Os últimos anos viram a inteligência artificial evoluir de um assunto técnico para um recurso presente em praticamente todas as áreas do mercado.

Desde o lançamento do Chat GPT em 2022, o uso de modelos generativos ganhou velocidade e escala. Em 2023, houve uma integração em massa da GenAI (Inteligência Artificial Generativa) por empresas como Google, Microsoft, Meta, Amazon e outras. Hoje, em 2025, a IA não é mais uma tendência; ela se tornou um diferencial competitivo real.

Mas antes de falarmos sobre os impactos da IA generativa na engenharia de dados, vale relembrar dois conceitos essenciais.

O que é GenAI?

São modelos treinados para gerar conteúdo novo a partir de comandos simples, os famosos prompts. Isso inclui texto, código, imagem, áudio, resumo técnico ou até mesmo análises de dados.

E o que faz uma pessoa engenheira de dados?

É o profissional responsável por projetar, construir e manter os pipelines que transportam, organizam e transformam dados.

Esses dados alimentam áreas como BI, ciência de dados e machine learning, sempre com foco em qualidade, segurança e disponibilidade.

Por que a GenAI é tão relevante para a engenharia de dados?

A engenharia de dados tem várias frentes, e tudo que contribui para melhorar resultados ou otimizar fluxos é bem-vindo. É exatamente aí que a GenAI começa a ganhar força.

Hoje, ao falarmos de automação, geração de conteúdo técnico, documentação ou suporte ao desenvolvimento, é praticamente impossível não pensar em IA.

E por quê?

Porque tarefas que antes exigiam horas e conhecimento técnico agora podem ser feitas com o apoio de modelos de linguagem. Isso libera tempo para que engenheiros foquem no que mais importa: arquitetura, governança e inovação.

Exemplo prático:

Prompt: "Liste as vendas por categoria nos últimos 30 dias, agrupadas por região."

A IA entrega um SQL funcional, já estruturado. O engenheiro entra para revisar, validar e integrar.

Outro exemplo:

Envie o schema de uma base em JSON e a IA pode gerar automaticamente uma documentação clara e padronizada.

Além disso, empresas como KPMG, em parceria com o Google Cloud, já aplicam IA generativa em casos como auditorias, análise de performance e até detecção de fraudes.

A Air France–KLM usa GenAI para acelerar processos de manutenção com base em dados operacionais. E plataformas como Databricks e BigQuery já incorporaram ferramentas com suporte a prompts e assistentes de código.

A GenAI vai substituir os engenheiros?

A resposta é não ou pelo menos não conseguimos enxergar essa possibilidade em um curto prazo de tempo.

A IA pode até automatizar partes do processo, mas ainda não tem contexto, senso crítico e responsabilidade.

Nós, engenheiros, seguimos como copilotos, validando, ajustando e garantindo que os dados estejam corretos e em conformidade com a LGPD.

Enquanto a IA sugere, o engenheiro decide. E isso muda completamente o papel, que agora exige menos tempo com execução manual e mais foco estratégico.

O que podemos esperar?

A tendência é clara: a GenAI vai se integrar cada vez mais ao ecossistema de dados. 

Ferramentas como BigQuery, Databricks, Airflow e Snowflake já têm funcionalidades baseadas em IA generativa.

O papel do engenheiro se expande para atuar como arquiteto de soluções, guardião de dados e orquestrador de inteligência.

Está na hora de repensar o papel da engenharia de dados em tempos de GenAI?

Definitivamente, sim.

Essas ferramentas implicam uma redefinição de papéis e modelos de trabalho. Na DP6, já usamos GenAI de forma responsável, não só em engenharia de dados, mas em mídia, analytics e automações. Nossa experiência mostra que integrar inteligência humana e artificial é o caminho mais sólido para inovar com segurança.

Se você quer explorar como a GenAI pode agregar ao seu contexto, seja no modelo, dados ou operação, podemos ajudar. Entre em contato com o time da DP6 para conversar sobre soluções pensadas para o seu desafio.

Referências para aprofundamento

• Building responsibly with GenAI. 
• ‍Introducing Databricks Assistant.
• How GenAI is Reshaping Data Engineering.
• ‍GenAI and the Future of Data Engineering.