Boa noite para vocês. Estamos aqui hoje para mostrar uma coisa que o pessoal pede muito. Todo mundo quer saber como usamos a inteligência artificial para analisar dados, fazer relatórios, extrair insights.
A verdade é que agora, com o lançamento do ChatGPT-4.0 esta semana, essa aula já estava preparada desde o início do mês. Já dava para brincar com o ChatGPT-4, mas parece que com o 4o a coisa muda de estado.
O 4o já está disponível para quem assina o GPT-4 e muito em breve deve estar disponível para quem usa a versão gratuita do GPT. Não sei qual é o status de vocês, mas quero saber. Mandem nos comentários qual versão do GPT vocês usam: se é o 3.5, que é a versão gratuita, ou o 4, que é a paga. Vou aguardar a interação.
Essa é uma parte importante. A Adriana usa o 4. A câmera dos avós são grátis. Aqui é o 3.5. A Angélica usa o 3.5 também. O que acontece? Agora, quem usa grátis ou quem usa pago vai ter acesso ao mesmo nível de tecnologia, com a diferença que quem usa a versão paga tem um limite maior de mensagens para trocar por dia.
Quem usa mais vai precisar pagar, de qualquer forma. Isso é importante porque, até agora, tínhamos pessoas em contato com o discurso de que IA é uma tecnologia com um grande potencial para transformar nossa produtividade e rotina, mas quando vão usar o ChatGPT 3.5, não conseguem achar toda essa diferença que veem na internet, em vídeos que falam das maravilhas do ChatGPT.
Sentar no ChatGPT 3.5 pode ser frustrante dependendo do que você precisa gerar, mesmo com técnicas de prompt. Essas técnicas ajudam, mas não fazem milagres.
Agora, estamos em um momento em que todos que têm acesso à internet e interesse em IA vão usar uma ferramenta muito mais poderosa. Isso também vai influenciar o processo de análise com inteligência artificial.
O lance, gente, é que os Large Language Models — que são chatbots como ChatGPT, o Gemini do Google, o Claude — ainda são limitados para análise de dados. Eles alucinam e não lidam bem com grandes volumes de dados. Isso é importante para gerenciar expectativas.
Esses modelos têm uma arquitetura que torna difícil evitar essas alucinações, que são inventar fatos ou tentar gastar o mínimo possível de energia de processamento para responder. Isso significa que às vezes enrolam e não entregam a resposta precisa, dando respostas que parecem reais, mas não são.
A primeira coisa que temos que fazer quando falamos de analisar, extrair insights, trabalhar com relatório com IA é gerenciar expectativas. O ChatGPT 4o é mais hábil para trabalhar com um limite maior de tokens, caracteres, mas existe um limite de tamanho de dados que consegue digerir e processar bem, seja numa planilha, num documento ou relatório.
Então, gerenciemos as expectativas. Dependendo do trabalho, precisamos ser pacientes e dividir os dados. Se o documento tem dez páginas, devemos trabalhar uma, três ou quatro páginas por vez. Vocês vão testando.
Mas esses modelos ainda são limitados para análise de dados, isso deve mudar rápido. Além disso, existem ferramentas específicas para análise de dados e geração de infográficos, mas têm custo à parte e funcionam melhor com grandes volumes.
Nesta aula, não vamos mostrar como pagar 60 dólares por mês para usar uma ferramenta que gera gráficos bonitos. Vou mandar para vocês essas ferramentas, mas o que acho mais valioso é aprender a fazer análise de dados, gerar insights e ajudar na construção de relatórios usando a ferramenta ao nosso alcance, que é o ChatGPT. É nisso que vamos focar.
O fato de serem limitados não significa que não podemos fazer algo legal. Trabalhei com planilhas de 15 colunas e 100 linhas com resultados bons. No ChatGPT-4, ele deve lidar melhor com maiores volumes.
Se for um volume gigante ou sua área for BI, terá um programador para plugar a API do ChatGPT na planilha e processar os dados. Pela ferramenta, que é a que usamos aqui, temos que reconhecer essas limitações, mas isso não impede de fazer um trabalho divertido, como vamos ver.
Primeiro, pense em qual tipo de análise você quer fazer. Existem várias dimensões. Eu procurei um relatório para analisar, achei um da Universidade de Stanford, do Human Centered Artificial Intelligence.
O relatório tem vários capítulos: IA em Pesquisa e Desenvolvimento, Performance Técnica, IA Responsável, Economia, Ciência e Medicina, Educação, Políticas Públicas e Governança.
Se eu jogar o relatório inteiro no ChatGPT, provavelmente não vai ser legal, então baixei só um capítulo, que dá para baixar separado, sobre Opinião Pública, uma pesquisa.
Nas minhas aulas ao vivo, faço testes do conteúdo e também gosto de pegar experiências de vocês para fazer diferente colhendo resultados interessantes. A IA é emergente, avançada, mas às vezes dá erros.
Esse relatório vamos descobrir juntos se vai funcionar na leitura. É um processo de entender limitações e como contornar quando possível.
O capítulo é sobre Opiniões Globais em Produtos e Serviços de IA, 2022-2023. Em 2023, as pessoas têm entendimento melhor e estão otimistas. Por exemplo, no Brasil ainda existe otimismo.
Esse é um exemplo de relatório que podemos analisar no ChatGPT. Também podemos analisar dados brutos numa planilha. Vou mostrar como fazer os dois.
Vou baixar o relatório e subir no ChatGPT 4o, o modelo mais recente. Subi, e agora, o que faço? A pergunta inicial é que tipo de análise quer fazer.
Você pode ter perguntas claras que quer fazer ao relatório ou só uma noção geral para extrair informações importantes para projetos, apresentações ou para consultar e extrair insights para apresentar.
O primeiro passo é entender se o material tem alguma questão de segurança, privacidade e dados. Esse relatório é público, então não há problema de subir no ChatGPT.
Na planilha que vamos analisar depois, existe essa etapa de checar dados por conta de LGPD, dados pessoais etc.
Sempre se pergunte se está subindo dados que não pode. Mesmo fora do Brasil, existem leis de proteção de dados, principalmente na Europa, menos nos EUA.
Subi o material, e vamos às perguntas certas porque temos que ser claros para extrair o máximo.
O prompt que recomendo para começar é: “Este relatório possui dados quantitativos de uma pesquisa de opinião pública 2022-2023, investigando o que as pessoas comuns pensam e sentem sobre IA. Analise o relatório e, com base no que identificar, sugira 20 perguntas que eu possa fazer para extrair insights com o objetivo de produzir uma newsletter para meus colegas de trabalho."
Dar o objetivo ajuda a ferramenta a gerar perguntas mais pertinentes, como convencer alguém de que IA é legal ou destacar dúvidas para conteúdos específicos.
Às vezes ele já entrega a newsletter pronta, que pode consumir tokens, mas é um trade-off.
Testar diferentes métodos e ir ajustando ao vivo ajuda a mostrar como criar comunicação e diálogo com a ferramenta.
O GPT-4 costuma analisar melhor o relatório, diferente de versões anteriores que não “liam” de fato e sugeriam perguntas genéricas sem base no conteúdo.
Quando ele analisa aparece um indicativo, tipo “analisando”. Caso não faça, é preciso insistir.
Isso é comum, até na aula o modelo pode recusar análise.
Agora, sim, ele analisou e está sugerindo perguntas melhores, baseadas no conteúdo real do documento.
Isso é muito legal porque você não precisa saber por onde começar, a ferramenta já entende e sugere pontos de análise.
Nas minhas equipes eu dou acesso a profissionais de conteúdo que não são de dados para fazer análise e aferir a performance, isso é um letramento em dados muito importante.
Muita gente lê gráficos, mas não sabe interpretar nem extrair insights.
Ferramentas assim ajudam a pensar que perguntas fazer.
Por exemplo, pedi para ele sugerir perguntas sobre as principais mudanças nas percepções entre 2022 e 2023 e 15 insights com dados numéricos.
Ele entregou insights como: Em 2023, 66% acreditam que a IA vai impactar dramaticamente nos próximos 35 anos, aumento de 100 pontos percentuais em relação a 2022.
A conscientização sobre IA cresceu, o nervosismo também, a confiança nas empresas de IA está em metade dos respondentes.
Com isso já temos dados e uma história para contar.
Pedi um resumo executivo com storytelling, começo, meio e fim, em linguagem informal mas profissional:
“Nos últimos dois anos, houve transformação impressionante da percepção pública sobre IA. Em 2022, as pessoas ainda tentavam entender a IA, havia nervosismo. No fim de 2022, marco importante. Em 2023, conscientização e nervosismo aumentaram, com visão clara dividida por gerações e classes sociais, jovens e mais educados mostrando otimismo. Narrativa global revela sentimentos mistos, países ocidentais mantêm ceticismo, Indonésia e México são otimistas. A discussão nas redes sociais expõe mais divisões.”
Isso permite transformar um relatório numa apresentação ou outro tipo de conteúdo.
Depois, mostramos análise de planilhas.
Vou abrir uma planilha que é um compilado de dados de pesquisa que fiz este ano com seguidores do meu perfil sobre IA no Instagram, o Anacronia.
Tem fatores qualitativos: gênero, área de trabalho, ferramentas que usa, frequência, sentimentos, etc.
Algumas perguntas não fazem sentido, que vou pedir para ignorar.
Essa pesquisa foi feita antes de eu entrar no CR_IA para entender dores, necessidades e possíveis novos produtos.
Vamos à segurança: essa planilha tinha nomes e telefones que excluí antes de subir ao ChatGPT.
Dados como CPF, telefone, e-mail são únicos e sensíveis, identificam pessoas. Nome também, mas não sendo dado primário, não serve como dado único.
Recomendo sempre tirar essas colunas sensíveis.
Quanto a LGPD, precisa consultar jurídico da sua empresa, mas sem dados primários, o upload é seguro.
Subi a planilha e farei uma análise aberta.
Pedi para o GPT-4 abrir a planilha, analisar e sugerir 20 perguntas para extrair insights visando novos produtos, serviços e conteúdos para o público.
Ele respondeu rápido, fazendo análise demográfica simples, distribuição por gênero e ocupação, agrupamentos por áreas.
Pedi para gerar gráfico, e ele fez, não lindo, mas funcional, mais rápido do que eu faria no Excel, pois não sou boa.
Sempre fui tradutora entre equipes de conteúdo e BI, hoje com IA preciso menos de pessoas técnicas.
Pedi para gerar infográfico visual com distribuições por áreas técnicas, considerando a organização que fez, e ele entregou.
Isso é muito legal e dá para pedir outras visões, formatos diferentes.
Depois disso, pedi para analisar uso de ferramentas por área para ver as três IA mais usadas por cada área técnica.
Ele mostrou que ChatGPT-3.5 é amplamente usado.
Pedi para eliminar o ChatGPT da lista para conhecer outras ferramentas usadas e ele ajustou a resposta.
Também solicitei que extraísse os Pain Points e Passion Points (dores e paixões) de cada categoria técnica para planejar conteúdos, marketing e comunicações.
Ele identificou que profissionais de marketing e comunicação estão mais avançados, entendem mais o uso da IA, têm dificuldades em formular prompts, querem melhorar marketing de conteúdo; equipes de administração têm mais dúvidas.
A análise gerou insights importantes para criar conteúdo, aulas práticas, workshops e webinários, por exemplo, sobre integração de Midjourney em projetos criativos, automação e otimização de tarefas, estratégia de conteúdo educacional.
Pedi para contar a história da planilha em três parágrafos, focando nos cinco insights mais relevantes para a criação de produtos e conteúdos. Ele destacou a maior presença de mulheres no meu público (diferente do padrão da indústria), o uso das ferramentas excluso o ChatGPT, menções a Dolly, Stable Diffusion, Runway, e dificuldades comuns para produzir conteúdo com IA.
Esse tipo de análise ajuda a montar um plano de comunicação baseado em dados.
Também pediu ideias práticas e aplicadas para conteúdos que atendam às necessidades do público.
Pedi ideias de webinars, por exemplo: “Desvendando o futuro da IA”, “Superando a superficialidade: respostas profundas da inteligência artificial”, “IA para iniciantes: como transformar rotina com ferramentas inteligentes”.
Gostei muito desses nomes, que vou levar para a próxima edição do CR_IA.
O GPT-4.0 está muito bom para análises e produção de relatórios, e mesmo incluindo gráficos, apesar de não perfeito.
Essa aula passou rápido, a gente tirou relatório e gráficos, e o processo pode ir muito além, dependendo da necessidade.
Agora, quero saber se vocês têm dúvidas, comentários ou reações.
Ou então que parte vocês acharam mais interessante, surpreendente, legal.
A Valia comentou que checar o que eles inventam é o maior desafio.
A Amanda disse que já testou com pesquisa, pedindo perguntas e ajudando na análise, o que é uma ajuda incrível.
O GPT lê planilhas melhor que versões anteriores.
Um comentário da Rosa: ela gostou muito da IA da Adobe e do Crobat, que lê PDFs para resumir, mas só em inglês, enquanto o GPT faz multi-idiomas.
O GPT-4 tem vantagem multimodal e processamento potente, consegue ir de dados em planilhas para planejamento de conteúdo e visualizações.
Isso é muito legal.
A limitação da Adobe em inglês é um ponto, enquanto o GPT funciona bem em português.
No relatório que fizemos, usei perguntas em português e funcionou sem engasgos, pois ele reconhece o idioma automaticamente.
Quero agradecer pelo tempo de vocês. Essa aula passa rápido.
Posso antecipar que estou preparando uma aula maior no CR_IA para aprofundar análise de dados com IA, uma versão estendida.
Vocês que estão aqui hoje já têm a chave para fazer análise.
No curso, vamos com calma, explorando mais perguntas, repertórios personalizados e ferramentas exclusivas.
Mas nesta aula vocês viram 90% do trabalho que faço de análise, geração de relatórios e processamento usando IA.
Contem suas experiências e dúvidas no Discord do CR_IA.
Para mim, análise de dados, planejamento com base em dados e criação de apresentações são a tríade da produtividade no ChatGPT.
Muita gente foca em produção de conteúdo, que é especialidade do Paulo e do Felipe, com capacidade audiovisual e custo baixo.
Mas o que mais incomoda nas rotinas, mesmo para jobs criativos e comunicação, são as tarefas burocráticas: analisar planilhas, classificar dados, coisa administrativa.
Essas três dimensões que mencionei a IA já adianta muito e transforma minha rotina.
Consigo fazer muito mais e melhor em menos tempo.
É um trabalho que me orgulho, que me destravou do bloqueio criativo, da procrastinação ansiosa por perfeccionismo — que me acompanhou por toda a vida profissional.
Hoje tenho outro tipo de ansiedade, mas não essa travada.
Análise de dados é um recurso poderoso que nos ajuda quando não sabemos mais o que olhar, o que extrair.
Assim, não ficamos tão dependentes de conhecimentos técnicos ou programação para processar dados, pois a ferramenta faz muito só com linguagem.
É isso. Obrigada por estarem aqui. Excelente final de semana. Se tiverem dúvidas, estamos no CR_IA à disposição. Beijos. Tchau. Tchau.
