O Gartner anuncia suas principais previsões para Data & Analytics (D&A) para 2026 e além, destacando como a IA transformará liderança, mercado e o uso de contextos complexos. A expectativa é que a tecnologia dilua as fronteiras entre inteligência humana e organizacional, o roteiro detalhado ajuda líderes a se prepararem para desafios inéditos, onde sistemas não apenas apoiam, mas colaboram como parceiros.
“O ritmo das mudanças nos dados e na IA é tão rápido que cada ano parece um novo capítulo de um romance de ficção científica”, diz Rita Sallam, Vice-Presidente Analista do Gartner. Segundo ela, empresas dependem dos dados de formas sem precedentes.
No campo dos talentos, o Gartner prevê que, até 2027, 75% dos processos de contratação incluirão testes de proficiência em IA. A modernização das estratégias é urgente para evitar que organizações fiquem atrás de concorrentes que já desbloquearam a colaboração humano-IA. “Líderes devem incentivar a medição rigorosa de habilidades para revelar deficiências entre as ambições em IA e a prontidão da força de trabalho”, afirma Sallam.
Até 2027, a GenAI e agentes de IA devem reestruturar o mercado de ferramentas de produtividade, movimentando US$ 58 bilhões, o desenvolvimento de conteúdo agora começa com a IA sintetizando informações em vez de uma “tela em branco”. Diante disso, líderes de D&A devem exigir ferramentas modernas, como novas interfaces e formatos de documentos criados para experiências agênticas.
A longo prazo, prevê-se que agentes de IA gerem 10 vezes mais dados físicos do que as aplicações digitais combinadas até 2029. Já em 2030, 50% das organizações usarão agentes autônomos para interpretar políticas de governança em contratos verificáveis por máquinas. “Líderes de D&A devem experimentar agentes de governança em pipelines de baixo risco para automatizar processos de negociação”, recomenda Sallam.
A eficiência de capital também atingirá novos patamares: até 2030, surgirão unicórnios com US$ 2 milhões de receita anual por funcionário, impulsionados pela extrema produtividade da IA. Startups “AI-first” estão alcançando lucratividade rápida ao focar em equipes enxutas e generalistas, essa abordagem permite que as empresas cresçam com eficiência utilizando menos recursos humanos e técnicos.
Até 2030, executivos que priorizam habilidades relacionais humanas liderarão 60% das organizações bem-sucedidas em IA. O Gartner aponta que camadas semânticas universais se tornarão infraestrutura crítica, sendo obrigatórias para alinhar sistemas multiagentes. Além disso, as funções de risco de conteúdo migrarão da área jurídica para a engenharia de IA, integrando controles éticos diretamente no design dos sistemas.
