A próxima fronteira da inteligência artificial (IA), a IA agêntica, enfrenta uma crise crítica de confiança antes mesmo de sua adoção em larga escala. É o que revela o AI Trust Gap Report, estudo global realizado pela Denodo com 850 executivos.
De acordo com o relatório, à medida que a IA evolui de chatbots passivos para agentes capazes de tomar decisões e acionar fluxos de trabalho, 66% das organizações afirmam que o acesso a dados em tempo real tornou-se um requisito inegociável.
A mudança de paradigma altera as exigências sobre a arquitetura de dados. Enquanto a IA generativa tradicional lida com insights, a IA agêntica foca na ação, o que elimina a margem de erro para informações obsoletas ou sem governança.
Barreiras técnicas
O relatório identifica cinco obstáculos principais que estão impedindo as empresas de transformarem experimentos de IA em sistemas operacionais autônomos.
A dificuldade de 63% das organizações é encontrar dados relevantes dentro de contextos de negócios específicos. Enquanto isso, para 66% dos líderes, a IA só é considerada confiável se os dados forem processados instantaneamente.
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A quantidade de informação e trabalho resultantes da IA também é um problema para os entrevistados. Em tono de 60% relatam problemas para otimizar as cargas de demanda intensivas exigidas pela IA em escala, já 67% enfrentam dificuldades para manter controles de acesso consistentes entre sistemas díspares.
Uma iniciativa média de IA corporativa consome dados de mais de 400 fontes. Em 20% dos casos, esse número ultrapassa as 1.000 fontes.
Da experimentação à escala automatizada
Para Dominic Sartorio, vice-presidente de marketing de produto da Denodo, a transição para sistemas autônomos exige uma base de informações dinâmicas e governadas que as arquiteturas atuais, baseadas em silos estáticos, ainda não oferecem.
“Quando um agente de IA gera um resultado de negócio, não há margem para dados obsoletos; para escalar a IA agêntica com confiança, as empresas devem ir além dos silos de dados e adotar uma base de informações dinâmicas e contextualmente relevantes”, afirma Sartorio.
O relatório conclui que a atual “lacuna de confiança” não é uma falha dos modelos de IA (LLMs), mas sim um reflexo de infraestruturas de dados que não foram projetadas para a velocidade e a complexidade dos sistemas agênticos.
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