Nesta quarta-feira (22), o Google anunciou no evento Google Cloud Next 2026 uma nova infraestrutura de dados baseada em inteligência artificial, intitulada Agentic Data Cloud. A proposta é criar uma nuvem/rede de dados que forneça a alta eficiência que agentes de IA requerem para funcionar sem gargalos. Isto é, em vez de sistemas que apenas armazenam informações ou respondem a perguntas, a empresa defende a criação de plataformas capazes de interpretar dados, tomar decisões e executar ações de forma autônoma.O desenvolvimento desta tecnologia é justificado porque a arquitetura de software passada, ainda utilizada pelas IAs generativas, não dará conta das necessidades dos agentes de IA, que ao invés de precisarem de um comando para agir, trabalham ‘autonomamente’. Além disso, a proposta procura superar problemas comuns nos modelos tradicionais de dados, como a dispersão das informações em diferentes sistemas, a complexidade na gestão e controle dos dados, e a ausência de uma camada de significado semântico. Ou seja, a dificuldade das máquinas em interpretar o verdadeiro sentido dos dados corporativos. Segundo o Google, quando esse nível de compreensão não existe, os agentes de inteligência artificial acabam produzindo respostas menos precisas ou até incompletas.Entre os destaques apresentados estão novas soluções voltadas à integração de dados, à padronização dos significados dentro das organizações e à conexão entre sistemas distribuídos em múltiplas nuvens, incluindo Google Cloud, AWS e Azure. Essa estratégia multicloud tem como objetivo diminuir as limitações de integração entre plataformas de diferentes fornecedores e viabilizar a circulação constante de dados entre variados ambientes corporativos.Além disso, a empresa introduziu funcionalidades que automatizam processos de engenharia de dados e oferecem análise em formato conversacional, possibilitando que usuários consultem e explorem bases complexas utilizando linguagem natural. Na prática, isso diminui a dependência de consultas técnicas complexas e da geração manual de relatórios, tornando o acesso aos sistemas de dados mais direto para usuários de áreas de negócio.O que é o Google Cloud Next?Banner do evento Google Cloud Next 2026 (Divulgação: Google) – (Divulgação: Google)O Google Cloud Next é uma conferência anual na qual a empresa divulga novidades relacionadas à computação em nuvem, cibersegurança, inteligência artificial, novos produtos e muito mais.A edição de 2026 ocorre entre os dias 22 e 24 de abril no Mandalay Bay Convention Center, Las Vegas (EUA). O evento é destinado a desenvolvedores, engenheiros de dados, profissionais de TI e jornalistas que cobrem tecnologia.O que é o Agentic Data Cloud?Imagem: Pedro Spadoni via DALL-E/Olhar DigitalO Agentic Data Cloud é a principal proposta apresentada pelo Google para a nova geração de infraestrutura de dados. Em vez de enxergar os dados como um armazenamento fixo e passivo, essa abordagem os converte em um ecossistema ativo e em constante movimentação, no qual agentes de inteligência artificial interpretam as informações e interagem diretamente com os sistemas das empresas. Isso transforma a própria infraestrutura de dados em um “motor de decisão” automatizado.O objetivo central é aproximar o momento de compreensão dos dados da execução de ações práticas, o que diminui a separação entre análise e operação. Com isso, é possível automatizar processos corporativos de maneira mais abrangente, eficiente e com maior capacidade de decisão inteligente.O objetivo final é desenvolver sistemas corporativos que vão além de apenas fornecer informações, passando também a realizar tarefas de maneira automática e contínua.Leia mais:O que é e o que faz um agente de inteligência artificial?5 mitos sobre agentes de IA: o que é real e o que é exageroPesquisadores chineses criam IA que evolui sozinha e supera humanos em testesVantagens do Agentic Data CloudConhecimento semântico unificadoIlustração de várias linhas de código (Reprodução: Rahul Mishra/Unsplash)Um dos fundamentos do sistema é o chamado Knowledge Catalog, que representa uma evolução das ferramentas tradicionais de catalogação de dados. Ele estabelece uma camada de significado sobre as informações corporativas, garantindo que termos como “lucro”, “cliente ativo” ou “margem” tenham definições padronizadas e consistentes. Dessa forma, evita-se que a inteligência artificial dependa de interpretações ambíguas ou inconsistentes desses conceitos.Processamento de dados não estruturadosA solução também inclui a capacidade de analisar automaticamente conteúdos não estruturados, como arquivos PDF, imagens e documentos diversos. Esses materiais passam a ser interpretados por modelos de IA, que conseguem identificar entidades, relações entre informações e contexto, tornando a exploração desses dados mais simples e acessível para os agentes.Integração entre sistemas corporativosImagem: Apichatn/ShutterstockOutro elemento importante é a integração com plataformas corporativas externas, como Salesforce, SAP e Workday. Essa conectividade permite que dados antes fragmentados e isolados em diferentes sistemas sejam reunidos dentro de uma única camada contextual, facilitando o acesso e a utilização conjunta das informações.Além disso, o Google ressaltou a adoção do conceito de “zero-copy federation”, uma abordagem que possibilita consultar e utilizar dados distribuídos em diferentes sistemas sem a necessidade de copiá-los ou transferi-los fisicamente. Com isso, há uma redução de custos operacionais, eliminação de duplicidades e maior agilidade no acesso às informações por agentes de inteligência artificial.O projeto também projeta mudanças de funções para programadoresMulher programando um software (Imagem: gorodenkoff/iStock)Outro aspecto fundamental da proposta envolve uma mudança no papel de engenheiros de dados e desenvolvedores. Em vez de construírem manualmente pipelines e integrações, esses profissionais passam a desempenhar uma função mais voltada à coordenação e supervisão de agentes de inteligência artificial.Nesse contexto, o Google apresentou o Data Agent Kit, um conjunto de ferramentas que pode ser incorporado a ambientes de desenvolvimento já utilizados, como o VS Code e terminais de programação. A proposta é viabilizar que a própria IA produza código de forma automatizada, selecione frameworks adequados e organize fluxos de dados com maior autonomia.Dentro desse ecossistema, também foram apresentados agentes com funções específicas, como:O Data Engineering Agent, responsável por automatizar a criação de pipelines e assegurar práticas de governança de dados;O Data Science Agent, que apoia o treinamento e a gestão do ciclo de vida de modelos de inteligência artificial;E o Database Observability Agent, voltado ao monitoramento de bancos de dados e à detecção de falhas em tempo real.Infraestrutura multicloud e eliminação de silosO Google também enfatizou o desenvolvimento de uma arquitetura de dados multicloud, voltada a permitir que organizações integrem diferentes provedores de nuvem sem comprometer o desempenho.Essa abordagem contempla conexões diretas com AWS e Azure, além da adoção de padrões abertos baseados em tecnologias como Apache Iceberg, o que possibilita a leitura e o compartilhamento de dados entre diversas plataformas sem a necessidade de migração.Outro destaque mencionado foi o Spanner Omni, uma solução que viabiliza a execução do banco de dados global do Google em múltiplos ambientes, incluindo outras nuvens e infraestruturas locais, preservando a consistência dos dados e garantindo alta disponibilidade.O post Google apresenta o Agentic Data Cloud, nova plataforma de dados para agentes de IA apareceu primeiro em Olhar Digital.