O papel da Geração Aumentada por Recuperação (RAG) na IA está sendo fortemente debatido à medida que 2026 se aproxima, com muitos fornecedores alegando que a arquitetura original do pipeline RAG está se tornando obsoleta. Essa mudança é impulsionada pelas limitações dos primeiros sistemas RAG, que funcionavam muito como mecanismos de busca básicos, recuperando resultados para consultas específicas em momentos específicos, muitas vezes limitados a fontes de dados únicas.

Por décadas, o cenário de dados permaneceu relativamente estável, dominado por bancos de dados relacionais. No entanto, a ascensão dos armazenamentos de documentos NoSQL, bancos de dados de grafos e sistemas baseados em vetores interrompeu essa estabilidade. Agora, na era da IA agentic, a infraestrutura de dados está evoluindo em um ritmo sem precedentes.

De acordo com analistas do setor, a principal questão com as primeiras implementações de RAG reside em sua natureza estática. Esses sistemas foram projetados para recuperar informações com base em uma consulta fixa, carecendo da adaptabilidade dinâmica necessária para aplicações de IA mais complexas. Isso levou a uma busca por métodos mais sofisticados de recuperação e integração de dados.

As limitações do RAG estimularam a inovação em abordagens alternativas para o gerenciamento de dados para IA. Embora as substituições específicas para RAG ainda estejam em desenvolvimento, a tendência geral aponta para sistemas mais dinâmicos e conscientes do contexto. Esses sistemas visam superar as limitações de fontes de dados únicas e consultas estáticas, fornecendo uma abordagem mais abrangente e adaptável para a recuperação de dados.

A evolução da infraestrutura de dados reflete um reconhecimento mais amplo de que os dados são mais críticos do que nunca na era da IA. À medida que os modelos de IA se tornam mais sofisticados, sua capacidade de acessar e processar informações relevantes se torna fundamental. A mudança dos pipelines RAG tradicionais sinaliza uma mudança em direção a estratégias de gerenciamento de dados mais avançadas que podem suportar as demandas das aplicações de IA modernas.