Analisei a aplicação da técnica de nowcasting para prever o crescimento trimestral do PIB no Brasil, seguindo a metodologia proposta por Giannone, Reichlin e Small (2008). O modelo utiliza um painel de 68 séries mensais, como indicadores de preços, setor externo, financeiro e empregos, para estimar fatores comuns que capturam a dinâmica da economia. Os resultados mostram que o nowcasting apresenta desempenho superior a modelos estatísticos simples, como o passeio aleatório ou AR(1), mas fica ligeiramente abaixo da precisão da pesquisa FOCUS e de modelos mais complexos, como o LASSO. Uma limitação identificada foi a baixa quantidade de observações out of sample, que pode distorcer a avaliação da evolução das previsões ao longo do tempo. O estudo sugere que a inclusão de séries mais recentes, como o IBC-Br e dados de desemprego, poderia melhorar a acurácia do modelo. Apesar das limitações, a técnica demonstra potencial para auxiliar na tomada de decisões econômicas, especialmente em um contexto onde a divulgação do PIB oficial é defasada.