Upsolve AI
Upsolve AI · Programação · Marketing
O Upsolve AI é um estúdio de agentes para times de dados. Você documenta a lógica do negócio uma vez e publica agentes de análise que respondem no Slack, no Claude ou no seu produto.
Sobre Upsolve AI
About
O que é o Upsolve AI
O Upsolve AI é uma plataforma de análise com IA para montar um analista de dados com IA que conhece as definições da sua empresa. Você conecta o data warehouse, escolhe as tabelas que importam, registra o que cada métrica significa e quais regras valem, e o agente responde perguntas de negócio com esse contexto em vez de adivinhar pelo nome das colunas.
O produto tem dois lados. O time de dados trabalha no Agent Studio, onde cada workspace guarda um modelo de dados e um agente versionados juntos. O resto da empresa usa um chat e painéis que dá para compartilhar, sem escrever consulta nenhuma. A divisão é o ponto central: quem entende dos dados controla as definições, e quem precisa de números para de abrir chamado.
Três limites mostram para quem isso serve. É preciso ter um warehouse de verdade com tabelas minimamente organizadas, porque o contexto que você documenta vale o que valem os dados apontados por ele. O preço mira times: o plano pago mais barato custa 500 dólares por mês. E a precisão depende de manutenção. Quando a definição de uma métrica muda, alguém precisa atualizar o workspace; o Upsolve mostra onde está o buraco, mas quem fecha é uma pessoa.
Primeiros passos
- Crie a conta em ai-hub.upsolve.ai. O plano gratuito dá 2000 créditos de uso único e não pede cartão.
- Conecte uma fonte de dados. Existem conectores para Snowflake, BigQuery, Redshift, Postgres, Databricks, MySQL e mais de 30 bancos SQL. Se você já tem um projeto dbt, dá para importar.
- Monte o modelo de dados. Escolha quais tabelas e colunas o agente enxerga e anote o significado de negócio de cada uma, para que ele leia
arr_usdcomo receita recorrente anual e não como um decimal qualquer. - Documente as regras. Adicione definições de KPI, travas de segurança e ativos dourados, que são consultas e gráficos de exemplo reaproveitados nos padrões de pergunta mais comuns.
- Teste e publique. Faça perguntas reais, revise as trilhas, corrija o que sair errado e publique o agente no Slack, no Teams, no Claude, no ChatGPT ou no seu produto pelo SDK.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Upsolve AI.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Analistas de dados e engenheiros de analytics
- Líderes de vendas, finanças e operações
- Times de produto que vendem análise para os próprios clientes
Tarefas
- Responder perguntas repetidas
- Conferir um número antes da reunião
- Transformar uma resposta em painel
- Dar acesso a dados governados a um assistente de IA
Cenários
- A reunião semanal em que três pessoas pedem a mesma taxa de cancelamento
- A entrada de um analista novo
- O lançamento de um painel de análise dentro de um SaaS
Principais recursos
Camada de contexto com modelos de dados
A página do modelo de dados define o que o agente enxerga: tabelas específicas, colunas específicas e anotações que explicam o significado. Não é preciso ter uma camada semântica pronta para começar, mas importar um projeto dbt preserva as definições em que você já confia. Essa é a camada que os chatbots genéricos pulam, e o motivo pelo qual uma resposta cita um KPI em vez de um join de sorte.
Ativos dourados e perguntas douradas
Ativos dourados são consultas e gráficos aprovados, ligados a padrões de pergunta comuns. As perguntas douradas vão além: você guarda a resposta certa como referência e o agente sinaliza quando não tem certeza. Na prática, o conhecimento que morava na cabeça de uma pessoa passa a ser algo testável, o que pesa quando quem escreveu o SQL original sai da empresa.
Observabilidade e avaliações ao vivo
Toda conversa fica rastreada da pergunta do usuário até as chamadas de ferramenta, o SQL gerado e a resposta final. Um agente avaliador dá nota às respostas com os seus critérios, e o monitoramento de contexto aponta as lacunas que causaram um resultado ruim. O Harness 2.0, motor atual, é anunciado como duas vezes mais rápido que a versão anterior, e isso muda a sensação de uma pergunta analítica longa.
Implantação em várias superfícies
O mesmo agente roda no Slack, no Microsoft Teams, no Claude, no ChatGPT e no Cursor, e pode ser incorporado ao seu produto por SDK. Contexto e travas viajam com ele, então um vendedor no Slack e um desenvolvedor no Cursor veem a mesma definição de receita. Manter essa consistência é bem mais difícil do que parece quando cada superfície tem suas manias de prompt.
BI Canvases e apps com a sua marca
Gráficos criados na conversa podem ser fixados em um canvas compartilhável, e qualquer canvas vira um app HTML com a sua marca em poucos cliques. Para quem já paga uma ferramenta de BI, isso não substitui a que está em uso. Para quem só quer o número e uma linha de tendência, elimina uma etapa entre a pergunta e o print.
Segurança por linha e multi-inquilino
No plano Team as permissões são aplicadas abaixo do agente, então ninguém chega às linhas de outro cliente por insistência no chat. O suporte multi-inquilino e o frontend incorporável transformam o mesmo workspace em um recurso de análise incorporada para clientes. O Enterprise soma implantação em VPC ou local, SSO com SAML, suporte a HIPAA e roteamento para os seus próprios modelos.
Prós e contras
Prós
- O modelo de contexto é o produto, não um extra: definições de KPI, regras de negócio e respostas de exemplo ficam em um workspace versionado.
- Rastreabilidade completa de cada resposta, com o SQL executado e a definição aplicada.
- Alcance de implantação amplo para uma plataforma nova: Slack, Teams, Claude, ChatGPT, Cursor, MCP e SDK de incorporação.
- Plano gratuito de verdade com 2000 créditos, o suficiente para cerca de 200 perguntas analíticas, e sem cartão no cadastro.
Contras
- Os 500 dólares mensais do plano de entrada deixam a ferramenta fora do alcance de usuários individuais e times pequenos que só querem um chatbot sobre o banco.
- A configuração dá trabalho. Alguém precisa documentar métricas e regras antes de as respostas ficarem confiáveis, e isso leva dias, não minutos.
- O plano gratuito é um saldo único de créditos, não um plano gratuito permanente, então a avaliação tem fim marcado.
- Não existe app móvel nativo, o que pesa se a diretoria espera respostas no celular fora do Slack.
Perguntas frequentes
Monta agentes de análise que respondem perguntas de negócio usando o seu modelo de dados, as suas definições de KPI e as suas regras. Você configura o contexto no Agent Studio e expõe o agente por chat, painéis, Slack ou interface incorporada.
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