxo de ar e Floco de neve já têm funcionalidades baseadas em IA generativa.
O papel do engenheiro se expande para atuar como arquiteto de soluções, guardião de dados e orquestrador de inteligência.
Definitivamente, sim.
Essas ferramentas implicam uma redefinição de papéis e modelos de trabalho. Na DP6, já usamos GenAI de forma responsável, não só em engenharia de dados, mas em mídia, analytics e automações. Nossa experiência mostra que integrar inteligência humana e artificial é o caminho mais sólido para inovar com segurança.
Se você quer explorar como a GenAI pode agregar ao seu contexto, seja no modelo, dados ou operação, podemos ajudar. Entre em contato com o time da DP6 para conversar sobre soluções pensadas para o seu desafio.
”Negócio desatualizado ele não está apenas perdendo dinheiro, mas está perdendo a chance de fazer a diferença ao mundo”
Produtor
