Agentic Data Cloud: A Nova Fronteira da Ação com IA

22/04/2026

5 min

Agentic Data Cloud: A Evolução para um Sistema de Ação com Inteligência Artificial

O cenário da Inteligência Artificial generativa (Gen AI) está em rápida transformação. As empresas buscam ir além de meras respostas e adentrar a era dos agentes autônomos, capazes de perceber, raciocinar e agir em seu nome. Tentar escalar esses agentes com infraestruturas legadas expõe falhas estruturais, resultando em governança fragmentada, lacunas de confiança e loops de raciocínio quebrados, elevando os custos de forma alarmante.

Para superar esses desafios, apresentamos o Agentic Data Cloud: uma arquitetura nativa de IA que eleva a plataforma de dados corporativa de um repositório estático para um motor de raciocínio dinâmico. Ele elimina a distância entre o pensamento e a ação, permitindo que agentes de IA operem com os dados e o contexto do seu negócio. Enquanto sistemas de inteligência de última geração foram projetados para escala humana, o Agentic Data Cloud é um Sistema de Ação, construído para a escala de agentes.

Resultados Tangíveis com o Agentic Data Cloud

Organizações líderes já colhem os frutos do Agentic Data Cloud, alcançando resultados concretos:

Vodafone implementou centenas de agentes para garantir serviços ininterruptos aos clientes, projetando uma economia de milhões de euros anualmente.
A American Express está migrando seu principal data warehouse on-premises e centenas de aplicações de produção para o BigQuery, habilitando o comércio agente confiável em larga escala.
A Virgin Voyages utiliza mais de 1.000 agentes de IA especializados, incluindo um que reduz o tempo de reacomodação de itinerários de seis horas para apenas 11 minutos.

Inovações Chave no Agentic Data Cloud

Três novas áreas de inovação impulsionam o Agentic Data Cloud:

Motor de Contexto Universal: Fornece aos agentes o contexto de negócios confiável necessário para maior precisão.
Experiências do Profissional Otimizadas para Agentes: Transforma o papel dos praticantes de dados e desenvolvedores em orquestradores de agentes.
Lakehouse Cross-Cloud Nativo de IA: Elimina silos de dados ao conectar todo o seu patrimônio de dados.

Habilitando Agentes com um Motor de Contexto Universal

A inteligência de uma IA está diretamente ligada ao seu contexto. Sem entender definições como “margem” ou as complexidades de uma cadeia de suprimentos, um agente é forçado a adivinhar. Na era da empresa agentica, dados puros não são suficientes, e o modelo de governança tradicional se mostra inadequado. Por isso, evoluímos o Dataplex Universal Catalog para o Knowledge Catalog. Ele mapeia e infere o significado de negócios em todo o seu patrimônio de dados, utilizando um rigoroso framework de agregação, enriquecimento contínuo e busca.

Como funciona:

Agregação: Para construir um contexto verdadeiro, é necessário unificar informações de todas as fontes. Estamos agregando contexto nativo de suas plataformas de dados do Google Cloud e de parceiros, como catálogos de terceiros, aplicações, sistemas operacionais e plataformas de IA (Palantir, Salesforce Data360, SAP, ServiceNow e Workday – Preview). O uso do Lakehouse mapeia automaticamente seus ativos de dados de terceiros para o Knowledge Catalog. Para fontes do Google Cloud, o novo LookML Agent (Preview) automatiza a lógica de negócios, gerando semânticas a partir de documentos estratégicos, e o BigQuery Measures (Preview) incorpora essa lógica nativamente na plataforma.
Enriquecimento Contínuo: O Knowledge Catalog oferece enriquecimento contínuo ao analisar logs de uso e perfilar dados em segundo plano. Ele aprende como sua empresa realmente utiliza os dados. Isso se estende a dados não estruturados: ao ingressar um arquivo no Google Cloud Storage, o Smart Storage (Preview) instantaneamente cataloga e enriquece imagens e, em breve, objetos PDF. O Knowledge Catalog também identifica coleções úteis de dados não estruturados e usa o Gemini para gerar automaticamente esquemas ausentes, mapeando relacionamentos complexos para que sua IA opere com clareza.
Busca e Recuperação: Criar uma camada de contexto massiva é crucial, mas na era agentica, a busca evoluiu para ser o novo caminho de consulta. Os desafios em escala empresarial incluem velocidade, relevância, alcance global e segurança. Para solucionar isso, o Knowledge Catalog emprega um stack de busca híbrida sofisticado, baseado nas inovações do Google Search. Para entregar relevância, combina correspondência semântica e lexical com reclassificação inteligente baseada em aprendizado de máquina. Para garantir confiança, aplicamos permissões de segurança nativamente com busca ciente de controle de acesso, assegurando que os agentes só possam recuperar e agir sobre os ativos autorizados. Esta infraestrutura de alta precisão identifica instantaneamente o contexto confiável e o fornece a agentes especializados.

O Knowledge Catalog agora potencializa o Deep Research Agent (Preview), parte da suíte de agentes do Google disponíveis no Gemini Enterprise. Este agente realiza raciocínio multi-etapas em plataformas de dados do Google Cloud, como BigQuery, documentos internos e ativos web, respondendo a perguntas complexas com citações e precisão que antes exigiam semanas de trabalho manual.

Experiências do Profissional Otimizadas para Agentes

Com essa nova arquitetura, o papel do profissional de dados evolui da escrita de pipelines manuais para a orquestração de engenharia orientada por intenção.

Estamos acelerando essa transição com o Google Cloud Data Agent Kit (Preview). Em vez de uma nova interface, lançamos um kit portátil de habilidades, ferramentas, extensões específicas de ambiente e plugins que se integram aos ambientes que os desenvolvedores já utilizam (VS Code, Gemini CLI, Codex, Claude Code). Isso transforma seu IDE, notebook ou terminal agentico em um ambiente de dados nativo, permitindo a orquestração autônoma de diversos resultados de negócios, selecionando os frameworks corretos (dbt, Apache Spark, Apache Airflow) e gerando código pronto para produção, seguindo os padrões ouro do Google.

Este kit não apenas conecta ferramentas, mas injeta capacidades de alta performance diretamente no fluxo do desenvolvedor, escalando para petabytes sem movimentar dados. Ele contém as mesmas habilidades e ferramentas que alimentam nossos próprios agentes, incluindo:

Data Engineering Agent (GA): Constrói transformações complexas de pipeline e aplica regras de governança para evitar dados de baixa qualidade em produção.
Data Science Agent (GA): Automatiza o ciclo de vida de modelos, desde a preparação até o treinamento, escalando em BigQuery Dataframes e Serverless Apache Spark.

Essas inovações representam um salto significativo na forma como as empresas podem aproveitar o poder da IA para impulsionar a ação e a eficiência, abrindo novas possibilidades para a inteligência de negócios em escala.