O Gartner, empresa de insights de negócios e tecnologia, anuncia as principais previsões para Data & Analytics (D&A) para 2026. Espera-se que a inteligência artificial (IA) tenha um impacto em todos os aspectos relacionados a dados e analytics, incluindo liderança, governança, talentos, dinâmica de mercado, necessidade de contexto e o universo além dos modelos baseados em texto.
“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 previsões oferecem aos líderes um roteiro para se prepararem para as oportunidades e os desafios que estão por vir”, diz Rita Sallam, vice-presidente Analista Emérita do Gartner.
Principais tendências
Segundo o Gartner:
- Até 2027, 75% dos processos de contratação incluirão certificações e testes de proficiência em IA aplicada ao ambiente de trabalho durante o recrutamento. Os líderes que não modernizarem 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.
- O uso de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e agentes de IA criará 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 de o autor fazer isso manualmente.
- A IA continuará a desencadear uma nova concorrência para suítes de produtividade, conforme o valor muda para experiências de IA agêntica. 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 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 única para os ‘world models’ aprenderem padrões a partir dos dados e fazerem previsões e simulações precisas.
- 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.
- Além disso, 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 reputação para as empresas.
- Até 2030, surgirá uma nova onda de unicórnios, com US$ 2 milhões de receita recorrente anual (ARR) por funcionário, ostentando avaliações de mais de US$ 1 bilhão impulsionadas não pelo capital dos investidores, mas pela extrema eficiência de capital que produz múltiplos de avaliação (valuation) 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 pouco atendidos com Inteligência Artificial proprietária, incorporar IA aos fluxos de trabalho e oferecer experiências de usuário simples e intuitivas que impulsionam a rápida adoção, o uso recorrente e o impacto mensurável para os negócios.
- 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 na C-suite, incluindo o de Chief Executive Officer (CEO), à medida que as organizações reconhecem o valor da visão estratégica liderada por humanos para aproveitar a IA.
- Até 2030, as camadas semânticas universais serão tratadas 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.
- Até 2028, 50% das funções relacionadas a risco de conteúdo migrarão da área jurídica e de segurança cibernética para a engenharia de IA, para lidar com o risco inerente 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.
*Imagem de capa: Depositphotos.com
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