19 de agosto de 2026
O agente sobe de nível, mas a decisão nunca muda de dono
A Grab mediu quanto do trabalho de analytics era mecânico, colocou agentes nessas etapas e definiu quatro pontos que nunca delegam: métrica, premissa, causalidade, decisão.
A Grab, superapp do sudeste asiático, mediu quanto do trabalho de um analista de dados era, de fato, análise.
Em fevereiro, 44% dos chamados fechados pela equipe de analytics eram tarefas mecânicas: preparar dado, disparar alerta, escrever relatório. Depois de colocar agentes de IA nessas etapas, a empresa mediu de novo em junho. O número caiu para 30%.
A Grab batizou os próprios degraus de autonomia, inspirada no conceito de cinco níveis que Dan Shapiro criou para código, sem herdar a numeração nem os nomes dele. No nível 2, o agente só sugere um gráfico ou uma primeira versão de consulta; no nível 5, quase todo autônomo. Em cada degrau, quatro pontos continuam sendo do analista: definição de métrica, premissa de negócio, interpretação causal, decisão final. A autonomia sobe degrau por degrau, e esses quatro pontos ficam onde estão. No nível 4, o agente já conduz o fluxo inteiro sozinho, da descoberta do dado até a publicação, e o humano volta a entrar quando o modelo aciona um gate, uma anomalia ou um dado sensível. São os pontos que não delegamos, em produto ou em analytics.
O tempo de ciclo caiu 33%. Em um canal de Slack aberto para autoatendimento, a fatia de perguntas respondidas sem fila de analista subiu de 50% para 81% em consultas SQL e de 63% para 90% em pedidos de dado bruto. A equipe de analytics reinvestiu essa capacidade em análise mais profunda.
A análise aprofundada acontece no gate do nível 4: o agente sinaliza, o humano decide. Em cada degrau da escada, a decisão final continua sendo nossa.
Fontes: Grab Engineering Blog · InfoQ