Previsões de IA para 2026: Por que a integridade dos dados é mais importante do que nunca

Ano novo, novas conversas sobre IA. No início de 2026, a IA passou da experimentação à execução e as expectativas estão a aumentar com a mesma rapidez. Os conselhos estão investindo e os clientes estão pressionando por resultados reais. A questão não é mais se organizações investirão em IA, mas como eles transformarão esse investimento em valor durável e de longo prazo.

Durante o ano passado, tive inúmeras discussões com nossa equipe de liderança do Exactly sobre o que eles estão vendo em todos os setores, regiões e ambientes de clientes. Embora suas perspectivas venham de diferentes disciplinas, um conjunto claro de temas continua surgindo.

Abaixo estão vários insights de eu e nossa liderança equipe que refletem o rumo que a IA está tomando e o que organizações como a sua precisarão priorizar à medida que a ambição dá lugar à execução.

A infraestrutura de IA está acelerando – Mas os dados são onde o valor da IA ​​se compõe

O ritmo do investimento em IA tem sido extraordinário. As empresas estão investindo bilhões em infraestruturas de IA para atender às demandas de capacidade do momento da IA. Mas está claro que o próximo capítulo da IA ​​não será definido por modelos mais rápidos ou maiores investimentos – será definido pela disponibilidade de dados. A precisão, a consistência e o contexto determinarão se a IA proporciona resultados reais, e a governação determinará se as organizações podem confiar no que a IA produz em grande escala.

No entanto, com a entrada da IA ​​agente, este desafio é exponencialmente agravado. Não se trata mais apenas de tomar decisões. A Agentic AI planeja, raciocina e age com base nos dados fornecidos. Da minha perspectiva, essa mudança eleva significativamente a fasquia. Sem uma estratégia para dados preparados para agentes, as organizações correm o risco de amplificar informações incorretas, distorções de dados e resultados insatisfatórios causados ​​por dados inconsistentes ou mal governados. E hoje, muitas empresas simplesmente não estão preparadas.

Como mais uma prova desta mudança, em 2025 começámos a assistir a várias aquisições de empresas de dados de alto perfil, sinalizando um foco crescente para além da infraestrutura apenas. Em 2026, esperamos ver essa consolidação acelerar.

Dados contextuais definirão como a IA inteligente opera em escala

À medida que os sistemas de IA se tornam mais capazes, o desafio já não é apenas processar informação – é compreender o mundo em que essa informação existe. Dados sem contexto limitam a eficácia com que a IA pode raciocinar, interpretar e agir.

Em toda a nossa equipe de liderança, há um forte alinhamento em torno do papel dos dados contextuais na definição do próximo capítulo da IA. O contexto não melhora apenas os resultados; ajuda os sistemas de IA a tomar decisões mais precisas, explicáveis ​​e relevantes para as condições do mundo actual.

Aqui está o que alguns de nossos líderes precisamente têm a dizer.

“À medida que avançamos para 2026, os dados geoespaciais desempenharão um papel cada vez mais crítico no treinamento em IA, moldando a forma como os sistemas percebem, interpretam e interagem com o mundo ao seu redor. A realidade atual é que grandes modelos de linguagem são treinados em dados disponíveis publicamente, informações que são finitas em quantity e muitas vezes limitadas em precisão e representação. Esta emergente “seca de dados” corre o risco de retardar a inovação, mas também apresenta uma oportunidade estratégica para desbloquear valor através de dados proprietários e selecionados.

A inteligência geoespacial, incluindo imagens de satélite, coordenadas GPS e outras informações baseadas em localização, introduz uma nova dimensão de contexto. Ajuda a preencher lacunas de informação onde os dados estão incompletos, oferecendo uma visão mais objetiva, completa e verificável das condições do mundo actual. Quando combinados com dados proprietários da própria organização, como informações de clientes, padrões de transações ou sinais operacionais, os dados geoespaciais criam uma base poderosa para insights diferenciados e vantagem competitiva duradoura.”

“Em 2026, poderemos ver um rápido crescimento na força de trabalho de IA, com a adoção prevista para crescer 327% até 2027. No entanto, alcançar todos os benefícios e eficiências destes trabalhadores de IA pode ser dificultado pela falta de disponibilidade de dados.

Atualmente, apenas 12% das organizações relatam que os seus dados têm qualidade e acessibilidade suficientes para IA. Isto só será aumentado por sistemas de IA de agência que operam de forma independente, planeando, raciocinando e tomando ações em direção aos objetivos com o mínimo de intervenção humana.

Como esses sistemas dependem de processos complexos, os dados prontos para agentes são essenciais para garantir resultados precisos. Alcançar a verdadeira integridade dos dados requer dados contextuais juntamente com integração de dados, governança de dados e enriquecimento de dados.

Os dados contextuais oferecem uma perspectiva ampliada sobre os dados, fornecendo insights sobre lugares, pessoas e comportamentos. Sem compreender o contexto por trás dos seus dados, será difícil determinar uma compreensão detalhada e rica de como os sistemas de IA agentes estão alcançando seus resultados. É basic compreender isso para garantir que os sistemas de IA agentes tomem decisões totalmente informadas e confiantes em nome do seu negócio.”

A integridade de dados se torna o sistema operacional para governança e confiança em IA

À medida que os sistemas de IA se tornam mais autónomos e mais integrados em decisões empresariais críticas, a questão da confiança assume um papel central. Em 2026, a governança não será algo que as organizações usarão após a implantação – será incorporado à forma como os dados são estruturados, interpretados e monitorados desde o início.

A integridade dos dados servirá como sistema operacional para uma IA responsável. Da clareza semântica e explicabilidade à conformidade, auditabilidade e controle sobre os dados gerados pela IA, a integridade determinará se a IA pode ser dimensionada com segurança e fornecer valor duradouro.

Ao pensar em como governar a IA de forma responsável no próximo ano, eis o que nossa equipe de liderança acredita que será mais importante.

“Em 2026, a semântica será a proteção mais importante da governança da IA. Treinar a IA é semelhante ao gerenciamento de estagiários bem-intencionados. Os modelos de IA podem ser inteligentes e capazes, mas, como qualquer agente – humano ou não -, eles ainda exigem orientação clara, supervisão e avaliação consistente.

Adicionar uma camada semântica transforma dados complexos em um formato amigável aos negócios que é mais digerível, ajudando a IA a interpretar e traduzir dados em resultados confiáveis.

À medida que as conversas sobre IA mudam da implementação para ações intencionais em 2026, os líderes priorizarão as pessoas e os recursos necessários para construir a camada semântica, a fim de garantir que os dados de entrada se alinhem diretamente com os resultados mensuráveis ​​e desejados.”

“2026 é o ano em que as estruturas de prontidão para IA serão reformuladas em torno dos princípios que priorizam a integridade dos dados. As organizações se afastarão dos pilotos isolados de IA e passarão a adotar estruturas repetíveis e baseadas em dados que garantam que a IA seja implantada de forma responsável e em escala.

As avaliações da maturidade dos dados e os programas de governação da IA ​​girarão cada vez mais em torno da verificação da disponibilidade, qualidade e fiabilidade dos ativos de dados antes de qualquer modelo de IA ser desenvolvido ou implementado. A preparação para a IA exigirá um modelo operacional descentralizado no que diz respeito à responsabilização de dados e metadados.

As organizações bem-sucedidas em 2026 serão aquelas que incorporarem a integridade em todas as camadas do seu modelo operacional, desde definições de funções e estruturas de controlo até à formação e monitorização contínua. Ao fazê-lo, não só irão satisfazer as expectativas regulamentares, mas também desbloquearão uma IA que é fiável, explicável e capaz de proporcionar valor a longo prazo.“

Transformando o potencial da IA ​​em resultados – com dados confiáveis

O que mais me impressiona nessas perspectivas não é o quão diferentes elas são – é o quão estreitamente elas se alinham. Em todas as funções, regiões e responsabilidades, a mensagem é consistente: o futuro da IA ​​será construído com base em dados confiáveis, fundamentados no contexto e governados com intenção.

À medida que avançamos para 2026, as organizações bem-sucedidas não serão apenas aquelas que adotarem a IA mais rapidamente. Serão eles que investirão cuidadosamente nas bases de dados que tornam a IA – particularmente a IA agente – confiável, explicável e resiliente ao longo do tempo.

É aí que o próximo capítulo sobre o valor da IA ​​será escrito – e é um desafio que acredito que muitas organizações estão prontas para enfrentar.

Como você fortalecerá sua base de dados para IA em 2026? Para obter assistência na construção de um roteiro prático e personalizado para sua organização, recomendo que você entre em contato com nosso Consultoria em estratégia de dados equipe. Eles fornecerão a orientação especializada de que você precisa para dimensionar com responsabilidade e ter sucesso com suas iniciativas de IA neste ano e nos anos seguintes.

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