Analistas do Gartner irão discutir como se preparar para o impacto da IA em todos os aspectos relacionados a dados e análises durante a Conferência Gartner Data & Analytics, que será realizada nos dias 28 e 29 de abril em São Paulo (SP)
O Gartner, Inc., empresa de insights de negócios e tecnologia, anuncia as principais observações para Data & Analytics (D&A) para 2026 e além. Espera-se que a Inteligência Artificial (IA) tenha um impacto em todos os aspectos relacionados a dados e análises, incluindo liderança, governança, talentos, dinâmica de mercado, necessidade de contexto e o universo além dos modelos baseados em texto.
“O ritmo das mudanças nos dados e na Inteligência Artificial é tão rápido que cada ano parece um novo capítulo de um romance de ficção científica”, diz Rita Sallam, Vice-Presidente Analista Emérita do Gartner. “Em 2026, as fronteiras entre a inteligência humana, artificial e organizacional continuarão a se diluir. As empresas dependem dos dados de maneiras sem precedentes, com os sistemas de IA não apenas nos apoiando, mas colaborando como parceiros. Essas abordagens oferecem aos líderes um roteiro para se prepararem para as oportunidades e os desafios que estão por vir.”
Os analistas do Gartner comentaram mais sobre essas alterações para Data & Analytics na Conferência Gartner Data & Analytics, que ocorrerá nos dias 28 e 29 de abril em São Paulo (SP).
Até 2027, 75% dos processos de contratação incluíam certificações e testes de proficiência em IA aplicados ao ambiente de trabalho durante o recrutamento.
A urgência de uma estratégia intencional para uma força de trabalho orientada por Inteligência Artificial decorre do ritmo acelerado da inovação em IA; Os líderes que não modernizam suas estratégias de talentos em tecnologia correm o risco de deixar suas organizações permanentemente atrás dos concorrentes que conseguiram desbloquear a colaboração entre humanos e IA.
“Os líderes de D&A devem promover a medição rigorosa e orientada por dados de 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 Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e agentes de IA criarão o primeiro verdadeiro desafio para as ferramentas de produtividade convencionais em 30 anos, provocando uma reestruturação do mercado no valor de US$ 58 bilhões.
Hoje, o desenvolvimento de novos conteúdos começa cada vez mais com a GenAI coletando grandes quantidades de informação e sintetizando-as de inúmeras maneiras, em vez de começar com uma tela em branco. A edição frequentemente envolve a IA reescrevendo continuamente o conteúdo, em vez do autor fazê-lo manualmente.
A IA continuará a desencadear uma nova concorrência para suítes de produtividade, conforme o valor muda para experiências de IA agência. Os líderes de D&A devem exigir ferramentas criadas para os dias de hoje, como novas interfaces de usuário, plug-ins, tipos de documentos e formatos.
Até 2029, prevê-se que os agentes de IA gerem 10 vezes mais dados a partir de ambientes físicos do que todas as aplicações digitais de IA combinadas.
As aplicações de IA agência no mundo físico estão produzindo grandes detalhes de dados de trajetória em cenários espaciais e multiagentes à medida que interagem com seus ambientes. Isso representa uma oportunidade única para os ‘modelos mundiais’ aprenderem padrões a partir dos dados e fazerem variações e simulações precisas.
Até 2030, 50% das organizações usarão agentes de IA independentes 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.
Até 2030, 50% das falhas na implementação de agentes de Inteligência Artificial serão devidas à aplicação insuficiente, em tempo de execução, de plataformas de governança de IA para controle de capacidades e interoperabilidade entre múltiplos sistemas. No curto prazo, decisões não governadas usando Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) causarão perdas financeiras ou de transação para as empresas.
“Os líderes de D&A devem experimentar agentes de governança de dados em pipelines de baixo risco para orquestrar e automatizar processos de negociação”, diz Sallam. “Eles precisam validar que os agentes interpretem corretamente o contexto e os protocolos em um ambiente controlado antes de tentar expandir ainda mais. Os fluxos de trabalho analíticos também devem ser redesenhados para incluir uma etapa de avaliação obrigatória.”
Até 2030, surgirá uma nova onda de unicórnios, com US$ 2 milhões de receita recorrente anual (ARR) por contratação, ostentando receitas de mais de US$ 1 bilhão impulsionadas não pelo capital dos investidores, mas pela extrema eficiência de capital que produz múltiplos de avaliação (avaliação) com base no desempenho, e não em promessas.
Startups pioneiras nativas de IA estão alcançando uma eficiência de crescimento sem precedentes ao resolver problemas específicos atendidos pouco com Inteligência Artificial proprietária, incorporando IA aos fluxos de trabalho e oferecendo experiências de usuário simples e intuitivas que impulsionam a rápida adoção, o uso recorrente e o impacto mensurável para os negócios.
“As empresas determinadas em todos os setores estão sendo aplicadas 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 Inteligência Artificial. Essa abordagem permite que as empresas (e equipes) cresçam com eficiência com menos recursos”, diz Sallam.
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 fortes habilidades de formação de coalizões e influência estão avançando para cargos mais poderosos no C-suite, incluindo o de Chief Executive Officer (CEO), à medida que as organizações reconhecem o valor da visão estratégica estratégica por humanos para aproveitar a IA.
Até 2030, as camadas semânticas universais serão protegidas como infraestrutura crítica, juntamente com plataformas de dados e segurança cibernética.
Desenvolver uma camada semântica universal é agora uma tarefa obrigatória para os líderes de D&A que lideram ou apoiam iniciativas de Inteligência Artificial. É a única maneira de melhorar a precisão, gerenciar custos, ajudar a contribuir para a dívida de IA, alinhar sistemas multiagentes e evitar inconsistências dispendiosas antes que elas se espalhem. Os líderes de D&A devem incluir no orçamento recursos semânticos como uma base inegociável.
Até 2028, 50% das funções relacionadas ao risco de conteúdo migrarão da área jurídica e de segurança cibernética para a engenharia de IA, para lidar com o risco específico causado por processos de garantia isolados.
As 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. Isso permite uma inovação mais rápida e responsável dentro dos limites éticos e legais, especialmente quando a decisão do modelo de IA deve se basear no contexto do usuário.
Os clientes do Gartner podem saber mais no webinar gratuito: Top Trends in Data and Analytics, 2026.
Fonte: https://www.difundir.com.br/
