Negligenciar os fundamentos semânticos fará com que os agentes de Inteligência Artificial operem de forma imprecisa e ineficiente, expondo as organizações a gastos desperdiçados. O alerta é do Gartner, que reforça a necessidade de os agentes compreenderem o contexto dos dados de entrada em cada etapa do fluxo de trabalho para fornecerem respostas exatas a um custo ideal.
“Os resultados da IA agêntica dependem do contexto, incluindo representações semânticas dos dados. Sem contexto, ma compreensão clara das relações e regras específicas dentro dos dados de uma organização,os agentes de IA não podem operar com precisão e são muito mais propensos a alucinar, introduzir viés e produzir resultados não confiáveis”, diz Rita Sallam, Vice-Presidente Analista Emérita do Gartner.
A executiva complementa que as empresas que não adotarem estruturas de contexto abrangentes, suportadas por uma camada de dados robusta, perpetuarão ineficiências e enfrentarão custos financeiros elevados, bem como danos legais e à reputação. Diante disso, o Gartner prevê que, até 2027, as organizações que priorizarem a semântica em dados prontos para IA aumentarão a precisão de seus agentes em até 80% e reduzirão custos em até 60%.
Por essa razão, a consultoria aconselha os líderes de Data & Analytics (D&A) a estabelecerem uma camada de contexto como componente central de sua infraestrutura. Os modelos tradicionais baseados em esquemas já não são suficientes para a IA agêntica, pois carecem do real significado de negócios das informações. A tendência é que órgãos reguladores exijam maior transparência semântica e que conselhos de administração passem a tratar essa governança como risco estratégico e oportunidade competitiva.
“O contexto com coerência semântica se tornará uma estratégia de controle de custos e de confiança, e não apenas um recurso opcional”, afirma Sallam. “Ao reduzir erros e aumentar a confiança, a semântica levará as organizações a incluir capacidades semânticas no orçamento como uma base inegociável.”
