Hoje decidi fazer um pequeno experimento para entender melhor até onde o Genie Code pode ir.
Pedi ao agente para criar um dashboard de FinOps, com foco em tendência e inteligência de custos no Databricks.
O resultado foi impressionante.
Pude observar o agente interagindo com a própria interface do Databricks, navegando pela UI e criando os recursos necessários quase como se fosse um usuário operando a plataforma. Durante o processo, ele gerou automaticamente as queries SQL, criou os datasets necessários para suportar as análises e estruturou as visualizações do dashboard.
Além disso, o agente também foi capaz de organizar os dados de forma coerente e produzir insights sobre os custos da plataforma, apresentando tendências e indicadores relevantes para análise de FinOps. Tudo isso aconteceu em poucos minutos, resultando em um dashboard completo e funcional, pronto para ser utilizado na análise de custos.
Esse tipo de experiência reforça algo que tenho ouvido cada vez mais nos projetos de dados:
💡 O código está se tornando cada vez mais uma commodity.
O diferencial passa a ser "entender profundamente o negócio, saber fazer as perguntas certas e usar ferramentas de IA e agentes para acelerar a entrega de valor".
Estamos entrando em uma fase onde o papel do engenheiro de dados e arquiteto evolui para orquestrar inteligência, não apenas escrever código.
E você?
👉 Como enxerga essa transformação?
O código está mesmo virando commodity ou ainda continuaremos dependentes dele por muito tempo?
Vamos discutir 👇