Nesta terça-feira, 16 de junho, San Francisco recebeu a abertura do Data+AI Summit 2026, o maior evento do mundo dedicado a dados, aplicações e inteligência artificial corporativa, promovido pela Databricks. O primeiro dia já deixou um recado claro: a IA dentro das empresas está deixando de só responder perguntas sobre os dados do Lakehouse, e passando a executar tarefas, corrigir problemas e tomar decisões nos processos do negócio, sempre sob supervisão humana e regras claras de governança. A seguir, elencamos os principais lançamentos do dia.
Dados que respondem em milissegundos, sem duplicar nada
Empresas que precisavam de respostas instantâneas, para um painel operacional ou um aplicativo de cliente, costumavam copiar os dados para um sistema separado e mais rápido, isolado do restante da operação, como manter duas versões do mesmo estoque em lugares diferentes, com o custo e o risco que isso traz.
A Databricks anunciou o Lakehouse//RT, motor que entrega respostas em milissegundos diretamente sobre os dados que já existem na plataforma, sem copiar nada para um ambiente paralelo. Em testes com empresas de varejo, energia e telecomunicações, o tempo de resposta caiu de segundos para milissegundos, em alguns casos dezenas de vezes mais rápido. É como abrir uma pista expressa dentro da estrada que já existe, em vez de construir uma rodovia paralela só para quem tem pressa.
A mesma lógica chega à entrada de dados: o Zerobus Ingest traz grandes volumes de eventos sem depender de filas de mensagens tradicionais, e um novo modo de tempo real chega aos pipelines automatizados do Spark, reduzindo a quase zero a defasagem entre o que acontece no negócio e o que aparece nos relatórios.
A engenharia de dados ganha autonomia
A Databricks reposicionou o Lakeflow como central única para captar, transformar e organizar dados, com IA ajudando em cada etapa, inclusive na escrita do código.
O destaque é o Genie ZeroOps, agente que vigia pipelines, tabelas e modelos em produção. Quando algo quebra, ele investiga a causa raiz pelo histórico completo do dado, propõe uma correção e a testa em um ambiente isolado, com cópia dos dados reais, antes de pedir aprovação humana.
Outras novidades reforçam essa automação: o Lakeflow Designer deixa equipes de negócio montarem pipelines visuais sem código, o Lakeflow Connect já tem mais de cem conectores prontos para sistemas corporativos, e o Lakeflow Jobs assume a orquestração de tudo, substituindo ferramentas legadas que muitas empresas ainda mantêm por conta própria.
De assistente de bate-papo a colega de trabalho
O Genie One deixa de ser uma caixa de chat e passa a funcionar como colega digital, disponível no Slack, no Teams e no celular, capaz de preparar documentos e cruzar informações de diferentes sistemas por conta própria, respeitando as permissões de quem pergunta.
Mais relevante para quem decide processos: qualquer usuário pode transformar uma instrução em um Genie Agent, assistente especializado e reutilizável, treinado para uma tarefa específica e compartilhável com a equipe. Por trás disso está o Genie Ontology, um dicionário vivo que aprende, a partir de painéis, consultas e documentos, o que cada termo realmente significa naquele negócio e quais fontes são mais confiáveis, como se a IA já tivesse lido o manual interno completo da companhia.
Essa nova geração de agentes também precisava buscar informação rápido e de forma mais barata: o Lakebase Search organiza essa memória como um arquivo inteligente, em que o que é consultado com frequência fica à mão e o resto custa bem menos para guardar. E para quem constrói essas soluções internamente, o Agent Bricks funciona como uma bancada completa para montar agentes próprios, escolhendo entre diferentes modelos de mercado, já com memória, busca e segurança embutidas.
Quem manda nos agentes? Governança em outra escala
Multiplicar agentes de IA levanta uma pergunta inevitável: quem controla o que eles podem ou não fazer? A resposta foi expandir o Unity Catalog, catálogo central de governança, e lançar o Unity AI Gateway, uma torre de controle para todo o tráfego de inteligência artificial da empresa, monitorando custo, ações permitidas e dados sensíveis, já integrada a nomes como CrowdStrike, Okta, Palo Alto Networks e Zscaler.
O Unity Catalog também ganhou um glossário corporativo e domínios de negócio, garantindo que um termo como “cliente ativo” signifique a mesma coisa para um analista, uma diretoria e um agente de IA, em qualquer nuvem ou região da empresa.
Dados e IA sem fronteiras entre empresas
Compartilhar dados entre parceiros sempre exigiu escolher entre duplicar arquivos ou conviver com burocracia de rede. A Databricks anunciou o OpenSharing, evolução do protocolo Delta Sharing criado há cinco anos, agora doado para a Linux Foundation como padrão aberto do setor, e que passa a permitir compartilhar também modelos de IA e agentes inteiros entre empresas e nuvens diferentes.
Um detalhe resolve uma dor recorrente de TI: o SecureConnect elimina a configuração manual de rede para cada novo parceiro, processo que antes levava semanas. É a diferença entre negociar uma estrada privada com cada parceiro e construir uma única praça de pedágio, configurada uma vez, por onde todos passam com segurança.
O marketing também ganha agentes próprios
O CustomerLake é uma nova plataforma de dados de clientes construída dentro do próprio Lakehouse. Em vez de exportar dados para uma ferramenta externa de campanhas, a empresa passa a contar com agentes que constroem o perfil único de cada cliente e decidem, de forma contínua, qual é a próxima melhor oferta, em qual canal e em que momento, substituindo o ciclo manual de definir público, validar, disparar e medir a cada novo objetivo.
Criar um aplicativo interno como se fosse uma conversa
O Genie App Builder permite descrever, em linguagem natural, um aplicativo interno simples, como um formulário ou painel, e acompanhar sua construção em tempo real, já conectado aos dados da empresa. A diferença em relação a outras ferramentas do tipo é o controle: o App Spaces define, antes do primeiro aplicativo ser criado, quais dados cada área pode acessar, como um kit de montar com as peças mais delicadas já removidas. Aplicativos menores também passam a rodar em uma infraestrutura que liga e desliga sozinha conforme o uso, reduzindo o custo de ferramentas usadas poucas vezes por semana.
O que isso significa para quem decide
Os anúncios do primeiro dia confirmam uma tendência que a Digiage acompanha de perto: dados e inteligência artificial deixaram de ser projetos isolados de tecnologia e se tornaram infraestrutura de decisão, com agentes assumindo tarefas operacionais sob camadas de governança equivalentes, ou superiores, às que já existiam para os sistemas tradicionais.
Para setores como energia, serviços financeiros e indústria, a pergunta deixou de ser se vale a pena investir em uma base de dados sólida e governada, e passou a ser com que velocidade a concorrência já está fazendo isso.