AWS Summit São Paulo 2026 e o novo perfil de IA Builder

No dia 03/09 a DP6 marcou presença no AWS Summit São Paulo 2026, no São Paulo Expo. A agenda prometia o de sempre: lançamentos de produtos, cases de cliente e um Hub de IA movimentado, mas entre uma sessão sobre migração de COBOL e um workshop sobre observabilidade de agentes, ficou claro um fio condutor que atravessou praticamente todo o evento: o papel do profissional de dados está mudando de quem escreve consultas para quem desenha, orquestra e audita sistemas inteiros de agentes.

No mercado, esse perfil já começa a ganhar nome e a AWS está chamando de IA Builder, alguém que passa menos tempo escrevendo scripts individuais e mais tempo definindo intenção de negócio, orquestrando múltiplos agentes especialistas e validando o que eles produzem. Abaixo, os sinais mais concretos disso que vi no palco e nas seções interativas do Summit.

Kiro e o AI-DLC: “A equipe decide em cada fase; a IA executa.”

Essa frase resume a proposta da IDE Kiro que foi apresentada no palco Keynote do Summit, voltada para agentes de Inteligência Artificial, ela foi o motor do case por trás do que a AWS chama de AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle), uma metodologia de ciclo de vida do desenvolvimento proposta pela AWS e dividida em três fases:

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O que salta aos olhos não é a automação em si, é o desenho com os pontos de decisão humana em cada etapa. O profissional não desaparece da equação, ele se desloca para uma posição de intenção, critério, validação.

A prova real foram os outros diversos cases apresentados em sessões interativas e nos stands do showroom. Em praticamente todos eles havia algum sistema multi-agente substituindo o garimpo manual de dados para o consumo na ponta, afinal o dado não pode depender só de quem sabe onde ele está guardado.

O problema inicial era sempre familiar, os profissionais precisam consultar diferentes bases, com nomenclaturas e padrões de busca específicos no domínio, enquanto os dados ficam distribuídos entre Data Warehouse e/ou Data Lake, PDFs técnicos, por vezes fotografias de campo, entre outras fontes, todos em silos e desconectados. O resultado era um processo 100% manual, lento, propenso a erros e com consultas e relatórios não escaláveis.

E a solução muitas vezes também era semelhante, e consistia em consolidar as bases de dados relevantes num único ponto de acesso, criar uma camada de metadados que descreva o que cada base contém, ingerir esse conteúdo com Agentes de IA generativa transformando documentos e tabelas soltas em algo pesquisável, e entregar tudo isso ao usuário através de um único campo de prompt, de onde ele solicita dados, relatórios e gráficos sem precisar saber em qual sistema aquilo está guardado.

Mas havia também um alerta claro que sempre era pontuado: o quanto de contexto a IA recebia antes de responder. Um agente sem metadados e guardrails bem definidos erra a tabela, mistura domínios, ultrapassa limite de tokens ou simplesmente não sabe que aquela informação existe. É o metadado que transforma uma base de dados dispersa em algo que um agente consegue de fato entender, localizar e usar como referência confiável, e são os guardrails que garante que, mesmo entendendo tudo isso, o agente só vá até onde deveria ir.

Nada disso funciona sem alguém desenhando, com muita intenção, onde cada agente especialista termina e o próximo começa, quais metadados vale a pena pré-computar e como avaliar se a resposta final é boa o suficiente.

O que isso muda para quem trabalha ou consome dados

O AWS Summit São Paulo 2026 evidenciou uma mudança que muitas empresas já estão vivenciando, os times que só sabem escrever a query certa estão competindo com um agente que faz isso em menos de um segundo. Quem consegue desenhar o sistema que decide qual query escrever, avaliar se a resposta está correta e provar isso com telemetria e mensuração é quem sai na frente. Não basta mais ter dados, é preciso ter a arquitetura e governança certa para colocá-los para trabalhar.

É esse o perfil de IA Builder que o mercado está formando agora, menos operador de ferramenta, mais arquiteto de intenção, orquestrador de agentes especialistas e guardião da qualidade do que eles entregam.

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