Nos últimos anos, temos visto a ascensão de tecnologias de IA generativa, chatbots e assistentes virtuais. Mas o que está além dessas primeiras ondas?
O Gartner aponta duas tendências emergentes que estão na fronteira da inovação, e que têm potência real para transformar profundamente negócios maduros, startups e todo o ecossistema corporativo.
1. Agentes Autônomos (“Agentic AI” / Intelligent Agents)
Segundo o Gartner, até 2028, espera-se que 33% das aplicações corporativas de software incluam agentes autônomos, um salto enorme frente a menos de 1% em 2024. Além disso, ao menos 15% das decisões cotidianas de trabalho poderão ser tomadas de forma automatizada por esses agentes.
O que isso significa, na prática? Imagine sistemas capazes de:
- definir metas, planejar ações e executá-las de maneira proativa, não apenas reagindo a comandos explícitos.
- operar em ambientes complexos com múltiplos agentes interagindo (multiagent systems), lidando com mudanças de contexto, ajustes automáticos e monitoramento contínuo para garantir resultados.
- colaborar de forma híbrida com humanos, automatizando tarefas repetitivas e liberando pessoas para se concentrarem no que exige criatividade, julgamento, estratégia.
Mas nem tudo é simples: desafios de governança, segurança, confiança, silos de dados, integração com sistemas legados, e clareza de ROI ainda estão entre os maiores obstáculos.
2. Data Products: transformar dados em produtos de valor
Uma outra tendência que Gartner e outros players reforçam é a de ver o dado não apenas como insumo ou registro, mas como produto. Ou seja, dados desenhados, mantidos, governados, entregues para uso real, com confiabilidade, segurança, qualidade, prontidão para consumo.
Elementos chaves de um Data Product incluem:
- Consumable-ready: dados confiáveis, próprios para uso, pesquisáveis, acessíveis para quem precisa.
- Atualização constante: manutenção, SLAs, garantia de que as informações não estão obsoletas.
- Governança forte: acesso seguro, políticas claras, uso autorizado, controle de qualidade.
Data Products suportam casos de uso como dashboards interativos, APIs de dados, modelos preditivos, relatórios dinâmicos, até interfaces orientadas a domínio. Quando bem implementados, ajudam a reduzir retrabalho, melhorar a confiança nas decisões, acelerar os insights, abrir oportunidades de monetização de dados.
Perspectiva nova: onde o jogo realmente muda
O diferencial para empresas como a Bedata.ai não será apenas adotar agentes autônomos ou construir Data Products. Vai estar em como integrar essas tendências no DNA operacional, cultural e estratégico:
- Criar equipes que entendam de produto de dados, não só de infraestrutura: com donos de produto, UX de dados, qualidade de serviço, metadados, documentação, governança.
- Estruturar governança de agentes autônomos: como definir objetivos, monitorar comportamento, mitigar riscos, auditar decisões feitas por agentes.
- Definir priorização clara de casos de uso: nem todo processo precisa de agente; identificar onde o agente autônomo entrega maior valor: suporte, atendimento, automação de backoffice, ou operações críticas.
- Interoperabilidade e integração entre agentes, dados, sistemas legados, plataformas de visualização. Evitar silos que limitem o potencial.
- Medir resultado: eficiência, custo, experiência do cliente, impacto no negócio, retorno sobre investimento. Sem métricas, tudo fica no “hype”.
Estamos num ponto de inflexão. As empresas que entenderem e atuarem com inteligência nessas tendências — agentes autônomos e Data Products — estarão pioneiras no novo ciclo de IA: aquele que entrega valor real, escalável e sustentável.
Para clientes da Bedata.ai, isso significa soluções mais ágeis, decisões mais confiáveis, inovação contínua com respaldo rigoroso de governança e performance.