O que é Dataiku Agentic AI: agentes para grandes fluxos de dados

O Dataiku AI lida com grandes fluxos de dados, processando informações em minutos em vez de dias. Você obtém manutenção de infraestrutura, economia de tempo e dinheiro, e insights acionáveis que impulsionam a vantagem competitiva. Como você está aqui, já deve imaginar que quase todos os fluxos de trabalho de IA agêntica exigem um proxy: nomeadamente, um proxy residencial rotativo. 

Este é um tópico vasto, e estamos apenas no início. Já reuni as informações para você: desde histórias de sucesso de usuários online até dados em primeira mão das minhas entrevistas com especialistas em IA. Prepare-se, e vamos mergulhar nisso!

Resumo

O que é o Dataiku AI e quando você precisa dele

O Dataiku é uma plataforma empresarial de IA que unifica análises, aprendizado de máquina e agentes de IA em um único ambiente governado. Seus agentes são sistemas autônomos alimentados por modelos de linguagem de grande escala (LLMs) que planejam, recuperam dados, invocam ferramentas externas e executam fluxos de trabalho de múltiplas etapas sem exigir intervenção humana.

Uma empresa precisa de agentes de IA do Dataiku quando possui operações de dados grandes e complexas que não podem escalar com esforço manual. O ROI da plataforma se torna particularmente claro quando os fluxos de trabalho envolvem dados de múltiplas fontes, conhecimento especializado que precisa ser empacotado para equipes mais amplas, ou processos recorrentes que atualmente consomem tempo de analistas.

Alguns números do Dataiku para maior clareza:

• A ZS Associates registrou análise de causa raiz 60% mais rápida e 25% menos erros pós-implantação

• A Euronext economizou até 20% do tempo dos analistas anteriormente gasto em consultas recorrentes de mercado. 

• A Mitsubishi Electric acelerou a entrega de análises em 60% ao implantar agentes do Dataiku em sua pilha de relatórios. 

• A John Lewis Partnership reportou 40 milhões de libras em ROI, com taxas de conversão 25–30% superiores e lançamentos de campanhas 2x mais rápidos. 

A minha parte favorita sobre o Dataiku é o fácil acesso à ferramenta — a forma sem código. Os nossos analistas de dados e utilizadores comuns podem entrar muito rapidamente e construir um caso de uso de forma ágil.

— Stéphane Callamand, transformador digital na Michelin

Utilização de IA Dataiku: Fluxos de trabalho com grande volume de dados

Os agentes de IA Dataiku funcionam melhor em ambientes onde o tamanho e a complexidade dos dados são as métricas mais críticas. Estão otimizados para processar dados de clientes, financeiros ou científicos e processá-los de acordo com instruções. Se os seus fluxos de trabalho se enquadram nas categorias abaixo, podem ser úteis.

Fluxos financeiros automatizados

O que os agentes financeiros Dataiku fazem:

• Validam faturas em relação aos termos contratuais e sinalizam discrepâncias automaticamente

• Analisam dados de preços de mercado em milhares de SKUs ou títulos

• Monitorizam anomalias de pagamento e acionam alertas ou escalamentos

• Encaminham transações sensíveis em termos de conformidade para revisão humana com resumos gerados por IA

• Geram relatórios financeiros recorrentes consultando bases de dados estruturadas com linguagem natural

Suporte e operações comerciais

O que os agentes de suporte Dataiku fazem:

• Classificam tickets recebidos por categoria, urgência e área de produto

• Recuperam respostas de bases de conhecimento estruturadas e enviam respostas validadas

• Abrem ou atualizam tickets no Jira, ServiceNow ou Freshdesk com base em condições de acionamento

• Escalam para especialistas com um resumo gerado por IA do histórico e ação recomendada

• Medem o tempo de resolução e qualidade em grandes acumulações de suporte

Cadeias de abastecimento e conformidade

O que os agentes de cadeia de abastecimento e conformidade Dataiku fazem:

• Monitorizam o risco de fornecedores agregando notícias, listas de sanções e bases de dados PEP

• Acionam fluxos de trabalho de reencomenda com base em limites de nível de inventário e previsões de tempo de entrega

• Execute análise de padrões AML em clusters de transações e sinalize atividades suspeitas

• Prepare resumos de investigação com escalações recomendadas para oficiais de compliance

• Correlacione dados de entrega com previsões de demanda para identificar gargalos proativamente

Uso em ciência e pesquisa

O que os agentes de pesquisa do Dataiku fazem:

• Pesquisar registos de ensaios globais e classificar potenciais locais por grupo de pacientes, geografia e histórico de desempenho

• Extrair e comparar métricas de desempenho de investigadores em diferentes ensaios

• Agregar literatura académica e retornar resumos estruturados para pesquisadores

• Identificar padrões em conjuntos de dados experimentais e sinalizar anomalias para revisão especializada

• Automatizar pesquisa de mercado: reunir inteligência competitiva, extrair dados-chave e produzir relatórios de análise

Quando precisa de um proxy para o Dataiku

A maioria dos fluxos de trabalho agênticos do Dataiku não opera num ambiente interno limpo e controlado. Em vez disso, eles precisam de:

• extrair dados de concorrentes

• monitorizar registos externos

• obter preços localizados

• consultar bases de dados de compliance globais

Sem uma camada de proxy, estes agentes são bloqueados, fornecem resultados geo-específicos imprecisos ou expõem os IPs da infraestrutura da empresa a sistemas externos.

Proxies residenciais rotativos resolvem cada um destes problemas ao manter um grande conjunto de IPs de utilizadores reais, alternando-os automaticamente por pedido e encaminhando o tráfego do agente através de geografias que correspondem à fonte de dados alvo. Servem como a espinha dorsal operacional que torna a camada de dados do agente confiável e consistentemente limpa.

Implementar e resolver problemas de agentes de IA do Dataiku 

Para verdadeiramente conhecer algo é ser capaz de implementá-lo e utilizá-lo. Aqui estão algoritmos básicos para usar IAs agênticas do Dataiku que se aplicam à maioria dos fluxos de trabalho.

Como implementar o agente de IA do Dataiku

1. Inicie sessão na sua instância do Dataiku e navegue até o painel de Projetos .

2. Crie um novo projeto ou abra um existente onde deseja implantar o agente.

3. Acesse o LLM Mesh através de Administração → Conexões → Nova Conexão e configure o seu LLM preferido (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI ou um endpoint personalizado/proxy).

4. Abra o Agent Designer (disponível nos fluxos GenAI ou através do construtor visual de receitas) e defina o objetivo do seu agente, ferramentas (APIs, conjuntos de dados, fluxos Dataiku) e configurações de memória.

5. Adicione ferramentas como conjuntos de dados, endpoints SQL, APIs REST externas ou receitas Python/R que ele possa chamar para realizar tarefas.

6. Teste o agente no estúdio interativo revisando os logs de cadeia de raciocínio para verificar se ele chama as ferramentas corretas e produz saídas corretas.

7. Publique no Agent Hub para acesso de toda a equipe. Defina permissões de acesso e regras de governança (revisão de saída, gatilhos de intervenção humana, lógica de escalação).

8. Monitore através do Agent Management. Acompanhe tempo de atividade, tempo de resposta, taxa de erro, solicitações por minuto e métricas de impacto nos negócios (qualidade das saídas, alinhamento de políticas).

Como configurar um proxy para agentes de IA no Dataiku

Passo 1: Obtenha suas credenciais de proxy do CyberYozh

• Faça login na sua conta CyberYozh.

• Navegue até Proxies Rotativos Residenciais e gere a sua lista de credenciais

• Anote o host do proxy (IP), porta, nome de usuário e senha, e a configuração da estratégia de rotação

• Acesse as suas chaves de API e gere um endpoint de API que você usará em fluxos de automação

Passo 2a: Configure o proxy no painel do Dataiku (método global)

• Acesse Administração → Configurações → Diversos na sua interface web DSS.

• Preencha Host do Proxy HTTP (seu gateway CyberYozh), Portae credenciais de autenticação.

• Salve. Em seguida, em qualquer conexão que deseje usar proxy (S3, conjuntos de dados HTTP, plugin API Connect), marque Usar proxy global.

• Todas as requisições de agente roteadas através dessas conexões agora passarão automaticamente pelo CyberYozh.

Passo 2b: Definir o proxy diretamente no código do agente (método por tarefa)

Para ferramentas Python ou receitas chamadas pelo seu agente, adicione o proxy no nível da requisição usando sua chave de API. Aqui está um pequeno exemplo com configuração básica de proxy rotativo:

import requests

# Get rotating proxy credentials

credentials = requests.post(
    'https://app.cyberyozh.com/api/v1/proxies/rotating-credentials/',

    headers={'X-Api-Key': “your_API_key”},

    json={

        'connection_login': 'your_login',
        'connection_password': 'your_password',
        'connection_host': 'your_IP',
        'connection_port': ‘your_port’,
        'session_type': 'your_session_type', # short_session, etc.
        'country_code': 'your_country_code', # US, UK, GE, etc.
        'amount': 5  # How many credentials you need
    }

)

# Get credentials in a code-readable JSON format
creds = credentials.json()['credentials']

# Use the first credentials set
proxy = {
    'http': f'http://{creds[0]}',
    'https': f'http://{creds[0]}'
}

# Use the proxy

response = requests.get("https://target-data-source.com", proxies=proxy)

Resolução de problemas e questões conhecidas do Dataiku

Profissionais no LinkedIn e na Comunidade Dataiku sinalizam vários pontos problemáticos recorrentes. Aqui estão as questões mais comuns e como resolvê-las.

1. Proliferação de agentes — muitos agentes com propriedade pouco clara

Sintoma: Múltiplas equipes constroem agentes sobrepostos; TI perde visibilidade; custos duplicados surgem.

Solução:

• Exigir que todos os agentes sejam registrados e publicados através do Agent Hub antes do uso.

• Designar um responsável pelo agente para cada agente implantado.

• Usar a torre de controle de Gestão de Agentes do Dataiku para auditar agentes ativos, uso e conformidade com políticas.

2. Bloqueios de IP de APIs externas e fontes de dados

Sintoma: O agente falha no meio da execução com erros HTTP 403 ou 429 ao coletar dados externos.

Solução:

• Configurar um proxy residencial rotativo (por exemplo, CyberYozh) em Administração → Configurações → Diversos ou diretamente no código da ferramenta Python do agente.

• Para agentes que acessam dados com restrição geográfica, use o recurso de segmentação por país do CyberYozh através da API.

• Testar a conexão do proxy antes de implantar: validar com uma única requisição primeiro, depois executar tarefas em massa.

3. Chamadas de LLM e ferramentas vazando dados sensíveis

Sintoma: Agentes enviam PII ou dados confidenciais de negócios para APIs de LLM externas, criando exposição de conformidade.

Solução:

• Implantar um proxy como gateway local entre seus agentes e LLMs externos.

• Configurar o LLM Mesh para apontar para o endpoint do proxy em vez de diretamente para OpenAI ou Anthropic.

• Ele detecta e mascara automaticamente PII antes que os prompts saiam do seu ambiente, restaurando os valores originais nas respostas.

4. Falhas de raciocínio e alucinações do agente

Sintoma: O agente chama a ferramenta errada, executa uma ação incorreta ou produz resultados fabricados.

Solução:

• Revise os registos de raciocínio do agente no estúdio de agentes Dataiku para rastrear qual chamada de ferramenta causou a falha.

• Adicione descrições explícitas de ferramentas e restrições de parâmetros para reduzir a ambiguidade.

• Implemente etapas de revisão humana para ações de alto risco (transações financeiras, resultados voltados para o cliente).

• Use Dataiku Reasoning Systems para fluxos de trabalho de várias etapas que requerem planeamento extenso antes de agir.

5. Difícil comprovação do ROI em projetos de agentes

Sintoma: Os agentes são construídos, mas o negócio não vê impacto mensurável e o financiamento para escalar é rejeitado.

Solução:

• Vincule cada agente a um KPI específico e mensurável antes de construir (por exemplo, «reduzir o tempo de processamento de faturas em X horas por semana»).

• Use a Gestão de Agentes → aba Impacto nos Negócios para acompanhar o desempenho dos KPIs ao longo do tempo.

• Comece com casos de uso restritos e de alta frequência (encaminhamento de tickets de suporte, validação de faturas) onde o volume é grande o suficiente para gerar economias visíveis rapidamente.

Conclusão: Reduza o tempo gasto e obtenha benefícios dos dados

Os agentes de IA Dataiku transformam semanas de esforço especializado em fluxos de trabalho governados e repetíveis que são executados em minutos, com resultados comprovados em diferentes condições. Os proxies tornam esses agentes confiáveis no mundo real: IPs residenciais rotativos contornam bloqueios geográficos e limites de taxa, mantendo os dados sensíveis dentro do seu perímetro. Isso garante qualidade de dados consistente, conformidade e ROI.