DepthData
DepthData é uma plataforma de inteligência de gastos com IA que conecta as ferramentas de IA de sua empresa (por exemplo, ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor) em uma única visão somente leitura e governada de adoção, gastos e custo por resultado com relatórios prontos para o conselho e insights de coaching – sem ler prompts ou instalar agentes.
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Informações do Produto
Atualizado:Aug 7, 2026
O que é DepthData
DepthData (Depthdata) ajuda as organizações a entender o que realmente estão fazendo com IA, consolidando o uso, assentos e gastos em muitos produtos de IA em uma única fonte de verdade. Em vez de lidar com vários consoles administrativos de fornecedores, ele fornece uma visão unificada e de nível financeiro de adoção e eficiência – como usuários ativos, uso de tokens, mix de modelos, desperdício de assentos ociosos e custo por usuário ativo – para que os líderes possam responder "como está a IA?" com métricas defensáveis. Ele é projetado para stakeholders executivos e operacionais (CEO/CFO/CIO, finanças, TI e líderes de equipe) e enfatiza a privacidade, ingerindo apenas metadados, não o conteúdo da conversa.
Principais Recursos do DepthData
DepthData é uma plataforma de inteligência de gastos com IA que conecta os consoles de administração de ferramentas como ChatGPT Enterprise, Claude, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Cursor e outras em uma única visão pronta para auditoria de adoção de IA, profundidade de uso e gastos. Ela normaliza as métricas do fornecedor em um modelo de dados governado (para que "usuário ativo" e gastos signifiquem a mesma coisa em todas as ferramentas), rotula cada KPI pela forma como é verificado (medido vs. modelado com bandas de confiança) e produz resultados amigáveis à liderança, como uma pontuação de saúde do espaço de trabalho, relatórios prontos para o conselho e recomendações de dimensionamento correto. O DepthData é somente leitura por design, usa conexões OAuth/API (sem agentes ou extensões) e explicitamente não ingere ou lê conteúdo de prompt – apenas metadados.
Livro-razão unificado de gastos e adoção de IA: Agrega assentos, funções, eventos de uso e gastos em vários fornecedores de IA em uma única visão governada, substituindo a necessidade de reconciliar vários painéis de administração e planilhas separadas.
Rótulos de evidência e análises defensáveis: Cada métrica é marcada com a forma como é verificada (por exemplo, API direta, exportações/logs, feeds de faturamento ou estimativas modeladas) e inclui metodologia e bandas de confiança para que os números possam resistir ao escrutínio do CFO/conselho.
Coleta de dados somente leitura e com privacidade em primeiro lugar: Conexões OAuth somente leitura para APIs de administração de fornecedores; sem agentes de laptop, sem extensões de navegador, sem raspagem e sem ingestão de prompt/conteúdo – apenas metadados como sessões, assentos e sinais de uso.
Pontuação de saúde do espaço de trabalho e painéis executivos: Reúne adoção, profundidade de uso e eficiência/gastos em uma única pontuação de saúde com KPIs e tendências detalhadas, projetada para responder "como está a IA?" rapidamente.
Coaching e incentivos para melhorar a adoção: Identifica padrões de uso de IA de alto desempenho, os transforma em playbooks e encaminha incentivos para equipes com as maiores lacunas – então rastreia o impacto para que a capacitação apareça nas métricas de adoção.
Dimensionamento correto e detecção de desperdício: Identifica assentos ociosos ou de baixa intensidade, cobertura de ferramentas duplicadas e incompatibilidades de nível; fornece recomendações como recuperar licenças dormentes ou rebaixar níveis onde a qualidade da saída provavelmente está dentro da tolerância.
Casos de Uso do DepthData
Governança de custos de IA liderada por finanças (qualquer empresa): Consolide as assinaturas e o uso de IA em uma única visualização para quantificar o gasto total, o custo por usuário ativo e o desperdício recuperável de assentos ociosos – apoiando orçamentos, estornos e negociações com fornecedores.
Visibilidade e padronização de TI/CIO: Acompanhe a adoção em departamentos e ferramentas, identifique assistentes redundantes (por exemplo, sobreposição de Copilot + Cursor) e padronize em menos plataformas, mantendo a produtividade e os controles de acesso.
Relatórios prontos para o conselho para indústrias regulamentadas: Em setores como serviços financeiros, saúde e seguros, produza exportações prontas para auditoria com metodologia transparente e garantias de privacidade (sem leitura de prompt) para apoiar revisões de governança e comitês de risco.
Otimização do ROI de ferramentas de engenharia: Para organizações de software que usam suítes Copilot/Cursor/LLM, monitore assentos ativos, profundidade de uso e adequação de nível; recupere licenças não utilizadas e concentre a capacitação em equipes com baixa adoção, mas alto impacto potencial.
Capacitação e gerenciamento de mudanças em toda a empresa: Permita que as equipes de Aprendizagem e Desenvolvimento ou Operações identifiquem quem está com dificuldades vs. prosperando com IA, implementem playbooks de coaching direcionados e meçam o aumento da adoção em relação à linha de base da própria empresa ao longo do tempo.
IA Sombra e rastreamento de risco operacional: Mantenha uma visão do registro de risco de IA (por exemplo, estimativas de uso sombra, sinais de variação de qualidade de prompt, exposição a licenças não utilizadas) para que a liderança possa priorizar ações de governança sem inspecionar o conteúdo do funcionário.
Vantagens
Métricas prontas para auditoria com rótulos de verificação e metodologia publicada, tornando a análise mais defensável do que os painéis relatados pelo fornecedor.
Abordagem com foco na privacidade: apenas metadados, conexões somente leitura, sem agentes/extensões e explicitamente sem ingestão de prompt.
Normaliza definições inconsistentes de fornecedores (por exemplo, "usuário ativo") em um único esquema, simplificando comparações entre ferramentas e tomada de decisões.
Desvantagens
A cobertura depende do que as APIs de administração de cada fornecedor expõem e geralmente requer níveis empresariais/comerciais; alguns dados podem "ainda não estar expostos."
Alguns resultados/valores são modelados em vez de medidos diretamente, o que pode introduzir incerteza mesmo com bandas de confiança.
Os melhores resultados exigem a conexão de vários consoles de administração e o alinhamento de definições internas de resultados "bons" por departamento (configuração e coordenação de partes interessadas).
Como Usar o DepthData
1) Confirme se você tem os planos de fornecedor e acesso de administrador corretos: O Depthdata depende de APIs administrativas oficiais de fornecedores (geralmente exigindo níveis Enterprise/Business). Certifique-se de ser um administrador para cada ferramenta que deseja conectar (por exemplo, ChatGPT Enterprise, Claude Enterprise, GitHub Copilot, Gemini Workspace, Vercel + AI Gateway, Notion AI, Replit, Lovable).
2) Decida o que você quer que o Depthdata responda primeiro: Escolha perguntas iniciais como: gasto total com IA em todas as ferramentas, quem está ativo versus inativo, quais assentos estão ociosos, custo por usuário ativo e onde ferramentas sobrepostas criam cobertura duplicada.
3) Conecte suas ferramentas de IA via OAuth somente leitura: No Depthdata, conecte cada fornecedor usando OAuth somente leitura no console administrativo. O Depthdata é projetado para não exigir agentes, extensões de navegador, "scraping" e nada instalado nos dispositivos dos funcionários.
4) Execute a primeira sincronização de ingestão (pulls diários somente leitura): O Depthdata realiza pulls somente leitura de cada feed do fornecedor em uma sincronização diária para metadados como assentos, funções, sessões, eventos de uso e gastos. O conteúdo da conversa/prompt não é ingerido.
5) Revise a matriz de cobertura do conector para cada fornecedor: Verifique o que cada fornecedor pode e não pode expor (por exemplo, assentos e funções, uso e adoção, gastos, eventos de auditoria). O Depthdata mostra explicitamente onde os dados estão disponíveis via API, via exportações/fluxos de log, ou ainda não expostos.
6) Valide internamente as expectativas de privacidade e governança: Confirme com as partes interessadas que o Depthdata usa apenas metadados e não lê prompts. Onde um feed de fornecedor pode incluir conteúdo de conversação, o Depthdata o descarta na ingestão.
7) Deixe o Depthdata normalizar as métricas em um esquema governado: O Depthdata mapeia tokens/créditos/ações/solicitações premium em um único esquema para que definições como "usuário ativo" sejam consistentes entre as ferramentas (em vez de diferir por fornecedor).
8) Estabeleça sua linha de base (primeiras quatro semanas): O Depthdata mede o aumento em relação às próprias primeiras quatro semanas de sua organização (por departamento), em vez de usar benchmarks de fornecedores ou médias da indústria.
9) Abra a superfície de Visão Geral para obter a pontuação de saúde do espaço de trabalho: Use a Visão Geral para ver a adoção, profundidade e gastos agrupados em uma única pontuação de saúde do espaço de trabalho, com deltas de KPI e tendências de 12 semanas por trás dela.
10) Use o Analytics para produzir tendências defensáveis: Divida a adoção, profundidade e gastos por departamento, ferramenta ou senioridade. Use rótulos de confiança e a metodologia aberta para que os números possam resistir ao escrutínio financeiro/do conselho.
11) Identifique o desperdício e ajuste as licenças: Use o custo por usuário ativo, detecção de assentos ociosos (por exemplo, nenhuma atividade em 30 a 60 dias) e sinais de sobreposição (por exemplo, Cursor + Copilot) para encontrar gastos recuperáveis e oportunidades de downgrade de nível.
12) Use o Coaching para fechar as lacunas de adoção: Revise os padrões de uso detectados de usuários fortes de IA, converta-os em "playbooks" e direcione "nudges" para equipes que estão deixando valor na mesa. Acompanhe se o coaching altera a adoção ao longo do tempo.
13) Use o Leaderboard para recompensar a profundidade (não o "spam"): Compare departamentos/indivíduos usando pontuação de profundidade (amplitude da ferramenta, fluxos de trabalho encadeados, padrões de repetição) em vez de contagens de mensagens brutas, para incentivar a adoção significativa.
14) Revise o registro de risco de IA e os sinais de governança: Use a visão de governança para monitorar riscos operacionais, como estimativas de IA "sombra", licenças não utilizadas, variação da qualidade do prompt (via taxas de repetição), duplicação de fluxo de trabalho e exposição a vazamento de dados (observando que o Depthdata não ingere texto de prompt).
15) Defina metas e acompanhe o progresso até o final do trimestre: Defina metas como % de adoção semanal, custo por usuário, limites de gastos ou metas de ativação de departamento. Use o status da meta (no caminho certo/atrasado/em risco) para identificar as causas raiz (por exemplo, assentos inativos em um departamento específico).
16) Exporte relatórios prontos para o conselho com metodologia anexada: Gere exportações em PDF com a marca da empresa que incluem detalhamentos de adoção/gastos e a metodologia defensável (incluindo bandas de confiança onde os valores são modelados).
17) Envie dados para sua pilha de BI, se necessário: Se você preferir painéis internos, envie dados normalizados para seu ambiente de BI, mantendo as definições governadas e a rotulagem de confiança consistentes.
18) Adicione novas ferramentas à medida que aparecem (conecte em minutos): Quando uma nova ferramenta de IA é introduzida na empresa, conecte-a através da mesma abordagem administrativa somente leitura. O Depthdata a normaliza no mesmo modelo de adoção/gasto/valor, mantendo a continuidade histórica.
Perguntas Frequentes do DepthData
DepthData é uma plataforma de inteligência de gastos com IA que conecta as ferramentas de IA que uma empresa usa (por exemplo, ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Cursor e outras) em uma visão governada e pronta para auditoria de adoção, gastos e custo por resultado.
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