Por Alexandre Azevedo
Participar do Data + AI Summit 2026 foi uma oportunidade importante para observar, de perto, a velocidade com que o mercado de dados e inteligência artificial está mudando. Mais do que novos produtos ou funcionalidades, o que vimos em São Francisco foi uma mudança clara de direção: a IA corporativa está deixando de ser uma camada isolada de experimentação para se tornar parte estrutural da operação das empresas.
Alguns temas ficaram muito evidentes nas discussões e apresentações: governança de múltiplas LLMs, engenharia de contexto, agentes conectados aos dados corporativos, automação de pipelines e novas formas de acelerar a engenharia de dados. Conceitos como Unity AI Gateway, Omnigent, Lakeflow, Zero Ops e Ontology (que, na prática, representam formas de organizar, proteger e conectar dados e modelos de IA numa camada única e governada) mostram que o mercado caminha para um modelo em que IA, dados, processos e governança precisam operar juntos. A pergunta não é mais apenas “qual modelo de IA usar?”, mas como orquestrar os melhores modelos de IA generativa ao mesmo tempo, combinando suas forças para gerar o melhor resultado possível em cada área do negócio.
Um dos pontos que mais me chamou atenção foi justamente a importância do contexto. Por muito tempo, falamos sobre prompt engineering. Agora, a discussão migra para context engineering. Essa mudança altera a lógica de adoção da IA dentro das empresas: o valor deixa de estar apenas na resposta gerada pelo modelo e passa a estar na capacidade de manter histórico, interpretar dados corporativos, acionar agentes e respeitar a governança, tudo isso sem perder informação ou romper o contexto entre diferentes LLMs. É esse nível de orquestração que garante resultados rápidos e consistentes para áreas diferentes do negócio, sempre alinhados à estratégia da empresa. Contexto, nesse sentido, deixou de ser um detalhe técnico para se tornar uma camada de inteligência estratégica.
Entretanto, o que mais me deixou feliz no Data + AI Summit, foi perceber que a White Cube não está apenas acompanhando essa agenda: em vários aspectos, já está entregando soluções no mesmo nível, senão até à frente, do que vimos sendo apresentado por empresas globais neste evento. Quando comparamos temas como múltiplas LLMs, governança de dados , manutenção de contexto entre modelos de LLMs, integração com dados corporativos e segurança no uso da IA, fica claro que produtos como o White Conductor por exemplo, já incorporou desde a sua concepção, muitos destas inovações estelares em sua versão beta. A própria discussão sobre o Genie e o Unity AI Gateway reforçou que o mercado está buscando exatamente aquilo que já lançamos: uma camada corporativa capaz de orquestrar diferentes modelos AIs generativas, preservar o contexto das conversas, controlar o uso por usuário e por finalidade, proteger os dados sensíveis da organização, verificar prompts injections além de funcionalidades que os grandes hyperscalers ainda não pensaram, como a curadoria agêntica inteligente por exemplo.
Isso demonstra que a nossa visão de produto está, no minimo, alinhada com as empresas com os maiores orçamentos de IT do mundo, mas com uma vantagem muito importante: somos brasileiros, assim como a maioria dos nossos clientes e não estamos devendo nada comparado a estas empresas gigantes de tecnologia em termos de implementação de funcionalidades extremamente relevantes para capturar os maiores ganhos possíveis neste incrível mundo novo da inteligência artificial.
O Data + AI Summit confirmou outra coisa que a White Cube já vive todos os dias: o futuro da IA corporativa não vai ser definido por quem tem o maior orçamento, mas por quem entende profundamente o contexto e as necessidades pragmáticas do seu cliente. E é exatamente aí que estamos construindo a nossa vantagem.
