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 como mecanismos de busca básicos, recuperando resultados para consultas específicas em momentos específicos, muitas vezes limitados a fontes de dados únicas.

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 agentic trouxe um período de rápida evolução na infraestrutura de dados, mais rápido do que em qualquer outro momento da memória recente.

A questão central com o RAG inicial reside em sua natureza estática. Ele recupera informações com base em uma consulta específica em um momento específico, carecendo da adaptabilidade dinâmica necessária para aplicações de IA mais complexas. Isso estimulou o desenvolvimento de abordagens mais sofisticadas para recuperação e integração de dados.

As limitações do RAG destacam uma tendência mais ampla: a crescente importância dos dados na era da IA. À medida que os modelos de IA se tornam mais sofisticados, sua dependência de dados de alta qualidade e prontamente acessíveis cresce exponencialmente. Isso levou a um foco renovado na infraestrutura de dados e no desenvolvimento de novas ferramentas e técnicas para gerenciar e utilizar os dados de forma eficaz. O debate em torno do futuro do RAG ressalta a natureza dinâmica do cenário da IA e a busca contínua por maneiras mais eficientes e eficazes de aproveitar os dados.