O papel da Geração Aumentada por Recuperação (RAG) na IA está sendo intensamente debatido à medida que 2026 se aproxima, com muitos questionando sua viabilidade a longo prazo em sua forma atual. A arquitetura original do pipeline RAG, que funciona de forma semelhante a uma pesquisa básica, está enfrentando críticas crescentes devido às suas limitações na recuperação de informações.

De acordo com especialistas do setor, a principal questão com o RAG tradicional reside em sua recuperação de consulta pontual. Isso significa que o sistema encontra resultados específicos para uma consulta no exato momento em que ela é feita. Além disso, as primeiras implementações de RAG, particularmente aquelas anteriores a junho de 2025, eram frequentemente restritas a fontes de dados únicas. Essas restrições alimentaram um sentimento crescente entre os fornecedores de que o RAG, como foi inicialmente concebido, está se tornando obsoleto.

Durante décadas, bancos de dados relacionais como o Oracle dominaram o cenário de dados, organizando as informações em linhas e colunas. No entanto, essa estabilidade foi interrompida pelo surgimento de armazenamentos de documentos NoSQL, bancos de dados de grafos e, mais recentemente, sistemas baseados em vetores. A ascensão da IA agentic acelerou a evolução da infraestrutura de dados, tornando-a mais dinâmica do que nunca.

As limitações do RAG destacam uma tendência mais ampla: a crescente importância dos dados na era da IA. À medida que a infraestrutura de dados evolui, a necessidade de métodos de recuperação mais sofisticados e versáteis torna-se fundamental. O debate em torno do RAG reflete uma mudança maior na comunidade de IA em direção à exploração de novas abordagens para gerenciamento e utilização de dados. O futuro da recuperação de dados provavelmente envolverá sistemas mais complexos e adaptáveis que possam superar as limitações dos atuais pipelines RAG.