Concierge de Dados com IA
Concierge de Dados com IA
\
Dados
Dados
\
2024
2024
Resumo
Resumo
O Lúmia nasceu como um agente de People Analytics, mas evoluiu para uma plataforma corporativa de autosserviço em dados com IA. Atuei na pesquisa, definição da experiência, pilotos e estruturação da solução, ajudando a transformar uma dor inicialmente concentrada em dados de pessoas em um produto mais amplo, voltado a autonomia analítica, segurança de acesso e apoio à tomada de decisão em diferentes áreas do negócio
O Lúmia nasceu como um agente de People Analytics, mas evoluiu para uma plataforma corporativa de autosserviço em dados com IA. Atuei na pesquisa, definição da experiência, pilotos e estruturação da solução, ajudando a transformar uma dor inicialmente concentrada em dados de pessoas em um produto mais amplo, voltado a autonomia analítica, segurança de acesso e apoio à tomada de decisão em diferentes áreas do negócio
Contexto e risco
Contexto e risco
As áreas de negócio dependiam de times técnicos para acessar dados; ciclos longos e autonomia zero. O risco era escalar uma solução nascida para dados sensíveis de pessoas sem perder segurança e controle de acesso
As áreas de negócio dependiam de times técnicos para acessar dados; ciclos longos e autonomia zero. O risco era escalar uma solução nascida para dados sensíveis de pessoas sem perder segurança e controle de acesso
O que desenvolvemos
O que desenvolvemos
No discovery, identificamos que a dor de People Analytics era um recorte de um problema maior. A partir disso, expandimos o escopo para uma plataforma transversal de dados
Optamos por uma solução-base adaptável em vez de construir do zero, priorizando viabilidade e velocidade de entrega
Desenhamos três perfis de uso, área de negócio, média e alta liderança, com níveis distintos de autonomia na mesma plataforma
Priorizamos permissionamento, camada semântica e integração com Excel e SQL, onde estava a operação real das áreas
Conduzimos pilotos com áreas de negócio, testes de usabilidade e o desenho operacional junto aos times internos
No discovery, identificamos que a dor de People Analytics era um recorte de um problema maior. A partir disso, expandimos o escopo para uma plataforma transversal de dados
Optamos por uma solução-base adaptável em vez de construir do zero, priorizando viabilidade e velocidade de entrega
Desenhamos três perfis de uso, área de negócio, média e alta liderança, com níveis distintos de autonomia na mesma plataforma
Priorizamos permissionamento, camada semântica e integração com Excel e SQL, onde estava a operação real das áreas
Conduzimos pilotos com áreas de negócio, testes de usabilidade e o desenho operacional junto aos times internos
Resultado e aprendizado
Status: Em operacionalização, com uso controlado em áreas de negócio parceiras e roadmap ativo de expansão
A ferramenta ganhou tração nos pilotos e foi reconhecida com o Prêmio CoE 2025, com visibilidade na diretoria e nos comitês das investidas do grupo
A plataforma evoluiu além do piloto inicial e gerou interesse formal de adoção por outras investidas do grupo, validando o potencial de escala da solução
Áreas parceiras demonstram ganhos na construção de análises e BIs, reduzindo dependência de times técnicos para consultas recorrentes
O roadmap segue ativo com foco em ampliação de escopo para IA, habilitação de novas bases de dados e melhoria de onboarding para reduzir o time to insight
O principal limite identificado: sem uma base de dados minimamente estruturada, a performance do agente fica comprometida. O onboarding próximo das áreas se tornou necessidade, não opcional
Se começássemos hoje: pilotos com usuários analíticos mais cedo, onboarding mais robusto e alinhamento visual com o ecossistema CoE desde o branding inicial
Status: Em operacionalização, com uso controlado em áreas de negócio parceiras e roadmap ativo de expansão
A ferramenta ganhou tração nos pilotos e foi reconhecida com o Prêmio CoE 2025, com visibilidade na diretoria e nos comitês das investidas do grupo
A plataforma evoluiu além do piloto inicial e gerou interesse formal de adoção por outras investidas do grupo, validando o potencial de escala da solução
Áreas parceiras demonstram ganhos na construção de análises e BIs, reduzindo dependência de times técnicos para consultas recorrentes
O roadmap segue ativo com foco em ampliação de escopo para IA, habilitação de novas bases de dados e melhoria de onboarding para reduzir o time to insight
O principal limite identificado: sem uma base de dados minimamente estruturada, a performance do agente fica comprometida. O onboarding próximo das áreas se tornou necessidade, não opcional
Se começássemos hoje: pilotos com usuários analíticos mais cedo, onboarding mais robusto e alinhamento visual com o ecossistema CoE desde o branding inicial
Time de Produto
Hermano Esch
Diego Teófilo
Tatiane Molezini
Hermano Esch
Diego Teófilo
Tatiane Molezini
Time de Negócio
Financeiro, CSI e DHO
Financeiro, CSI e DHO
Desenvolvimento
Softable
Softable