Em MarTech, CRM e SaaS, seus usuários estão constantemente lutando contra informações incompletas.
Para os gerentes de produto, um campo vazio não é apenas uma falta de dados; é um atrito. Cada vez que um usuário precisa abrir uma nova guia para pesquisar no Google a receita de um cliente em potencial, verificar os preços de um concorrente ou verificar a pilha de tecnologia de um lead, ele está abandonando seu produto.
Na era da IA, o enriquecimento no aplicativo não é mais um “diferencial”; é a expectativa básica. A barreira de entrada caiu. Se os dados existem na web pública, seu produto deve ser capaz de buscá-los.
Então, por que nem todos já estão fazendo isso?
As três barreiras aos dados vivos
A maioria das equipes de produto se enquadra em uma das três categorias. Cada uma delas tem uma lacuna que a IA moderna e o acesso à web podem preencher.
1) A lacuna de recursos (não fazer nada)
Muitas ferramentas não oferecem nenhum enriquecimento. Elas funcionam como recipientes vazios, aguardando a entrada do usuário.
Risco de PM: essa é a posição mais arriscada. Como a IA tornou a pesquisa e a extração uma capacidade comum, a era dos recipientes vazios está chegando ao fim.
Se você não fornecer os dados, um concorrente o fará. Os usuários migrarão para a ferramenta que faz o trabalho por eles.
2) A armadilha do fornecedor (comprar dados estáticos)
As equipes que oferecem enriquecimento geralmente resolvem isso integrando fornecedores de dados terceirizados ou Conjuntos de dados fixos.
Realidade do PM: Conjuntos de dados selecionados, incluindo os Conjuntos de dados da Bright Data, são poderosos quando as fontes necessárias são cobertas e a atualização atende ao seu SLA. Eles podem oferecer valor rápido para domínios bem definidos.
Risco de PM: a economia unitária e a cobertura de dados muitas vezes se tornam restrições — especialmente quando se visa entidades de cauda longa, mercados de nicho ou atributos que mudam rapidamente. Fluxos de trabalho agênicos (agênico = um loop impulsionado por IA que planeja → pesquisa → extrai → verifica → grava de volta) existem para enfrentar esses desafios: a melhor fonte nem sempre pode ser conhecida com antecedência, e o que é verdade hoje pode mudar amanhã. A abordagem vencedora é usar Conjuntos de dados selecionados quando apropriado, enquanto implanta agentes que podem descobrir, recuperar e citar fontes novas ou atualizadas quando necessário para seus usuários.
3) A armadilha da construção (scraping interno)
Equipes ambiciosas tentam construir o enriquecimento internamente e pedem à engenharia para criar Scrapers.
Realidade do PM: a infraestrutura da Bright Data para acesso à web, descoberta e arquivamento ajuda você a manter um acesso confiável aos dados e minimizar interrupções.
Risco de gerenciamento de projetos: o acesso por si só não resolve o desafio do enriquecimento. Você ainda precisa de lógica para extrair e estruturar as informações. Scrapers sem uma camada de agentes tendem a se tornar soluções pontuais frágeis. Eles geralmente se comportam como caixas pretas que não armazenam citações ou pontuações de confiança, o que prejudica a confiança. Combinar lógica de agentes, prompts de extração ou analisadores e observabilidade é o que transforma o acesso em um recurso confiável do produto para seus usuários.
A mudança: agentes conectados à web como um recurso
A resposta não é comprar mais listas estáticas ou manter uma proliferação de Scrapers personalizados. Em vez disso, trate a pesquisa e a extração na web como uma camada de infraestrutura orientada por API que seu produto pode chamar sob demanda.
Ao integrar agentes de IA a essa camada, você habilita recursos como preenchimento automático que parecem perfeitos para os usuários. O agente se comporta como um pesquisador: ele lê uma linha, entende a intenção, pesquisa na web ao vivo, identifica e busca a página relevante, extrai os dados necessários e retorna o valor — completo com uma citação e um carimbo de data/hora.
Isso já está mudando as expectativas dos usuários:
- Ferramentas de marketing: os produtos agora preenchem automaticamente os dados de segmentação, como detalhes da pilha de tecnologia e notícias recentes, para qualquer domínio carregado.
- CRMs: os campos não são mais estáticos; os CRMs são atualizados automaticamente quando os clientes em potencial mudam de emprego ou as empresas anunciam financiamentos.
- Análise de varejo: os painéis agora podem monitorar os preços e os níveis de estoque dos concorrentes com o mínimo de esforço manual, fornecendo insights quase em tempo real.
Como funciona em alto nível
Comece com uma tabela em seu próprio banco de dados ou ambiente de hospedagem, por exemplo, Snowflake, Amazon S3, Databricks, Postgres ou sua pilha preferida.
O agente determina como identificar cada linha na natureza, traduz a intenção do seu produto em consultas de pesquisa, descobre fontes confiáveis e pode reclassificar os resultados para maior precisão. Em seguida, ele busca a página da web selecionada, extrai o campo necessário, anexa a URL da fonte e o carimbo de data/hora e grava o valor de volta na sua tabela.
Se o resultado for ambíguo, o agente faz uma pergunta complementar e repete o processo. Você define o SLA de atualização e programa as atualizações de acordo.
Para produtos no Snowflake DB: você pode iniciar a partir de uma função externa ou procedimento Snowpark, enviar os resultados por meio de um estágio e Snowpipe e programar atualizações com Tarefas.
O mesmo padrão de leitura e gravação se aplica ao S3, Databricks ou Postgres por meio do seu orquestrador.
Implementação: é apenas mais uma operação de tabela
Como camada de infraestrutura, essa abordagem se conecta diretamente às suas plataformas de dados existentes.
- Fonte: seus dados ficam no Snowflake, Amazon S3, Databricks, Postgres ou no seu ambiente preferido
- Ação: acione o agente usando uma função externa ou uma chamada de API simples.
- Resultado: o agente grava os dados enriquecidos, juntamente com a URL de origem e o carimbo de data/hora, de volta na sua tabela.
Para produtos no Snowflake DB: você pode iniciar diretamente usando funções externas ou procedimentos Snowpark, enviar resultados via Snowpipe e agendar atualizações com Tarefas. Os componentes arquitetônicos já estão lá. Você simplesmente fornece a lógica de enriquecimento.
Requisitos do produto: como especificar a confiança
Ao redigir o PRD, vá além do simples preenchimento de dados. Priorize a confiança e a atualização.
- Transparência: sempre mostre o valor extraído junto com sua URL de origem. Nenhum ponto de dados deve aparecer sem uma fonte verificável.
- Atualização configurável: permita que os usuários controlem a frequência de atualização (diária, semanal ou sob demanda) para cada coluna individual.
- Observabilidade: acompanhe e monitore as taxas de correspondência, taxas de preenchimento, latência da atualização dos dados e custo por linha enriquecida com o mesmo rigor aplicado ao tempo de atividade e à latência.
Por que agora para o seu mercado?
Esse padrão é relevante para qualquer tabela, em qualquer setor.
Marketing: as equipes de entrada no mercado estão tornando o enriquecimento de dados por IA o padrão. Novos leads e contas chegam com campos como domínio, número de funcionários, pilha de tecnologia e presença social pré-preenchidos. Esse enriquecimento imediato melhora o roteamento, permite a personalização desde o primeiro dia e ajuda a aumentar as taxas de conversão, pois as colunas principais estão completas desde o primeiro contato.
Varejo: os comerciantes agora tratam preço, disponibilidade e avaliações como dados dinâmicos vivos. Os SKUs são atualizados para refletir os preços atuais de mercado, sinais de estoque e até mesmo pontuações de qualidade de imagem. Com melhor visibilidade dos concorrentes e canais, as decisões sobre margens, sortimento e reabastecimento são mais rápidas e menos arriscadas.
Finanças: as equipes de risco enriquecem as entidades com atualizações contínuas sobre mudanças executivas, mídia adversa e outros indicadores de risco em um ritmo constante. A Verificação KYC e o monitoramento de portfólio são realizados mais cedo e mais rapidamente, reduzindo o tempo de revisão manual, e os auditores obtêm uma linhagem clara com citações e carimbos de data/hora anexados a cada valor.
Estudo de caso: veja como a Raylu enriquece conjuntos de dados de empreendimentos com pesquisa e extração de IA.
Melhores práticas para altas taxas de sucesso e preparação empresarial
Clareza em primeiro lugar
Defina cada sinal com precisão. Especifique como identificar cada linha na natureza. Dê preferência a identificadores únicos e estáveis, como domínios, SKUs ou endereços.
Concorrência e rendimento
Execute solicitações em paralelo, aplicando limites sensatos. Faça o processamento em lote de forma inteligente para manter a latência baixa e os custos previsíveis.
Confiabilidade
Use um acesso à web robusto que lide com sites pesados em JavaScript e controles anti-bot. Implemente novas tentativas com backoff e mantenha a idempotência.
Transparência e explicabilidade da fonte
Armazene URLs de origem, carimbos de data/hora, versões de extrator ou prompt e pontuações de confiança. Todas as células devem ser auditáveis.
Qualidade e avaliação
Acompanhe métricas como taxa de correspondência, taxa de preenchimento, precisão (em relação a um conjunto padrão) e latência de atualização. Promova mudanças somente quando essas métricas melhorarem. Saiba mais sobre métricas de qualidade de dados.
Controle de custos
Armazene em cache e arquive fontes usadas com frequência. Reutilize instantâneos quando o tempo real não for necessário. Defina condições de parada para evitar loops descontrolados. Considere estratégias para reduzir os custos de coleta de dados.
Operações
Atribua proprietários e SLAs para cada coluna que pode ser enriquecida. Registre cada execução. Configure alertas para falhas e regressões de qualidade. Programe atualizações para se alinhar com o ritmo dos negócios. Revise as práticas recomendadas de coleta de dados e a arquitetura do pipeline de dados.
