As organizações que relatam iniciativas bem-sucedidas de Inteligência Artificial (IA) investem até quatro vezes mais (como percentual da receita) em áreas fundamentais, como qualidade de dados, governança, profissionais prontos para a IA e gestão de mudança, em comparação com aquelas que obtêm resultados insatisfatórios com a Inteligência Artificial, de acordo com Gartner, Inc., empresa de insights de negócios e tecnologia.
No entanto, uma pesquisa global com 353 líderes de Data & Analytics (D&A) e IA, realizada de novembro a dezembro de 2025, também constatou que apenas 39% dos líderes de tecnologia estão confiantes de que os atuais investimentos em Inteligência Artificial de suas empresas terão um impacto positivo no desempenho financeiro.
“Os líderes de D&A desempenham um papel central na concretização da ambição relacionada ao valor da IA de suas organizações”, diz Rita Sallam, Vice-Presidente Analista Emérita, Gartner Fellow e Chefe de Pesquisa do Gartner. “Até 2030, a missão dos líderes de D&A é entregar áreas fundamentais, incluindo novos dados confiáveis, bases contextuais e inteligência perceptiva. Responder a essa missão exigirá mudanças na forma como a equipe de D&A se organiza e trabalha, constrói e escala, e cria valor.”
Temas como esses e outros relacionados à adoção de IA, fundamentos de D&A e geração de valor para o negócio, serão abordados durante a Conferência Gartner Data & Analytics, que será realizada nos dias 28 e 29 de abril em São Paulo.
Seis mudanças que os líderes de D&A precisam fazer até 2030
Fonte: Gartner (Abril 2026)
Mudança 1: Avançar rumo a uma abordagem de D&A “AI-first”
Essa mudança começa e termina com a ambição de utilizar a Inteligência Artificial para transformar — e não apenas ajustar — modelos de negócios e operacionais, alinhados para alcançar objetivos comerciais ousados. É necessária uma liderança pioneira para aplicar novas tecnologias de maneiras inovadoras e de alto valor.
Mudança 2: Redesenhar a organização de D&A para a colaboração entre humanos e agentes
“O futuro não consiste em substituir os seres humanos, mas em ampliar sua engenhosidade”, diz Sallam. “Como a IA criará capacidade extra, as equipes de D&A diminuirão de tamanho e ampliarão seu impacto. As organizações de D&A “AI-first”terão equipes menores, ‘minúsculas’, organizadas como núcleos de decisão compostos por talentos com habilidades diversas, complementados por especialistas em Inteligência Artificial e agentes de IA focados em resultados de negócios. Vemos empresas pioneiras experimentando com equipes tão pequenas quanto uma pessoa “técnica” e uma pessoa “de negócios”.
Mudança 3: Estabelecer contexto como infraestrutura crítica
O Gartner descobriu que as organizações com maior maturidade em recursos de D&A prontos para IA estão alcançando resultados de negócios até 65% melhores, incluindo crescimento de receita e otimização de custos. O sucesso de D&A em 2030 não se trata de modelos melhores — trata-se de fornecer aos agentes acesso contextual e governado aos dados certos.
Os agentes não podem funcionar de forma autônoma sem um contexto de alta qualidade e confiança absoluta. Os recursos de contexto atuam como o cérebro da IA. Portanto, o contexto — incluindo semântica e metadados — é agora fundamental para a D&A. Os líderes de Data & Analytics devem redesenhar a arquitetura de D&A para tornar a camada de contexto o cérebro central dos agentes de IA, a fim de fornecer inteligência confiável.
Mudança 4: As organizações de D&A devem ampliar práticas de engenharia conectadas
Concretizar a ambição em relação à Inteligência Artificial em escala requer práticas de engenharia novas e profundamente integradas. Práticas isoladas para dados, IA, contexto e engenharia de software não conseguirão concretizar uma ambição “AI-first”.
As organizações de D&A devem sair de um ciclo infinito de provas de conceito e avançar para a escala empresarial, desenvolvendo práticas e habilidades interconectadas de engenharia de dados, IA, software e contexto.
Mudança 5: Estabelecer confiança como catalisador de valor e inovação
A governança está se tornando a base para a realização de valor e o impulso à inovação. No entanto, uma pesquisa do Gartner com 360 líderes de TI no segundo trimestre de 2025 revelou que apenas 23% afirmaram estar muito confiantes na capacidade de suas organizações de gerenciar segurança e governança ao implementar ferramentas de Inteligência Artificial Generativa (GenAI).
“O controle tradicional deve ser reformulado para priorizar modelos de governança baseados na confiança para agentes de IA, por meio da criação de uma governança dinâmica que incorpore contexto automatizado e verificações de viés, privacidade e conformidade diretamente nos fluxos de trabalho”, afirma Sallam. “Sem confiança nos dados, nos outputs e nas decisões dos modelos e agentes de Inteligência Artificial, não há valor na IA.”
Mudança 6: Ir além do ROI para a multiplicação de valor
Os líderes de D&A “AI-first”precisam ir além do ROI para criar um ciclo virtuoso de valor, no qual os ganhos de eficiência decorrentes de investimentos de alto impacto sejam intencionalmente reinvestidos em crescimento e inovação.
Os clientes do Gartner podem saber mais em “Shift Toward AI-First for Data & Analytics 2030”.
Imagem: https://pt.vecteezy.com/arte-vetorial/2089475-isometrica-inteligencia-artificial