Como escalar buscas com IA usando agentes e poupar tempo

A pesquisa manual mantém as empresas pobres e pouco lucrativas.

Veja por quê:

1. É uma tarefa tediosa e repetitiva de que ninguém gosta
2. Pesquisar consome muito tempo — e, como todos sabemos, tempo é dinheiro
3. A qualidade e a quantidade das informações coletadas variam quando o trabalho é feito por pessoas

Isso vale para todos nós. Todos já passamos tempo demais procurando informações no Google, embora não tenhamos sido contratados para isso. (Segundo a McKinsey, gastamos 19% do nosso tempo buscando informações^[4].)

É aí que entram os AI Research Agents: eles ajudam você a escalar buscas com IA em uma planilha. Neste guia, vamos explicar tudo o que você precisa saber, dos conceitos fundamentais aos casos de uso práticos que podem ser implementados hoje mesmo.

📌 Resumo para quem está com pressa

Escalar buscas com IA elimina pesquisas repetitivas e o trabalho de copiar e colar dados em planilhas. O AI Research Agent da Datablist executa seu prompt de pesquisa em cada linha selecionada, pesquisa na web e grava as respostas nas colunas de saída.

Comece com nomes e sites de empresas, defina os dados e URLs das fontes de que precisa e revise um pequeno lote antes de ampliar a execução. Use o Auto-Run agendado quando precisar de atualizações recorrentes. Confira as evidências: os resultados da IA podem estar incompletos ou incorretos.

Tópicos abordados neste guia

• Entenda o AI Research Agent e seus conceitos essenciais
• Como usar o AI Research Agent na geração de leads
• Recursos e limitações do AI Research Agent

Como funcionam os AI Research Agents

Para entender melhor os benefícios de escalar buscas com IA, precisamos primeiro compreender o que são os AI Research Agents. Para isso, vamos comparar rapidamente a busca com IA à pesquisa tradicional.

Pesquisa tradicional

É o que Google, Bing e outros mecanismos de busca fizeram durante anos. Esse tipo de pesquisa foi — e continua sendo — muito útil. O problema é que os mecanismos de busca não entendem exatamente o que você quer, pois dependem de:

1. Palavras-chave
2. Intenção de busca
3. Combinações de palavras-chave

Eles não analisam nem refletem sobre seu objetivo; apenas tentam encontrar correspondências^[1].

Busca com IA

É isso que todos estão fazendo agora. Pense na busca com IA como uma conversa com alguém que tenta encontrar respostas que ainda não conhece.

No passado, a IA simplesmente inventava uma resposta; hoje, ela pesquisa — e faz isso muito bem, porque consegue:

1. Analisar sua intenção
2. Entender seu objetivo
3. Explorar diferentes abordagens

A melhor parte da busca com IA, porém, é que você não precisa encontrar, analisar e copiar e colar as informações por conta própria, pois a IA acessa milhares de artigos, estudos e páginas de produtos e extrai para você os dados necessários.

Exemplos de mecanismos de busca com IA

• Claude
• Perplexity
• Google AI Mode
• ChatGPT Search

Em resumo, com a busca por IA, você não precisa:

• Fazer várias consultas
• Procurar páginas relevantes
• Abrir várias abas
• Extrair informações
• Visitar páginas da web

Por melhor que seja, porém, a busca com IA ainda limita você a um chatbot e uma pesquisa por vez.

AI Research Agent da Datablist: principais benefícios

Imagine que você precise descobrir:

• Quando a Anthropic AI foi fundada
• Quem foram seus fundadores
• Qual é seu produto mais recente
• Como as pessoas no Reddit reagiram ao lançamento

Com um mecanismo de busca tradicional, você precisaria:

1. Fazer várias pesquisas
2. Abrir diversas abas
3. Ler vários artigos
4. Copiar e colar manualmente todas essas informações em uma planilha

Esse processo levaria pelo menos cinco minutos para uma única empresa. Agora, imagine precisar dessas informações para uma lista com 100 empresas: seriam 500 minutos, ou cerca de 8,3 horas de pesquisa.

Usando a busca com IA em um chatbot, você precisaria:

1. Digitar sua consulta
2. Esperar pela resposta
3. Copiar e colar as informações em uma planilha

Esse processo levaria cerca de três minutos, considerando que você tenha um bom prompt. Mas, para escalar para 100 pesquisas, seriam 300 minutos, ou cinco horas de trabalho.

Com o AI Research Agent da Datablist, o mesmo prompt é executado nas linhas selecionadas, e os resultados configurados são gravados diretamente na collection. Confira uma amostra antes de ampliar o lote.

Isso é possível porque os AI Research Agents da Datablist:

1. Executam buscas com IA em uma planilha
2. Eliminam o trabalho de copiar e colar dados
3. Não obrigam você a recomeçar do zero a cada consulta, como acontece em um chatbot

Tudo isso é possível porque os AI Research Agents da Datablist foram criados para escalar buscas com IA.

Na prática, isso faz uma enorme diferença porque:

1. O agente trata cada linha da planilha como uma nova consulta, preservando a memória de contexto
2. Ele insere as propriedades de cada linha no prompt configurado
3. Além do LLM, o agente de IA conta com diversas ferramentas para concluir suas tarefas

📘 Busca com IA em chatbots vs. Datablist

A diferença entre a busca com IA de chatbots como Claude e ChatGPT e a da Datablist não é tão grande, pois todos oferecem mais recursos do que um LLM tradicional.

A principal diferença é que os AI Research Agents da Datablist podem executar a mesma tarefa de pesquisa em listas inteiras de registros, enquanto os chatbots ficam limitados a uma busca por vez.

AI Research Agent da Datablist: um canivete suíço

Na Datablist, o AI Research Agent não é apenas uma ferramenta de busca: é uma solução multifuncional para escalar pesquisas com IA. É como ter Claude, Perplexity ou ChatGPT trabalhando diretamente na sua planilha para:

1. Pesquisar no Google e no Google News
2. Visitar páginas da web
3. Percorrer páginas paginadas
4. Executar tarefas em várias etapas
5. Fazer chamadas de API
6. Extrair informações
7. …

Mas é a capacidade de identificar quais ferramentas usar em cada etapa, com base no seu prompt, que torna o AI Research Agent da Datablist a melhor ferramenta para realizar buscas com IA em uma lista.

É como contar com um pesquisador humano, só que mais rápido, preciso e consistente.

AI Processors vs. AI Research Agent

Outra forma de entender melhor os AI Research Agents é compará-los à alternativa oposta: um AI Processor.

AI Processors

Todos nós já usamos alguma extensão de IA no Excel ou no Google Sheets. São aplicações básicas que utilizam a API de um LLM para trabalhar dentro de um ambiente controlado, como uma planilha do Excel.

Como o próprio nome indica, esses sistemas processam dados. Eles são otimizados para trabalhar com os dados que você já possui, sem sair daquele ambiente. A maioria das pessoas os utiliza para:

1. Transformar dados
2. Limpar dados
3. Editar dados

AI Research Agents

Diferentemente dos AI Processors, AI Research Agents como os da Datablist são sistemas autônomos que operam dentro de certas restrições e foram projetados para interagir com o mundo externo^[3]. Eles também usam LLMs, mas os combinam com outras ferramentas. Assim, conseguem:

• Navegar na internet
• Executar tarefas em várias etapas
• Coletar informações de diferentes fontes
• … e muito mais

💡 Simples e fácil de entender

Pense nos AI Research Agents como sistemas que pesquisam em escala para encontrar e importar dados externos. Já os AI Processors ajudam você a trabalhar com dados que já possui.

Por que um AI Research Agent é tão importante

Muitas pessoas só percebem a importância de um AI Research Agent depois de usá-lo pela primeira vez. Por isso, vou explicar o valor de escalar buscas com IA por meio do caso de uso mais comum que temos observado: criar listas para geração de leads.

O problema

Na geração de leads, a maioria das pessoas enfrenta dois problemas:

1. Poucas respostas
2. Concorrência demais

Isso acontece porque todos querem leads, todos enviam Cold Emails e poucos entendem que relevância é tudo — não uma personalização forçada e constrangedora. Como dados genéricos não geram relevância, o resultado é este:

↳ Quando você usa apenas bancos de dados B2B e scrapers básicos

↳↳ Você trabalha com os mesmos dados que todos os outros

↳↳↳ Disputa o mesmo grupo de prospects

↳↳↳↳ Usando exatamente os mesmos dados da concorrência

Com isso, sua mensagem já nasce irrelevante.

A solução

Resolver um problema normalmente começa por entender sua causa. Agora que já explicamos essa parte, veja como tornar sua mensagem mais relevante para:

1. Conseguir mais respostas
2. Sair da disputa com a concorrência

A solução é bastante simples: eliminar a falta de relevância. Como?

↳ Escale as buscas com IA

↳↳ Encontre dados que realmente importam

↳↳↳ Destaque-se na caixa de entrada do prospect

Muitas pessoas já sabem disso e, por esse motivo, pesquisam seus prospects e escrevem mensagens hiperpersonalizadas manualmente. Mas esse trabalho também pode ser feito de maneira mais fácil e rápida.

Como escalar a pesquisa de prospects

Pense nisto por um instante: seus prospects não são tão únicos nem tão diferentes entre si — e os meus também não. Isso acontece porque sempre procuramos os mesmos dados e características para qualificar um prospect, processo também conhecido como definição do ICP.

Os mesmos dados usados para definir nosso ICP normalmente também nos ajudam a criar mensagens relevantes. Portanto, se esses dados vierem de pesquisas personalizadas, e não de bancos de dados, você sai na frente.

Se você tem uma lista com milhares de empresas para contatar, a melhor estratégia é executar buscas com IA em escala para encontrar informações relevantes e precisas.

É claro que escalar buscas com IA também é útil para muito mais do que criar listas de leads. A próxima seção apresenta outras possibilidades.

Como usar o AI Research Agent

As possibilidades de uso de um AI Research Agent são quase infinitas. Na prática, você pode aplicá-lo a qualquer tarefa que faria com uma busca por IA, mas em escala. Vamos começar pelos casos de uso mais comuns e eficazes.

P.S.: A Datablist também oferece templates prontos para tornar os primeiros passos ainda mais simples.

• Busca contextual de domínios: às vezes, o nome de uma empresa não é suficiente para encontrar o site correto. Nomes como “Apollo LLC” ou “Pioneer GmbH” podem se referir a milhares de negócios. Ao fornecer algum contexto, como setor ou localização, o AI Research Agent realiza uma busca direcionada e identifica o domínio correto, como faria uma pessoa.
• Scraping de cases de sucesso: o AI Research Agent pode visitar uma lista de sites de empresas, encontrar páginas de cases ou portfólios e extrair informações importantes, como o nome do cliente, os detalhes do projeto e muito mais.
• Extração de dados de produtos da Amazon: se você possui uma lista de produtos da Amazon, pode usar o AI Research Agent da Datablist para extrair os detalhes desses itens.

Todas essas tarefas levariam horas sem a possibilidade de usar buscas com IA em escala. Se quiser aplicar o AI Research Agent a alguma delas, confira os tutoriais relacionados:

1. Como encontrar domínios a partir do nome de uma empresa
2. Como fazer scraping de cases de sucesso
3. Como extrair produtos da Amazon

Casos de uso personalizados dos nossos clientes

Além dos nossos templates, os clientes usam o AI Research Agent em diversos tipos de pesquisa personalizada. O único limite real é a criatividade. Estes são alguns casos de uso de que gostei:

• Descobrir estudos recentes: encontrar links para os artigos científicos ou as publicações mais recentes de uma empresa ou instituição de pesquisa específica.
• Encontrar funcionários que não aparecem no LinkedIn: descobrir integrantes de equipes por meio de sites corporativos, comunicados à imprensa, listas de palestrantes em eventos e outras fontes.
• Identificar CEOs de primeira viagem: pesquisar o histórico profissional de uma liderança para descobrir se é sua primeira experiência no cargo de CEO.
• Determinar a estrutura societária de hospitais: descobrir se uma instituição de saúde é privada ou pública.
• Monitorar menções recentes na mídia: identificar se uma empresa apareceu recentemente em notícias, press releases ou publicações do setor.

Agora que vimos algumas aplicações práticas, vamos conhecer os recursos e as limitações específicos do AI Research Agent.

💡 O único limite é a criatividade

Os exemplos deste artigo representam apenas uma pequena parte do que o AI Research Agent consegue fazer. Se você tiver uma ideia, podemos ajudar a criar o prompt necessário para colocá-la em prática.

AI Research Agent: recursos e limitações

Entender o que uma ferramenta pode ou não fazer é essencial para usá-la bem. Veja, de forma objetiva, as capacidades e os limites do AI Research Agent da Datablist.

O que ele pode fazer

O AI Research Agent da Datablist foi criado para reproduzir e automatizar as tarefas de um pesquisador humano. Ele pode, por exemplo:

1. Executar buscas com IA em escala: realizar consultas de pesquisa personalizadas em planilhas inteiras.
2. Avaliar a qualidade das informações: o agente analisa e classifica a relevância do que encontra, filtrando ruídos e priorizando o que realmente importa.
3. Fornecer índices de confiança: para cada resultado, o AI Research Agent da Datablist atribui um índice de confiança de 0 a 100. Assim, você identifica rapidamente quais descobertas são mais confiáveis — algo especialmente útil em pesquisas complexas.
4. Executar tarefas em várias etapas: você pode dar ao agente um objetivo complexo que exija diferentes etapas, como “Encontre a página de carreiras, procure vagas de marketing, extraia os nomes dos cargos e resuma as descrições”.
5. Entender o contexto: o agente não se limita a combinar palavras-chave. Ele entende o contexto fornecido, o que permite diferenciar empresas com nomes semelhantes ou encontrar informações que não estejam declaradas explicitamente.
6. Extrair dados específicos: você pode instruir o agente a obter informações muito específicas de uma página, como a missão de uma empresa na página “Sobre nós” ou os detalhes de um produto na Amazon.
7. Fornecer respostas personalizadas: em vez de retornar apenas dados brutos, o agente pode sintetizar as informações e responder diretamente a uma pergunta, como “Esta empresa possui uma fábrica na Alemanha?”.

Como qualquer ferramenta, o AI Research Agent tem limitações. Conhecê-las ajuda você a definir expectativas realistas e criar workflows eficazes.

1. Fazer scraping em áreas protegidas por login: o agente não acessa informações protegidas por nome de usuário e senha. Isso inclui perfis privados em redes sociais, fóruns exclusivos para membros e dashboards internos de empresas.
2. Acessar determinados sites: alguns sites contam com medidas robustas para bloquear ferramentas automatizadas e scrapers. Embora o agente consiga acessar a grande maioria da web pública, pode ser bloqueado por um pequeno número de sites altamente protegidos.
3. Garantir 100% de precisão: embora seja muito preciso e forneça índices de confiança, o AI Research Agent ainda é um sistema de IA. Ocasionalmente, ele pode interpretar informações de forma incorreta ou deixar passar detalhes sutis, principalmente em tarefas que exigem mais de cinco ou seis etapas.
4. Interagir com formulários ou CAPTCHA: o agente não pode preencher formulários, enviar dados nem resolver desafios CAPTCHA. Ele foi projetado para ler e extrair informações, não para executar tarefas interativas na web.

Agora que é possível escalar buscas com IA em uma planilha, por que continuar pesquisando manualmente?

A pesquisa manual é um gargalo que reduz a produtividade e gera resultados inconsistentes.

Os AI Research Agents resolvem esse problema ao colocar a coleta de dados no piloto automático. Portanto, se as informações de que você precisa não forem extremamente sutis nem exigirem verificação humana em todos os casos, provavelmente vale a pena usar um AI Agent e pesquisar em escala.

Com AI Research Agents capazes de executar tarefas complexas em várias etapas, você pode:

• Obter dados que realmente importam: escale buscas com IA em milhares de linhas
• Economizar centenas de horas: automatize tarefas que antes exigiam semanas de trabalho manual
• Personalizar sua abordagem: reúna dados exclusivos que tornem seu Outbound impossível de ignorar
• Criar listas de leads melhores: qualifique prospects com critérios que nenhum banco de dados consegue oferecer
• Extrair dados de qualquer lugar: faça scraping de uma lista de sites usando linguagem natural, sem código

Seus concorrentes não dormem, nossos concorrentes não dormem — e nós também não.

As ferramentas já existem; agora, a diferença está em quem sabe usá-las melhor!

Perguntas frequentes sobre buscas com IA em escala

É difícil usar um AI Research Agent?

De forma alguma. Com plataformas como a Datablist, você não precisa de nenhuma habilidade específica além de saber descrever o que deseja. Também oferecemos templates prontos para casos de uso comuns, como encontrar cases de sucesso ou realizar buscas contextuais de domínios. Para tarefas personalizadas, basta escrever um prompt simples, em linguagem natural, explicando o que você precisa.

O AI Research Agent encontra dados de contato?

Não. O AI Research Agent foi projetado para pesquisar na web e extrair dados de sites. Para encontrar dados de contato, como e-mails e números de telefone, a Datablist oferece ferramentas de enriquecimento especializadas, como nosso Waterfall Email Finder, que combina vários provedores de dados para maximizar a cobertura.

Qual é a diferença entre um AI Research Agent e o ChatGPT?

Embora ambos usem grandes modelos de linguagem, suas funções são diferentes. O ChatGPT é uma IA conversacional criada para responder a perguntas com base em seus dados de treinamento. Já um AI Research Agent é uma ferramenta funcional que pode navegar ativamente pela internet, visitar sites específicos e extrair novas informações em tempo real para concluir uma tarefa.

O que é um AI Research Agent?

Um AI Research Agent é um sistema autônomo capaz de entender um objetivo, navegar na internet e realizar pesquisas em várias etapas para encontrar, extrair e sintetizar informações. Ao contrário de um web scraper simples, ele entende o contexto e adapta sua abordagem para alcançar um objetivo complexo.

Como criar um bom prompt para o AI Research Agent?

Os melhores prompts são claros, específicos e oferecem contexto. Veja uma estrutura simples:

1. Declare o objetivo: defina claramente o que o agente deve encontrar.
2. Forneça contexto: indique o ponto de partida, como o site de uma empresa.
3. Defina restrições: diga ao agente o que fazer e o que não fazer, por exemplo: “Forneça apenas o nome do projeto, sem introduções nem explicações”.
4. Defina a saída: especifique o formato exato em que deseja receber os dados.

Como fazer buscas com IA em uma lista?

Para fazer buscas com IA em uma lista, use um AI Research Agent como o da Datablist, que executa pesquisas semelhantes às do ChatGPT em planilhas. Importe seus dados, escreva um prompt especificando o que deve ser encontrado e o agente repetirá automaticamente a mesma consulta em cada linha. Assim, você elimina o trabalho manual de copiar e colar e escala uma busca semelhante à do Perplexity para milhares de registros ao mesmo tempo.

É possível escalar buscas com IA?

Sim. É possível escalar buscas com IA usando os AI Research Agents da Datablist, que operam em uma planilha. Isso elimina a necessidade de fazer uma pesquisa por vez em chatbots, pois os agentes executam a mesma consulta contextual em listas inteiras com até 100 mil registros. Dessa forma, horas de buscas manuais no ChatGPT se transformam em minutos de pesquisa automatizada e consistente.

Como executar uma busca semelhante ao Perplexity em uma planilha

Você pode executar buscas semelhantes às do Perplexity em planilhas usando o AI Research Agent da Datablist, que navega na internet, visita sites e extrai informações automaticamente para cada linha. Basta fornecer seus dados e um prompt claro descrevendo o que deve ser encontrado. O agente trata cada linha como uma pesquisa contextual independente e entrega resultados consistentes sem intervenção manual.

Referências

• [1] Análise comparativa que mostra como mecanismos de busca tradicionais dependem fortemente da correspondência de palavras-chave e têm dificuldade para entender nuances da intenção humana, enquanto buscas com IA usam Machine Learning para oferecer resultados mais inteligentes e contextualizados

• [2] Estudo do NBER, “Shifting Work Patterns with Generative AI”, que demonstra ganhos significativos de produtividade e economia de tempo quando profissionais do conhecimento adotam ferramentas de IA generativa, com base em um experimento de campo de seis meses com mais de 7 mil trabalhadores

• [3] Artigo científico do ArXiv, “Agent Q: Advanced Reasoning and Learning for Autonomous AI Agents”, que demonstra como agentes de IA realizam raciocínios em várias etapas e tomam decisões autônomas em ambientes interativos, indo além dos sistemas de IA estáticos tradicionais

• [4] Estimativa do McKinsey Global Institute segundo a qual profissionais do conhecimento gastam cerca de 19% do tempo procurando e coletando informações

Como agendar pesquisas em uma planilha

O Auto-Run exige uma collection sincronizada com a nuvem e acesso às automações do seu plano. Para pesquisas recorrentes sobre empresas, comece com uma linha por empresa e propriedades como Company, Website e Country. Use o site e o país como contexto para reduzir o risco de confundir empresas com o mesmo nome.

1. Configure o AI Research Agent na collection com uma pergunta de pesquisa específica, como encontrar o produto anunciado publicamente mais recente da empresa.
2. Defina campos de saída para a descoberta, a data de publicação e a URL da fonte. Peça que resultados sem evidências permaneçam vazios, em vez de serem inferidos.
3. Execute o agente em uma pequena seleção e abra as URLs das fontes para conferir as descobertas antes de ampliar o lote.
4. Configure um Auto-Run agendado com frequência, fuso horário, filtros e uma regra explícita para os valores de saída existentes. Para atualizar os dados, é preciso permitir que os resultados antigos relevantes sejam substituídos; preencher apenas campos vazios não fará essa atualização.
5. Após cada execução, revise erros, fontes ausentes e informações desatualizadas. O índice de confiança de um modelo não substitui a verificação das evidências.

Leia a documentação do Auto-Run para conhecer as regras de acionamento e saída. O agendamento de pesquisas atualiza as propriedades mapeadas; não presuma que ele mantém um histórico imutável de todas as respostas anteriores. Guarde exportações com data ou crie um workflow de histórico separado quando precisar de uma trilha de auditoria.

Não existe um prazo universal para concluir um lote. O acesso aos sites, as etapas da pesquisa, o modelo escolhido e os créditos disponíveis afetam a execução. Teste uma amostra representativa antes de planejar uma grande operação recorrente.