Durante anos, a conversa sobre dados esteve concentrada em infraestrutura, armazenamento e engenharia.
Mas a corrida pela IA começou a mudar esse cenário.
Segundo a Gartner, em 2026, mais de 80% das empresas tendem a estar utilizado APIs ou aplicações com IA generativa, acelerando a necessidade de arquiteturas mais escaláveis e preparadas para consumo analítico em larga escala pelas áreas de negócio.
Ao mesmo tempo, áreas como marketing, vendas e atendimento ao cliente passaram a liderar iniciativas de IA dentro das organizações, ampliando o protagonismo das áreas de negócio nas decisões sobre analytics e dados.
Em uma pesquisa realizada em 2024, 40% dos entrevistados disseram que o GenAI foi implantado em mais de três unidades de negócios.
Esse movimento acontece porque as empresas perceberam que IA não gera valor apenas com modelos avançados. Ela depende da capacidade da organização de acessar, governar e operacionalizar informação com velocidade e contexto de negócio. IA deixou de ser assunto apenas de desenvolvedores, ou da área de tecnologia. Na prática, isso significa que analytics deixou de ser apenas uma discussão técnica.
Hoje, áreas de negócios dependem diretamente da velocidade com que conseguem transformar dados em decisão.
Além disso, a Gartner aponta que arquiteturas modernas, interoperáveis e preparadas para IA estão se tornando prioridade estratégica para organizações que buscam escalar analytics e inteligência artificial de forma sustentável.
Esse cenário também explica por que muitas iniciativas de IA acabam enfrentando dificuldades para sair do piloto.
Segundo análise publicada pela TechRadar, um dos principais gargalos da IA corporativa continua sendo a fragmentação de dados, a baixa governança e a dificuldade operacional para transformar informação em ação rápida.
O mercado começa a mudar a pergunta de: “como armazenar mais dados?” para:“como transformar informação em decisão mais rápido?”
E isso está levando empresas a revisarem suas arquiteturas analíticas para reduzir complexidade operacional, acelerar consumo da informação e criar bases realmente escaláveis para IA.
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