Pouca gente vai se surpreender com isso, mas o Gartner espera que a inteligência artificial exerça enorme influência em todos os aspectos relacionados a dados e analytics ao longo de 2026. Isso inclui liderança, governança, talentos, dinâmica de mercado, necessidade de contexto e todo o universo além dos modelos baseados em texto.
“O ritmo das mudanças nos dados e na IA é tão rápido que cada ano parece um novo capítulo de um romance de ficção científica”, diz em comunicado Rita Sallam, vice-presidente analista emérita do Gartner. “As empresas dependem dos dados de maneiras sem precedentes, com os sistemas de IA não apenas nos apoiando, mas colaborando como parceiros.”
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Rita faz a seguir previsões aos líderes de tecnologia nas empresas. Segundo ela, é um “roteiro para se prepararem para as oportunidades e os desafios que estão por vir”. As previsões são as seguintes:
- Até 2027, 75% dos processos de contratação incluirão certificações e testes de proficiência em IA aplicada ao trabalho. Segundo o Gartner, há urgência de uma força de trabalho orientada por IA, e os líderes que não modernizarem estratégias de talentos correm o risco de “deixar suas organizações permanentemente atrás dos concorrentes”.
“Os líderes de D&A devem incentivar a medição rigorosa e orientada por dados das habilidades, para revelar as deficiências que separam suas ambições em IA e a prontidão da força de trabalho de TI”, diz Sallam.
- Até 2027, o uso de IA generativa e agentes criará o “primeiro verdadeiro desafio” para as ferramentas de produtividade convencionais. O desenvolvimento de novos conteúdos começa cada vez mais com a IA generativa coletando informação e sintetizando-as, não com uma tela em branco. A edição frequentemente envolve a IA reescrevendo o conteúdo.
O Gartner espera que a IA se torne uma concorrente das suítes de produtividade tradicionais, conforme avança a IA agêntica. E recomenda aos líderes de D&A que exijam ferramentas criadas com novas interfaces, plug-ins, tipos de documentos e formatos.
- Até 2029, agentes de IA devem gerar 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 grandes quantidades de dados de trajetória em cenários lógicos, espaciais e multiagentes à medida que interagem com seus ambientes. Isso representa uma oportunidade para os ‘world models’ aprenderem padrões e fazerem previsões e simulações.
- 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. E 50% das falhas na implementação de agentes de IA serão devidas à aplicação insuficiente, em tempo de execução, de plataformas de governança de IA. No curto prazo, decisões não governadas usando LLMs causarão perdas financeiras ou de reputação, diz a consultoria.
- Até 2030 surgirá uma nova onda de unicórnios (empresas avaliadas em mais de US$ 1 bilhão), com US$ 2 milhões de receita recorrente anual por funcionário, impulsionadas pela “extrema eficiência de capital” com base em desempenho, não promessas. O Gartner acredita que startups nativas de IA vão alcançar eficiência de crescimento “sem precedentes” ao resolver problemas específicos pouco atendidos com IA proprietária.
“As empresas estabelecidas em todos os setores estão sendo submetidas a um novo padrão. Os líderes de D&A podem aprender com essas startups ‘AI-first’, que crescem e alcançam lucratividade rapidamente ao focar em menos funcionários com participação significativa, optando por engenheiros full-stack e agnósticos em relação à tecnologia e generalistas capazes de se adaptar rapidamente às novas ferramentas de IA”, diz Rita.
- 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. Os Chief Data and Analytics Officers (CDAOs) com habilidades de formação de coalizões e influência estão avançando para cargos mais poderosos, incluindo CEO, diz o Gartner, por conta da visão estratégica que possuem.
- Até 2030, camadas semânticas universais serão tratadas como infraestrutura crítica, junto com plataformas de dados e segurança. Desenvolver uma camada semântica universal é tarefa obrigatória para líderes de D&A que lideram ou apoiam iniciativas de IA, diz o Gartner. Isso deve melhorar precisão, custos, reduzir dívida de IA, alinhar sistemas multiagentes e impedir inconsistências.
- Até 2028, 50% das funções relacionadas a risco de conteúdo migrarão da área jurídica e de segurança cibernética para a engenharia de IA. Para o Gartner, funções de mitigação de riscos estão cada vez mais 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 e assumam a responsabilidade de mitigar os riscos associados, incorporando controles embutidos no projeto desde sua concepção.
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