# Como usar um assistente de IA para consultar dados de dispositivos IoT ao vivo

> Um passo a passo para consultar dados de dispositivos IoT ao vivo com um assistente de IA: abrir o TagoAI onde a pergunta nasce, perguntar com especificidade, checar a base de cada número e elevar a permissão só quando você quiser que ele execute algo.

Você já usa um assistente de IA metade do dia de trabalho, e seus dispositivos já reportam os números de que você precisa: temperaturas, níveis de tanque, consumo de energia, horário do último contato. Mas o assistente não sabe nada sobre a sua frota, e a gambiarra de sempre, exportar um CSV e colar no chat, devolve uma resposta sobre o passado. Dado de dispositivo ao vivo envelhece em minutos.

A solução é dar ao assistente uma conexão viva e consultável com os seus dispositivos, para que toda resposta comece com uma leitura nova. Na TagoIO existem dois caminhos: o TagoAI, o assistente embutido no Admin, sem nada para instalar, e o TagoIO MCP server, que conecta um assistente que você já usa. Este passo a passo cobre o primeiro caminho e depois mostra onde o segundo entra. Para entender por que o vínculo com leituras ao vivo é o que importa, veja [como consultar seus dados de IoT em linguagem natural](https://tago.io/blog/query-iot-data-natural-language-ai).

![Quatro passos para consultar dados de dispositivos IoT ao vivo: abrir o TagoAI, perguntar com especificidade, checar a base e elevar a permissão, tudo contra os dados ao vivo dos dispositivos na TagoIO](/images/blog/use-ai-assistant-query-live-iot-device-data/ai-assistant-live-query-steps.svg)

## O que você precisa antes de começar

Uma conta TagoIO com pelo menos um dispositivo enviando dados. Essa é a lista inteira para o caminho do TagoAI, porque o assistente vem dentro do Admin.

Se você não o vê, confira Profile Settings, depois Services, depois AI Provider. O TagoAI é habilitado ou desabilitado por perfil e, em perfis na região da União Europeia, ele vem desligado por padrão, então talvez você precise ativá-lo.

Também ajuda chegar com uma pergunta real, do tipo que você normalmente responderia abrindo três dashboards ou chamando um engenheiro. Perguntas reais revelam o que o assistente faz muito mais rápido que prompts de teste.

## Passo 1: abra o TagoAI onde a pergunta nasce

O ícone de estrela na barra lateral do Admin abre o TagoAI de qualquer lugar. Se a sua pergunta é sobre algo específico, abra a partir daquela página: a barra superior das páginas de Analysis e Dashboards abre o assistente com contexto, ou seja, ele vê o que você está olhando. De um dashboard, "por que este widget está vazio" já é uma pergunta completa. De um script de Analysis, "por que esta execução falhou ontem à noite" também.

Toda sessão começa no modo Read. O assistente pode listar dispositivos, inspecionar dashboards, revisar scripts e ler dados, mas não pode criar nem alterar nada. Para consultar, é exatamente esse o modo que você quer, e vale saber disso antes de digitar: o piso é que ele só consegue olhar.

## Passo 2: pergunte com as especificidades que você já sabe

Português corrente funciona, e ser específico rende. "Como estão meus dispositivos" produz um panorama. "Quais dispositivos de cadeia fria não reportam desde a meia-noite, ordenados por site" produz a lista que você ia montar à mão. Nomeie os dispositivos, variáveis, sites e intervalos de tempo que você conhece e deixe o assistente resolver o resto.

Vale um comentário sobre perguntas de agregação, porque é aí que o fluxo de colar CSV quebra. Quando você pede uma média por site na semana passada, a conta roda em código contra as leituras ao vivo, e não dentro do modelo de linguagem, que não é uma calculadora confiável. Os [formatos de pergunta que funcionam melhor](https://tago.io/blog/ask-iot-data-questions-plain-english) valem uma olhada se você quiser um conjunto maior de exemplos.

Mantenha uma tarefa por conversa. O TagoAI guarda o histórico para você voltar a um fio, mas o histórico é limitado a 20 conversas por perfil, e uma conversa que mistura quatro investigações é difícil de reaproveitar de todo jeito.

## Passo 3: confira a base antes de confiar no número

Um assistente ancorado nos dados é verificável, não infalível. Antes que um número saia do chat e entre em um relatório, pergunte quais dispositivos e qual intervalo de tempo ele usou.

A resposta leva segundos e diz na hora se a consulta correspondeu à sua intenção, ou se "semana passada" significou a semana do calendário quando você quis dizer os últimos sete dias. Equipes que criam esse reflexo cedo confiam mais na ferramenta, não menos, porque toda resposta vem com o comprovante.

## Passo 4: eleve a permissão quando quiser que ele execute

Consultar é onde a maioria começa. Executar é onde a economia de tempo se acumula. O TagoAI tem três modos, alternados no rodapé do painel de conversa.

Read apenas busca. Write pode criar e editar recursos, como rascunhar um script de Analysis ou montar um dashboard, mas não pode excluir nada, o que faz dele o teto razoável para o dia a dia. Full acrescenta exclusão e, como exclusões na TagoIO não são recuperáveis pelo Admin, reserve-o para tarefas em que você sabe exatamente o que pediu.

Os controles em volta disso são rígidos nos lugares certos. O assistente nunca muda nada em silêncio, só age dentro das permissões da sua própria conta, e tudo o que ele faz fica registrado no Audit Log com quem executou, quando e o que mudou. Uma sessão típica anda em uma direção: perguntar no modo Read, confirmar o plano e então subir para Write para que o assistente rascunhe a [Action](https://docs.tago.io/docs/tagoio/actions/) ou escreva o script que a resposta pediu.

## O segundo caminho: seu próprio assistente pelo MCP server

Algumas perguntas aparecem onde você já trabalha: no editor de código, em uma análise mais longa, em uma conversa que vai além da TagoIO. Para essas, o [TagoIO MCP server](https://docs.tago.io/docs/tagoio/tago-ai/tagoio-mcp-ai-powered-iot-data-integration) conecta um assistente de IA externo à sua conta pelo Model Context Protocol, com ferramentas para dispositivos, dados, analyses e dashboards. Você pergunta no meio da conversa, o assistente consulta ao vivo e a resposta aparece ao lado do trabalho que gerou a pergunta. O [passo a passo para conectar um assistente por MCP](https://tago.io/blog/connect-claude-ai-assistants-iot-platform-mcp) cobre esse lado por inteiro.

Os dois caminhos se complementam, não competem. O TagoAI atende todo mundo que trabalha dentro da plataforma, com zero configuração. O MCP atende quem já tem o assistente aberto em outra janela. Um hábito vale especificamente para o caminho do MCP: o servidor age com o token que você entrega, então limite esse token ao necessário para o caso de uso e mantenha contas sensíveis em tokens somente de leitura.

## Hábitos que mantêm as respostas confiáveis

Três hábitos separam as equipes que continuam usando isso das que testam uma vez. Fique no modo mais baixo que serve para a tarefa e trate o modo Full como exceção. Verifique a base de qualquer número que saia do chat. E decida de propósito quem processa seus dados, o que envolve os acordos com os provedores padrão, a opção de trazer seu próprio provedor de IA e o efeito disso no limite mensal de prompts. Essas escolhas estão detalhadas em [como consultar seus dados de IoT em linguagem natural](https://tago.io/blog/query-iot-data-natural-language-ai).

O webinar gravado [AI Meets IoT: A Practical Experience with TagoAI](https://tago.io/videos/ai-meets-iot-a-practical-experience-with-tagoai) roda esses passos ao vivo em uma conta real, incluindo troca de permissão no meio da sessão, e vale os trinta minutos antes de liberar o assistente para uma equipe maior.

## Faça a primeira pergunta hoje

A distância entre ler isto e ter a sua primeira resposta ancorada nos dados é um ícone de estrela. Abra o TagoAI no seu Admin, fique no modo Read e faça a pergunta que você vem respondendo à mão toda segunda-feira. Se ainda não tem conta, [comece grátis](https://admin.tago.io) e conecte um dispositivo, ou [agende uma demonstração](https://tago.io/request-demo) para percorrer o seu caso de uso com um engenheiro.