O sucesso na chamada "era agentica" exige uma mudança de paradigma: sair de workloads de escala humana para uma arquitetura agent-first. Para empresas brasileiras que buscam escalar, isso significa abandonar a inteligência reativa em favor de ações proativas, transformando dados brutos em conhecimento semântico que agentes de IA possam utilizar para realizar raciocínios complexos.
Historicamente, o BigQuery tem se posicionado como a fundação de dados e IA de milhares de organizações. Os números recentes impressionam pela escala de adoção: um crescimento de 30x no volume de dados processados com Gemini e 20x nas ferramentas de construção de agentes baseadas no Model Context Protocol (MCP). O case da Definity, que reduziu pela metade o tempo de ingestão de dados críticos, ilustra o ganho de produtividade quando a engenharia de dados incorpora IA e ML nativos.
Lakehouse aberto e Cross-cloud
A fragmentação de dados é um desafio real para empresas brasileiras que operam em ambientes multi-cloud. A estratégia do Google aqui é clara: integrar o Apache Iceberg para garantir interoperabilidade real, não apenas discurso. Com Managed Iceberg tables no Lakehouse, o BigQuery entrega recursos como automatic table management e change data capture. Para o time de engenharia, a grande virada é o Cross-cloud Lakehouse, que permite aplicar a inteligência e o processamento do BigQuery em dados residentes no AWS ou Azure, minimizando a necessidade de Egress massivo e simplificando o TCO.
Raciocínio baseado em grafos para agentes corporativos
Para que uma IA resolva problemas operacionais complexos, ela precisa entender as relações subjacentes aos dados. O BigQuery Graph (em preview) chega para permitir a modelagem de entidades e relações diretamente na plataforma. Isso é vital para garantir que agentes de IA não alucinem sobre métricas de negócio, mantendo a consistência do Churn Rate ou KPIs complexos, independentemente de estarem sendo consultados via painéis do Looker ou por agentes autônomos. A integração visual no BigQuery Studio reduz a carga cognitiva dos cientistas de dados ao criar essas topologias de negócio.
AI Nativa: Unindo dados estruturados e não estruturados
A capacidade de processar dados não estruturados sem movimentação é o pilar da eficiência operacional. Com funções como AI.PARSE_DOCUMENT e o suporte a Gemma embeddings nativos, o BigQuery reduz drasticamente a complexidade de pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Destaco o Optimized mode para funções de IA que entrega uma economia de 230x em tokens consumidos — uma métrica que qualquer gestor financeiro de TI atento deve monitorar para manter o controle de custos em iniciativas de IA.
Experiências Agenticas
A automação do ciclo de vida dos dados agora ganha assistentes proativos. O foco em Conversational Analytics para queries em linguagem natural parece maduro, mas a verdadeira inovação está nos Proactive agentic workflows, que detectam desvios em métricas e realizam a análise de causa raiz de forma automática. Para equipes de engenharia, a integração com frameworks como LangGraph e o Google Cloud Data Agent Kit significa que o ambiente de desenvolvimento (VS Code, CLI) torna-se uma extensão natural da infraestrutura de dados.
Performance e escala: O fator custo
Por fim, é impossível ignorar o Fluid scaling e as otimizações baseadas em histórico de queries. Com ganhos reportados de 35% de velocidade e 40% de redução de custo processual ano a ano, o BigQuery parece buscar o domínio absoluto em densidade de performance para o mercado corporativo. As novas ferramentas de workload management (reservation groups, slot controls) são essenciais para empresas que precisam de governança rígida sobre o orçamento cloud, garantindo que a escalabilidade da IA não se transforme em surpresas na fatura mensal.
Em suma, o BigQuery está se movendo de um data warehouse para um motor de raciocínio. A transição para a era agentica não é apenas sobre comprar tokens de API, mas sobre o quanto a sua infraestrutura de dados permite que a IA tenha contexto, governança e eficiência para agir.
Artigo originalmente publicado por Tomas TaliusVP, Engineering, Google Cloud em Cloud Blog.
