Conheça as 6 principais tendências de dados e analytics

IA, semântica e plataformas convergentes de dados e analytics serão as principais áreas impulsionadoras dessas tendências, conforme estudo do Gartner

Mais de uma em cada dez empresas será ‘AI-first’ até 2030, superando concorrentes na adoção de agentes de IA, semântica e plataformas convergentes de dados e analytics (D&A), segundo o Gartner, empresa de insights de negócios e tecnologia. Essas três áreas são as principais forças impulsionadoras das tendências mais relevantes para D&A.

“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.

O Gartner recomenda que as organizações incorporem as seguintes tendências de dados e analytics em suas estratégias ao longo dos próximos dois anos.

Tendência 1: Aceleração da IA soberana

À medida que a Inteligência Artificial se torna um elemento-chave para a força econômica, os Estados-Nação estão priorizando o controle sobre seus recursos de IA, reduzindo a dependência de países estrangeiros para atingir objetivos soberanos. A localização do controle sobre dados e analytics é uma parte importante desse processo. Trata-se de uma realidade geopolítica externa que muitas organizações precisarão considerar em seu roadmap para se tornar uma empresa “AI-first”.

“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.”

Tendência 2: Redução dos riscos de agentes de IA com governança de decisões

Os agentes de IA estão executando mais decisões estratégicas, táticas e operacionais, o que significa que a tomada de decisões sem governança aumenta a exposição a riscos legais, operacionais e de reputação. A governança de decisões aplica princípios de governança à inteligência decisória, de modo que as ações automatizadas sejam explicáveis, auditáveis ​​e alinhadas aos resultados.

O Gartner prevê que decisões de negócios explicitamente modeladas serão cinco vezes mais confiáveis e 80% mais rápidas do que decisões sem governança até 2029, impulsionadas pela adoção de plataformas de inteligência de decisão.

Tendência 3: Fortalecimento da confiança por meio de plataformas de governança de IA

Os métodos tradicionais de garantia já não são suficientes para implementar uma governança eficaz da Inteligência Artificial, à medida que cresce a complexidade regulatória global relacionada à IA, surgem novos riscos e a adoção de agentes autônomos acelera. As plataformas de governança de Inteligência Artificial ajudam as organizações a cumprir políticas corporativas, regulamentações e padrões do setor com base nos princípios da IA responsável compartilhados.

O Gartner recomenda que líderes de dados e analytics adotem plataformas de governança de IA para operacionalizar a governança, proporcionando supervisão centralizada, aplicação de frameworks de gerenciamento de riscos e implementação dos controles necessários.

Tendência 4: Streaming de dados agêntico impulsiona inteligência em tempo real

Diferentemente do processamento tradicional de dados em lotes, que pode ser lento demais, o streaming de dados agêntico é fundamental para organizações que desejam criar e utilizar agentes de IA. O fluxo contínuo de dados orientado por eventos permite que líderes de dados e analytics entreguem informações com mais rapidez, capacitando agentes de Inteligência Artificial a executar mais tarefas com velocidade e precisão.

O Gartner prevê que a pressão por respostas em tempo real impulsionará a adoção de streaming de dados para IA agêntica para mais de 60% até 2028, frente a menos de 15% em 2025. As organizações devem priorizar casos de uso que exijam dados em tempo real, como inteligência de decisão, operações autônomas e gêmeos digitais.

Tendência 5: Simplificação das operações com gestão de dados agêntica

Líderes de dados e analytics enfrentam desafios contínuos para gerenciar dados cada vez mais complexos, o que sobrecarrega processos tradicionais de gestão de dados e dificulta a prontidão para a Inteligência Artificial. O uso de agentes de IA na gestão de dados aprimora processos essenciais ao permitir ações em tempo real, identificação de padrões e recomendações que aumentam a agilidade e aceleram as respostas.

“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.”

Tendência 6: Lidar com casos de uso complexos com GraphRAG

Muitas aplicações corporativas de IA exigem altos níveis de precisão e confiabilidade, mas abordagens tradicionais de Retrieval-Augmented Generation (RAG) não conseguem lidar adequadamente com consultas complexas e ricas em contexto. O GraphRAG combina grafos de conhecimento com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para melhorar a forma como sistemas de Inteligência Artificial recuperam e conectam informações, aplicam significado contextual e entregam resultados mais precisos para casos de uso complexos.

O Gartner prevê que 40% das empresas utilizarão técnicas de GraphRAG até 2029 para melhorar a precisão factual das respostas e as capacidades de raciocínio dos LLMs.