Se uma IA já te deu um número que desmoronou no meio da reunião, você não está sozinho.
Toda resposta depende de escolhas. O Querri avisa quando fez uma. Ele verifica seus dados antes de consultar, calcula a resposta por dois caminhos independentes e deixa a consulta por trás de cada número aberta para qualquer pessoa ler.
No app
As verificações, como aparecem no Querri.
Estas são capturas de tela do Querri com os dados de uma empresa de demonstração. As ressalvas, o caminho e a consulta ficam ao lado de cada número.
O Querri verifica o próprio trabalho, para você não precisar.
Ele verifica seus dados antes da análise e o resultado depois, diz o que não conseguiu resolver e liga cada número à sua origem.
Verifica os dados antes de escrever a consulta
Uma passada pelas colunas que vai tocar conta IDs duplicados e se eles se contradizem, o mesmo valor escrito de várias formas, texto que só parece vazio (“N/A”, “-”) e valores que não viram número nem data.
Calcula a resposta por um segundo caminho
Um caminho separado calcula a resposta com os mesmos dados e as suas mesmas definições, sem ver a primeira consulta. Os dois resultados são comparados linha a linha, e você fica sabendo quando eles divergem.
Mostra quanto uma limpeza mexeu no número
Tire os pedidos cancelados e o total muda. O Querri diz quanto, então uma limpeza que ninguém pediu aparece como alerta em vez de mudar a resposta em silêncio.
Avisa quando não conseguiu verificar
Se uma verificação não rodou, a resposta diz isso com clareza. Silêncio nunca passa por dado limpo.
Quando uma pergunta tem duas respostas razoáveis, você recebe os dois números.
“Média de entregas diárias” pode significar por dia trabalhado ou por dia corrido. O Querri diz qual leitura usou, calcula a outra e explica para que serve cada uma.
Nas perguntas do benchmark com mais de uma resposta defensável, o Querri apontou a outra leitura razoável em 73% das vezes, contra 12% de um agente de IA de uso geral líder.
Faça sua pergunta. O Bibliotecário sabe onde está a resposta.
O Bibliotecário lê primeiro de uma visão salva ou de um KPI que responde claramente à pergunta, e só depois escreve SQL nas suas tabelas de origem. Quem decide se uma visão serve é o código, não o prompt, por isso ele prefere recusar a adivinhar.
- Toda resposta mostra o caminho: Read from, Queried ou Searched your library.
- Show the query abre o SQL, com um botão Copy para a pessoa técnica da equipe.
- Quando nada se encaixa, a resposta diz No direct answer, sem nenhum número inventado.
- As respostas só incluem dados que quem pergunta tem permissão para ver.
O número combinado, com a consulta por trás
Quando a equipe inteira espera pela única pessoa que sabe onde estão os dados, o Bibliotecário recebe as perguntas e responde com o número que sua empresa já combinou.
Sua empresa não deveria ter que resolver o mesmo problema de dados duas vezes.
Quando alguém faz uma pergunta que a equipe já respondeu, o Bibliotecário lê a resposta da visão salva que cuida dela, então ela volta em segundos, sempre do mesmo lugar. E um relatório agendado não consegue te dar outro número no mês que vem sem avisar: rodá-lo de novo repete o código da primeira vez, sem perguntar nada de novo a nenhum modelo.
Em uma pergunta que a empresa já tinha respondido, reutilizar a resposta salva foi 4,6× mais rápido que um agente de IA de uso geral líder, com 2,8× menos tokens e custo 6,1× menor.
Uma pergunta nova é resolvida do zero, com as mesmas definições. Etapas que usam um modelo de propósito (Researcher, Categorize e apresentações Wrapped) chamam o modelo de novo a cada execução.
A gente já não tinha respondido isso?
Sim, e agora a resposta volta em segundos. A linha do caminho mostra de onde veio o número, e a consulta está a um clique.
Você decide quando uma resposta passa pela verificação completa.
O modo completo, o padrão, revisa cada tabela que constrói em uma segunda passada, confere com um cálculo independente e refaz a tabela que falha. O modo rápido é uma passada só, com o mesmo contexto e nada dessa verificação, e o rótulo dele avisa. Você escolhe a cada mensagem.
Ele verifica o próprio trabalho como um analista cuidadoso faria.
Olhar os dados primeiro
Antes de consultar, o Querri mede as colunas que a pergunta toca, com o mesmo filtro de linhas com que a consulta vai rodar.
Calcular por dois caminhos
Dois caminhos, ambos partindo das suas próprias definições e regras, calculam a resposta separadamente e são comparados linha a linha.
Conferir o resumo, guardar a consulta
Cada número do resumo escrito é conferido com o resultado, e a consulta por trás fica aberta para qualquer pessoa ler.
A TI define os limites. Quem conhece os dados define o significado. Todo o resto só pergunta.
Consumidor de dados
Entre na reunião sabendo que seu número vai se sustentar. Se uma pergunta tem duas leituras razoáveis, o Querri te avisa antes de qualquer outra pessoa, e se os dados não conseguem responder, ele diz isso em vez de adivinhar.
Responsável pelos dados
Pare de ser o verificador humano de toda resposta de IA. O Querri procura lacunas e duplicados nos dados, calcula a resposta por dois caminhos e mostra a consulta, então conferir um número leva um minuto, não uma tarde.
Equipe de dados e TI
IA que você pode auditar. O modelo escreve código, o código roda dentro do Querri com as regras de acesso aplicadas primeiro, e cada número leva à sua consulta e à sua origem. Um relatório salvo se repete exatamente igual.
O que as pessoas perguntam
Toda resposta passa pela verificação completa?
Toda tabela que o Querri constrói passa, no modo completo, que é o padrão. Previsões e outras etapas em Python recebem a conferência dos números do resumo e mostram o código. Se você escolher o modo rápido para uma leitura ágil, o rótulo avisa que a revisão foi pulada.
O que acontece quando meus dados não conseguem responder à pergunta?
O Querri diz isso em vez de estimar. Na Biblioteca, a resposta do Bibliotecário diz No direct answer, sem nenhum número inventado. Em um projeto, o Querri tenta as outras fontes que combinavam com a pergunta antes de dizer que faltam dados, e informa quais tentou.
Um relatório salvo vai me dar outro número no mês que vem?
Não por conta própria. Rodar de novo uma visão salva, um projeto, a atualização de um dashboard ou um relatório agendado repete o código da primeira vez. Uma pergunta nova é resolvida do zero, com as mesmas definições. Etapas que usam um modelo de propósito, como Researcher, Categorize e apresentações Wrapped, chamam o modelo de novo a cada execução.
É a IA que faz as contas?
Não. A IA escreve SQL e Python que rodam nos seus dados, e os gráficos são desenhados a partir desses resultados. Por isso cada número pode mostrar a consulta por trás dele.
Tantos alertas não vão fazer as pessoas confiarem menos na resposta?
A resposta vem primeiro e os alertas ficam embaixo. Uma tabela limpa que passou na revisão não mostra aviso nenhum. Um alerta só aparece quando há algo verdadeiro a dizer, e é exatamente isso que você vai querer saber antes da reunião.
Qual é a precisão?
Medido contra os dados de origem, o Querri acertou 97% das perguntas ambíguas do benchmark, contra 80% de um agente de IA de uso geral líder.
Quem pode ver uma resposta? Meus dados são usados para treinar algum modelo?
As respostas só incluem dados que quem pergunta tem permissão para ver, porque as regras de acesso são aplicadas antes de qualquer consulta rodar. Seus dados nunca treinam um modelo. O Querri tem certificação SOC 2 Type II, HIPAA e ISO 27001:2022.
Relacionados
Faça a pergunta em que sua última IA tropeçou.
Traga sua pergunta mais difícil para uma demonstração guiada e veja como o Querri chega a uma resposta, passo a passo.