Selo de estado:
Preview· Atualizado em 2026-09-06. Fonte de estado: matriz de estados do produto (Q&A explicável; egress de IA; grounding no modelo). Avaliação humana da IA ainda pendente. Sem SLA.
A IA da ingestia.io traduz linguagem natural em SQL sobre o seu datamart, responde com citações e proveniência e sabe recusar quando não tem base.
Disponibilidade#
- Planos: o recurso de perguntar aos dados existe em todos os planos; narrativa executiva por IA e relatórios de IA agendados dependem do plano (Growth+ para narrativa; Business+ para relatórios completos).
- Estado:
Preview— o caminho é provado por testes (anti-injeção, proveniência), mas a avaliação humana de qualidade ainda não foi concluída.
Permissões#
- Usar a IA exige papel admin/owner (ação RBAC recursos de IA) e roda atrás dos chaves de desligamento para consulta em linguagem natural / insights de IA.
- É uma ação cara — bloqueada em inadimplência (402).
- Ver dados sob RLS/PII: a IA respeita a segurança por linha e a permissão
Ver dados PII (
viewPII) do membro.
Configuração (passo a passo)#
- Abra o wizard de perguntas (Perguntar aos dados) no app.
- Escolha o escopo: uma tabela Gold ou o modelo semântico (recomendado — a IA fica "aterrada" no modelo certificado).
- Escreva a pergunta em português.
- A IA gera o SQL (com parâmetros nomeados, anti-injeção), executa com guarda de custo e responde com o resultado + citações das fontes usadas.
Validação#
- A resposta traz proveniência: quais tabelas/colunas/medidas foram usadas.
- O SQL gerado fica visível para auditoria.
- Se a pergunta não tem base no modelo, a IA recusa em vez de inventar.
Exemplo#
Na Comércio Aurora, Ana pergunta: "Qual filial mais vendeu em julho?". A IA
gera o SQL sobre aurora_gold.vendas_por_filial, executa com
o teto de volume por consulta, e responde "Campinas, R$ 128 mil" citando a tabela e o
período usados.
Custo#
- Cada pergunta consome créditos de IA (egress LLM) e processamento no datalake.
- O orçamento usa ledger atômico (reserva → liquidação): você nunca "estoura" silenciosamente; ao acabar o crédito, o recurso fail-closed.
- Há teto por workspace e rate limit fail-closed. BRL faturado = projeção.
Segurança#
- Anti-injeção de prompt e de SQL (parâmetros nomeados).
- Egress controlado: o que sai para o provedor de IA é mapeado; egress fica desligado por padrão onde exige opt-in.
- A IA respeita RLS/ABAC — não devolve linha que a pessoa não poderia ver.
- Respostas trazem proveniência, não dado bruto sem contexto.
Limites#
- Preview: avaliação humana de grounding e qualidade (soak LLM real) ainda pendente — sem SLA.
- A IA não garante exatidão absoluta; use a proveniência para conferir.
- Sem promessa de "paridade total" com ferramentas de IA de mercado.
Troubleshooting#
| Sintoma | Causa provável | O que fazer |
|---|---|---|
| IA bloqueada (402) | assinatura em atraso / sem crédito de IA | regularize em Planos; recarregue créditos |
| "Recurso de IA indisponível" | chave de desligamento consulta em linguagem natural/insights de IA ativo | recurso pausado; tente mais tarde |
| Resposta recusada | pergunta sem base no modelo | reformule ou aterre no modelo semântico |
| Resultado inesperado | escopo/tabela errados | confira a proveniência e ajuste o escopo |
Próximos passos: Compartilhar o dashboard.
Estado & evidência: Q&A explicável = Preview (avaliação humana
pendente); egress + anti-injeção = GA-candidato. Fonte:
matriz de estados do produto.