Algo importante está acontecendo — sua plataforma de dados está preparada?

Se você acessou o X (antigo Twitter) nas últimas duas semanas, provavelmente viu ou pelo menos sentiu o impacto. Matt Shumer, CEO da HyperWrite e cofundador da OthersideAI, publicou um ensaio de 5.000 palavras intitulado “Algo Grande Está Acontecendo” , que já foi visualizado mais de 73 milhões de vezes. Nele, ele compara este momento na IA ao período imediatamente anterior à compreensão da verdadeira dimensão da COVID-19 pelo mundo — aquela janela sinistra em que algumas pessoas previram o que estava por vir, mas a maioria ainda não havia se dado conta.

Seu argumento é direto: a última geração de modelos de IA — GPT-5.3 Codex, Opus 4.6 e outros lançados no início de fevereiro — não são apenas ferramentas melhores. São trabalhadores autônomos. Shumer descreve como observou sistemas de IA concluírem suas próprias tarefas técnicas com um padrão que iguala ou supera o seu. Suas palavras exatas: “Não sou mais necessário para o trabalho técnico propriamente dito do meu emprego.”

Essa é uma afirmação surpreendente vinda de um CEO de uma empresa de tecnologia em exercício. E teve grande repercussão.

As reações: urgência, ceticismo e tudo o que há entre esses dois extremos.

A resposta tem sido um espectro fascinante. De um lado, desenvolvedores e fundadores estão ecoando a experiência de Shumer — compartilhando suas próprias histórias de agentes de IA escrevendo código de produção, gerando pipelines de dados e consultando bancos de dados de forma autônoma, de maneiras que pareciam ficção científica há dezoito meses. O sentimento geral é: isso é real, isso é agora, e se você não estiver atento, será pego de surpresa.

Por outro lado, os céticos têm se manifestado com a mesma veemência. O Mashable capturou essa perspectiva em um artigo intitulado “A indústria de IA tem um grande problema com o ‘Galinha Pintadinha'”, argumentando que a comunidade tecnológica já deu tantos gritos de “lobo” que mais uma rodada de alertas alarmistas — mesmo vindos de um fundador confiável — tem um impacto cada vez menor. Justo. Todos nós já assistimos a palestras demais do tipo “tudo muda AGORA”.

E depois há o meio-termo cheio de nuances, onde acredito que a maioria dos profissionais de dados realmente se encontra. O próprio Schumer chegou a essa conclusão quando esclareceu que sua publicação não tinha a intenção de alarmar, mas sim de fazer um apelo genuíno para que as pessoas se preparem. A disrupção não é mais hipotética. O ritmo é a realidade.

Mas eis o que me chamou a atenção, como alguém que trabalha com bancos de dados todos os dias: não importa onde você se encaixe nesse espectro — crente, cético ou em algum lugar entre os dois — há uma realidade com a qual é difícil argumentar.

A IA está gerando, consumindo e dependendo de dados em uma escala sem precedentes. Se a IA é o motor, os dados são o combustível. E a camada de banco de dados é onde a teoria se encontra com a prática.

A pergunta que todo profissional de dados deveria estar fazendo.

Os agentes de IA não apenas pensam. Eles leem, escrevem, consultam e raciocinam sobre dados em tempo real. Todo fluxo de trabalho autônomo de IA — seja geração de código, geração aumentada por recuperação (RAG), busca semântica ou tomada de decisão automatizada — eventualmente encontra um gargalo no banco de dados se a plataforma de dados não tiver sido construída para esse momento.

Considere o que o mundo de Schumer exige de uma camada de dados:

• Busca vetorial e semântica executadas em conjunto com consultas transacionais — não em um sistema lateral acoplado, mas nativamente no mecanismo.
• Atualização de dados em tempo real — agentes de IA tomando decisões com base em dados desatualizados é pior do que não ter IA nenhuma.
• Segurança e governança de nível empresarial — porque quando agentes autônomos acessam seus dados em grande escala, “quem pode ver o quê” se torna uma questão muito mais complexa e crítica.
• Desempenho em escala — não apenas para analistas humanos gerenciando alguns painéis de controle, mas para centenas ou milhares de operações simultâneas orientadas por IA.

Essa é a pergunta que todo profissional de dados deve fazer após o caso Shumer: sua plataforma de dados está preparada para um mundo onde a IA é uma consumidora de primeira linha dos seus dados?

Como o Microsoft SQL foi projetado para este momento.

Eu trabalho na equipe do Microsoft SQL, então serei transparente sobre minha perspectiva — mas também acho que nossa posição é genuinamente única e vale a pena entender, independentemente de onde você se situe no espectro do hype da IA.

O que construímos é um mecanismo SQL consistente que abrange três modelos de implantação, cada um otimizado para diferentes cenários, mas todos compartilhando a mesma base T-SQL, o mesmo modelo de segurança e, cada vez mais, os mesmos recursos nativos de IA:

O SQL Server 2025 é ideal para organizações que precisam operar em infraestruturas locais, ambientes híbridos ou contextos soberanos onde os dados não podem sair de um limite específico. Ele agora inclui pesquisa vetorial integrada, pesquisa por similaridade e recursos RAG (Rapid Access Groups) — primitivas de IA dentro do próprio mecanismo, sem a necessidade de um banco de dados vetorial separado. Suas habilidades e investimentos existentes em SQL Server são mantidos sem interrupções.

O Banco de Dados SQL do Azure é nossa oferta PaaS nativa da nuvem para equipes que criam aplicativos com inteligência artificial em escala global. O Banco de Dados SQL do Azure oferece desempenho em hiperescala, ajuste inteligente integrado e a capacidade de servir como a espinha dorsal transacional para aplicativos de IA que precisam de acesso a dados estruturados com baixa latência e alta simultaneidade.

O banco de dados SQL no Microsoft Fabric é onde as coisas ficam especialmente interessantes no contexto do ensaio de Shumer. Trata-se de um banco de dados SQL totalmente nativo de SaaS, projetado para ser “translítico” — o que significa que ele lida com cargas de trabalho operacionais e analíticas em tempo real em um único local, sem ETL. Os dados são espelhados automaticamente para o OneLake em tempo real, o que significa que suas cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina, seus pipelines de engenharia de dados e seus relatórios do Power BI recebem dados atualizados sem que você precise construir e manter um único pipeline. No mundo de Shumer — onde os agentes de IA precisam de acesso instantâneo a dados atuais — essa arquitetura não é um diferencial. É fundamental.

Inteligência artificial que te ajuda a trabalhar com dados, não que te substitui.

Um dos investimentos mais importantes que estamos fazendo é no desenvolvimento de SQL com tecnologia Copilot. Hoje, você pode usar linguagem natural para criar, depurar e otimizar consultas T-SQL diretamente no VS Code e no portal do Fabric. Não se trata de substituir profissionais de dados, mas sim de potencializar seu trabalho. A expertise para projetar o esquema correto, fazer as perguntas certas e gerenciar as políticas de acesso adequadas não vai desaparecer. Pelo contrário, em um mundo onde agentes de IA acessam dados de forma autônoma, essa expertise se torna ainda mais valiosa.

Também estamos incorporando recursos de IA diretamente no próprio mecanismo SQL:

• A busca vetorial e por similaridade permite criar aplicações de busca semântica e RAG sem sair do ambiente SQL.
• O espelhamento em tempo real para o OneLake no Fabric significa que as cargas de trabalho de IA sempre operam com dados atualizados.
• Governança e segurança unificadas — segurança em nível de linha, criptografia sempre presente, integração com o Microsoft Purview — garantem que, à medida que os agentes de IA aumentam seu acesso aos dados, sua postura de segurança também aumente.
• Um único código T-SQL em todos os lugares significa que suas habilidades e seu código são portáteis entre o SQL Server, o Azure SQL e o Fabric. Sem necessidade de treinamento adicional. Sem necessidade de mudança de plataforma. Seu investimento se multiplica.

Uma visão equilibrada: oportunidade, não apocalipse.

Para ser sincero, não acho que todos os empregos desaparecerão amanhã. Os céticos têm razão ao afirmar que a indústria de IA tem um padrão de promessas exageradas em relação aos prazos. Mas os céticos que descartam a direção da mudança estão cometendo um erro diferente. O ritmo está acelerando. As capacidades são reais. E as organizações que estão construindo suas plataformas de dados com a IA como elemento fundamental — e não como uma reflexão tardia — são as que estarão preparadas, independentemente de o prazo ser de doze ou trinta e seis meses.

O papel do profissional de dados está evoluindo, não desaparecendo. Estamos passando de escrever consultas para projetar arquiteturas de dados preparadas para IA. De gerenciar backups para governar o acesso autônomo aos dados. De construir painéis de controle para garantir a confiabilidade e a qualidade dos dados dos quais os sistemas de IA dependem para tomar decisões importantes.

É para essa evolução que estamos trabalhando na equipe do Microsoft SQL. Cada recurso que lançamos — no SQL Server, no Azure SQL e no banco de dados SQL no Fabric — é projetado para colocar os profissionais de dados no centro da era da IA, e não à margem.

Algo importante está acontecendo. Sua plataforma de dados está preparada?

O ensaio de Matt Schumer provocou uma conversa que o setor precisava ter — mesmo que você discorde da sua abordagem ou do seu cronograma. A questão não é se a IA transformará a forma como trabalhamos com dados, mas sim se a sua plataforma de dados estará preparada quando isso acontecer.

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