Durante décadas, o cenário de dados foi relativamente estático. Os bancos de dados relacionais (olá, Oracle!) eram o padrão e dominavam, organizando as informações em colunas e linhas familiares.
Essa estabilidade foi desgastada à medida que ondas sucessivas introduziram armazenamentos de documentos NoSQL, bancos de dados gráficos e, mais recentemente, sistemas baseados em vetores. Na period da IA agêntica, a infraestrutura de dados está mais uma vez em fluxo — e evoluindo mais rápido do que em qualquer momento na memória recente.
No início de 2026, uma lição tornou-se inevitável: os dados são mais importantes do que nunca.
RAG está morto. Viva o RAG
Talvez a tendência mais importante de 2025 que continuará a ser debatida em 2026 (e talvez mais além) seja o papel do RAG.
O problema é que a arquitetura unique do pipeline RAG é muito parecida com uma pesquisa básica. A recuperação encontra o resultado de uma consulta específica, em um momento específico. Muitas vezes também é limitado a uma única fonte de dados, ou pelo menos é assim que os pipelines RAG foram construídos no passado (o passado ocorreu em qualquer momento antes de junho de 2025).
Essas limitações levaram a uma crescente fila de vendedores de conga, todos alegando que o RAG está morrendo, em vias de extinção ou já morto.
O que está surgindo, porém, são abordagens alternativas (como a memória contextual), bem como abordagens diferenciadas e aprimoradas para RAG. Por exemplo, Snowflake anunciou recentemente seu análise de documentos de agente tecnologia, que expande o pipeline de dados RAG tradicional para permitir análises em milhares de fontes, sem a necessidade de ter dados estruturados primeiro. Existem também inúmeras outras abordagens do tipo RAG que estão surgindo, incluindo GráficoRAG que provavelmente só crescerá em uso e capacidades em 2026.
Então agora o RAG não está (completamente) morto, pelo menos ainda não. As organizações ainda encontrarão casos de uso em 2026 onde a recuperação de dados é necessária e alguma versão aprimorada do RAG provavelmente ainda será adequada. As empresas em 2026 deverão avaliar os casos de uso individualmente. O RAG tradicional funciona para recuperação de conhecimento estático, enquanto abordagens aprimoradas como GraphRAG atendem a consultas complexas e de várias fontes.
A memória contextual é uma aposta importante para a IA agente
Embora o RAG não desapareça totalmente em 2026, uma abordagem que provavelmente irá superá-lo em termos de uso para IA de agente é a memória contextual, também conhecida como memória de contexto longo ou de agente. Esta tecnologia permite que os LLMs armazenem e acessem informações pertinentes por longos períodos.
Vários desses sistemas surgiram ao longo de 2025, incluindo Hindsight, Estrutura A-MEM, Memória Agente Geral (GAM), LangMem e Base de memorandos. O RAG continuará útil para dados estáticos, mas a memória de agente é crítica para assistentes adaptativos e fluxos de trabalho de IA de agente que devem aprender com o suggestions, manter o estado e se adaptar ao longo do tempo.
Em 2026, a memória contextual não será mais uma técnica nova; isso se tornará uma aposta importante para muitas implantações operacionais de IA de agentes.
Os casos de uso de bancos de dados vetoriais específicos mudarão
No início da period moderna da IA generativa, bancos de dados de vetores criados especificamente (como Pinecone e Milvus, entre outros) estavam na moda.
Para que um LLM (geralmente, mas não exclusivamente by way of RAG) tenha acesso a novas informações, ele precisa acessar dados. A melhor maneira de fazer isso é codificando os dados em vetores — isto é, uma representação numérica do que os dados representam.
Em 2025, o que se tornou dolorosamente óbvio foi que os vetores não eram mais um tipo específico de banco de dados, mas sim um tipo de dados específico que poderia ser integrado em um banco de dados multimodelo existente. Portanto, em vez de uma organização ser obrigada a usar um sistema específico, ela poderia apenas usar um banco de dados existente que suporte vetores. Por exemplo, a Oracle oferece suporte a vetores, assim como todos os bancos de dados oferecidos pelo Google.
Ah, e fica melhor. O Amazon S3, há muito tempo líder em armazenamento de objetos baseado em nuvem, agora permite aos usuários armazenar vetoresnegando ainda mais a necessidade de um banco de dados de vetores exclusivo e dedicado. Isso não significa que o armazenamento de objetos substitui os mecanismos de pesquisa vetorial – desempenho, indexação e filtragem ainda são importantes – mas restringe o conjunto de casos de uso onde sistemas especializados são necessários.
Não, isso não significa que os bancos de dados vetoriais criados especificamente estão mortos. Tal como acontece com o RAG, continuarão a existir casos de utilização para bases de dados vectoriais específicas em 2026. O que mudará é que os casos de utilização provavelmente diminuirão um pouco para organizações que necessitam dos mais altos níveis de desempenho ou de uma optimização específica que uma solução de uso geral não suporta.
Ascendente do PostgreSQL
No início de 2026, o que é velho é novo novamente. O banco de dados PostgreSQL de código aberto completará 40 anos em 2026, mas será mais relevante do que nunca.
Ao longo de 2025, a supremacia do PostgreSQL como banco de dados de referência para a construção de qualquer tipo de solução GenAI tornou-se aparente. Snowflake gastou US$ 250 milhões para adquirir o fornecedor de banco de dados PostgreSQL, Crunchy Knowledge; Blocos de dados gastou US$ 1 bilhão em néon; e a Supabase levantou uma série E de US$ 100 milhões, dando-lhe uma avaliação de US$ 5 bilhões.
Todo esse dinheiro serve como um sinal claro de que as empresas estão optando pelo PostgreSQL. Os motivos são muitos, incluindo a base de código aberto, flexibilidade e desempenho. Para codificação vibe (um caso de uso central para Supabase e Neon em explicit), PostgreSQL é o padrão.
Espere ver mais crescimento e adoção do PostgreSQL em 2026, à medida que mais organizações cheguem às mesmas conclusões que Snowflake e Databricks.
Os pesquisadores de dados continuarão a encontrar novas maneiras de resolver problemas já resolvidos
É provável que haja mais inovação para ajudar a resolver problemas que muitas organizações provavelmente já presumem: problemas resolvidos.
Em 2025, vimos inúmeras inovações, como a noção de que uma IA é capaz de analisar dados de uma fonte de dados não estruturada, como um PDF. Esta é uma capacidade que existe há vários anos, mas que se revelou mais difícil de operacionalizar em escala do que muitos supunham. Databricks agora possui um analisador avançado, e outros fornecedores, incluindo Mistral, surgiram com suas próprias melhorias.
O mesmo acontece com a tradução de linguagem pure para SQL. Embora alguns possam ter assumido que period um problema resolvido, é um problema que continuou a ver inovação em 2025 e veremos mais em 2026.
É basic que as empresas permaneçam vigilantes em 2026. Não presuma que recursos básicos como análise ou linguagem pure para SQL estão totalmente resolvidos. Proceed avaliando novas abordagens que possam superar significativamente o desempenho das ferramentas existentes.
Aquisições, investimentos e consolidação continuarão
2025 foi um grande ano para muito dinheiro investido em fornecedores de dados.
meta investiu US$ 14,3 bilhões no fornecedor de rotulagem de dados Scale AI; A IBM disse que planeja adquirir fornecedor de streaming de dados Confluent por US$ 11 bilhões; e Salesforce peguei a Informatica por US$ 8 bilhões.
As organizações devem esperar que o ritmo de aquisições de todos os tamanhos proceed em 2026, à medida que os grandes fornecedores percebem a importância basic dos dados para o sucesso da IA de agência.
O impacto das aquisições e da consolidação nas empresas em 2026 é difícil de prever. Isso pode levar ao aprisionamento do fornecedor e também pode levar à expansão dos recursos da plataforma.
Em 2026, a questão não será se as empresas estão a utilizar IA – mas sim se os seus sistemas de dados são capazes de a sustentar. À medida que a IA de agente amadurece, a infraestrutura de dados durável — e não solicitações inteligentes ou arquiteturas de curta duração — determinará quais implantações serão dimensionadas e quais serão interrompidas silenciosamente.
