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| imagem gerada por IA |
O cenário de Data & Analytics (D&A) está em constante evolução, impulsionado principalmente pela ascensão meteórica da Inteligência Artificial (IA). Em um anúncio recente, o Gartner, Inc., renomada empresa de insights de negócios e tecnologia, divulgou suas principais previsões para D&A para 2026 e os anos subsequentes, destacando o papel transformador da IA em todos os aspectos do setor.
Rita Sallam, Vice-Presidente Analista Emérita do Gartner, compara o ritmo das mudanças em dados e IA a um "novo capítulo de um romance de ficção científica". Ela enfatiza que, até 2026, as fronteiras entre a inteligência humana, artificial e organizacional se tornarão cada vez mais tênues. As empresas, que já dependem de dados de maneiras sem precedentes, verão os sistemas de IA não apenas como ferramentas de apoio, mas como parceiros colaborativos. As previsões do Gartner servem como um roteiro crucial para líderes que buscam navegar pelas oportunidades e desafios que se apresentarão
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Previsões Chave do Gartner para o Futuro de D&A:
1. IA no Recrutamento e Desenvolvimento de Talentos
Até 2027, espera-se que 75% dos processos de contratação incluam certificações e testes de proficiência em IA aplicada ao ambiente de trabalho. A urgência de uma estratégia intencional para uma força de trabalho orientada por IA é evidente, dada a rápida inovação no campo. Líderes que não modernizarem suas estratégias de talentos em tecnologia correm o risco de ficar para trás. Sallam aconselha os líderes de D&A a incentivar a medição rigorosa das habilidades para identificar lacunas entre as ambições em IA e a prontidão da força de trabalho de TI.
2. Reestruturação do Mercado de Produtividade pela IA Generativa
Até 2027, o uso de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e agentes de IA criará o primeiro verdadeiro desafio para as ferramentas de produtividade convencionais em 30 anos, provocando uma reestruturação do mercado no valor de US$ 58 bilhões.
O desenvolvimento de conteúdo já está sendo transformado, com a GenAI coletando e sintetizando informações em vez de começar do zero, e a IA reescrevendo continuamente o conteúdo. A IA continuará a impulsionar uma nova concorrência para suítes de produtividade, e os líderes de D&A devem exigir ferramentas modernas, como novas interfaces de usuário e formatos.
3. Explosão de Dados Gerados por Agentes de IA Físicos
Até 2029, prevê-se que agentes de IA gerem 10 vezes mais dados a partir de ambientes físicos do que todas as aplicações digitais de IA combinadas.
As aplicações de IA agêntica no mundo físico estão produzindo vastas quantidades de dados de trajetória, oferecendo uma oportunidade única para os 'world models' aprenderem padrões e realizarem previsões e simulações precisas.
4. Automação da Governança de Dados com Agentes de IA
Até 2030, 50% das organizações usarão agentes de IA autônomos para interpretar políticas de governança e padrões técnicos em contratos de dados verificáveis por máquinas, automatizando a conformidade e a aplicação de políticas de governança.
No entanto, 50% das falhas na implementação de agentes de IA serão devido à aplicação insuficiente de plataformas de governança de IA, o que pode causar perdas financeiras ou de reputação. Sallam sugere que os líderes de D&A experimentem agentes de governança de dados em pipelines de baixo risco e validem sua interpretação em ambientes controlados.
5. Nova Onda de Unicórnios Impulsionados pela Eficiência da IA
Até 2030, surgirá uma nova onda de unicórnios, com US$ 2 milhões de receita recorrente anual (ARR) por funcionário, ostentando avaliações de mais de US$ 1 bilhão, impulsionadas pela extrema eficiência de capital e não apenas pelo capital de investidores.
Startups nativas de IA estão alcançando eficiência de crescimento sem precedentes ao resolver problemas específicos com IA proprietária e oferecer experiências de usuário intuitivas. Empresas estabelecidas podem aprender com essas startups 'AI-first', que priorizam engenheiros full-stack e generalistas capazes de se adaptar rapidamente às novas ferramentas de IA.
6. Liderança em IA e Habilidades Relacionais Humanas
Até 2030, 60% das organizações que alcançarem uma diferenciação bem-sucedida com IA serão lideradas por executivos que priorizam o domínio das habilidades relacionais humanas.
Chief Data and Analytics Officers (CDAOs) com fortes habilidades de formação de coalizões e influência estão ascendendo a cargos de liderança, incluindo CEO, à medida que o valor da visão estratégica humana na IA é reconhecido.
7. Camadas Semânticas Universais como Infraestrutura Crítica
Até 2030, as camadas semânticas universais serão tratadas como infraestrutura crítica, juntamente com plataformas de dados e segurança cibernética.
Desenvolver uma camada semântica universal é uma tarefa obrigatória para líderes de D&A, pois melhora a precisão, gerencia custos, reduz a dívida de IA e alinha sistemas multiagentes, prevenindo inconsistências dispendiosas. Os líderes de D&A devem orçar recursos semânticos como uma base inegociável.
8. Migração de Funções de Risco de Conteúdo para Engenharia de IA
Até 2028, 50% das funções relacionadas a risco de conteúdo migrarão da área jurídica e de segurança cibernética para a engenharia de IA.
As funções de mitigação de riscos estão sendo integradas aos processos de engenharia de IA, ciência de dados e desenvolvimento de software. Espera-se que essas equipes projetem sistemas que gerem e selecionem conteúdo de forma inteligente, incorporando controles embutidos no projeto desde sua concepção, permitindo inovação mais rápida e responsável dentro dos limites éticos e legais.
As previsões do Gartner para Data & Analytics em 2026 e além pintam um quadro de um futuro onde a Inteligência Artificial não é apenas uma ferramenta, mas um parceiro integral em todos os níveis organizacionais. A preparação para essas mudanças exige uma reavaliação das estratégias de talento, governança de dados e infraestrutura tecnológica, com um foco renovado na colaboração humano-IA e na eficiência impulsionada pela tecnologia.
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