Como Utilizar IAs Generativas na Criação de Dashboards

Sou Wesley Viana, tenho 20 anos, curso Ciência da Computação na Universidade Unigrande e participo do DIO Campus Expert, turma 17.

Observei que nos últimos anos, a análise de dados deixou de ser uma habilidade restrita a especialistas em estatística e ciência de dados. A popularização de ferramentas intuitivas, aliada ao avanço das inteligências artificiais generativas, abriu caminho para que estudantes, pesquisadores e profissionais de tecnologia possam transformar informações brutas em visualizações claras e impactantes. Entre essas visualizações, os dashboards se destacam como uma das formas mais eficientes de comunicar insights, acompanhar indicadores e orientar decisões.

Ao mesmo tempo, as IAs generativas — como ChatGPT, Copilot, Claude e outras — evoluíram de simples assistentes textuais para verdadeiros parceiros analíticos. Elas ajudam a estruturar dados, sugerir métricas, gerar código, criar visualizações e até orientar a construção de dashboards completos. Para quem está iniciando ou deseja aprimorar suas habilidades, essas ferramentas representam uma oportunidade única de acelerar o processo de criação e reduzir barreiras técnicas.

Este artigo tem como objetivo mostrar, de forma simples e objetiva, como utilizar IAs generativas para criar dashboards voltados à análise de dados. A ideia é apresentar conceitos, práticas e exemplos que permitam compreender o potencial dessas tecnologias e aplicá-las em seus próprios projetos.

1. O papel das IAs generativas na construção de dashboards

Dashboards são painéis visuais que organizam métricas, gráficos e indicadores de forma clara e interativa. Eles permitem acompanhar tendências, comparar resultados e identificar padrões rapidamente. Tradicionalmente, sua construção exige domínio de ferramentas como Power BI, Tableau, Looker Studio ou bibliotecas de programação como Plotly e Matplotlib.

Com as IAs generativas, esse processo se torna mais acessível. Elas podem:

interpretar conjuntos de dados;
sugerir métricas relevantes;
indicar quais gráficos são mais adequados;
gerar código para visualizações;
estruturar o layout do dashboard;
revisar e otimizar o painel final.

Em outras palavras, a IA funciona como um consultor técnico que orienta cada etapa da criação.

2. Preparação dos dados: o primeiro passo guiado pela IA

Observação antes de tratar dados usando IA e necessário remover os dados sensíveis.

Antes de criar qualquer dashboard, é necessário preparar os dados. Essa etapa envolve:

limpeza (remoção de duplicidades, correção de inconsistências);
padronização (formatos de datas, categorias, unidades);
seleção de variáveis relevantes;
identificação de métricas importantes.

IAs generativas podem auxiliar ao:

analisar uma tabela e apontar problemas;
sugerir transformações necessárias;
explicar o significado de cada variável;
indicar quais colunas são mais adequadas para visualização.

Por exemplo, ao enviar uma amostra de dados, a IA pode responder:

“A coluna ‘valor_venda’ apresenta valores ausentes que precisam ser tratados. A variável ‘categoria_produto’ é ideal para gráficos de barras, enquanto ‘data venda’ pode ser usada para análises temporais.”

Essa orientação acelera a etapa de pré-processamento e reduz erros comuns.

3. Escolha das métricas e indicadores

Um dashboard eficiente não é aquele que contém muitos gráficos, mas sim aquele que apresenta as métricas certas. IAs generativas ajudam a identificar quais indicadores são mais relevantes para o objetivo da análise.

Por exemplo:

Para vendas: faturamento, ticket médio, volume por categoria.
Para educação: taxa de conclusão, engajamento, desempenho por módulo.
Para saúde: incidência, evolução temporal, distribuição geográfica.

A IA pode sugerir métricas com base no contexto do dataset e explicar por que elas são importantes. Isso é especialmente útil para estudantes que ainda estão desenvolvendo raciocínio analítico.

4. Seleção dos tipos de gráficos

A escolha do gráfico adequado é fundamental para transmitir a informação corretamente. IAs generativas podem recomendar visualizações com base no tipo de variável e no objetivo da análise.

Alguns exemplos:

Histograma: distribuição de valores numéricos.
Gráfico de barras: comparação entre categorias.
Linha temporal: evolução ao longo do tempo.
Mapa de calor: correlação entre variáveis.
Pizza: proporções simples (com cautela).
Boxplot: dispersão e outliers.

A IA também pode gerar código pronto em Python ou R para criar esses gráficos, ou orientar como montá-los em ferramentas como Power BI.

5. Estruturação do dashboard

Um dashboard bem construído segue princípios de design e usabilidade. IAs generativas podem ajudar a organizar o painel de forma lógica:

métricas principais no topo;
gráficos complementares abaixo;
filtros laterais;
cores padronizadas;
títulos claros e objetivos.

Além disso, a IA pode sugerir narrativas visuais, como:

“Comece apresentando o faturamento total, seguido da evolução mensal e, por fim, a distribuição por categoria. Isso cria uma história clara para o usuário.”

Essa orientação é valiosa para quem ainda está aprendendo a estruturar dashboards de forma profissional.

6. Geração de código e automação

Para quem utiliza linguagens de programação, IAs generativas podem escrever scripts completos para:

carregar dados;
limpar e transformar variáveis;
criar gráficos;
montar dashboards interativos com Streamlit, Dash ou Plotly.

Por exemplo, ao pedir:

“Crie um dashboard simples em Python para analisar vendas por categoria.”

A IA pode gerar um código funcional que você só precisa ajustar conforme sua necessidade.

7. Exemplo prático

Vou compartilhar um projeto prático no qual criei um dashboard usando um banco de dados da Porsche e, como ferramenta, utilizei o Copilot da Microsoft.

Após tratar os dados e verificar que não havia nenhum dado sensível, carreguei o banco de dados e usei o seguinte prompt:

Utilizando o recurso do Canvas, renderize um dashboard em HTML.

#filtros

->modelo da Porsche

->model Year

->city

->payment method

# Perguntas de negócio e KPIs

->quais os principais modelos de carros vendidos por cidade?

->qual ano de modelo de carro teve mais vendas em determinado período?

->quero insights sobre os carros populares mais vendidos em cada cidade.

Sobre a UI/UX, baseie-se no site oficial da Porsche Brasil: https://www.porsche.com/brazil/pt/. O dashboard deve ter um ar elegante e refinado.

Depois que executei esse prompt tive esse resultado:

8. Benefícios de usar IAs generativas na criação de dashboards

Entre os principais benefícios, posso listar:

Agilidade: dashboards podem ser criados em minutos.
Acessibilidade: mesmo iniciantes conseguem produzir painéis profissionais.
Precisão: a IA reduz erros de interpretação e escolha de métricas.
Padronização: a IA sugere boas práticas de design e estrutura.

9. Limitações e cuidados necessários

Apesar das vantagens, é importante considerar:

IAs podem sugerir gráficos inadequados se os dados forem mal interpretados.
A validação humana é indispensável.
Dados sensíveis não devem ser enviados a plataformas públicas.
A IA não substitui o domínio das ferramentas tradicionais.
Dependência excessiva pode prejudicar o desenvolvimento de habilidades próprias.

Conclusão

Criar dashboards é uma habilidade essencial para qualquer profissional ou estudante da área de tecnologia. Eles permitem transformar dados em conhecimento, comunicar insights de forma clara e orientar decisões estratégicas. Com o apoio das IAs generativas, esse processo se torna mais rápido, acessível e intuitivo, permitindo que mesmo iniciantes construam painéis profissionais em pouco tempo.

As IAs ajudam a preparar dados, escolher métricas, selecionar gráficos, estruturar o layout e até gerar código completo. Elas funcionam como mentoras digitais, guiando cada etapa da construção do dashboard. No entanto, é fundamental manter o olhar crítico, validar interpretações e compreender os conceitos por trás das sugestões da IA.

Agora que você conhece o potencial dessas ferramentas, o próximo passo é colocar a mão na massa. Escolha um conjunto de dados simples, abra sua IA generativa favorita e peça orientação para criar seu primeiro dashboard. Em poucos minutos, você verá como é possível transformar informações em visualizações poderosas — e esse será apenas o começo da sua jornada analítica.