O Gartner divulgou suas principais previsões para Data & Analytics (D&A) até 2027, destacando um padrão claro: o sucesso na área depende da integração efetiva entre inteligência artificial (IA), qualidade dos dados e governança rigorosa.
Entre as principais tendências apontadas pelo Gartner, estão:
- Automação das decisões com agentes de IA
Até 2027, metade das decisões de negócios será aprimorada ou automatizada por agentes de IA que combinam dados, analytics e inteligência artificial para facilitar julgamentos complexos. Esses agentes, no entanto, devem operar sob governança e gerenciamento de riscos eficazes, com apoio de decisões humanas informadas.
- Alfabetização em IA para executivos impulsiona resultados
Empresas que investirem no treinamento de seus líderes em IA tendem a obter desempenho financeiro até 20% superior. O Gartner recomenda programas práticos que tornam a IA tangível para os executivos, facilitando decisões estratégicas de investimento.
- Gestão crítica dos dados sintéticos
O uso de dados sintéticos para treinar modelos de IA é uma estratégia crescente para preservar a privacidade e ampliar conjuntos de dados. Porém, 60% dos líderes de D&A enfrentarão falhas no gerenciamento desses dados até 2027, o que pode comprometer governança, precisão dos modelos e conformidade regulatória. O controle rigoroso de metadados é essencial para mitigar esses riscos.
- Crescimento da criação interna de modelos GenAI
Até 2028, 30% dos projetos de IA generativa em produção serão desenvolvidos internamente, garantindo maior controle e redução de custos, além de personalização às necessidades das organizações.
- Melhoria da semântica para aumentar a precisão e reduzir custos
Empresas que investirem na qualidade semântica dos dados para IA poderão aumentar a precisão dos modelos em até 80% e reduzir custos computacionais em até 60%, evitando erros e gastos desnecessários.
- Governança ampliada nos conselhos de administração
Até 2029, 10% dos conselhos globais usarão IA para monitorar e questionar decisões executivas, reforçando a necessidade de políticas claras sobre o papel da IA, responsabilidade e conformidade.
Veja também mais pesquisas do Gartner
De acordo com Charlie Idoine, Vice-Presidente Analista do Gartner, “a IA sozinha não entrega valor real — ela precisa estar alinhada a dados de qualidade, analytics eficaz e uma governança robusta para viabilizar decisões inteligentes e adaptativas em toda a empresa”.
Essas previsões reforçam que as organizações devem focar na integração entre tecnologia, pessoas e processos, construindo uma base sólida para extrair todo o potencial da IA de forma segura e eficiente.
