O Gartner divulgou suas principais tendências de dados e analytics para os próximos anos, apontando que mais de uma em cada dez empresas deverá operar sob um modelo AI-first até 2030. Segundo a consultoria, organizações que adotarem agentes de inteligência artificial, semântica e plataformas convergentes de dados e analytics tendem a superar concorrentes em inovação e geração de valor.
De acordo com Carlie Idoine, Vice-Presidente Analista do Gartner, a inteligência artificial está deixando de ser apenas uma ferramenta de apoio para se tornar um elemento central das operações corporativas.
“As organizações estão avançando rapidamente em direção a um modelo operacional AI-first, no qual a Inteligência Artificial já é uma consideração central em todas as decisões de negócios, fluxos de trabalho e investimentos. Sem um compromisso claro e abrangente em toda a empresa, as organizações terão dificuldade para capturar de forma consistente todo o potencial da IA nos negócios”, afirma Carlie Idoine, Vice-Presidente Analista do Gartner.
Os temas serão debatidos durante a Conferência Gartner CIO & IT Executive, que ocorrerá entre os dias 21 e 23 de setembro, em São Paulo, reunindo discussões sobre estratégias orientadas por dados, inovação tecnológica, transformação digital e liderança em tecnologia.
IA soberana ganha relevância estratégica
Uma das tendências destacadas pelo Gartner é a aceleração da IA soberana. Com a inteligência artificial assumindo papel cada vez mais relevante na competitividade econômica, governos e organizações buscam maior controle sobre dados, infraestrutura e recursos tecnológicos, reduzindo dependências externas.
Segundo a consultoria, essa mudança exige que empresas revisem seus roadmaps de dados e analytics para alinhar iniciativas de IA aos objetivos estratégicos e às exigências regulatórias de cada país.
“A IA soberana está mudando fundamentalmente a forma como as organizações pensam sobre controle, inovação e resiliência em suas estratégias de Inteligência Artificial”, afirma Idoine. “Para responder de forma eficaz às oportunidades e ameaças apresentadas pela IA soberana, as organizações precisam modernizar seus roadmaps de D&A, evoluindo os casos de uso de Inteligência Artificial da utilização para a geração de vantagem competitiva.”
Governança será essencial para agentes de IA
Com agentes de IA assumindo decisões estratégicas, táticas e operacionais, o Gartner alerta para a necessidade de mecanismos de governança capazes de garantir transparência, rastreabilidade e conformidade.
A consultoria prevê que, até 2029, decisões de negócios explicitamente modeladas serão cinco vezes mais confiáveis e 80% mais rápidas do que aquelas tomadas sem estruturas formais de governança, impulsionadas pela adoção de plataformas de inteligência de decisão.
Plataformas de governança fortalecem confiança
Outra tendência identificada é o crescimento das plataformas de governança de IA. O Gartner avalia que os métodos tradicionais de controle já não são suficientes diante da expansão dos riscos regulatórios e da adoção crescente de agentes autônomos.
Nesse cenário, plataformas especializadas devem auxiliar organizações a implementar práticas de IA responsável, gerenciar riscos e atender requisitos regulatórios de forma mais eficiente.
Dados em tempo real impulsionam IA agêntica
O Gartner também destaca o avanço do streaming de dados agêntico, modelo que permite o processamento contínuo de informações em tempo real. A abordagem é considerada fundamental para ampliar a capacidade operacional dos agentes de IA.
A expectativa é que mais de 60% das iniciativas de IA agêntica utilizem streaming de dados até 2028, frente a menos de 15% em 2025. Casos de uso como inteligência de decisão, operações autônomas e gêmeos digitais estão entre os principais beneficiados.
Gestão de dados passa a contar com agentes inteligentes
A crescente complexidade dos ambientes de dados tem levado empresas a incorporar agentes de IA em processos de gestão e governança. Segundo o Gartner, esses recursos permitem identificar padrões, automatizar tarefas e acelerar respostas em tempo real.
“A integração de agentes de IA aos fluxos de trabalho de gestão de dados permite que as equipes operem de maneira mais adaptativa por meio de sistemas capazes de aprender continuamente”, afirma Idoine. “Estabelecer uma governança robusta e monitorar continuamente o desempenho será essencial para garantir que essas capacidades entreguem resultados consistentes e alinhados aos objetivos do negócio.”
GraphRAG amplia precisão da IA generativa
Entre as tendências emergentes está o GraphRAG, abordagem que combina grafos de conhecimento com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para melhorar a precisão e a contextualização das respostas geradas por sistemas de inteligência artificial.
Segundo o Gartner, 40% das empresas deverão adotar técnicas de GraphRAG até 2029 para aprimorar a precisão factual e a capacidade de raciocínio dos modelos de IA em aplicações corporativas mais complexas.
