As empresas estão se empenhando em incorporar o contexto, a estrutura, o acesso em tempo real e os mecanismos de controle que transformam os dados corporativos no combustível que impulsiona os agentes de IA.
À medida que ampliam o uso da IA generativa e da IA agêntica, a qualidade, a estrutura e o contexto dos dados tornam-se vantagens competitivas decisivas. Em 2026, as organizações concentrarão esforços em enriquecer e gerenciar seus dados, criando sistemas confiáveis, em tempo real e semanticamente ricos, capazes de fornecer aos agentes de IA a compreensão necessária para agir com precisão, confiança e controle.
A gestão dos dados corporativos sempre foi um desafio fundamental — e uma importante fonte de oportunidades. Com a expansão da IA generativa e dos agentes inteligentes, essa oportunidade torna-se ainda mais estratégica. Agentes de IA e modelos generativos dependem de um fluxo contínuo de dados confiáveis, de alta qualidade e, muitas vezes, em tempo real, para atingir seu máximo potencial.
Resolver os desafios relacionados à qualidade e à usabilidade dos dados é uma das principais preocupações dos líderes empresariais que buscam escalar iniciativas de IA agêntica. Em uma pesquisa recente, 82% dos executivos apontaram a “qualidade dos dados organizacionais” como a principal barreira para alcançar seus objetivos em IA, contra 56% apenas seis meses antes. Uma base sólida de dados pode ser a diferença entre iniciativas de IA que geram valor significativo e aquelas que produzem apenas ganhos incrementais.
Análises da McKinsey mostram que empresas com capacidades maduras de gestão de dados têm três vezes mais chances de obter pelo menos 20% de seu EBIT a partir de iniciativas de dados e analytics.
Em 2026, as organizações direcionarão novos investimentos para fortalecer essa base. Cinco áreas estarão no centro das atenções:
- Dar significado aos dados: metadados e ontologias: Ter acesso aos dados não é suficiente. Os agentes também precisam compreender o que esses dados significam.
Essa compreensão é fornecida por metadados e ontologias. Os metadados descrevem os conjuntos de dados — o que contêm, quem é responsável por eles e qual seu nível de confiabilidade. Já as ontologias vão além, definindo as relações entre os elementos do negócio: uma apólice pertence a um cliente; uma indenização liquida uma apólice; um pagamento encerra uma solicitação.
Juntas, essas camadas oferecem aos sistemas de IA uma visão estruturada do ambiente empresarial. Quando os dados são enriquecidos semanticamente, o desempenho dos modelos melhora significativamente. Em um estudo, dados enriquecidos com ontologias elevaram a precisão de um grande modelo de linguagem de 16% para 54%.
- Fornecer aos agentes os dados corretos: A eficácia dos agentes de IA depende diretamente dos dados aos quais eles têm acesso.
Para raciocinar e agir com confiança, os agentes precisam acessar informações confiáveis, reguladas e em tempo real. Por isso, as empresas estão investindo em arquiteturas modernas que conectam virtualmente diferentes fontes de dados — CRM, ERP, data warehouses e conteúdos não estruturados — por meio de governança compartilhada e aplicação consistente de políticas.
Esses sistemas permitem que os agentes consultem e atuem sobre dados atualizados enquanto aplicam automaticamente regras de linhagem de dados, permissões e controles de segurança.
Em 2026, mais organizações adotarão arquiteturas reguladas e sem cópias (zero-copy architectures), garantindo que os agentes operem sempre com dados atuais e em conformidade com normas e regulamentos.
- Incorporar governança diretamente nos dados: À medida que os agentes ganham autonomia, a governança deixa de ser apenas uma política corporativa para se tornar uma prática integrada aos sistemas.
O conceito de “política como código” (Policy as Code) permite que regras de negócio, controles de acesso e requisitos de conformidade acompanhem os próprios dados.
Cada consulta ou ação realizada por um agente é validada em tempo real contra essas regras codificadas, garantindo segurança, transparência e auditabilidade.
A Gartner projeta que, até 2028, 90% dos sistemas corporativos de IA incluirão mecanismos de aplicação de políticas e observabilidade em tempo real para garantir comportamentos confiáveis dos agentes.
Essa evolução transforma a governança em um habilitador da autonomia segura.
- Criar vantagem competitiva com contexto em tempo real: O valor da IA depende cada vez mais da rapidez com que ela consegue perceber e responder aos acontecimentos.
Em 2026, empresas líderes ampliarão arquiteturas orientadas a eventos que fornecem aos agentes um fluxo contínuo de contexto em tempo real, incluindo transações, dados de sensores e interações com clientes.
Esses sistemas oferecem aos agentes a consciência situacional necessária para tomar decisões rápidas e precisas.
Pesquisas indicam que organizações que combinam dados em tempo real com automação inteligente alcançam ciclos de decisão 25% mais rápidos e taxas de erro 40% menores do que aquelas que dependem de dados estáticos.
Para operações impulsionadas por IA, o contexto em tempo real está se tornando um diferencial estratégico.
- Construir vantagem competitiva com dados proprietários: Os dados públicos ensinam os modelos a compreender o mundo. Os dados proprietários ensinam os modelos a compreender o negócio.
Históricos de clientes, telemetria operacional, registros de atendimento e outros dados exclusivos refletem os fluxos de trabalho, a lógica operacional e as interações específicas de cada organização.
Esses dados permitem que os agentes atuem com contexto, tomem decisões consistentes e alinhadas às normas, antecipem necessidades e ofereçam experiências personalizadas em escala.
Em modelos individuais, já foi demonstrado que a incorporação de dados proprietários pode reduzir taxas de erro em até 40%. Em nível empresarial, organizações que integram dados próprios aos seus sistemas de IA apresentam resultados superiores aos concorrentes. Um estudo apontou um EBITDA 25% maior nessas empresas.
Em 2026, esse efeito acumulado se consolidará como uma verdadeira vantagem competitiva, impulsionada por organizações capazes de transformar dados contextualizados e bem governados em uma fonte permanente de inteligência.
O horizonte para 2026 será um ano decisivo: o momento em que as empresas construirão uma estrutura dinâmica de significado, contexto e controle para seus dados.
Ao enriquecer seus ativos de informação com estrutura, semântica e governança, as organizações fornecerão aos sistemas de IA aquilo de que eles mais precisam: compreensão.
Essa compreensão será a ponte para a próxima fase da evolução da inteligência artificial: os agentes nativos de dados, capazes de habitar os ambientes de dados, raciocinar e agir com um nível de contexto e confiança cada vez mais próximo do das pessoas que apoiam.
Ações-chave para 2026
- Preparar os dados para uso
Conectar fontes de dados e garantir governança, qualidade e acessibilidade. - Estabelecer contexto
Enriquecer os dados com metadados, ontologias e regras implementadas por meio de políticas como código. - Adotar uma estratégia baseada em dados proprietários
Identificar os dados corporativos de maior valor e garantir que estejam estruturados, governados e prontos para uso em tempo real pelos sistemas de IA e pelos agentes inteligentes.
é a quantidade de dados que serão criados, coletados, replicados e consumidos em todo o mundo até 2028
Fonte:IDC Global DataSphere
“Os agentes só podem tomar as decisões corretas quando contam com o contexto adequado. Hoje, os dados empresariais são desorganizados e fragmentados. Quando esses dados são estruturados, os agentes podem analisá-los com precisão e oferecer resultados confiáveis em escala.”
A visão da Practia
Na Practia, acreditamos em uma evolução clara rumo a modelos agênticos, nos quais a combinação de dados, inteligência artificial e processos redefine a forma como as organizações operam e competem, ampliando as capacidades humanas.
Em conjunto com nosso parceiro UiPath, impulsionamos essa visão na América Latina, integrando capacidades tecnológicas avançadas com agentes inteligentes que não apenas executam, mas também aprendem, se adaptam e colaboram com as pessoas. Essa parceria nos permite apoiar as empresas desde a estratégia até a implementação, acelerando resultados concretos e sustentáveis.
Hoje, mais do que nunca, contar com o parceiro adequado faz a diferença entre automatizar processos… ou transformar verdadeiramente o negócio. Na Practia, estamos prontos para liderar esse caminho ao lado de nossos clientes.
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