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[DIÁRIOS DA IA] A revolução da Engenharia de Dados e IA em 2025: estamos prontos para o próximo salto?

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[DIÁRIOS DA IA] A revolução da Engenharia de Dados e IA em 2025: estamos prontos para o próximo salto?

O aumento exponencial da IA generativa, a descentralização da governança de dados e os formatos abertos de tabelas estão redefinindo as operações de dados e a maneira como negócios são construídos.

O aumento exponencial da IA generativa, a descentralização da governança de dados e os formatos abertos de tabelas estão redefinindo as operações de dados e a maneira como negócios são construídos. / Imagem: DALL-E/SC Inova


[06.03.2025]

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”.

A engenharia de dados e a inteligência artificial (IA) estão em um ponto de inflexão. O ano de 2025 não é apenas uma continuidade do que vinha acontecendo – é um recomeço. O aumento exponencial da IA generativa, a descentralização da governança de dados e a ascensão dos formatos abertos de tabelas estão redefinindo não só as operações de dados, mas a própria maneira como negócios são construídos, como aponta o relatório Data & AI Trends & Predictions 2025

Se você é um empreendedor, executivo ou líder de tecnologia, a pergunta que precisa se fazer não é se a IA e a engenharia de dados vão mudar o seu mercado, mas quando e como você vai se adaptar a essa transformação.

1. IA GENERATIVA: REDUÇÃO DE CUSTOS OU CRIAÇÃO DE RIQUEZA?

A IA generativa vem transformando setores, mas ainda não se consolidou como um motor de receita. Empresas de tecnologia continuam lucrando com a venda das “pás na corrida do ouro” – ou seja, fornecendo infraestrutura e LLMs –, enquanto grande parte do mercado usa GenAI apenas para cortar custos operacionais. Assistentes de codificação como o GitHub Copilot aumentam a produtividade, e chatbots reduzem despesas de suporte ao cliente, mas onde está a criação de valor real?

O desafio agora não é apenas tornar a IA acessível, mas desenvolver modelos de negócio onde a IA seja um diferencial competitivo sustentável.

2. AGENTES DE IA: QUEM ESTÁ NO CONTROLE?

Os agentes de IA estão emergindo como atores autônomos na execução de tarefas complexas, mas ainda enfrentam desafios significativos. Muitas dessas IAs continuam “alucinando”, interpretando mal contextos ou ficando presas em loops intermináveis de decisão.

O futuro da IA agêntica dependerá de duas frentes:

  • Novas arquiteturas para balancear autonomia e supervisão humana.
  • Modelos com capacidade de inferência dinâmica, que ajustam seu processamento conforme a complexidade da tarefa.

A pergunta que precisamos responder: estamos criando verdadeiros agentes inteligentes ou apenas assistentes mais sofisticados?

3. LLMS GIGANTES VS. MODELOS COMPACTOS: QUAL É O FUTURO?

Estamos vivendo uma bifurcação no caminho dos modelos de IA. De um lado, vemos mega-modelos com trilhões de parâmetros, construídos para resolver problemas de alta complexidade. De outro, uma nova onda de modelos compactos, mais eficientes e treináveis localmente, está democratizando a IA.

Qual é o impacto disso para as empresas? Modelos menores permitem personalização e controle, enquanto os modelos gigantes trazem potência bruta e custos exorbitantes. A era do LLM “one-size-fits-all” está chegando ao fim.

4. O IMPACTO DO AI ACT DA UNIÃO EUROPEIA: O FIM DA ZONA CINZA?

A regulamentação de IA da União Europeia entrou em vigor, e isso muda tudo. As empresas não podem mais simplesmente ignorar vieses algorítmicos ou a rastreabilidade de seus dados.

Agora, as regras são claras:

  • Proveniência de dados é obrigatória
  • Rastreamento de acessos e justificativas são mandatórios
  • Algoritmos precisam ser auditáveis e explicáveis

Isso coloca as grandes corporações de tecnologia em um dilema: como equilibrar inovação e conformidade?

5. CUSTOS DA NUVEM: O NOVO GARGALO DA IA?

A explosão da IA levou os custos de computação para patamares insustentáveis. Modelos grandes exigem infraestruturas massivas, e a conta da nuvem nunca esteve tão alta. Empresas estão se tornando mais criteriosas sobre como e quando executam cargas de trabalho de IA, priorizando abordagens híbridas e locais para reduzir custos.

Plataformas como DuckDB e Apache Iceberg estão emergindo como alternativas para otimizar custos de armazenamento e processamento.

Quem ainda não está olhando para estratégias de cloud cost optimization está atrasado.

6. POSTGRESQL: O CANIVETE SUÍÇO DA ENGENHARIA DE DADOS

O PostgreSQL não apenas sobreviveu à avalanche de novas tecnologias de bancos de dados, mas está se consolidando como uma alternativa universal. Extensões para pesquisa vetorial e integração nativa com data lakes transformaram o PostgreSQL em um hub central para IA e engenharia de dados.

Estamos diante do Linux dos bancos de dados: um sistema modular, escalável e open-source, que reduz o vendor lock-in e dá mais autonomia às empresas. 

A questão agora é: será que ele pode substituir completamente os data warehouses?

7. O PARADOXO DA EFICIÊNCIA: ENGENHEIROS DE SOFTWARE ESTÃO COM OS DIAS CONTADOS?

Empresas como Meta e Salesforce já afirmaram que não pretendem contratar novos engenheiros de software em 2025. A automação impulsionada por IA está tornando as equipes de engenharia menores, mas mais ágeis. Ferramentas baseadas em IA automatizam código, testam e até geram documentação, eliminando camadas intermediárias de desenvolvimento.

Isso não significa que a engenharia de software vai acabar – significa que os engenheiros precisam evoluir. O futuro pertence aos que sabem integrar tecnologia e estratégia.

8. A NOVA REGRA DO JOGO

Estamos diante de um novo paradigma. Empresas que ainda tratam dados e IA como uma simples ferramenta de automação estão fadadas à irrelevância.

A questão não é se você deve transformar seu modelo de negócios com IA, mas como e quando.

O momento de agir é agora. Os líderes que conseguirem alinhar inovação tecnológica com estratégia de negócios vão dominar seus setores. Os que esperarem demais, vão se tornar obsoletos.

REFERÊNCIAS: 

CATEGORIAS: Opinião, Sociedade
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