A transição do Big Data para o small data e o wide data é uma das principais tendências de Data Analytics este ano, de acordo com o Gartner. Eles resolvem uma série de problemas para organizações que lidam com questões cada vez mais complexas em IA.
Outro destaque do ano será o XOps (dados, aprendizado de máquina, modelo, plataforma), que busca ganhos de eficiência e economias de escala usando as práticas recomendadas de DevOps – além de garantir confiabilidade, capacidade de reutilização e repetibilidade, reduzindo a duplicação de tecnologia e processos e permitindo a automação.
A ascensão do que o Gartner chama de Augmenter Consumer também estará em alta. Estamos falando da substituição dos antigos dashboards por insights automatizados, conversacionais, móveis e gerados dinamicamente, personalizados para as necessidades dos usuários.
De acordo com a consultoria, cada uma dessas – e de outras 7 tendências recém divulgadas – se encaixa em um destes três temas principais, que deverão estar no radar dos C-leves e de suas equipes:
“Essas tendências de dados e análises podem ajudar as organizações e a sociedade a lidar com mudanças disruptivas, incertezas radicais e as oportunidades que elas trazem nos próximos três anos”, disse Rita Sallam , Distinguished VP Analyst do Gartner. “Os líderes de dados e análise devem examinar de forma proativa como aproveitar essas tendências em investimentos de missão crítica que acelerem suas capacidades de antecipar, mudar e responder aos desafios de negócios.”
A Inteligência Artificial está acelerando uma transformação estrutural nas empresas: mais do que cortes, há uma realocação estratégica de talentos e investimentos para construir a próxima era da tecnologia.
AlphaEvolve, Codex, Jules, GitHub Copilot, Claude 4, Gemini 2.5 Pro... A corrida armamentista da IA acelerou em todas as frentes: chips, conteúdo, credibilidade e controle.
Escondem deliberadamente seus processos de pensamento. Este não é apenas um problema técnico.
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