- A área de engenharia de dados mostra um aprofundamento da polarização sob a dupla pressão da expansão da IA e do acúmulo de dívida técnica
- O nível de uso de IA se torna o núcleo da competitividade, e, com o uso cotidiano se tornando universal, a própria expressão “assistido por IA” tende a desaparecer
- A importância de modelagem de dados e camada semântica cresce rapidamente, elevando a demanda por capacitação relacionada e acelerando a integração de ferramentas e a automação
- O mercado de ferramentas de orquestração pode migrar de um foco em Airflow para ferramentas de nova geração como Dagster e Prefect, ou ser absorvido por plataformas
- A falta de liderança e a ineficiência organizacional são apontadas como os maiores gargalos, e a construção de capacidade organizacional, mais do que a tecnologia, surge como fator decisivo para a sobrevivência
Fluxo geral da engenharia de dados
- Problemas de longa data como ausência de liderança, propriedade pouco clara, dívida técnica e pressão de tempo continuam sem solução
- A aceleração da IA agrava esses problemas, mas também abre possibilidade de melhora em algumas áreas
- A tendência é de ampliação da diferença entre equipes que investiram em capacidades fundamentais e as que não investiram
- A falta de modelagem de dados é um problema central, e 38% das equipes que não fazem modelagem sofrem com respostas frequentes a incidentes
- Em contrapartida, equipes com uma estrutura de modelagem estabelecida enfrentam menos problemas
- O tema central de 2026 é que “as dívidas do passado voltam com juros altos”, aumentando a pressão para quitar a dívida técnica
1. Ignorar a IA torna a sobrevivência difícil
- Entre os respondentes da pesquisa, 82% usam IA diariamente, o que já se tornou um requisito básico
- 64% permanecem em um nível experimental ou tático, enquanto 10% integraram totalmente a IA aos fluxos de trabalho
- Espera-se que estas últimas equipes ampliem rapidamente a distância em relação às demais
- Até o fim de 2026, a expressão “assistido por IA” deve se tornar tão básica que desaparecerá das descrições de cargo
- No entanto, a importância da modelagem de dados continua inalterada
2. Crise na modelagem de dados e camada semântica
- 89% enfrentam problemas relacionados à modelagem de dados, e apenas 5% usam modelos semânticos
- São apresentados dois caminhos
- Caminho A: camadas semânticas e de contexto se disseminam como padrão dominante
- Caminho B: a IA gera modelos sob demanda, reduzindo a necessidade de camada semântica
- É sugerido que o Caminho A se espalhará primeiro e, depois, modelos de IA poderão substituí-lo
- Ferramentas de camada semântica e ontologia são vistas como o avanço decisivo de 2026, e a demanda por educação em modelagem e semântica é de 19% para cada uma
3. Integração ou desaparecimento da orquestração
- Entre todas as empresas, 20% não usam ferramentas de orquestração, o que é avaliado como uma situação instável
- Algumas dependem de processos manuais ou de ferramentas informais como cron
- Airflow e a orquestração cloud native formam a corrente principal,
- Dagster aparece em 12% das pequenas e médias empresas e 2,6% das grandes, mostrando uma tendência de adoção bottom-up, e não top-down
- A orquestração para agentes de IA ainda está em um estágio incerto
- No futuro, aponta-se a possibilidade de entrada corporativa de Dagster e Prefect ou de integração em plataformas (Databricks, Snowflake, dbt Cloud etc.)
4. O fim do debate lakehouse vs. warehouse
- A proporção atual é de warehouse 44%, lakehouse 27%, híbrido 12%
- Menciona-se a possibilidade de convergência para 35% / 35% / 30% em 2027
- Com a convergência de funcionalidades entre Snowflake e Databricks, a distinção “Lakehouse” tende gradualmente a perder sentido e se padronizar
- A taxa de adoção de lakehouse de 40% na América Latina é observada como indicador antecedente
- Até o fim de 2026, o debate “warehouse vs. lakehouse” pode passar a ser visto como um tema ultrapassado
5. A liderança surge como o maior gargalo
- 22% dos engenheiros de dados apontam a falta de liderança como principal problema,
- um nível quase igual ao da dívida técnica (26%)
- A má definição de requisitos (18%) também aparece, refletindo ineficiência organizacional
- Em meio à corrida para adoção de IA, a autoavaliação da liderança e a melhoria do desenho organizacional surgem como tarefas indispensáveis
- Em 2026, deve aumentar o volume de conteúdo e capacitação sobre liderança em dados, gestão de stakeholders e desenho organizacional
Tendência bônus: o desaparecimento de algumas equipes
- 7% das equipes preveem redução, e, entre elas, 30% apontam a falta de liderança como gargalo
- Isso indica uma redução causada por deficiências organizacionais, não por ganhos de eficiência com IA
- Em 2026, algumas equipes de dados poderão ser desfeitas, integradas a departamentos de engenharia ou terceirizadas
- Só sobreviverão as equipes que comprovarem valor para o negócio; apenas capacidade técnica não será suficiente para sustentar continuidade
Conclusão
- O ponto central da engenharia de dados em 2026 não é a escolha de ferramentas, mas a capacidade de execução organizacional
- Capacidade de uso de IA, estrutura de modelagem de dados e qualidade da liderança funcionarão como critérios que definem a sobrevivência
- Mais do que o avanço técnico, será um período em que a maturidade organizacional e a estrutura de colaboração determinarão a vantagem competitiva
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