Embora seja irônico, sempre achei que o conselho ‘nunca faça previsões, especialmente sobre o futuro’ é sólido, e nunca mais do que na terra do AI. Há três anos, o AI foi apresentado como um acelerador para empresas de software modernas e nativas do cloud, sobrecarregando equipes de desenvolvedores bem equipadas e líderes do setor para fornecer produtos melhores em um ritmo cada vez mais acelerado.
O setor público está em um momento decisivo. Com a dívida pública global atingindo um valor sem precedentes de $102 trilhões em 2024, os governos estão presos entre forças estruturais opostas. Por um lado, o espaço fiscal está diminuindo rapidamente, com mais de 3,4 bilhões de pessoas vivendo em países que gastam mais com juros da dívida do que com saúde ou educação. Por outro lado, as expectativas dos cidadãos estão aumentando, exigindo serviços digitais que rivalizam com a velocidade e a personalização da Big Tech.
À medida que avançamos no segundo trimestre de 2026, o diálogo global sobre o AI atingiu um ponto de inflexão crítico. O fascínio inicial por modelos generativos amadureceu e se transformou em uma demanda por um impacto industrial mensurável. No Oriente Médio, uma região que atualmente serve como laboratório global para os giga e megaprojetos digitais mais ambiciosos do mundo, a questão não é mais sobre o potencial do AI, mas sobre seu desempenho em escala.
Desde o surgimento do DeepSeek R1 até a tendência viral “Raising a lobster” (adoção do OpenClaw), tudo isso em apenas um ano, o AI na China está sendo adotado e dimensionado de uma maneira fundamentalmente diferente, traduzindo-se rapidamente em valor comercial tangível.
Na recente Cúpula de Varejo do TCG, Edouard de Mézerac se propôs a eliminar o ruído em torno do AI. Sua mensagem: a era dos casos de uso dispersos acabou. O que vem a seguir é algo muito mais estrutural e muito mais exigente. Durante anos, as empresas fizeram experiências com o AI em bolsões isolados descritos como “pontos de cor” em toda a organização. Útil, talvez. Transformador? Não exatamente. Agora, o terreno está mudando. O AI autêntico não se trata de adicionar outra camada de tecnologia. Trata-se de repensar como o trabalho é feito, de ponta a ponta.
Um paciente acorda com dores recorrentes nas costas e pergunta a um assistente do AI o que fazer. O aplicativo verifica seu histórico, registra uma prescrição anterior e sugere a troca por um anti-inflamatório diferente. Sua molécula não é mencionada. Quando o paciente vai ao médico naquela tarde para pedir uma receita, o enquadramento já está definido.
Imagine um CFO analisando os gastos trimestrais de cloud. A equipe de AI apresenta um gráfico convincente: os custos de inferência por token caíram 75% ano a ano. Os modelos são mais rápidos, as APIs são mais baratas e o fornecedor está oferecendo descontos por volume. Tudo aponta para a economia. Então, chega a fatura real e o total é maior que o do último trimestre.
O novo e-book do Artefact, Scaling Data Collaboration in the AI Era, explora como as organizações podem obter maior valor ao eliminar os silos do data e permitir a colaboração contínua entre as equipes. À medida que a adoção do AI se acelera, o sucesso não depende apenas da tecnologia, mas da capacidade de conectar o data, as pessoas e os processos de forma eficaz. O e-book destaca como as abordagens modernas de colaboração data possibilitam insights mais rápidos, governança mais forte e resultados mais impactantes orientados para o AI, transformando o data em um verdadeiro ativo estratégico.
O setor de Recursos Humanos está passando por uma mudança fundamental, deixando de ser um centro de custos reativo para se tornar um impulsionador proativo de valor. No entanto, muitas organizações continuam ancoradas em uma abordagem minimalista da análise de pessoas. Embora o AI generativo e os agentes autônomos estejam ganhando força em toda a empresa, o uso do data pelo RH ainda se limita à previsão básica de rotatividade.
