Em 28 e 29 de abril, o Sheraton São Paulo WTC Hotel vai reunir os principais líderes de dados do Brasil para a Conferência Gartner Data & Analytics 2026. É o evento de referência do setor no país — e sua agenda deste ano deixa claro que o mercado chegou a um ponto de inflexão. A pergunta que definiu 2023 e 2024 — “como usar IA?” — foi substituída por uma muito mais exigente: “como provar que está funcionando, escalar com segurança e construir vantagem sustentável?” Para C-levels e líderes de dados que precisam chegar ao evento com a agenda certa, este artigo antecipa os temas centrais que vão dominar a discussão.
O contexto: do hype à exigência por resultado
Após dois anos de investimentos acelerados em IA e analytics, os conselhos de administração e comitês executivos das maiores empresas brasileiras estão fazendo a pergunta que mais incomoda as áreas de TI e dados: onde está o retorno? Segundo o Gartner, 67% das empresas brasileiras consideram IA uma prioridade estratégica — mas a maioria não consegue articular de forma clara qual é o valor gerado pelos projetos em produção.
A conferência de 2026 vai abordar isso de frente. Um dos painéis centrais tem título revelador: “Desmistificando a IA — Do hype à realidade prática nas estratégias de dados e negócios no Brasil.” O tema não é mais sobre o que a IA pode fazer em teoria. É sobre o que ela está fazendo de verdade, com métricas reais, em empresas reais.
As cinco apostas estratégicas que vão dominar o evento
1. Plataformas integradas vs. fragmentação de ferramentas. O mercado de dados passou anos acumulando ferramentas: data lakes aqui, data warehouses ali, ferramentas de visualização por cima, modelos de ML em outro sistema, governança em uma plataforma separada. Em 2026, o custo dessa fragmentação — em termos de manutenção, integração, latência e complexidade operacional — chegou a um ponto onde empresas estão ativamente buscando consolidação. O Gartner vai explorar como plataformas integradas de dados e IA (como Databricks, Snowflake e alternativas) estão ganhando terreno e o que isso significa para a arquitetura de dados das empresas brasileiras.
2. Dados em tempo real como pré-requisito competitivo. Com o amadurecimento do Pix, do Open Finance e de modelos de negócio baseados em decisão instantânea (crédito, pricing dinâmico, personalização), o batch processing passou de limitação aceitável para desvantagem competitiva. A arquitetura de streaming — Apache Kafka, Apache Flink, arquiteturas event-driven — vai ser tema central para líderes de dados que ainda não completaram essa transição.
3. Governança de IA como função de negócio, não de TI. O painel sobre governança vai enfrentar uma realidade desconfortável: a maioria das empresas ainda trata governança de dados e IA como tema de TI, com comitês que raramente têm representação do negócio. Em 2026, com reguladores globais aumentando o escrutínio e conselhos de administração exigindo mais controle, essa abordagem não é mais sustentável. A pergunta concreta que será explorada: como estruturar um modelo de governança que seja rigoroso sem paralisar a inovação?
4. Qualidade de dados como bloqueador número um de IA. Esse ponto provavelmente vai causar constrangimento em várias audiências — porque a realidade é que a maioria dos projetos de IA que falham no Brasil não falham por problema de algoritmo ou de infraestrutura. Falham por problema de dados: inconsistências, duplicidades, lacunas históricas, falta de definições comuns entre áreas. O Gartner vai apresentar o que as empresas mais maduras estão fazendo de diferente em Data Quality Management — e por que a maioria das outras ainda não chegou lá.
5. O papel do CDO: de guardião de dados para arquiteto de vantagem competitiva. O Chief Data Officer existe em número crescente de empresas brasileiras — mas o papel ainda é mal definido em muitas delas. A conferência vai explorar como os CDOs mais eficazes estão remodelando sua função: de gestores de infraestrutura de dados para arquitetos de vantagem competitiva baseada em dados, com assento real na mesa executiva e influência direta na estratégia de produto e mercado.
Ir a um evento do porte do Gartner D&A apenas para absorver tendências é um uso subótimo do tempo. Os líderes que extraem mais valor chegam com perguntas específicas que precisam ser respondidas para decisões concretas. Algumas sugestões: qual é a arquitetura de dados certa para suportar agentes autônomos de IA em produção? Como justificar para o conselho o investimento em qualidade de dados antes de novos projetos de ML? Quais as métricas certas para apresentar ao CEO o ROI de projetos de analytics que impactam decisões operacionais?
As respostas para essas perguntas vão moldar as prioridades de investimento em dados das empresas brasileiras para o segundo semestre de 2026 — e os líderes que chegarem mais bem preparados vão sair com decisões mais claras.
Publicado em 14 de março de 2026 · thinq.news
