Este artigo foi traduzido e adaptado de uma publicação original em inglês, com o objetivo de tornar o conteúdo mais acessível ao público brasileiro.
Enquanto muito do barulho em torno da IA hoje gira em torno de copilotos chamativos e “hacks” de produtividade, a realidade para a maioria dos cientistas e engenheiros de dados continua bem menos glamorosa. Mesmo em 2025, eles ainda gastam boa parte do tempo na parte mais tediosa do trabalho: limpar e preparar dados, lidar com valores ausentes, duplicidades e inconsistências.
O CEO da Snowflake, Sridhar Ramaswamy, quer mudar esse cenário. Em vez de substituir pessoas, sua meta é eliminar o atrito que as desacelera, como os intermináveis ciclos de relatórios reativos. Sua aposta ousada está na IA agentiva (Agentic AI) — instâncias autônomas de modelos capazes de ingerir dados, raciocinar sobre eles e tomar decisões em tempo real com intervenção mínima de engenheiros humanos.
Até agora, as ferramentas de IA têm sido excelentes para tarefas pontuais: você faz uma pergunta, obtém a resposta; pede um código, recebe um trecho pronto. São assistentes poderosos, mas que exigem orientação constante. “Para nós, IA agentiva significa autonomia orientada a objetivos”, afirma Ramaswamy à Fast Company.
Como a Snowflake quer simplificar o trabalho com dados
Com um histórico que inclui chefia do setor de anúncios do Google, sociedade na Greylock e liderança da startup de busca Neeva, Ramaswamy assumiu a Snowflake em fevereiro de 2024 após a aquisição da Neeva. Desde então, vem imprimindo sua experiência em IA e busca para realinhar a estratégia comercial da empresa e acelerar a atração de talentos especializados, com aquisições como Crunchy Data, Samooha e DataVolo.
O resultado não demorou a aparecer: em maio de 2025, a Snowflake registrou seu primeiro trimestre com receita bilionária, um crescimento de 26% em relação ao ano anterior.
Você acredita que a IA vai tomar o lugar dos humanos?
A discussão sobre se a inteligência artificial vai substituir pessoas ganha força a cada nova tecnologia lançada. Mas, olhando para casos práticos como o da Snowflake com IA agentiva (Agentic AI), fica claro que o foco não é eliminar empregos, e sim remover os entraves que consomem tempo e energia dos profissionais.
Em áreas como ciência e engenharia de dados, por exemplo, tarefas repetitivas — limpeza, preparação e padronização de informações — ocupam uma fatia enorme da rotina. Ao delegar essas etapas a sistemas inteligentes, os especialistas podem se concentrar na análise crítica, na interpretação dos resultados e no desenho de estratégias, atividades que dependem de julgamento humano.
Além de liberar tempo, a IA tende a elevar a qualidade do trabalho. Com modelos agentivos processando grandes volumes de dados e automatizando tarefas mecânicas, equipes conseguem explorar mais hipóteses, testar cenários rapidamente e gerar insights mais relevantes para o negócio. Em vez de “roubar empregos”, a IA transforma funções e exige novas habilidades.
Outro ponto importante é que ferramentas mais autônomas democratizam o acesso à informação dentro das empresas. Profissionais de áreas como marketing, operações e finanças podem fazer consultas em linguagem natural e receber respostas rápidas, sem depender exclusivamente de filas de solicitações para as equipes técnicas. Isso acelera decisões e aumenta a produtividade geral.
Encarar a IA como parceira e não como ameaça, é fundamental para preparar pessoas e organizações para o futuro. Quanto mais cedo profissionais aprenderem a usar essas ferramentas, mais fácil será aproveitar seu potencial para gerar inovação, eficiência e resultados sustentáveis, exatamente como empresas como a Snowflake vêm demonstrando.
Fonte original: Fast Company