6 tendências que devem moldar a estratégia de dados e analytics até 2030

A inteligência artificial está redefinindo o papel dos dados e analytics nas organizações. Segundo o Gartner, mais de uma em cada dez empresas adotará um modelo operacional “AI-first” até 2030, utilizando agentes de IA, tecnologias semânticas e plataformas convergentes de análise de dados para acelerar a inovação e obter vantagem competitiva.

De acordo com Carlie Idoine, vice-presidente Analista do Gartner, a inteligência artificial está deixando de ser apenas uma iniciativa tecnológica para se tornar parte central das operações corporativas. “As organizações estão avançando rapidamente em direção a um modelo operacional AI-first, no qual a IA 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.

As tendências serão tema da Conferência Gartner CIO & IT Executive, que acontece entre os dias 21 e 23 de setembro, em São Paulo, reunindo discussões sobre inovação, transformação digital, liderança em tecnologia e estratégias orientadas por dados.

Entre os principais movimentos identificados pelo Gartner está o avanço da IA soberana. À medida que a inteligência artificial ganha importância econômica e estratégica, governos e organizações passam a priorizar maior controle sobre dados, infraestrutura e recursos de IA. Segundo a consultoria, essa realidade deverá influenciar diretamente os roadmaps de empresas que buscam se tornar 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.”

Outro destaque é a crescente necessidade de governança para agentes de IA. Com sistemas autônomos assumindo decisões estratégicas, táticas e operacionais, o Gartner alerta para o aumento dos riscos legais, operacionais e reputacionais associados à falta de supervisão adequada. 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 mecanismos estruturados de governança.

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A governança da própria inteligência artificial também ganha relevância. O Gartner avalia que métodos tradicionais de controle já não são suficientes para lidar com a complexidade regulatória crescente, os novos riscos associados à tecnologia e a expansão dos agentes autônomos. Nesse contexto, plataformas especializadas de governança de IA passam a ser vistas como ferramentas importantes para garantir conformidade, gestão de riscos e supervisão centralizada.

O estudo também aponta o crescimento do streaming de dados agêntico, modelo que permite o processamento contínuo de informações em tempo real para alimentar agentes de IA. Diferentemente das abordagens baseadas em processamento em lote, esse formato possibilita respostas mais rápidas e decisões mais precisas.

Segundo o Gartner, a adoção desse modelo deve ultrapassar 60% até 2028, frente a menos de 15% registrados em 2025. Casos de uso como inteligência de decisão, operações autônomas e gêmeos digitais estão entre os principais impulsionadores dessa demanda.

A gestão de dados também deverá passar por mudanças significativas com o uso de agentes inteligentes. A crescente complexidade dos ambientes de dados tem pressionado equipes e processos tradicionais, levando organizações a buscar automação para tarefas de monitoramento, identificação de padrões e recomendações operacionais.

“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.”

Por fim, o Gartner destaca o avanço do GraphRAG como uma das tecnologias mais promissoras para aplicações corporativas de IA que exigem alto nível de precisão. A abordagem combina grafos de conhecimento com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), permitindo que sistemas de inteligência artificial conectem informações complexas, compreendam melhor o contexto e entreguem respostas mais precisas.

A expectativa da consultoria é que 40% das empresas adotem técnicas de GraphRAG até 2029 para ampliar a precisão factual e as capacidades de raciocínio dos modelos de linguagem, especialmente em aplicações corporativas de maior complexidade.

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