Organizações que obtêm bons resultados com Inteligência Artificial investem até quatro vezes mais, proporcionalmente à receita, em áreas como qualidade de dados, governança, capacitação de profissionais e gestão de mudança, segundo a consultoria Gartner. Apesar disso, uma pesquisa global com 353 líderes de Data & Analytics e IA, realizada entre novembro e dezembro de 2025, mostra que apenas 39% dos executivos de tecnologia acreditam que os investimentos atuais em IA terão impacto positivo no desempenho financeiro.

Para a Gartner, líderes de D&A têm papel decisivo na materialização do valor da IA. Segundo Rita Sallam, vice‑presidente analista emérita e chefe de pesquisa da empresa, até 2030 esses profissionais precisarão entregar bases confiáveis de dados, contexto e inteligência perceptiva, o que exigirá mudanças estruturais na forma de organizar equipes e escalar soluções.

Seis mudanças necessárias para líderes de D&A até 2030

1. Adotar uma abordagem “AI-first”
   A estratégia deve priorizar o uso da IA para transformar modelos de negócio e operações, indo além de ajustes incrementais. A liderança precisa explorar tecnologias emergentes de forma inovadora e orientada a resultados.
2. Redesenhar equipes para colaboração entre humanos e agentes de IA
   A Gartner aponta que o futuro não substitui pessoas, mas amplia sua capacidade. Estruturas “AI-first” tendem a ter equipes menores, multidisciplinares e apoiadas por agentes de IA. Empresas pioneiras já testam formações reduzidas, com apenas um profissional técnico e outro de negócios.
3. Tratar o contexto como infraestrutura crítica
   Organizações com maior maturidade em D&A orientado por IA registram até 65% melhores resultados de negócio. Para 2030, o foco não estará em modelos mais sofisticados, mas em fornecer aos agentes acesso contextualizado e governado aos dados. Semântica e metadados tornam-se elementos centrais da arquitetura.
4. Integrar práticas de engenharia
   Escalar IA exige abandonar ciclos intermináveis de provas de conceito e adotar práticas integradas de engenharia de dados, IA, software e contexto. Abordagens isoladas não sustentam ambições “AI-first”.
5. Estabelecer confiança como base para valor e inovação
   Governança passa a ser um catalisador. Apenas 23% dos líderes de TI afirmam ter alta confiança na capacidade de suas organizações de gerenciar segurança e governança ao implementar GenAI. A Gartner defende modelos dinâmicos, com verificações automáticas de viés, privacidade e conformidade incorporadas aos fluxos de trabalho.
6. Ir além do ROI e buscar multiplicação de valor
   Líderes de D&A devem transformar ganhos de eficiência em um ciclo contínuo de reinvestimento em crescimento e inovação, ampliando o impacto estratégico da IA.