50 medidas de Power BI documentadas em 10 minutos com IA: o que muda quando o modelo já está organizado
Documentação de 50 medidas de Power BI em 10 minutos com IA. O que torna isso possível não é a ferramenta. É o modelo organizado e nomenclatura coerente construídos antes.
ED
Eduardo Dutra
6 de mai, 2026 · 8 min de leitura
Três dias viraram trinta minutos
Cinquenta medidas de Power BI documentadas em dez minutos. Eu ia gastar três dias nisso.
Não exagero. Era uma semana inteira de trabalho que sumiu.
O modelo tinha centenas de colunas, centenas mesmo, não é figura de linguagem. Cada medida com sua lógica, sua dependência com as outras. Documentação aqui não é wiki bonita de parede. É requisito técnico para quem vem depois conseguir mexer sem quebrar.
Antes, eu faria no braço. Abrir o Power BI Desktop, ler medida por medida, copiar para o Excel, descrever a regra de negócio, cruzar com a tabela dimensão. Três dias. Talvez quatro se a cafeína não ajudasse.
Agora, conecto uma IA direto no Power BI Desktop. Ela lê o modelo inteiro, entende a relação entre tabelas, interpreta a lógica DAX, devolve tudo documentado em formato que eu edito no final.
Por que esse ganho não vem da ferramenta sozinha
A primeira leitura possível é "comprou IA boa, ganhou produtividade". É leitura errada.
A produtividade veio do trabalho de organização que aconteceu antes da IA chegar.
Esse modelo específico tinha sido construído ao longo de anos, com critério. Nomenclatura padronizada. Hierarquia de tabela clara. Tabela fato bem identificada. Tabela dimensão com chave única. Medida agrupada por área de negócio.
Cada uma dessas decisões parecia detalhe na hora. Junto, formaram o contexto que permitiu a IA entender o modelo sem retrabalho.
Quem joga IA em cima de modelo bagunçado recebe documentação bagunçada muito mais rápido. A IA respeita o que ela lê.
Se a medida está com nome ambíguo, ela documenta o ambíguo. Se a relação entre tabelas está errada, ela infere lógica em cima do erro. Velocidade dez vezes maior em direção ao destino errado.
A diferença entre quem extrai três dias de ganho por semana com IA e quem gasta três dias extras limpando o que ela gerou está exatamente aí. No trabalho que você fez antes dela chegar.
A mecânica do que aconteceu nos dez minutos
Vale destrinchar para mostrar que não é mágica.
A IA recebeu acesso ao modelo via TMDL, formato textual da modelagem semântica do Power BI. Em segundos, leu todas as tabelas, colunas, medidas e relacionamentos.
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Pedi documentação por área de negócio. Vendas, financeiro, operação, comercial. A IA agrupou medidas por contexto sem precisar instrução adicional, porque a nomenclatura sinalizava a área.
Para cada medida, ela gerou descrição, regra de negócio, dependências com outras medidas e exemplo de uso. Em quinze segundos por medida.
Eu revisei. Levei quinze minutos. Corrigi três interpretações erradas. Em todas as três, o erro era de vocabulário. A IA entendeu "ticket" como ticket de suporte, quando na empresa significa pedido. Esse tipo de erro é fácil de pegar por quem conhece o negócio. E é impossível para a IA evitar sem instrução específica.
Resultado final: cinquenta medidas documentadas em formato Markdown, cabíveis em PDF interno, prontas para o próximo desenvolvedor herdar o modelo sem precisar adivinhar.
O que IA faz melhor que o desenvolvedor cansado
Um detalhe que vale separar. A IA não fez melhor que o desenvolvedor sênior em pico. Fez melhor que o desenvolvedor cansado no fim do segundo dia da tarefa.
O cansaço entra rápido em documentação manual. Na medida número trinta, a atenção cai. Esquece de checar uma tabela. Confunde nome parecido. Pula passo de uma cascata de cálculo. Erros que não aparecem em código, aparecem em documentação que outra pessoa vai usar para tomar decisão.
A IA não cansa. Mantém o mesmo nível de atenção da medida 1 à medida 50. Não esquece. Não confunde. Não pula.
Em compensação, não tem julgamento de contexto que o sênior tem em pico. A combinação do julgamento humano com a constância da máquina é o que entrega o melhor resultado.
Eu entrego o critério. Ela entrega a execução.
Esse é o modelo mental que faz IA funcionar em qualquer contexto, não só em documentação de Power BI.
Como conectar IA ao Power BI Desktop sem virar dependência ruim
Existem caminhos práticos para usar IA na documentação de modelos.
Tabular Editor com plugin de IA. Permite gerar e revisar DAX, comentar medidas, documentar tabelas. Funciona em modelo aberto no Power BI Desktop ou em modelos no serviço.
DAX Studio com integração externa. Para análise de performance, dependências e otimização. Combina com IA externa para gerar contexto.
MCP do Power BI Modeling. Servidor que expõe o modelo de Power BI Desktop aberto para um agente de IA via protocolo padrão. Permite que o agente leia tudo, sugira ajustes e gere documentação. Esse é o caminho que uso na Dresultado.
Exportação de TMDL e prompt manual. Caminho mais simples. Salvar o modelo em TMDL, colar no Claude ou ChatGPT com instrução clara, receber documentação e revisar. Funciona para modelos pequenos. Limita por janela de contexto em modelos grandes.
Em qualquer caminho, três disciplinas evitam dependência ruim. Manter o desenvolvedor no loop, revisar tudo antes de publicar, e usar a IA para acelerar trabalho repetitivo, não para substituir decisão arquitetural.
A leitura honesta sobre quem extrai e quem não extrai
A história das cinquenta medidas em dez minutos é positiva, mas precisa ser lida com cuidado.
Quem tem modelo organizado ganha tempo monstruoso. Trabalho que custava semana sai em hora. A IA vira multiplicador de produtividade real.
Quem não tem modelo organizado precisa decidir o que fazer primeiro. Tentar usar IA para acelerar a documentação do modelo bagunçado vira retrabalho. Ajeitar o modelo manualmente para depois usar IA também demora.
O caminho intermediário que funciona é usar IA para identificar bagunça, organizar partes críticas com critério humano, e só depois escalar a documentação automatizada.
A pergunta para qualquer empresa que quer ganhar produtividade em BI com IA é simples. Quanto do meu modelo eu confio para entregar para a IA documentar?
Se a resposta é menos de 50%, o trabalho prioritário é organização, não automação.
Tecnologia funciona. A diferença entre quem extrai dez vezes mais e quem multiplica bagunça está sempre no trabalho feito antes da ferramenta entrar. Em Power BI esse princípio aparece com clareza brutal.
Perguntas frequentes
É possível documentar 50 medidas de Power BI em 10 minutos com IA?
É possível quando o modelo já está organizado. IA conectada ao Power BI Desktop lê o modelo inteiro, entende relação entre tabelas e interpreta a lógica DAX. Em modelo bagunçado, ela gera documentação rápida e errada. A velocidade depende menos da ferramenta e mais do estado da modelagem antes da IA entrar.
Como conectar IA direto no Power BI Desktop?
Existem dois caminhos. Ferramentas comerciais como Tabular Editor e DAX Studio com extensões de IA. Conexão direta via TMDL e MCP que expõe o modelo para o agente. Em ambos os casos, a IA precisa autorização para ler o modelo e o desenvolvedor mantém papel de revisor. Não é botão mágico. É ciclo de pedido, geração e revisão.
Quanto tempo de revisão a IA exige depois de gerar documentação?
De dez a vinte por cento do tempo total. No caso real, dez minutos de geração mais quinze de revisão. A revisão captura interpretação errada de regra de negócio, nomenclatura ambígua e vocabulário fora do padrão da empresa. Sem revisão, a documentação fica boa para 90% do uso e perigosa para os 10% críticos.
Modelo bagunçado pode ser documentado com IA?
Pode ser, mas o resultado vem bagunçado. IA respeita o que existe. Se o modelo tem três medidas com nomes parecidos, ela documenta as três sem identificar a duplicação. Se a tabela de fato não tem chave clara, ela infere relação e erra. O caminho certo é organizar o modelo primeiro, mesmo que parcialmente, e só então usar IA para escalar a documentação.
Para que serve documentar medida de Power BI?
Documentação de medida não é wiki bonita. É requisito técnico para quem assume o modelo depois. Sem ela, qualquer ajuste futuro vira garimpo. Em modelos com mais de cinquenta medidas e dependências cruzadas, documentação inexistente significa que cada novo ajuste introduz risco de quebra. Documentação preserva o investimento que o modelo representa.
Empresa pequena precisa de documentação de medida em Power BI?
Em modelo com menos de vinte medidas, comentário no DAX e nomenclatura coerente bastam. Acima de cinquenta medidas, documentação separada vira necessária. O ponto de virada é quando uma pessoa diferente da que criou o modelo precisa mexer. A partir desse momento, documentação economiza horas de descoberta toda semana.
