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

Durante 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, mais recentemente, sistemas baseados em vetores, interrompeu essa estabilidade. De acordo com Sean Michael Kerner, escrevendo na VentureBeat no final de 2025, a era da IA agentiva está fazendo com que a infraestrutura de dados evolua em um ritmo sem precedentes.

A questão central com os primeiros pipelines RAG, como Kerner observou, é sua semelhança com funções de pesquisa simples. Eles recuperam informações com base em uma consulta específica em um determinado momento. Isso contrasta com as demandas das aplicações modernas de IA que exigem uma integração de dados mais dinâmica e abrangente.

As limitações do RAG estimularam a inovação na infraestrutura de dados. O foco está mudando para sistemas que podem lidar com múltiplas fontes de dados e se adaptar às necessidades de informação em evolução. Essa evolução reflete um reconhecimento mais amplo de que os dados são mais críticos do que nunca na era da IA.