Como a Plataforma de AI Analytics da Amplitude acelera insight e ação

Há alguns anos, entregar rápido era impressionante. Hoje, isso é o básico. Times fazem deploy diariamente. Campanhas entram no ar em horas. Além disso, experimentos se acumulam mais rápido do que muita gente consegue interpretar. A IA acelerou esse ritmo. Mais do que isso, ela mudou o formato do trabalho. Agora, é comum gerar muitas variações de um fluxo, uma landing page ou uma mensagem. Por isso, criar deixou de ser o gargalo.

O gargalo virou entendimento.

Quando o entendimento fica para trás, a velocidade vira risco. Em outras palavras, você avança rápido com premissas frágeis. E, com o tempo, isso custa caro.

Nesse cenário, a Amplitude está evoluindo sua plataforma de AI Analytics. A proposta vai além de “insights com IA”. Em vez de apenas reportar, a plataforma busca acompanhar o ritmo do produto. Assim, ela detecta mudanças ao longo da jornada. Ao mesmo tempo, conecta contexto. Por fim, ajuda o time a agir enquanto o trabalho acontece.

O problema real não são os dashboards. São os handoffs.

Na prática, muitas falhas de analytics não vêm da falta de dados. Elas vêm de um fluxo que não escala com velocidade.

Uma métrica cai. Depois, alguém percebe. Em seguida, começa uma thread. Logo, abre-se um ticket. Então, alguém monta um dashboard. Mais tarde, agenda-se uma reunião. Aí surge o debate: é real? É tracking? É sazonalidade? Mudou o segmento? Foi um experimento? Foi um release?

Enquanto isso, o time já entregou mais mudanças.

Esse modelo fazia sentido antes. No entanto, hoje ele quebra. Afinal, tudo depende de gente para notar e investigar. Como consequência, analytics vira reporting. E reporting chega tarde.

Por isso, a aposta da Amplitude é direta: analytics precisa raciocinar.

O que significa AI analytics em escala

“AI analytics” virou termo popular. Muitas ferramentas resumem gráficos. Outras respondem perguntas em linguagem natural. Isso ajuda. Ainda assim, costuma ser reativo. Elas respondem quando alguém pergunta. Porém, não garantem que a pergunta certa apareça. Além disso, nem sempre conectam os pontos no todo.

Em escala, a lógica muda. A plataforma precisa investigar de forma contínua. Em outras palavras, ela precisa:

• perceber mudanças relevantes na jornada,
• entender quem foi impactado,
• conectar dados, experiência e feedback, e
• orientar uma decisão: o que fazer agora?

É aqui que entram os Amplitude Agents. Eles trazem uma camada agentic para a plataforma de AI Analytics. Assim, o entendimento acompanha o ritmo de construção.

O núcleo: o Global Agent como motor de investigação

No centro está o Global Agent. Ele funciona mais como investigador do que como chatbot. Ele cruza comportamento, jornadas e experimentos. Além disso, usa evidências de session replays e feedback. O ponto principal não é “responder”. O ponto é conduzir a investigação completa.

Por isso, ao perguntar “por que a ativação caiu na semana passada?”, a resposta não é só um gráfico. Em vez disso, você recebe um diagnóstico. Ele mostra o que mudou e onde mudou. Também aponta quais coortes se moveram. Além disso, checa sobreposição com releases e experimentos. Se algo parecer tracking, ele sinaliza. Por fim, propõe causas prováveis.

O Global Agent também usa contexto do time. Por exemplo: o que vocês olharam recentemente. Ou quais métricas estão em foco. Com isso, ele evita observações genéricas. E, como é conversacional, ele puxa follow-ups úteis. Assim, a análise fica mais guiada. “Quer quebrar por canal?” “Comparamos novos vs. recorrentes?” “Algo foi entregue nesse fluxo?”

O ganho é tempo. Em geral, causa raiz leva dias. Aqui, pode levar minutos. Isso acontece porque o sistema varre amplo e conecta sinais rápido. Além disso, ele aparece onde o time trabalha. Ou seja, pode ser usado via Slack ou Teams.

Specialized Agents: monitoramento para nada passar batido

Mesmo com um bom investigador, coisas escapam. Isso é normal. Ninguém monitora tudo o tempo todo.

É por isso que existem os Specialized Agents. Eles rodam com cadência programada. Em seguida, publicam resumos e oportunidades. Cada um foca em um workflow. Assim, o resultado fica mais acionável.

Hoje, o conjunto cobre dores comuns:

• Agente de monitoramento de dashboards: gera insights e aprofunda anomalias. Além disso, monitora em rotina para alertar cedo.
• Agente de session replay: revisa muitas sessões. Em seguida, identifica fricções repetidas e sugere correções.
• Agente de conversão web: propõe testes e gera variantes. Depois, ajuda a estruturar lançamento e leitura de resultados.
• Agente de feedback: resume feedback não estruturado. Além disso, destaca temas acionáveis que costumam se perder.

Com isso, analytics deixa de ser “um lugar para visitar”. Ela passa a operar em segundo plano. Ainda assim, não substitui analistas. Na prática, ela remove gargalos.

MCP: levar inteligência comportamental para onde a decisão acontece

Mesmo com insights bons, há um risco: chegar tarde. Isso ocorre quando a inteligência fica isolada.

Decisões raramente acontecem dentro da ferramenta de analytics. PMs decidem em documentos. Designers decidem no Figma. Engenheiros decidem em PRs e no IDE. Growth decide em builders de campanha. Portanto, quando analytics é um destino separado, ela vira opcional. E o opcional tende a ser ignorado.

Aqui entra o Model Context Protocol (MCP) da Amplitude. A ideia é simples: levar contexto comportamental para os workflows de IA já usados pelo time. Assim, perguntas, investigações e ações acontecem sem troca constante de contexto.

Na prática, isso pode aparecer de várias formas. Por exemplo, um PM pede a um assistente (Claude/ChatGPT) um resumo de comportamento antes do roadmap. Do mesmo modo, um engenheiro valida impacto em um ambiente como o Cursor. Além disso, dá para anexar contexto em um pull request no GitHub. Enquanto isso, designers testam hipóteses com sinais reais. Por fim, times de vendas e engajamento usam sinais de comportamento para personalizar mensagens.

Como resultado, a distância entre construir e aprender diminui.

Um sistema, não três recursos soltos

É fácil enxergar Global Agent, Specialized Agents e MCP como peças separadas. No entanto, eles formam um loop:

O Global Agent investiga e orienta decisões.
Os Specialized Agents monitoram e puxam o que importa.
O MCP leva isso para dentro do trabalho do dia a dia.

Assim, o ciclo entre construir e aprender fica mais curto.

Conclusão

A IA mudou a velocidade de construção. Isso já não é o mais difícil. Agora, o desafio é entender rápido o suficiente.

A plataforma de AI Analytics da Amplitude aponta para esse futuro. Ela percebe mudanças na jornada. Além disso, conecta evidências. E, por fim, ajuda o time a decidir e agir com menos fricção.

Amplitude Agents são poderosos. Porém, eles dependem de base bem feita.
Na Minders, ajudamos times a acertar tracking e governança. Depois, desenhamos workflows que transformam Amplitude AI em vantagem real: investigações mais rápidas, melhores experimentos e loops de feedback mais fechados.

Se você quer sair do “temos dados” para “temos clareza”, fale com a gente.