Dados e IA agêntica: as sete tendências que definirão 2026
A inteligência artificial já não é uma promessa distante nem uma ferramenta de apoio pontual. De acordo com as últimas previsões da Gartner sobre dados e análise para 2026 e os próximos anos, a IA está destinada a transformar profundamente esta disciplina, com impacto em todas as suas vertentes: desde o talento e os modelos de governação até ao auge dos agentes autónomos e às novas camadas semânticas que irão redefinir o acesso aos dados.
Estamos perante um verdadeiro tsunami tecnológico que continuará a esbater as fronteiras entre a inteligência humana, a das máquinas e a inteligência organizacional. Neste novo cenário, os sistemas de IA deixam de ser simples soluções técnicas para se tornarem verdadeiros parceiros digitais, capazes de colaborar ativamente na tomada de decisões estratégicas e na criação de valor para o negócio.
As sete previsões apresentadas pela Gartner funcionam como um roteiro para “navegar” nesta revolução de agentes, preparar-se para os seus desafios e aproveitar as oportunidades que irão marcar o futuro do setor:
1- Talento e competências em IA: o primeiro critério de sobrevivência
O talento com competências em inteligência artificial tornou-se o principal fator de diferenciação competitiva.
75% dos processos de recrutamento incluam certificações em IA
A Gartner prevê que, até 2027, 75% dos processos de recrutamento incluam certificações e testes de competências em IA aplicada ao trabalho.
Não se trata de uma moda, mas sim de uma necessidade: as organizações que não atualizarem as competências das suas equipas ficarão para trás em relação àquelas capazes de tirar partido da colaboração entre pessoas e máquinas.
Na Izertis, já acompanhamos os nossos clientes neste percurso, impulsionando a adoção da IA e de uma cultura data-driven através de estratégias de talento e mudança, percursos de formação por funções, avaliações de maturidade da IA e programas de capacitação que alinham a ambição tecnológica com a preparação real das equipas.
2- O fim das ferramentas de escritório tal como as conhecemos
A irrupção da IA generativa e dos agentes autónomos representará o maior desafio para as ferramentas de produtividade tradicionais das últimas três décadas. Segundo a Gartner, esta mudança irá reconfigurar o mercado e terá um impacto económico estimado em 58.000 milhões de dólares.
Para as organizações, a mudança será profunda: aumentará a procura por soluções concebidas para experiências agênticas, com novas interfaces, plug-ins, tipos de documentos específicos e formatos pensados desde o início para a colaboração entre pessoas e sistemas de IA.
3- Agentes autónomos e a explosão de dados físicos
A IA agêntica não se limitará a executar tarefas: irá gerar dados em grande escala. A Gartner prevê que, até 2029, os agentes de IA produzirão 10 vezes mais dados de ambientes físicos do que todos os casos de utilização digitais juntos. Trata-se de dados relativos ao movimento, ao contexto espacial e à interação entre agentes, úteis para prever comportamentos e simular cenários com grande precisão.
Os agentes de IA gerarão dez vezes mais dados de ambientes físicos do que digitais
O desafio, portanto, muda de escala. Serão necessárias arquiteturas capazes de recolher, processar e gerir dados massivos em tempo real a partir da IoT e de sistemas ciberfísicos.
E aqui não basta ter bons modelos: a integração e a capacidade preditiva devem avançar em paralelo se quisermos que os agentes se tornem o núcleo operacional do ecossistema de IA.
4- Governo a IA e contratos autorregulados
A expansão dos agentes autónomos também está a transformar a governança da IA. A Gartner prevê que, em 2030, metade das organizações utilizará agentes de IA para interpretar políticas de governança e normas técnicas em contratos de dados verificáveis por máquina, automatizando assim a conformidade regulamentar e a aplicação de políticas.
Metade das empresas utilizará IA para interpretar políticas e normas
Mas o risco é real. A própria Gartner alerta que 50% das falhas na implementação de agentes de IA terão origem numa governança insuficiente e em problemas de interoperabilidade.
A curto prazo, as decisões não governadas baseadas em modelos fundamentais podem traduzir-se em perdas financeiras e danos à reputação.
A recomendação é clara: experimentar em ambientes controlados, reforçar os fluxos de avaliação e validar exaustivamente o contexto antes de escalar.
5- Startups nativas de IA e de extrema eficiência
A próxima geração de unicórnios não será construída com base em grandes equipas nem em rondas de financiamento milionárias. A Gartner prevê que, até 2030, surgirão startups nativas de IA com receitas recorrentes anuais de até 2 milhões de dólares por funcionário e avaliações superiores a mil milhões, impulsionadas por uma extrema eficiência operacional, mais do que pelo capital de risco.
Serão empresas altamente focadas, que resolvem problemas concretos com modelos próprios, integram a IA em todos os seus fluxos de trabalho e oferecem experiências simples, fáceis de adotar e altamente escaláveis.
Para as empresas consolidadas, a mensagem é clara: a concorrência já não se medirá apenas em tamanho, mas na velocidade de aprendizagem, capacidade de execução e eficiência operacional.
6- Liderança humana e camadas semânticas críticas
A vantagem competitiva da IA não será apenas tecnológica, mas também profundamente humana.
A Gartner conclui que, até 2030, 60% das organizações que se destacam pela IA serão lideradas por executivos que priorizam competências relacionais, como a capacidade de influenciar, construir alianças e articular uma visão estratégica centrada nas pessoas. A liderança human‑centric será tão decisiva quanto o domínio técnico.
A vantagem competitiva da IA será também humana
Paralelamente, as camadas semânticas universais passarão a ser consideradas infraestrutura crítica, ao mesmo nível das plataformas de dados ou da cibersegurança.
Estas camadas permitem aumentar a precisão, reduzir custos e coordenar sistemas multiagentes, evitando inconsistências antes que estas se agravem e se transfiram para o negócio.
7- O risco associado aos conteúdos passa para a engenharia de IA
A gestão do risco associado aos conteúdos gerados por IA está a mudar de mãos. A Gartner prevê que, até 2028, 50 % destas funções migrarão das áreas jurídica e de cibersegurança para as equipas de engenharia de IA, integrando-se diretamente nos ciclos de desenvolvimento de software, ciência de dados e modelos de IA. O objetivo: desenhar sistemas com controlos incorporados desde o início, e não como uma camada posterior.
Esta abordagem permitirá inovar de forma mais rápida e responsável, alinhando os sistemas com os limites éticos e regulamentares, especialmente em contextos em que as decisões do modelo devem adaptar-se ao utilizador.
Na Izertis, transformamos estas tendências em impacto real: desde MLOps e LLMOps até plataformas data lakehouse e quadros de IA responsável, acompanhando as organizações desde a estratégia até à operação contínua para acelerar o seu time-to-value na era dos agentes.
A corrida da IA não será ganha pelos mais rápidos, mas por aqueles que melhor integrarem tecnologia, liderança humana e governação