Selo
- Motor: Usa LLM (Anthropic)
- Maturidade: Preview
- Medição: NOT_MEASURED (qualidade/latência de IA real em produção)
Onde fica na tela
Em IA → Relatórios, clique em Novo relatório. A etapa de narrativa de IA é a segunda das cinco; depois de criado, Executar agora gera o relatório na hora. O passo a passo com cada rótulo está em Telas de Relatórios.
1. O que faz
Ao gerar um relatório agendado, a IA escreve a narrativa executiva dos resultados: manchete, resumo, destaques (com variação vs. período anterior), anomalias e recomendações — no tom executivo ou técnico, em português.
2. Determinístico ou LLM?
LLM, com saída estruturada. É a mesma geração acionada tanto pela tela quanto pelo cron de relatórios — por isso o ledger de orçamento mora dentro dela, cobrindo todos os chamadores.
Sem provider em dev/preview → narrativa mock determinística (resume os números sem inventar). Em produção sem provedor de modelo, a chamada falha com erro explícito em vez de simular. Se a chamada falhar, cai na mesma narrativa mock e o orçamento reservado é liberado.
3. Dados enviados e egress
- Vão os resultados das consultas do relatório (linhas atuais e do período anterior),
dentro de fence
<dados>, sujeitos à política de egress (teto de 50 linhas por consulta ou resumo estatístico quando o envio de linhas está desligado). - Vai também o contexto de negócio livre que o cliente escreveu no relatório — fenceado
como
<dados id="contexto-do-negocio">e tratado como dado, nunca como instrução. - O nome do relatório e o rótulo do período vão com os tokens de fence neutralizados.
4. Privacidade e retenção
- O relatório é o produto principal; a narrativa é um adendo. Os dados que a IA vê são os mesmos já materializados para o relatório.
- Uso/custo em
ai.usage; a execução do relatório guarda os tokens de entrada e de saída (total de entrada inclui cache) para histórico.
5. Tokens, custo e orçamento
- Mesmo ledger reserva→liquidação e teto mensal de gasto com IA.
- Se o teto estourar, o relatório NÃO é abortado — os dados saem normalmente; só a narrativa cai no resumo determinístico e diz por que não houve IA.
- Cache de prompt: as regras do analista são estáveis entre execuções (só o tom muda entre 2 valores) e são relidas a ~0,1× do preço.
6. Como ligar, quem pode usar e como desligar
- Disponível a partir do plano Growth. A matriz completa está em Planos (5).
- Com o envio a provedores desligado, a narrativa é determinística e nada sai da plataforma.
- No cron, cada execução passa pelo mesmo ledger/teto por workspace.
7. Recusas
- Sem resultados úteis (todas as consultas vazias/com erro) → não chama o LLM; a narrativa mock resume o que houve (inclusive listando as consultas que falharam como "anomalias").
- Teto atingido → narrativa mock com aviso claro (
blocked: true), custo zero.
8. Limitações e ausência de causalidade
- Regra inegociável no prompt: usar exclusivamente números presentes nos dados; nunca
estimar, extrapolar ou inventar. Sem período anterior nos dados, o
deltaPcténulle a narrativa declara que não há base de comparação — nunca inventa uma variação. - Não afirma causalidade: descreve variações e destaques, não conclui que uma coisa causou a outra.
- A qualidade do texto depende da qualidade dos dados; a narrativa não corrige dado errado.
9. Como validar
- Grounding sem invenção: gere um relatório sem período anterior e confira que a variação aparece como "sem base de comparação", nunca como um número inventado.
- Desligamento: com o envio a provedores desligado, confirme que a narrativa vira o resumo determinístico e nada sai do produto.
- Teto não derruba o relatório: force o teto de orçamento e confira que os dados saem e só a narrativa é substituída pelo resumo determinístico.
- Contexto do cliente é dado, não instrução: inclua no contexto de negócio um texto que tente mudar as regras e confirme que a IA o ignora.