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ChatGPT no QGIS: o que ele faz e o que não faz, testado

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Sim, o ChatGPT escreve código PyQGIS para você, e em tarefas simples o código muitas vezes roda de primeira. Mas ele não enxerga seu projeto nem executa nada nele, então chuta suas camadas e seu sistema de coordenadas. Quando o chute erra, o script termina sem nenhum erro e ainda assim entrega o mapa errado.

Testei isso em 27 de setembro de 2026. Dei ao GPT-5.5, da OpenAI, três tarefas de QGIS, escritas como a maioria das pessoas escreve num chat, e rodei cada script que ele devolveu no QGIS 3.44, com dados abertos reais de Annecy, na França. Dois scripts acertaram na primeira resposta. O terceiro rodou limpo e exportou um layout de impressão com o mapa vazio.

Três layouts de impressão A4 exportados, com o título Schools in Annecy. Resposta 1: título, legenda com Ecole, Collège e Lycée, barra de escala preta saindo pela borda direita e seta de norte, mas a moldura do mapa está vazia. Resposta 2: os distritos e as escolas coloridas aparecem, mas a parte de baixo da cidade fica cortada na borda da página. Resposta 3: a cidade inteira cabe, desenhada pequena na metade esquerda da página.
O mesmo pedido de layout de impressão, depois de uma, duas e três respostas do chatbot. Nenhuma das três gerou erro.

O que o ChatGPT pode fazer por quem usa QGIS

O ChatGPT é um chatbot: você digita numa aba do navegador e ele responde em texto. No caso do QGIS, esse texto costuma ser PyQGIS, a interface Python do QGIS, que você cola no Terminal Python (Complementos > Terminal Python). O Claude e o Gemini funcionam do mesmo jeito. Se você nunca usou o terminal, nosso guia de PyQGIS mostra onde os scripts rodam.

Usado assim, um chatbot ajuda bastante nas partes chatas do trabalho no QGIS:

  • Rascunhar um script que você vai reaproveitar, como o mesmo buffer ou recorte em cinquenta arquivos.
  • Explicar uma mensagem de erro que você cola de volta do terminal.
  • Escrever uma expressão do QGIS para a Calculadora de Campo ou para um estilo baseado em regras.
  • Dizer qual ferramenta de Processamento faz o quê, e quais parâmetros ela recebe.

Não custa nada testar, e para quem trabalha com geoprocessamento e sabe um pouco de Python, é uma economia de tempo real. O problema está em como ele funciona.

O que ele não faz: ver ou mexer no seu projeto

Um chatbot numa aba do navegador nunca vê o QGIS. Ele não conhece os nomes das suas camadas, seus campos, seu sistema de referência de coordenadas (SRC) nem o que está no mapa. Não consegue executar o próprio código e não olha o resultado. Quem cola, executa e confere é você.

Por isso todo script é escrito às cegas, e o modelo preenche as lacunas com palpites. No meu teste ele acertou duas vezes e errou uma, e o erro não gerou nenhuma mensagem.

O teste: três tarefas, com o prompt que a maioria das pessoas escreve

Escolhi três tarefas de dificuldade crescente e anotei, antes de qualquer execução, como seria um resultado correto. Os dados são abertos: os seis distritos de Annecy, da API geográfica do governo francês; as 86 escolas da cidade, do cadastro nacional de escolas (55 escolas primárias, 21 collèges e 10 lycées); e um modelo digital de elevação (MDE) Copernicus de 30 m.

Cada prompt tinha uma linha, “Uso o QGIS 3.44. Escreva código PyQGIS que eu possa colar no Terminal Python do QGIS”, seguida da tarefa, sem descrever as camadas. Quando um script quebrava ou o resultado parecia errado, eu colava de volta o que via, em até três respostas por tarefa. Depois dei as mesmas três frases ao AI Agent, o plugin de agente que desenvolvemos, no mesmo projeto.

TarefaChatGPT (GPT-5.5)AI Agent dentro do QGIS
Buffer de 300 m nas 86 escolas, mesclar as sobreposições, salvar e informar a áreaCerto na resposta 1: 1.472 ha impressos, 1.469 ha ao medir de novoCerto na mensagem 1: 1.472 ha, 20 s
Recortar o MDE pelo distrito de Annecy-le-Vieux e informar mínimo, máximo e médiaCerto na resposta 1: 419 m, 1.165 m, 575 mCerto na mensagem 1, mesmos valores, 24 s
Layout de impressão: escolas por tipo, título, legenda, barra de escala, seta de norte, PDFMapa vazio na resposta 1, mapa cortado na resposta 2, utilizável na resposta 3Certo na mensagem 1, 51 s

Cada resposta do chatbot levou de 23 a 41 segundos para chegar, e isso sem contar colar, executar e abrir o PDF. Os tempos do AI Agent incluem a execução no QGIS.

Onde quebra: código que roda e continua errado

O layout de impressão é a tarefa que expõe o problema. O primeiro script do ChatGPT criou o layout, estilizou as escolas, adicionou todos os itens pedidos e imprimiu “Exported layout”. O PDF tinha título, legenda, seta de norte e uma moldura de mapa vazia.

A causa é o SRC. Minhas camadas estão em graus (EPSG:4326), mas o projeto desenha o mapa em metros (EPSG:3857), que é o que você obtém quando um mapa base do OpenStreetMap é a primeira camada adicionada. O script pegou a extensão das camadas em graus e entregou a um mapa desenhado em metros, então o mapa deu zoom num trecho de mar aberto na costa da África Ocidental, com menos de um metro de largura. O chatbot não tinha como saber o SRC do projeto: eu não contei e ele não consegue olhar. Nosso guia sobre o que é um SRC explica por que esse descompasso é tão comum.

Quando descrevi o PDF vazio, a segunda resposta achou a causa na hora e corrigiu a extensão. O mapa apareceu, mas a moldura saiu com 281 mm de altura numa página de 210 mm, e o sul da cidade ficou fora da página. A terceira resposta nem era um script. Era um bloco para colar por cima de um trecho do segundo script, o que é tranquilo se você lê Python e fácil de errar se não lê.

Depois de três respostas, o layout estava utilizável, mas pequeno, com a cidade ocupando cerca de um terço da página.

Os dois que funcionaram foram em parte sorte

O script do buffer estava limpo. Ele escolheu um SRC métrico a partir da posição da camada (UTM zona 32N), aplicou o buffer, mesclou e salvou, e a área bateu com a minha com diferença de 0,2%.

O script de recorte também deu os números certos, mas veja como ele achou o distrito. Ele não sabia qual camada guarda os distritos nem qual campo guarda os nomes, então leu todos os campos de texto de todas as camadas e parou no primeiro valor que continha “Annecy-le-Vieux”. Nestes dados, 11 dos 86 nomes de escola também contêm “Annecy-le-Vieux”. Ele pegou o distrito só porque o QGIS listou a camada de distritos antes da camada de escolas. Com nomes de camada diferentes, o mesmo script poderia pegar uma escola no lugar do distrito.

Esse é o padrão de um chatbot que não enxerga seu projeto. O código costuma ser sensato, mas se apoia em palpites, e você só descobre qual deles estava errado quando confere o resultado por conta própria. Nosso teste anterior, no guia de PyQGIS, mostrou o mesmo com outro chatbot: descreva suas camadas, campos e SRC no prompt e os resultados melhoram muito.

Um agente dentro do QGIS faz a conferência por você

Nós desenvolvemos o AI Agent, então esta seção fala do nosso próprio plugin. É um painel de conversa dentro do QGIS. Ele lê o projeto antes de agir, executa as ferramentas do QGIS sozinho e olha o resultado, então não há código para colar nem projeto para descrever.

Com as mesmas três frases, ele acertou as três na primeira mensagem. No recorte, o registro mostra que ele leu a camada de distritos primeiro, extraiu o polígono pelo nome e só então recortou. No layout, montou o mapa em Lambert-93, rotulou os distritos e conferiu se todos os itens ficavam dentro da página.

QGIS mostrando um mapa base do OpenStreetMap de Annecy e do lago, com o distrito de Annecy-le-Vieux recortado do MDE em tons de cinza e as escolas como pontos rosa. O painel do AI Agent, à direita, diz que recortou o dem pelo polígono de Annecy-le-Vieux e o salvou, e lista 26.676 pixels válidos com mínimo de 419,00 m, máximo de 1.165,20 m e média de 574,55 m, as duas novas camadas e 6 ações.
A tarefa de recorte no AI Agent: uma frase, o distrito encontrado pelo nome, o raster recortado e as estatísticas informadas.

Não foi perfeito. Ele deixou uma camada de trabalho (“Schools UTM 32N”) no projeto depois da tarefa do buffer e, no layout, pintou os lycées de cinza e deixou a metade direita da página quase vazia. Mas nunca me entregou um resultado que parecia pronto e não estava.

Um layout de impressão A4 paisagem com o título Schools in Annecy e o subtítulo 86 schools across six districts, Annecy, Haute-Savoie. Os seis distritos aparecem em azul claro, com seus nomes, as escolas como pontos vermelhos, laranja e cinza, uma legenda para Collège, Ecole e Lycée, uma seta de norte, uma barra de escala de 2 km e uma linha de fonte indicando o SRC do mapa, Lambert-93.
O layout do AI Agent a partir da mesma frase, exportado para PDF na primeira mensagem.

Ele envia a um serviço hospedado na UE uma descrição do seu projeto (nomes das camadas, campos, SRC, extensão), nunca seus arquivos de dados, e um clique desfaz uma mensagem inteira. Há um plano Free.

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Quando usar cada um

Use o ChatGPT, o Claude ou o Gemini numa aba do navegador quando quiser um código para guardar e ler: um script para rodar de novo em vários arquivos, um script de Processamento, uma expressão. Informe a versão do QGIS, os nomes das camadas, os nomes dos campos e o SRC do projeto, e confira o resultado no mapa, não só no terminal.

Use um agente dentro do QGIS, como o AI Agent, quando quiser o resultado no seu projeto e não quiser virar o intermediário que cola, executa e descreve o que deu errado. Isso cobre a maioria das tarefas pontuais: um buffer, um recorte, uma junção, um layout estilizado. Nosso guia sobre agentes de IA no QGIS compara as opções, e o QGIS MCP é o caminho se você já trabalha no Claude Desktop ou no Cursor.

Alguns plugins do QGIS colocam o ChatGPT num painel, como o QChatGPT, mas ele não é atualizado desde julho de 2023 e exige sua própria chave da OpenAI. O hub de IA do QGIS lista as ferramentas que olharíamos hoje.

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Como medimos. Em 27 de setembro de 2026, no QGIS 3.44.7 em macOS, com os dados de Annecy acima (projeto em EPSG:3857, camadas em EPSG:4326). O chatbot foi o GPT-5.5 da OpenAI, acessado pela linha de comando Codex da OpenAI com uma conta do ChatGPT, com busca na web e shell desativados e sem acesso ao QGIS. O prompt de sistema é o do Codex, não o do app ChatGPT, então as respostas no app podem diferir. Cada script foi executado no Terminal Python exatamente como foi devolvido, exceto a terceira resposta do layout, que encaixei no segundo script conforme pedido. Um resultado só contou como certo se um script de verificação separado passasse e o PDF estivesse correto. Uma execução do chatbot foi repetida depois de corrigirmos um problema de configuração no nosso QGIS de teste, sem relação com o código. O AI Agent 1.4.1 rodou com as configurações padrão. Três tarefas são uma amostra pequena.

Perguntas frequentes

O ChatGPT consegue automatizar o QGIS?

Ele escreve o código PyQGIS, e você o executa no Terminal Python. No nosso teste de três tarefas, dois scripts acertaram de primeira e um rodou sem erro, mas exportou um mapa vazio. O ChatGPT não executa nada no QGIS por conta própria, então você cola, executa e confere. Um plugin de agente como o AI Agent executa as etapas dentro do QGIS.

O ChatGPT enxerga meu projeto do QGIS?

Não. Ele não conhece os nomes das suas camadas, os campos nem o sistema de coordenadas, a menos que você escreva. Scripts escritos sem essas informações chutam, e um chute errado pode gerar um resultado errado sem nenhuma mensagem de erro. Cole no prompt a lista de camadas, os campos e o SRC do projeto para obter um código melhor.

Existe um plugin do ChatGPT para o QGIS?

Sim, alguns plugins ligam o QGIS aos modelos da OpenAI com a sua própria chave de API. O QChatGPT é o mais baixado, mas não é atualizado desde julho de 2023. Os plugins de agente mais novos leem seu projeto e executam as ferramentas sozinhos. O nosso, o AI Agent, já inclui o modelo de IA, então não precisa de chave de API, e tem um plano Free.

Por que meu script PyQGIS do ChatGPT roda, mas não mostra nada?

A causa mais comum é um descompasso de sistema de coordenadas: o script mediu algo em graus e usou num mapa desenhado em metros, ou o contrário. Confira o SRC do projeto no canto inferior direito do QGIS e diga ao chatbot qual é. Reprojetar para um SRC métrico antes de medir resolve a maioria desses casos.