Por décadas, o banco de dados tem sido o parceiro silencioso do comércio, um livro-razão confiável e passivo. Era o sistema de registro, o cofre imutável que garantia que cada ação tivesse uma reação igual e auditável. Esse modelo fundamentou toda a economia global. Mas essa era de transações previsíveis, iniciadas por humanos, acabou.

A Era dos Agentes Autônomos

Estamos entrando na era do agente. Uma nova classe de agentes autônomos – sistemas que percebem, raciocinam, agem e aprendem – está se tornando o principal motor das operações de negócios. Eles não apenas executam fluxos de trabalho prescritos; eles geram um comportamento emergente e inteligente. Isso cria um novo e profundo desafio para a liderança. Em um negócio cada vez mais administrado por sistemas autônomos, como garantir confiança, controle e auditabilidade? Onde está o aperto de mão em um sistema que pensa por si só?

A resposta não é restringir os agentes, mas evoluir o ambiente em que operam. O banco de dados não pode mais ser um mero registrador passivo. Ele deve ser radicalmente transformado em um sistema de razão – uma plataforma ativa e inteligente que serve como a consciência do agente. O banco de dados não deve apenas registrar o que um agente fez, mas fornecer uma “cadeia de pensamento” imutável e explicável do porquê o fez. Este é o alvorecer do banco de dados nativo de IA.

O Novo Mandato para a Liderança

Seu banco de dados deve evoluir de um livro-razão passivo para um mecanismo de raciocínio ativo. Sua plataforma de dados não é mais apenas um repositório. Deve se tornar um participante ativo na informação, orientação e habilitação da ação autônoma.

O gráfico de conhecimento empresarial é sua vantagem duradoura de IA. A diferenciação sustentável não virá apenas do modelo de IA, mas da abrangência de seus dados proprietários, estruturados como um gráfico de entidades interconectadas que impulsiona o raciocínio sofisticado.

O sucesso depende de uma estrutura “agentops” para implantação de alta velocidade. O principal gargalo na entrega de valor de IA é o fluxo de trabalho humano. A plataforma que vence é aquela que fornece o caminho mais produtivo e confiável do conceito ao sistema autônomo de nível de produção.

Fase 1: Percepção – Fornecendo aos agentes sentidos de alta fidelidade

Um agente que não consegue perceber seu ambiente com clareza e em tempo real é uma responsabilidade. É por isso que The Home Depot, uma varejista líder em melhorias para o lar, construiu seu agente “Magic Apron” – ele vai além da simples pesquisa para fornecer orientação especializada 24 horas por dia, 7 dias por semana, extraindo dados de inventário e projetos em tempo real para dar aos clientes recomendações personalizadas. Esse nível de ação inteligente requer uma camada de percepção unificada que forneça uma visão completa e em tempo real dos negócios. A etapa fundamental é projetar uma arquitetura nativa de IA que convirja cargas de trabalho de dados previamente isoladas.

Unificando Sentidos em Tempo Real com HTAP+V

A falha fatal das arquiteturas legadas é o abismo entre os bancos de dados operacionais (o que está acontecendo agora) e os data warehouses analíticos (o que aconteceu no passado). Um agente operando nesta arquitetura dividida está perpetuamente olhando no espelho retrovisor. A solução é uma arquitetura convergente: processamento híbrido transacional/analítico (HTAP). O Google projetou essa capacidade integrando profundamente seus sistemas, permitindo que o BigQuery consulte diretamente dados transacionais ao vivo do Spanner e do AlloyDB sem afetar o desempenho da produção.

Para a era do agente, no entanto, um novo sentido é necessário: intuição. Isso significa adicionar uma terceira carga de trabalho crítica – processamento vetorial – para criar um novo paradigma, HTAP+V. O “V” permite a compreensão semântica, permitindo que um agente compreenda a intenção e o significado. É a tecnologia que entende que um cliente perguntando “onde estão minhas coisas?” tem a mesma intenção de alguém perguntando sobre um “problema de entrega”. Reconhecendo isso, o Google integrou recursos vetoriais de alto desempenho em todo o seu portfólio de bancos de dados, permitindo consultas híbridas poderosas que fundem a pesquisa semântica com os dados de negócios tradicionais.

Ensinando Agentes a Ver o Quadro Completo

As percepções mais valiosas de uma empresa geralmente estão presas em dados não estruturados – contratos, fotos de produtos, transcrições de chamadas de suporte. Um agente deve ser fluente em todas essas linguagens. Isso requer uma plataforma que trate dados multimodais não como um problema de armazenamento, mas como um elemento computacional central. É precisamente para este futuro que o BigQuery foi construído, com inovações que permitem que dados não estruturados sejam consultados nativamente junto com tabelas estruturadas. O AlphaFold 3 do DeepMind, que modela as interações complexas de moléculas a partir de uma enorme base de conhecimento multimodal, é uma demonstração profunda desse poder. Se esta arquitetura pode desbloquear os segredos da biologia, pode desbloquear novo valor em seu negócio.

Um Plano de Controle para Percepção

Um agente com sentidos perfeitos, mas sem ética, é perigoso. Em uma era de decisões em velocidade de máquina, a governança tradicional e manual é obsoleta. A solução é construir agentes que operem dentro de um universo governado por regras. Isso requer transformar o catálogo de dados de um mapa passivo em um plano de controle em tempo real, com reconhecimento de IA. Este é o papel do Dataplex, que define políticas de segurança, linhagem e classificações uma vez e as aplica universalmente – garantindo que a percepção de um agente não seja apenas nítida, mas fundamentalmente compatível por design.

A necessidade de bancos de dados nativos para inteligência artificial (IA) é crescente. Com a evolução dos modelos de IA e sua integração em aplicações cotidianas, a infraestrutura de dados precisa acompanhar essa transformação. Os bancos de dados tradicionais, projetados para armazenar e recuperar dados de forma passiva, não conseguem atender às demandas da nova era da IA.

Conclusão

A transição para a era da IA nativa é uma reinicialização arquitetônica e estratégica. O caminho a seguir é claro: unificar a base (percepção), arquitetar para cognição (raciocínio) e dominar a última milha (ação). Este sistema integrado fornece uma plataforma durável e exclusivamente poderosa para construir a próxima geração de sistemas inteligentes e autônomos que definirão o futuro de sua empresa.