5 sinais para Data & Analytics
#DataTrends 2026
Sinais que já estão redefinindo decisões, poder e trabalho em Data & Analytics
O Radar DataTrends acaba de ser lançado. Mais do que um levantamento de tendências, ele é um radar interativo de foresight relacionado à Data & Analytics, criado para ajudar lideranças e profissionais da área a antecipar movimentos e tomar decisões estratégicas, tanto para o negócio quanto para a própria trajetória de carreira.
O DataTrends é construído a partir da combinação de:
dados históricos de pesquisas do Cappra Institute
dados empíricos de pesquisas globais da BARC
sinais emergentes identificados por modelos generativos multimodais da Envisioning, capazes de capturar padrões ainda pouco visíveis
O radar organiza tecnologias e abordagens por níveis de maturidade, impacto e investimento, permitindo uma leitura clara do que já é realidade, do que está se consolidando e do que começa a pressionar decisões.
Neste artigo, quero destacar 5 tendências do DataTrends que considero especialmente relevantes agora, não apenas do ponto de vista tecnológico, mas organizacional, humano e estratégico. No final do artigo você vai encontrar o link para navegar no Radar DataTrends interativo e um convite para um evento online gratuito com especialistas.
1. Embedded Analytics & AI
Quando a decisão sai do dashboard e entra no fluxo do trabalho
Durante anos, analytics foi algo que se “consultava”. Hoje, ele passa a ser algo que se vive dentro do trabalho. A tendência de Embedded Analytics & AI representa a integração direta de insights analíticos e capacidades de IA nos próprios sistemas operacionais da organização. Em vez de acessar dashboards separados, as pessoas tomam decisões no momento da ação, dentro das aplicações que já utilizam.
Os dados mostram que essa abordagem já atingiu maturidade. Mais de 60% dos clientes de fornecedores de BI utilizam analytics embarcado, especialmente na América do Norte, onde a busca por experiências fluidas e arquiteturas escaláveis é mais intensa.
O impacto disso aparece em:
decisões se tornam mais rápidas;
a fricção cognitiva diminui;
analytics deixa de ser “relatório” e vira comportamento organizacional.
Mas há um efeito colateral importante: quando o insight já vem embutido, quem está realmente decidindo? Como você de Data & Analytics se relaciona com essa questão?
2. A emergência de padrões de governança algorítmica
Quando algoritmos passam a organizar o poder
Uma das tendências mais sensíveis do radar aparece fora do discurso puramente técnico. A emergência de padrões de governança algorítmica mostra como sistemas baseados em dados e IA estão assumindo papéis centrais na definição de regras, prioridades e alocação de recursos. Esse fenômeno tem sido descrito por alguns pesquisadores como uma espécie de AI-tocracy: estruturas nas quais decisões antes humanas passam a ser mediadas, recomendadas ou até executadas por sistemas algorítmicos.
Isso já acontece:
em políticas públicas;
em sistemas de crédito, saúde e segurança;
em processos internos de empresas.
O desafio aqui não é meramente técnico (caminho que muitas vezes é até mais fácil para profissionais de Data & Analytics). Transparência, explicabilidade, possibilidade de contestação e responsabilidade tornam-se elementos centrais, impactando em uma cultura analítica, exigindo envolvimento pleno de áreas de negócio e gestão. Essa é uma tendência de alta complexidade, com impacto de longo prazo. Ignorá-la não é uma opção. Incorporá-la sem reflexão crítica é um risco.
3. Information Overload Analytics
Quando o problema deixa de ser falta de análises e passa a ser excesso
Durante muito tempo, a regra era: mais dados, melhores decisões. Hoje, essa equação começa a ruir. Information Overload Analytics surge como um campo dedicado a medir, compreender e mitigar os efeitos do excesso de informação sobre cognição, produtividade e qualidade decisória. Existe a necessidade de reduzir a quantidade de produtos de dados circulantes nos negócios, mas isso exige uma priorização que não pode ocorrer de forma unilateral.
Organizações começam a analisar:
padrões de comunicação entre as partes;
fragmentação de atenção dos tomadores de decisão;
saturação informacional e qualidade dos dados;
impactos sobre foco e bem-estar dos colaborares.
A constatação é desconfortável: mais informação nem sempre melhora decisões. Em muitos casos, ela paralisa, confunde ou gera fadiga cognitiva. Essa tendência conecta analytics com neurociência, comportamento organizacional e saúde mental. E aponta para um novo papel da cultura analítica: não apenas gerar informação, mas regular o volume, o timing e o contexto do que é apresentado.
4. Augmented Analytics
Democratizar a análise não pode ser uma redução do pensar
Augmented Analytics utiliza IA e machine learning entram em cena para automatizar etapas da análise de dados: preparação, descoberta de insights, linguagem natural e geração automática de explicações.
Na prática, isso significa:
perguntas que se baseiam em linguagem natural;
insights sugeridos e gerados automaticamente;
menos dependência de especialistas para análises básicas.
Essa tendência acelera decisões e amplia o acesso à análise, especialmente em organizações com recursos limitados. Ela já está presente nas principais plataformas do mercado e tende a se consolidar rapidamente. Mas aqui surge um problema: quando a análise se torna “automática demais”, existe o risco de substituir o pensamento analítico por consumo de respostas prontas, e assim gerar a Proletarização Cognitiva que explorei no artigo da MIT Technology Review.
Augmented Analytics pode ser um recurso muito poderoso, mas só funciona bem em organizações que investem também em educação analítica, senso crítico e compreensão dos limites dos modelos.
5. AI Code Generation Analytics
Quando escrever código deixa de ser o centro da competência
Ferramentas de geração de código por IA já fazem parte do cotidiano de times de dados e analytics. Elas geram scripts, sugerem pipelines, revisam código e aceleram drasticamente o desenvolvimento.
O efeito imediato é claro:
redução do tempo de implementação técnica;
aumento de produtividade com uso de assistentes;
menor barreira de entrada para perfis menos técnicos.
Mas isso acaba por impactar a percepção de valor do profissional, pois além da escrita de código é fundamental uma consistência lógica na formulação de problemas. Saber perguntar, arquitetar soluções, avaliar riscos e garantir qualidade passa a ser mais relevante do que dominar sintaxe. A competência se desloca do operacional para o conceitual.
Essa tendência reforça algo que aparece em todo o DataTrends, os sinais de futuros de Data & Analytics estão menos relacionados com ferramentas específicas e mais sobre capacidade de pensar, decidir e responder eticamente em ambientes mediados por IA.
Por que olhar para essas tendências agora
Essas cinco tendências não são apostas futuristas (e tantas outras que aparecem no DataTrends), elas foram cruzadas com dados empíricos e também comparados com análises de sinais históricos. Elas já estão em curso, em diferentes níveis de maturidade (que podem ser visualizadas nas métricas do Radar), pressionando decisões organizacionais e trajetórias profissionais.
O Radar DataTrends existe exatamente para isso: ajudar você a distinguir hype de movimento estrutural, e a decidir onde investir atenção, energia e desenvolvimento.