Despachos do Gartner Data & Analytics Summit 2026: O Ruído, a Confusão e o Sinal

A escalabilidade do PostgreSQL pela OpenAI não é só um caso de engenharia impressionante: é uma declaração técnica sobre como a IA está redefinindo os limites da infraestrutura de dados. Em vez de migrar para bancos de dados nativamente distribuídos, a equipe optou por otimizações profundas na camada de aplicação, pool de conexões ajustado, cache agressivo e replicação em cascata com mais de 100 réplicas, mantendo o PostgreSQL como sistema de registro único. Isso cria uma arquitetura híbrida: o banco relacional garante consistência e auditabilidade, enquanto sistemas como o Azure Cosmos DB absorvem cargas de escrita massiva de eventos gerados por agentes. Essa divisão de responsabilidades reflete uma nova realidade: dados de trajetória (sequências de ações, observações e resultados) não são apenas volume, mas estrutura semântica dinâmica, exigindo pipelines que preservem causalidade e intenção, não só timestamp e payload.

O ROI de IA agente não é abstrato: 171% médio global, 500% em implantações verticalizadas, e casos concretos como a Klarna (US$ 60 milhões economizados) ou prestadores de saúde (42% menos tempo em documentação) mostram que o valor está no fechamento do ciclo entre dado, decisão e ação operacional. Mas esse ciclo só fecha com governança que integre dados e IA, não como duas equipes paralelas, mas como uma única cadeia de responsabilidade técnica e regulatória, especialmente com o Regulamento da UE sobre IA já em vigor e o 'Great American AI Act' avançando no Congresso norte-americano.

Organizações que ainda tratam dados e IA como pilotos isolados estão perdendo dois movimentos críticos: primeiro, a convergência entre feature store, data warehouse e context graph está apagando as camadas tradicionais de arquitetura; segundo, a governança de dados agora precisa rastrear não só quem acessou qual coluna, mas qual agente gerou qual dado de trajetória, sob quais restrições de contexto e com quais impactos em decisões subsequentes. Isso muda radicalmente os requisitos de lineage, qualidade e descoberta, não basta saber onde o dado nasceu, mas por que ele foi criado, por qual agente, em qual estado de execução e com quais pressupostos semânticos incorporados.