Organizações com projetos bem-sucedidos de inteligência artificial investem um percentual de receita até quatro vezes maior em áreas como dados, governança, profissionais e gestão de mudança, na comparação as que obtêm resultados insatisfatórios. Segundo o Gartner, no entanto, esse ainda é um cenário raro porque menos da metade (39%) dos líderes se dizem confiantes com seus atuais investimentos em IA e o impacto no desempenho financeiro.
O levantamento da empresa ouviu 353 líderes de dados e analytics (D&A, na sigla em inglês) e IA entre novembro e dezembro de 2025.
“Os líderes de D&A desempenham um papel central na concretização da ambição relacionada ao valor da IA de suas organizações”, diz em comunicado Rita Sallam, vice-presidente emérita e chefe de pesquisa do Gartner. “Até 2030, a missão dos líderes de D&A é entregar áreas fundamentais, incluindo novos dados confiáveis, bases contextuais e inteligência perceptiva.”
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Segundo a consultoria estadunidense, seis mudanças precisarão ser promovidas pelos líderes de D&A até 2030. São elas:
Mudança 1: abordagem de D&A ‘AI-first’
Utilizar IA para transformar (não só ajustar) modelos de negócios e operacionais para alcançar objetivos comerciais “ousados”. É necessária uma liderança “pioneira” para aplicar novas tecnologias de maneiras inovadoras.
Mudança 2: colaboração entre humanos e agentes
“O futuro não consiste em substituir os seres humanos, mas em ampliar sua engenhosidade”, diz Sallam. “As organizações de D&A ‘AI-first’ terão equipes menores, organizadas como núcleos de decisão compostos por talentos com habilidades diversas, complementados por especialistas em IA e agentes focados em resultados de negócios.”
Mudança 3: contexto como infraestrutura crítica
O sucesso de D&A em 2030 não dependerá de modelos melhores, mas de fornecer aos agentes acesso contextual (semântica e metadados) e governado aos dados certos. Os líderes devem redesenhar a arquitetura de D&A para tornar a camada de contexto o cérebro central dos agentes de IA, a fim de fornecer inteligência confiável, diz o Gartner.
Mudança 4: práticas de engenharia conectadas
Práticas de engenharia novas e profundamente integradas substituindo práticas isoladas para dados, IA, contexto e engenharia de software. As organizações devem sair de um ciclo infinito de provas de conceito e avançar para a escala empresarial, desenvolvendo práticas e habilidades interconectadas de engenharia de dados, IA, software e contexto.
Mudança 5: confiança para mais valor e inovação
“O controle tradicional deve ser reformulado para priorizar modelos de governança baseados na confiança para agentes de IA, por meio da criação de uma governança dinâmica que incorpore contexto automatizado e verificações de viés, privacidade e conformidade diretamente nos fluxos de trabalho”, diz Sallam. “Sem confiança nos dados, nos outputs e nas decisões dos modelos e agentes de IA, não há valor na IA.”
Mudança 6: multiplicação de valor
Segundo o Gartner, líderes de D&A ‘AI-first’ precisam ir além do ROI para criar um ciclo de valor no qual os ganhos de eficiência sejam intencionalmente reinvestidos em crescimento e inovação.
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