Infraestrutura e estratégias que impulsionam a próxima onda de IA empresarial

A IA avançou rapidamente, mas apenas um pequeno grupo de empresas está convertendo as primeiras vitórias em vantagens significativas. A maioria provou que a IA generativa pode aumentar a produtividade e acelerar os fluxos de trabalho, mas muito menos empresas construíram as bases necessárias para escalar esse impacto em todo o negócio. O momento que os líderes seniores de tecnologia enfrentam é decisivo. O diferencial não é mais apenas o progresso, mas se os dados, a governança de dados e a arquitetura são maduros o suficiente para traduzir o impulso da IA em desempenho para toda a empresa.

Como os líderes empresariais estão abordando essa mudança? Fizemos uma parceria com o MIT Technology Review percepções para descobrir as maiores tendências e mudanças nas estratégias de AI empresarial. Leia percepções de 800 executivos seniores de dados e tecnologia sobre o que é necessário para construir uma organização de dados e IA de alto desempenho.

Dados e governança impulsionam uma IA de alta qualidade

A pesquisa de 2025 da MIT tecnología Review destaca várias organizações que estão criando uma infraestrutura. Uma organização que obteve sucesso com IA por meio dessa abordagem é a Fox Corporation, que se propôs a criar o Sports AI, um chatbot multimodal capaz de responder a perguntas sobre esportes usando comentários ao vivo e conteúdo jornalístico. No entanto, a equipe descobriu que sua base de pesquisa legada não suportava o nível de precisão necessário. Esse obstáculo os levou a reconstruir o backend usando uma arquitetura de busca semântica que pudesse interpretar o conteúdo contextualmente e encaminhá-lo para os modelos certos. Esse investimento em contexto de dados, linhagem e orquestração de modelos criou uma melhoria mensurável no desempenho e na experiência do usuário.

Esta história é um lembrete de que a diferenciação competitiva vem cada vez mais das camadas de dados e governança subjacentes à IA, e não apenas do modelo.

Na Databricks, vemos esse padrão em muitas das empresas globais com as quais trabalhamos. As organizações que estão fazendo progressos reais são aquelas que investem em governança de dados unificada, contexto semântico e uma arquitetura simplificada que permite que modelos e agentes operem com dados confiáveis.

O diferencial: dados, analytics e IA unificados

Em toda a pesquisa do MIT, uma tendência é clara. As empresas que unificam dados, analytics e IA em uma base integrada ganham velocidade, confiabilidade e a capacidade de escalar com confiança. Aquelas que permanecem fragmentadas ainda enfrentam atritos: controles inconsistentes, linhagem pouco clara e padrões de governança desconectados.

Nenhum desses desafios é insuperável. Na verdade, muitas organizações já possuem os ingredientes para o sucesso. Elas têm equipes de analítica competentes, ambientes de cloud modernos e plataformas de dados em amadurecimento. O que está mudando agora é a intenção executiva. Os líderes estão priorizando a coesão, a clareza e o alinhamento multifuncional como os portais para o desempenho da AI em toda a empresa.

Em toda a nossa base de clientes, o mesmo sinal é consistente. Quando as equipes unificam dados, analytics e IA em uma única base integrada, elas eliminam o atrito e ganham a confiabilidade necessária para escalar.

Preparando-se para a mudança para a IA agêntica

Essa mentalidade que prioriza a base se torna ainda mais importante à medida que as organizações exploram a AI agentiva. Enquanto a IA generativa se concentra na produção de conteúdo ou percepções, a IA agentiva depende de objetivos, contexto e da capacidade de tomar ações informadas. Isso torna a governança, a linhagem e o gerenciamento de riscos essenciais, em vez de opcionais.

As empresas que começaram essa transição estão tratando os recursos agentivos como catalisadores para a disciplina. A Workday, por exemplo, foca intensamente em apresentar os dados certos aos agentes, validar a autoridade por trás das ações dos agentes e garantir que os padrões de governança sejam consistentes em todas as camadas. A abordagem deles reforça que a autonomia responsável só é alcançável quando a estratégia de dados e a estratégia de IA avançam juntas.

A 3M oferece outra perspectiva. Suas equipes de dados e IA se concentram na construção de metadados mais profundos e contexto de negócios antes de escalar os recursos agentivos. Ao fortalecer a camada semântica por trás de seus dados, eles garantem que cada modelo e agente tenha a clareza necessária para tomar decisões confiáveis. Para eles, o contexto não é um detalhe técnico, mas um ativo estratégico.

Transformando as bases de dados em vantagem

As organizações que avançam mais rápido não estão esperando por condições perfeitas. A partir do nosso trabalho com CIOs, CTOs e CDOs, as organizações que avançam mais rápido são aquelas que simplificam a arquitetura, centralizam a governança e tratam o contexto dos dados como um ativo estratégico, em vez de um recurso técnico. O progresso delas mostra que a escalabilidade responsável não é uma restrição. É o que viabiliza o desempenho confiável da IA em produção e diferencia os líderes dos demais.

À medida que os executivos planejam a próxima década de inovação em IA, a verdadeira questão não é mais se a IA transformará seus negócios. É se as bases de dados, governança e arquitetura de suas organizações estão preparadas para suportar autonomia, ação e desempenho a longo prazo.

Para Saber Mais

Faça o download do relatório completo do MIT Technology Review para obter percepções detalhadas sobre as práticas que separam as organizações de dados e AI de alto desempenho de seus pares.

Assista ao webinar sob demanda: Desvendando o Futuro dos Dados e da IA, para saber como líderes da 3M, Workday, Reckitt e Databricks estão alinhando dados, governança de dados e IA para gerar resultados reais.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original