O que foi mostrado no Google Next que realmente impacta o seu negócio agora
O Google Cloud Next ’26 deixou uma mensagem bastante clara para o mercado: a inteligência artificial está entrando em uma nova fase dentro das empresas. Se nos últimos anos a conversa girou em torno de assistentes, chatbots e pilotos de IA generativa, agora o foco mudou. O Google quer levar as empresas para a chamada era agêntica, em que sistemas de IA deixam de apenas responder perguntas e passam a executar tarefas, conectar informações, apoiar decisões e automatizar processos de ponta a ponta. Em outras palavras: a IA começa a sair da tela de conversa e entrar na operação real dos negócios. Da IA que responde para a IA que executa Um dos principais anúncios do evento foi a evolução da Gemini Enterprise Agent Platform, plataforma voltada para criação, gestão e governança de agentes de IA dentro das empresas. Na prática, esses agentes funcionam como sistemas especializados, capazes de realizar tarefas com base em contexto, dados e regras definidas pela organização. Eles podem ajudar a analisar informações, gerar relatórios, acompanhar indicadores, apoiar áreas comerciais, automatizar fluxos internos e até acionar processos em outros sistemas. A diferença é importante. Um chatbot tradicional responde ao que alguém pergunta. Um agente de IA pode entender uma demanda, buscar informações, cruzar dados e executar uma ação. O desafio, portanto, deixou de ser apenas “como criar um agente?” e passou a ser “como gerenciar vários agentes trabalhando com segurança dentro da empresa?”. Segurança passa a ser parte da arquitetura Esse avanço também traz uma preocupação inevitável: quanto mais a IA ganha autonomia, mais controle ela precisa ter. Se um agente pode acessar dados, consultar sistemas ou executar tarefas, ele não pode operar sem regras claras. Precisa ter identidade própria, permissões bem definidas e rastreabilidade. Foi por isso que temas como Agent Identity, Zero Trust, Model Armor e governança de acesso ganharam força no Next. Traduzindo: as empresas precisam saber exatamente o que cada agente pode fazer, quais informações pode acessar e como auditar suas ações. Sem isso, a IA deixa de ser um ganho de eficiência e passa a ser um risco operacional. A principal lição aqui é simples: segurança não pode ser adicionada depois. Ela precisa nascer junto com qualquer projeto sério de IA. Dados continuam sendo o combustível da IA Outro ponto central do evento foi o papel dos dados. Agentes de IA dependem de contexto para tomar boas decisões. E esse contexto vem dos dados da empresa: clientes, vendas, contratos, operações, atendimentos, documentos, indicadores e históricos. O problema é que, em muitas organizações, essas informações ainda estão espalhadas em sistemas diferentes, planilhas paralelas e bases pouco confiáveis. Por isso, soluções como BigQuery, Looker, Data Studio e novas experiências com IA aplicada à análise de dados apareceram como peças estratégicas. A promessa é tornar a relação com os dados mais simples e mais útil. Em vez de depender sempre de um especialista para montar relatórios, usuários de negócio poderão fazer perguntas, explorar indicadores e gerar insights com apoio da IA. Mas existe uma condição: os dados precisam estar minimamente organizados. Caso contrário, a IA apenas entrega respostas erradas com mais velocidade. IA em escala exige infraestrutura em escala O Next também reforçou um ponto que costuma ficar nos bastidores: para a IA funcionar bem em produção, a infraestrutura precisa acompanhar. Uma demonstração bonita é uma coisa. Rodar agentes de IA todos os dias, para centenas ou milhares de usuários, com custo controlado, baixa latência e segurança, é outra. Daí a importância dos anúncios ligados às novas TPUs de 8ª geração, ao uso de GKE para workloads de IA, às GPUs, ao Google Axion e às arquiteturas cross-cloud. A mensagem para o mercado é direta: IA corporativa não depende só do modelo. Depende também da capacidade de executar tudo isso com performance, disponibilidade e previsibilidade de custo. Esse é um dos pontos que separa projetos promissores de iniciativas que nunca passam da fase piloto. Workspace e Gemini aproximam a IA do dia a dia Além das grandes discussões sobre infraestrutura e agentes, o Google também mostrou avanços importantes no uso da IA no ambiente de trabalho. Com recursos como 000o Gemini passa a operar com mais contexto sobre e-mails, documentos, reuniões, arquivos e projetos. Na prática, isso significa que a IA pode ajudar a resumir informações, preparar documentos, organizar históricos, apoiar briefings e reduzir o tempo gasto em tarefas operacionais. É uma frente relevante porque aproxima a inteligência artificial da rotina das equipes. Em vez de ficar restrita a áreas técnicas, a IA passa a fazer parte do trabalho cotidiano de marketing, vendas, operações, financeiro, RH e atendimento. O mercado quer sair dos pilotos Talvez a mensagem mais importante do Google Cloud Next ’26 seja esta: o mercado está cansado de pilotos que não viram resultado. Boa parte das discussões do evento girou em torno de produção, governança, observabilidade, segurança e ROI. Ou seja, menos encantamento com demonstrações e mais foco em impacto real. As empresas querem saber onde a IA reduz custos, acelera processos, melhora decisões, aumenta produtividade e gera novas oportunidades de negócio. Isso exige uma abordagem mais madura. Não basta adotar IA porque o tema está em alta. É preciso escolher bons casos de uso, preparar os dados, definir regras de segurança, estruturar a infraestrutura e envolver as pessoas certas. O que sua empresa deve observar agora Para quem acompanha esse movimento de fora, o Google Cloud Next ’26 deixa alguns recados importantes. O primeiro é que a IA corporativa está ficando mais operacional. Ela deixa de ser apenas uma ferramenta de produtividade individual e começa a se tornar uma camada de execução dentro das empresas. O segundo é que dados, segurança e infraestrutura não são assuntos separados da IA. Eles são parte da mesma conversa. O terceiro é que empresas que ainda estão apenas testando soluções precisam começar a pensar em escala. Não necessariamente fazer tudo de uma vez, mas construir uma base que permita evoluir com segurança. A era agêntica não será definida por quem criar o chatbot mais interessante. Será definida por quem conseguir colocar IA para trabalhar nos
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