Dados · 13 de outubro de 2026
Mudança na perspectiva de dados para empresas: do ‘AI-Ready’ ao ‘Agent-Ready’
A mudança no enfoque dos dados para empresas é evidente, com a transição do conceito de ‘AI-Ready Data’ para ‘Agent-Ready Data’. Esse movimento reflete a crescente preocupação das empresas em garantir que a qualidade dos dados internos seja adequada para a aplicação prática de inteligência artificial, especialmente em funções operacionais. O relatório da Gartner, divulgado em 27 de agosto, enfatiza que os dados devem estar em conformidade com os requisitos da inteligência artificial agencial, não apenas em termos de qualidade, mas também na forma como são gerenciados e utilizados pelos agentes de IA.
A Gartner destaca que a qualidade dos dados não deve ser o único foco; é crucial que as empresas desenvolvam sistemas de gerenciamento que possam apoiar e verificar como os agentes utilizam esses dados. Isso significa que a avaliação de dados deve ir além da simples compreensão do AI, para considerar se esses dados podem auxiliar na avaliação do estado atual dos negócios e na tomada de decisões subsequentes.
O conceito de ‘Agent-Ready Data’ implica que os dados devem ser interligados de uma maneira que permita que os agentes façam julgamentos e ações informadas. Isso é particularmente relevante em setores como o financeiro, onde a análise de crédito envolve a consideração de múltiplas fontes de dados, incluindo informações de clientes e documentação necessária. Não é suficiente que os agentes encontrem dados; eles também precisam entender o contexto e a validade desses dados para realizar avaliações precisas.
Um exemplo prático é o processo de análise de crédito nas instituições financeiras. Durante uma avaliação, informações como registros financeiros e documentação comprobatória são essenciais. A simples presença de dados não garante uma decisão; é vital que o agente avalie se a documentação recebida é válida e pertinente ao pedido atual, com base em critérios específicos.
Além disso, a qualidade dos dados deve ser mantida ao longo do tempo. À medida que as condições de negócios mudam, as regras que definem o status dos dados também precisam ser adaptadas. Assim, mesmo que um conjunto de documentos tenha sido considerado adequado em um momento, ele pode não ser suficiente sob novos critérios de avaliação, exigindo uma revisão constante da abordagem de dados.