IA soberana e agentes inteligentes lideram tendências de dados

Mais de uma em cada dez empresas deverá adotar um modelo de funcionamento centrado na Inteligência Artificial (IA) até 2030, destacando-se pela utilização de agentes de IA, tecnologias semânticas e plataformas convergentes de dados e analítica, segundo a Gartner.

A evolução da inteligência artificial está a impulsionar uma nova geração de tendências na gestão de dados e analítica, obrigando as organizações a reverem estratégias, modelos de governação e infraestruturas tecnológicas.

Segundo Carlie Idoine, analista especializada em dados e analítica da Gartner, as organizações estão a caminhar rapidamente para um modelo operacional em que a inteligência artificial se torna um elemento central em decisões, processos e investimentos. “A IA está a tornar-se uma consideração fundamental em todas as decisões de negócio. Sem um compromisso claro e transversal à organização, será difícil concretizar todo o seu potencial”, afirma.

Uma das principais tendências identificadas é o crescimento da chamada IA soberana. À medida que a inteligência artificial se torna um ativo estratégico para a competitividade económica e tecnológica dos países, governos e organizações procuram reduzir a dependência de fornecedores estrangeiros e reforçar o controlo sobre os seus dados, infraestruturas e modelos de IA. Esta tendência está a levar empresas e entidades públicas a reavaliar os seus planos tecnológicos para garantir maior autonomia, resiliência e conformidade regulatória.

Com o aumento da utilização de agentes de IA para apoiar ou executar decisões operacionais, táticas e estratégicas, cresce também a necessidade de mecanismos de supervisão. A governação das decisões automatizadas procura garantir que as ações realizadas por sistemas de IA sejam explicáveis, auditáveis e alinhadas com os objetivos do negócio. Prevê-se que, até 2029, decisões empresariais explicitamente modeladas sejam cinco vezes mais confiáveis e 80% mais rápidas do que processos sem mecanismos de governação adequados.

A crescente complexidade regulatória associada à inteligência artificial está igualmente a impulsionar a adoção de plataformas dedicadas à governação da IA. Estas soluções permitem centralizar a supervisão, aplicar estruturas de gestão de risco e garantir o cumprimento de políticas internas, regulamentação e princípios de utilização responsável da tecnologia.

Outra tendência relevante é a utilização de fluxos contínuos de dados para alimentar agentes inteligentes. Ao contrário dos modelos tradicionais baseados em processamento por lotes, esta abordagem permite fornecer informação em tempo real, aumentando a capacidade de resposta dos sistemas de IA. Espera-se que a adoção destas arquiteturas ultrapasse os 60% até 2028, impulsionada por casos de utilização como operações autónomas, inteligência de decisão e gémeos digitais.

As equipas de dados enfrentam desafios crescentes na gestão de ambientes cada vez mais complexos. A utilização de agentes de IA para automatizar tarefas de gestão de dados surge como uma resposta a esta realidade, permitindo identificar padrões, recomendar ações e acelerar processos operacionais. Segundo os especialistas, a adoção destas capacidades exigirá mecanismos robustos de supervisão para garantir resultados consistentes e alinhados com os objetivos empresariais.

Entre as tecnologias emergentes destaca-se ainda o GraphRAG, uma abordagem que combina modelos de linguagem com grafos de conhecimento para melhorar a capacidade dos sistemas de IA em compreender contexto e relacionar informação complexa. A expectativa é que cerca de 40% das empresas utilizem técnicas GraphRAG até 2029 para aumentar a precisão factual das respostas geradas por modelos de IA e reforçar as suas capacidades de raciocínio em cenários empresariais mais exigentes.