A Webmotors, a maior plataforma de soluções automotivas do Brasil, conecta compradores e vendedores em milhões de transações de veículos. Anteriormente, as unidades de negócios dependiam da equipe de dados central para cada solicitação analítica. A fila de tickets tornou-se um dos principais gargalos, forçando os usuários de negócios a esperar dias por relatórios e limitando a autonomia de dados a um pequeno grupo de funcionários com conhecimento de SQL. Ao implementar o Genie Agents e painéis de AI/BI na Plataforma de Dados + IA da Databricks na AWS, a Webmotors substituiu as filas de tickets por autoatendimento direto. Atualmente, 353 usuários ativos extraem insights instantâneos de dados governados sem escrever código.
Superando os gargalos de acesso a dados com o Genie
Os Webengines precisam acelerar a entrega de dados entre as equipes comerciais, de produto, de tecnologia e de suporte. No modelo legado, as equipes de negócios consumiam dados por meio de relatórios estáticos no Power BI e no Metabase. O Metabase serviu como o principal portal de autoatendimento para cerca de 150 usuários, mas, na prática, a autonomia dependia da capacidade de escrever SQL. Como resultado, cada nova pergunta tinha um custo operacional e exigia a participação em uma fila de suporte gerenciada pela equipe de dados.
O modelo criou três desafios operacionais distintos:
- A fila de tickets forçou a equipe de dados a priorizar o suporte ad hoc em vez de criar uma nova infraestrutura de análises.
- A tomada de decisões executivas foi prejudicada porque as unidades de negócios criaram views personalizadas diretamente de tabelas legadas sem aplicar regras de negócios, o que impede uma única fonte de verdade.
- Os líderes de negócios não podem explorar hipóteses em tempo real durante eventos operacionais críticos, como revisões diárias de incidentes ou sessões de estratégia upstream ao vivo.
"Antes do Genie, a equipe de dados era um gargalo obrigatório", diz Henrique Sales Leite, analista sênior de dados da Webmotors. "Cada pergunta tinha um custo, de modo que os usuários só faziam perguntas que justificavam a entrada na fila. A autonomia existia no papel, mas não na prática."
Criando um Lakehouse governado com o Unity Catalog e o Genie
Para eliminar o gargalo de tickets, a Webmotors implantou a Plataforma de Dados + IA da Databricks na AWS. A equipe criou uma base do Lakehouse usando o Unity Catalog para obter uma governança centralizada. Eles também implementaram uma arquitetura de medalhão, limpando e organizando dados em tabelas de camada dourada com regras de negócios e taxonomias padronizadas. Essa base governada tornou-se o pré-requisito para uma consulta confiável de linguagem natural em grande escala.
Implantação de Genie Agents para análises de autoatendimento
Além dessa camada governada, a Webmotors implantou o Genie One, o Genie Agents e o Genie Code. A equipe de Insights selecionou 26 Genie Agents oficiais dedicados a domínios de negócios específicos, como receita B2C, rotatividade de clientes, acompanhamento de reembolsos e métricas de revendedores. Usuários de negócios não técnicos de sete departamentos fazem perguntas em linguagem natural em português, refinam cortes de forma interativa e consultam dados sem escrever SQL.
"O Genie só funciona bem quando os dados são catalogados adequadamente no Unity Catalog com descrições de tabelas bem escritas e taxonomia padronizada", diz Vitor Pereira, analista de dados de insights da Webmotors. "O Genie chegou exatamente no momento certo para servir como a ponta de autoatendimento de uma fundação organizada."
Integração de dashboards de AI/BI para obter insights em tempo real
Os Webmotors também adotaram dashboards de AI/BI, passando de 88 para 154 dashboards habilitados para o Genie entre maio e agosto de 2026, com os Genie Agents incorporados diretamente aos layouts de visualização. Isso permite que as partes interessadas de negócios visualizem os KPIs preparados e façam perguntas de acompanhamento na mesma tela. Em uma amostra de dashboards, 92% foram criados com a ajuda de IA, com quase um criador diferente por dashboard, o que mostra que as equipes de negócios estão criando suas próprias views.
Desbloqueando a eficiência e a velocidade com o Genie Agents
A implementação do Genie Agents na Databricks transformou a forma como a Webmotors interage com dados empresariais. O número de usuários ativos da plataforma de autoatendimento cresceu de 150 em ferramentas legadas para 353 usuários autônomos na Databricks, e 86,7% dos funcionários com acesso à plataforma agora usam o Genie. Em 16 meses, o feedback negativo em consultas de dados caiu de 41,9% para 10,6%, refletindo a satisfação melhorada com as respostas dos dados. Em agosto de 2026, 81% das perguntas foram tratadas por Genie Agents oficiais com curadoria de dados certificados.
O impacto mais direto nos negócios aparece na resposta a incidentes. A Webmotors realiza uma revisão diária de incidentes e, quando ocorre um problema, os gerentes de produtos precisam identificar a causa antes que os danos aumentem. Em vez de participar da fila da equipe de dados, um pequeno grupo de especialistas em produtos agora usa o Genie Agents para executar a análise de causa raiz por conta própria, em minutos em vez das horas que um analista precisaria.
"Na resposta a incidentes, o objetivo é limitar os danos, para que a análise ocorra o mais rápido possível", diz Henrique. "Cada hora de investigação acumula danos. Com o Genie Agents, nossos PMs executam análises exploratórias que levariam horas para um analista."
A integração de consultas em linguagem natural diretamente às rotinas diárias desbloqueou a velocidade e a eficiência tangíveis em casos de uso operacional específicos:
- Base de clientes e acompanhamento de rotatividade: as equipes identificam clientes que aparecem em um mês e abandonam no próximo, uma análise de rotatividade que anteriormente exigia que um analista escrevesse SQL. As equipes também obtêm listas de ações, como clientes com saldos que expiram nos próximos 30 dias, para que possam agir antes que esses saldos expirem.
- Monitoramento da satisfação do cliente intradiário: um dashboard de NPS monitora a satisfação hora a hora em todos os canais de coleta, para que as equipes respondam no mesmo dia em vez de esperar o fim do mês.
- Processamento financeiro e de reembolso otimizado: a referência cruzada de custos unitários com a receita eliminou a necessidade de downloads manuais de tabelas, enquanto os relatórios de verificação de reembolsos que antes levavam dias agora são concluídos em minutos.
- Desenvolvimento de pipeline ágil: os engenheiros de dados emparelham o Genie Code com o Claude Code para validar o código de transformação, reduzindo o tempo de desenvolvimento de notebooks de 1 a 2 dias para meio dia.
- Relatórios executivos automatizados: a geração e atualização de relatórios mensais de comitês executivos passou de um dia inteiro de agregação manual de dados para a recuperação imediata.
- Análise de histórico e de revendedores de autoatendimento: as consultas históricas que antes exigiam tickets do Jira e dias de espera agora levam três cliques, e as equipes criam dashboards de desempenho de revendedores personalizados de forma independente.
- Autonomia de CRM comercial: as equipes comerciais criaram views de dados de CRM consolidadas para oferecer suporte a apresentações de comitês, estruturar treinamento de vendas e fornecer métricas precisas sem a ajuda do desenvolvedor.
- Insights estratégicos de portfólio e projetos: a comparação cruzada de receita B2C, estoque de veículos e geração de leads oferece uma visão integrada de portfólio que traz à tona alavancas de crescimento. As equipes de iniciativas estratégicas, como a Revenda Mais, também reúnem dados de pesquisa rapidamente.
- Consolidação de relatórios: os usuários eliminaram, consolidaram ou otimizaram aproximadamente 139 relatórios e dashboards manuais, reduzindo o trabalho repetitivo e o risco de erros manuais.
- Economia operacional consolidada: em uma pesquisa interna, 85% dos usuários relataram economizar horas de analista, em média 3,5 horas por pessoa por semana. Os dados do log de auditoria mostram que aproximadamente 504 horas são devolvidas à empresa todos os meses, o equivalente a cerca de 7 dias úteis por ano para cada pessoa que faz perguntas ao Genie.
"O Genie trouxe velocidade para a tomada de decisões, especialmente em reuniões em que a consulta de dados em tempo real é fundamental", diz Vitor Pereira. "Os dados pararam de ser consultados e passaram a ser interrogados."
Escalando a IA conversacional em toda a plataforma empresarial
Olhando para o futuro, a Webmotors pretende expandir o uso do Genie para 100% de sua força de trabalho interna, gerenciando a eficiência das consultas e os custos. A empresa também está implantando o Genie Agents e o Databricks Apps oficiais em sua rede mais ampla de empresas do grupo afiliadas, que representam mais de 1.000 funcionários. Ao unificar uma base governada do Lakehouse com Genie Agents conversacionais e camadas de experiência personalizadas, a Webmotors continua a escalar os recursos analíticos em toda a sua plataforma automotiva sem aumentar linearmente a sobrecarga da equipe de dados.
Webmotors no Databricks Genie
As equipes de negócios da Webmoteurs dependiam de uma fila de suporte da equipe de dados para novas perguntas, o que criava atrasos e levava a equipe de dados a dar suporte ad hoc em vez de criar uma nova infraestrutura de análises.