Olhando para frente, 2026 promete consolidar e aprofundar as transformações que ganharam força em 2025 no universo de dados e Inteligência Artificial.
Em 2026, já não bastará apenas “ter dados”. O diferencial competitivo virá da capacidade de construir produtos de dados orientados a valor e aplicar analytics estratégico para impulsionar decisões de alto impacto e inovação contínua.
Esse novo momento é resultado direto de uma mudança importante em 2025: práticas antes restritas a áreas técnicas, como pensamento em produto, MLOps, governança de IA e automação analítica, começam a se expandir para todas as camadas da organização.
Na Keyrus, acompanhamos essa evolução de perto e apoiamos empresas a irem além da adoção pontual de tecnologias. Nosso foco é ajudar a construir estruturas orientadas por propósito, com governança sólida, ROI mensurável e impacto escalável.
Neste artigo, você vai conhecer cinco tendências que devem moldar a próxima geração da inteligência de dados e por que elas precisam estar no centro da sua estratégia digital em 2026.
1. Maturidade do papel de Data Product Manager e foco no ROI dos dados
A função de Data Product Manager deixará de ser novidade e passará a ocupar um papel central nas organizações orientadas por dados.
Foco em valor de negócio: em 2026, a prioridade será medir e demonstrar retorno. Não basta construir produtos de dados; é essencial provar como eles influenciam KPIs e resultados.
Ciclo de vida do produto de dados: veremos maior padronização de metodologias para a jornada completa, da identificação da necessidade de negócio ao lançamento, monitoramento e evolução contínua, de forma cada vez mais próxima ao desenvolvimento de software.
Impacto esperado: maior alinhamento entre times de dados e objetivos de negócio, garantindo que investimentos em dados e IA gerem valor real e mensurável.
Com a maturidade dos produtos de dados, o próximo passo é transformar o analytics em um mecanismo contínuo e proativo de geração de valor.
2. Analytics sempre ativo e self healing: automação e proatividade
A inteligência aumentada se tornará ainda mais presente, com plataformas de analytics operando de forma mais autônoma e proativa.
Monitoramento contínuo e autodiagnóstico: as plataformas não apenas reportarão o que aconteceu. Elas devem monitorar desvios e anomalias em tempo quase real e, em muitos casos, diagnosticar causas prováveis e recomendar ações de correção ou investigação.
Alertas contextuais e preditivos: executivos receberão alertas mais acionáveis e contextualizados diretamente nas ferramentas do dia a dia, reduzindo a dependência de buscas manuais por relatórios e dashboards.
Impacto esperado: decisões mais rápidas, com menos intervenção operacional, reposicionando o analytics de uma prática reativa para um motor proativo de insights.
Mas junto com a automação, cresce também a responsabilidade: governança e ética de IA passam a ser parte do jogo competitivo.
3. Ética e governança da IA como diferencial competitivo
Com a expansão da IA, preocupações éticas e de governança deixam de ser “desejáveis” e passam a ser requisitos tanto competitivos quanto regulatórios.
Trustworthy AI: o desenvolvimento de IA transparente, explicável e justa ganhará ainda mais relevância. Empresas devem investir em processos e ferramentas para auditar vieses, garantir conformidade e sustentar decisões automatizadas responsáveis.
Governança de dados para modelos de IA: linhagem de dados, rastreabilidade do treino e controles sobre dados usados em modelos se tornam essenciais para demonstrar integridade, confiabilidade e aderência a políticas internas e exigências externas.
Impacto esperado: mais confiança de clientes e reguladores, mitigação de riscos reputacionais e legais e modelos mais robustos, com maior governabilidade.
Ao mesmo tempo, essa evolução exige uma experiência mais fluida para quem constrói e opera a inteligência de dados.
4. DevX para dados: produtividade e experiência do desenvolvedor
O foco na produtividade de engenheiros e cientistas de dados tende a se intensificar.
MLOps e DataOps mais maduros: plataformas e práticas para automatizar desenvolvimento, implantação e monitoramento vão se consolidar, reduzindo fricções entre experimentação e produção.
Ferramentas mais unificadas e colaborativas: ambientes que integrem notebooks, versionamento, gestão de experimentos e observabilidade de dados e modelos devem se tornar padrão, ampliando colaboração e escalabilidade.
Impacto esperado: redução do tempo entre ideia e entrega, com mais qualidade, repetibilidade e controle.
E por fim, um movimento que ganha força: transformar dados internos em ativos escaláveis, acessíveis e monetizáveis.
5. Data as a Service e monetização: dados como produto e como receita
O modelo de dados como serviço tende a crescer, não só internamente, mas também como fonte de receita externa.
APIs de dados robustas: empresas com dados valiosos vão empacotar e disponibilizar acesso via APIs, com segurança, governança e escalabilidade, criando novas linhas de negócio.
Marketplaces de dados: deve haver avanço de ambientes em que organizações licenciam e consomem dados de terceiros de forma mais eficiente e governada.
Impacto esperado: novas fontes de receita e um ecossistema de dados mais dinâmico, com mais interoperabilidade entre organizações e plataformas.
Conclusão
2026 deve marcar um ponto de consolidação: dados e IA deixam de ser apenas vantagem competitiva e passam a ser pré requisito para sustentar crescimento, eficiência e inovação. As empresas que investirem em produtos de dados de alto valor, com governança robusta e práticas responsáveis de IA, estarão mais preparadas para liderar a próxima onda de transformação.
Quer transformar tendências em estratégia aplicada ao seu negócio? Fale com os especialistas da Keyrus e prepare sua organização para evoluir com inteligência de dados e IA.