Um report 100% perfeito pode continuar a ser inútil para a organização.

Os dados estão validados, as medidas DAX corretas, o resumo até foi gerado por IA. E mesmo assim ninguém consegue decidir nada a partir dele. O report não está mal construído: respondeu com precisão a uma pergunta que ninguém estava, de facto, a fazer. A produtividade recente do Power BI resolveu um problema e criou outro. O Copilot já gera resumos automáticos, sugere medidas DAX e identifica anomalias sem precisar de intervenção humana constante. Isso quer dizer que construir um report tecnicamente correto deixou de ser o principal ponto de fricção do processo. O problema agora é outro: garantir que esse report, tecnicamente impecável, responde à pergunta certa.

Os números confirmam a velocidade desta mudança. A Gartner prevê que 75% de todo o conteúdo analítico novo esteja contextualizado por IA generativa até 2027, e que até 2028 as narrativas geradas por IA e as visualizações dinâmicas substituam 60% dos dashboards tradicionais. Não é uma previsão distante; é o horizonte de planeamento de qualquer equipa de BI que esteja hoje a desenhar reports.

A IA não vai gerar mais dashboards maus. Vai gerar mais dashboards corretos e irrelevantes, mais depressa do que qualquer equipa consegue rever. Parece uma distinção subtil, mas é ela que separa uma equipa de BI que acrescenta valor de uma que só produz reports.

Três problemas, não um

É fácil misturar três discussões diferentes quando se fala de dashboards que não servem: a produtividade trazida pela IA, o design da informação, e a governança de quem decide o que fica de fora. São problemas distintos, com soluções distintas. Resolver só um deles não chega, por isso este artigo trata-os pela ordem certa.

O sintoma que já conhecíamos

Há uma situação que se repete em quase todas as organizações com quem trabalhamos. Alguém pede um report; a equipa de BI entrega um Power BI com quinze visuais e seis páginas, com todos os KPIs cuidadosamente calculados. Três semanas depois, ninguém consegue explicar o que aconteceu no negócio no último semestre sem abrir o Excel ao lado, “só para confirmar”.

É sempre a mesma imagem: uma matriz densa de números onde um único cartão com uma seta de tendência resolveria o problema em segundos, ou uma grelha de KPIs onde todos competem pela atenção ao mesmo tempo e nenhum se destaca verdadeiramente. O problema raramente é técnico: o modelo semântico está bem construído, as medidas DAX estão corretas. O dashboard foi desenhado para conter informação. Não para responder a uma pergunta específica.

O problema de design: conter informação vs. responder a uma pergunta

O exemplo mais claro é também o mais comum. Pegue-se na pergunta que qualquer diretor comercial faz no início de cada semestre: onde está a empresa a perder receita este semestre? Um report “correto” pode conter todos os dados necessários para responder a isto. E mesmo assim obrigar quem o lê a procurar a resposta entre catorze visuais e cinco filtros fixos no topo.

Como a maioria dos reports responde: tudo visível, nada destacado. A resposta está algures ali dentro.

O mesmo modelo de dados, a mesma fonte, mas desenhado à volta da pergunta em vez de à volta dos dados disponíveis, produz um resultado muito diferente:

Como deveria ser: a resposta primeiro, o contexto depois, a ação recomendada visível.

Neste caso concreto, a resposta é imediata: a região Sul concentra 69% da quebra de receita do semestre, um impacto de -€443.809 face ao período anterior. A diferença entre os dois reports não está no volume de dados nem na qualidade técnica do modelo. É o mesmo modelo semântico nos dois casos. A diferença está em alguém ter tido autoridade para decidir que esta pergunta importava mais do que as outras quarenta que também podiam ter sido feitas. O que nos leva ao segundo problema.

O problema institucional: por que é que isto continua a acontecer, mesmo sem IA

Esta é a parte que a maioria dos artigos sobre storytelling with data tende a ignorar: a causa habitual não é falta de conhecimento de design. É medo institucional.

Nas auditorias de reports que fazemos, o padrão repete-se com regularidade: um dashboard cresce visual a visual, página a página. Raramente porque alguém decidiu que precisava de quinze gráficos. Quase sempre porque, reunião após reunião, alguém pergunta “e isto não devia estar aqui também?” e ninguém tem autoridade, ou vontade, para dizer que não. O resultado é um report construído por acumulação defensiva, onde cada elemento existe “por via das dúvidas” em vez de servir uma decisão concreta.

Isto explica um fenómeno comum: duas pessoas saem da mesma reunião, viram o mesmo dashboard, e chegam a duas leituras diferentes sobre o que “correu mal” naquele mês. Não por acaso – um dashboard construído por acumulação, sem que ninguém tenha decidido o que fica de fora, não conta uma história. Conta tantas quantas as pessoas que pediram para lá meter “só mais uma coisa”.

Isto não se resolve com cor ou tipografia. Resolve-se com governança: definir quem, dentro da organização, tem autoridade para decidir o que um report não vai mostrar. Sem essa definição, qualquer melhoria de design dura até à reunião seguinte.

Estudos recentes ajudam a explicar a persistência deste medo: 66% dos profissionais de marketing e vendas sentem ansiedade ao trabalhar com dados. Um dashboard sobrecarregado não nasce só da acumulação defensiva de quem o constrói. É muitas vezes a resposta a uma audiência que não confia em interpretar menos informação e prefere pedir mais a arriscar não ter a resposta à mão quando precisa dela.

A profundidade fica escondida, não desaparece

A objeção mais comum a este tipo de dashboard é sempre a mesma: “Mas e se eu quiser mais detalhe?”. Não é preciso sacrificar o foco da página principal para responder a isso. Basta dar-lhe uma segunda camada, acessível por um clique, sem a impor a quem só precisa da resposta.

Página de drill-through: o mesmo modelo de dados, a mesma pergunta, agora ao nível de cliente e produto, só visível para quem necessita ir mais fundo.

Ao clicar na barra da região Sul, quem está a analisar chega a uma página filtrada automaticamente para essa região: os clientes específicos por trás da quebra, os produtos mais afetados, e a evolução mensal ao longo do semestre. É a mesma lógica de “uma pergunta, uma resposta” aplicada em cascata: a primeira página responde “onde”, a segunda responde “quem” e “o quê”. Nenhuma obriga a outra a ficar mais cheia.

O que a IA está de facto a mudar (e o que continua a exigir uma decisão humana)

A atualização de maio de 2026 trouxe o botão “Resumir” ao cabeçalho de cada visual: um único clique gera um resumo do que mudou e do que se destaca. Em junho, chegou o Copilot em modelação web, capaz de sugerir medidas DAX a partir de linguagem natural. É um ganho de produtividade real.

Já vimos equipas caírem numa armadilha, no entanto: Tratar esse resumo como o produto final, sem rever qual o insight que deve liderar a narrativa. A IA comprime a distância entre dados em bruto e insight legível, mas não decide qual desses insights importa mais. Essa continua a ser uma escolha humana, feita por alguém com autoridade para a fazer – a mesma lógica do problema institucional descrito atrás, aplicada agora a uma ferramenta nova. A IA tira o trabalho mecânico da equação. A responsabilidade de decidir o que fica de fora continua a ser das pessoas.

Recomendações práticas

Cinco medidas que endereçam, pela ordem dos três níveis descritos acima, o problema institucional, o problema de design e o papel da IA:

1. Atribua a alguém autoridade explícita para dizer “não” – Antes de resolver a hierarquia visual, é necessário resolver quem pode recusar um pedido de “só mais um KPI”. Sem essa autoridade, mesmo o design mais bem pensado dificilmente sobrevive a uma segunda reunião.
2. Escreva a pergunta que o report responde, antes de abrir o Power BI Desktop – Se essa pergunta não couber numa frase, o report ainda não está pronto para ser construído.
3. Dê profundidade a quem a pedir, não a todos por defeito – Um drill-through bem desenhado resolve isto sem obrigar o dashboard principal a crescer.
4. Utilize o Copilot para acelerar, nunca para decidir – Deixe-o gerar o primeiro resumo ou a primeira medida DAX, mas reveja sempre qual o insight que está a liderar antes de publicar.
5. Teste a sequência de leitura, não apenas os números – Peça a alguém fora da equipa que observe o dashboard durante 30 segundos e diga, de memória, qual foi a conclusão principal. Se a resposta não bater certo com o que se queria comunicar, o problema não está nos dados. Está na hierarquia, ou em alguém que, algures no processo, teve receio de a impor.

No fim, o dashboard perfeito não se mede pelo volume de dados corretos, nem pela qualidade do resumo gerado por IA. Mede-se pela existência de alguém com autoridade para decidir o que importava, e com a determinação para excluir o resto.

Fontes:

• Gartner (2025): https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-18-gartner-predicts-75-percent-of-analytics-content-to-use-genai-for-enhanced-contextual-intelligence-by-2027
• Sisense (n.d.): https://www.sisense.com/reports/gartner-ai-powered-analytics/
• Marketing LTB (n.d.): https://marketingltb.com/blog/statistics/storytelling-statistics/
• Fuselab Creative (2025): https://fuselabcreative.com/top-dashboard-design-trends-2025/
• Fuselab Creative (2026): https://fuselabcreative.com/top-data-visualization-trends-2026/
• Indiana Wesleyan University (2026): https://www.indwes.edu/articles/2026/01/data-storytelling-managers-dashboards-into-decisions
• USDSI (2026): https://www.usdsi.org/data-science-insights/what-powers-data-storytelling-in-2026
• Microsoft Docs (n.d.): https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/create-reports/copilot-introduction