Segundo uma nova previsão do Gartner, até 2028, cerca de 80% das aplicações de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) usadas por empresas serão desenvolvidas em plataformas de gerenciamento de dados já existentes. Essa mudança estratégica pode reduzir em até 50% a complexidade e o tempo para entrega dessas aplicações.
Para o Gartner, a integração com tecnologias emergentes — como busca vetorial, gerenciamento de metadados, design de prompts e embedding — exige uma abordagem unificada de gerenciamento de dados, o que reforça a importância da transformação das plataformas atuais.
“A criação de aplicações de negócios de GenAI hoje envolve a integração de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) com dados internos da empresa, além da adoção de tecnologias em rápida evolução, como busca vetorial, gerenciamento de metadados, design de prompts e embedding”, diz Prasad Pore, Diretor Analista Sênior do Gartner.
“No entanto, sem uma abordagem de gerenciamento unificada, a adoção dessas tecnologias dispersas leva a prazos de entrega mais longos e a possíveis custos irrecuperáveis para as companhias.”
RAG será peça-chave na nova geração de aplicações GenAI
A Geração Aumentada por Recuperação (RAG, na sigla em inglês) está se consolidando como elemento central na arquitetura de soluções GenAI. A metodologia permite que os LLMs sejam enriquecidos com dados internos e externos, aumentando a precisão e a aplicabilidade das respostas em cenários corporativos.
“A maioria dos LLMs é treinada com dados publicamente disponíveis e, por si só, não é muito eficaz na solução de desafios de negócios específicos”, diz Pore.
“No entanto, quando esses LLMs são combinados com conjuntos de dados de propriedade da empresa usando o padrão arquitetônico RAG, sua precisão é significativamente aprimorada. A semântica, especialmente os metadados, desempenha um papel fundamental nesse processo. Os catálogos de dados podem ajudar a capturar essas informações semânticas, enriquecendo as bases de conhecimento e garantindo o contexto e a rastreabilidade corretos para os dados usados nas soluções RAG.”
Recomendações do Gartner para adoção eficaz da GenAI
Para acelerar a adoção e evitar riscos operacionais ou de segurança, o Gartner aponta três ações estratégicas para as empresas:
1. Transformar plataformas de dados em RAG como serviço: Avaliar a viabilidade de adaptar os sistemas de gerenciamento de dados atuais para atuarem como plataformas RAG, substituindo repositórios independentes como fonte de conhecimento.
2. Integrar tecnologias compatíveis com RAG: Adotar soluções como pesquisa vetorial, gráficos e chunking nas plataformas atuais ou junto a parceiros tecnológicos, favorecendo resiliência e compatibilidade com os dados organizacionais.
3. Utilizar metadados como camada de proteção: Aproveitar não apenas os metadados técnicos, mas também os metadados operacionais gerados em tempo real para proteger os sistemas GenAI contra usos indevidos, violações de privacidade e exposição de propriedade intelectual.
Mais detalhes sobre o tema podem ser acessados pelos clientes do Gartner no relatório Predicts 2025: 4 Ways AI Will Disrupt Data Management Markets and Solutions. A consultoria também disponibiliza gratuitamente o Gartner AI-Ready Data Essentials Roadmap, com orientações práticas sobre como preparar os dados para projetos de Inteligência Artificial.
