Ao ampliar a ado\u00e7\u00e3o de IA agentic, as empresas enfrentam a necessidade de uma base de dados robusta. Relat\u00f3rios de McKinsey destacam quatro passos coordenados que conectam estrat\u00e9gia, tecnologia e pessoas para criar capacidades de dados s\u00f3lidas. A qualidade confi\u00e1vel dos dados surge como elemento central.<\/p>\n
Analistas apontam que a escalabilidade depende de fluxos de trabalho de alto impacto atribu\u00eddos a agentes, bem como da moderniza\u00e7\u00e3o da arquitetura de dados e de modelos operacionais mais eficientes. A governan\u00e7a e a qualidade dos dados s\u00e3o ingredientes decisivos para o desempenho de IA.<\/p>\n
A pesquisa de Gartner aponta que os gastos mundiais com IA devem chegar a 2,5 trilh\u00f5es de d\u00f3lares em 2026, com fortes investimentos em plataformas de ci\u00eancia de dados e ML. O mercado de IA agentic deve alcan\u00e7ar 8,5 bilh\u00f5es de d\u00f3lares at\u00e9 o fim deste ano e crescer substancialmente at\u00e9 2030.<\/p>\n
As estimativas de Deloitte Digital indicam crescimento do mercado de IA agentic para quase 40 bilh\u00f5es de d\u00f3lares at\u00e9 2030. Dados da IDC projetam que 40% das fun\u00e7\u00f5es da Global 2000 envolver\u00e3o IA at\u00e9 2026, com impacto na trajet\u00f3ria de cargos e compet\u00eancias.<\/p>\n
Segundo McKinsey, quase dois ter\u00e7os das empresas j\u00e1 experimentaram agentes de IA, mas menos de 10% os escalonaram para entregar valor mensur\u00e1vel. A principal barreira citada \u00e9 a qualidade dos dados, apontada por 80% das organiza\u00e7\u00f5es como limitadora da escala.<\/p>\n
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A organiza\u00e7\u00e3o precisa de dados confi\u00e1veis para automatizar fluxos complexos com autonomia de agentes. Modelos emergentes incluem fluxos de um \u00fanico agente e de m\u00faltiplos agentes, ambos dependentes do acesso a dados de alta qualidade.<\/p>\n
A diversidade de aplica\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas, com milhares de sistemas, exige governan\u00e7a forte, interoperabilidade e acesso r\u00e1pido a dados. A maioria das empresas ainda n\u00e3o conecta as aplica\u00e7\u00f5es entre si, dificultando a escalabilidade.<\/p>\n
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1. Identificar fluxos de alto impacto para serem agentificados, priorizando tarefas determin\u00edsticas e repetitivas.<\/p>\n
2. Modernizar cada camada da arquitetura de dados para suportar interoperabilidade e governan\u00e7a entre sistemas.<\/p>\n
3. Garantir qualidade de dados estruturados e n\u00e3o estruturados, incluindo dados gerados por agentes, com rastreabilidade.<\/p>\n
4. Construir modelo de opera\u00e7\u00e3o e governan\u00e7a para IA agentic, definindo pap\u00e9is humanos na supervis\u00e3o e na orquestra\u00e7\u00e3o de fluxos.<\/p>\n
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McKinsey enfatiza mapear fluxos ponta a ponta para identificar oportunidades de uso de agentes. Servi\u00e7os ao cliente, marketing, gest\u00e3o de conhecimento e TI lideram a ado\u00e7\u00e3o, com m\u00e9tricas claras para comprovar impacto. A governan\u00e7a ser\u00e1 central na escalabilidade.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"