Da IA Generativa à IA Agente

Da base à escala

A AI está avançando rapidamente, e os líderes empresariais estão provando que o progresso é possível quando a estratégia vem em primeiro lugar. De acordo com uma nova pesquisa da MIT tecnología Review, a maioria das organizações construiu bases de dados duradouras que se mantiveram estáveis durante o avanço da AI generativa. A próxima fronteira é clara: transformar essa estabilidade em escala.

Quase dois terços (65%) das empresas já implantaram AI generativa, e o ímpeto para operacionalizá-la em toda a empresa está crescendo. O que está funcionando? As equipes que alinham suas iniciativas de governança de dados e AI estão avançando mais rápido — e alcançando um impacto mensurável.

Como disse Rafael Cavalcanti, Chief Data and AI Officer do Bradesco:

“A IA generativa deixou claro que as organizações que combinam suas estratégias de dados e AI conseguem implantar abordagens sofisticadas de AI com mais facilidade do que aquelas onde dados e AI são gerenciados separadamente.”

A próxima fase: AI agêntica

Embora a AI generativa tenha desbloqueado a criatividade e a produtividade, o próximo salto é a AI agente: sistemas que podem raciocinar, decidir e agir de forma autônoma. Apenas 19% das empresas começaram a implementá-la, mas 68% planejam investir nos próximos dois anos, com foco em eficiência operacional, percepções e aceleração de decisões.

Os primeiros a adotar estão começando com pouco, mas pensando grande. Na 3M, por exemplo, líderes de dados e AI estão usando sistemas agentivos para impulsionar a eficiência interna e o desempenho de R&D.

Como explica Nithin Ramachandran, vice-presidente global de dados e AI da 3M:

“Usaremos [a AI agêntica] para impulsionar a eficiência em toda a organização de maneiras que ofereçam vantagem competitiva, inclusive melhorando nossos processos de P&D.”

As empresas estão agindo de forma deliberada — não por hesitação, mas porque governança, explicabilidade e qualidade de dados agora importam mais do que nunca. A AI agêntica amplia o valor de dados confiáveis e de alto contexto e responsabilidade clara em todas as camadas do stack.

O que os líderes estão fazendo de diferente

Em todas as indústrias, da Fox e SAP à Workday, Reckitt e E.ON, os executivos compartilham um modelo consistente para escalar a AI de forma responsável:

• Unificar dados, analytics e AI em plataformas abertas e colaborativas.
• Reforçar a governança e a qualidade. Mais da metade das empresas está priorizando a modernização de analítica e a transparência de dados para gerar novo valor.
• Capacitar as equipes com automação. 67% estão usando ferramentas de gestão de dados com tecnologia de AI para melhorar a linhagem de dados, a observabilidade e a velocidade.

O resultado? 32% das maiores empresas do mundo são agora “data high-achievers”, demonstrando que escala e impacto estão ao alcance.

O Imperativo da Liderança

À medida que os sistemas de AI evoluem da generativa para a agente, o foco da liderança está mudando da experimentação para a execução. O desafio não é se devem investir — é como orquestrar dados, governança de dados e AI em conjunto para uma vantagem sustentável.

Para CIOs, CTOs e CDOs, a diretriz é clara: construam sobre a sua base. Governar para gerar confiança. Escala o que funciona. Porque a próxima onda de liderança em AI não será definida por quem age primeiro, mas por quem escala melhor.

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(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post