Smarthis e Databricks: parceria amplia atuação em Dados e Inteligência Artificial

A Smarthis estabeleceu uma parceria estratégica com a Databricks, uma das principais plataformas globais de dados e inteligência artificial. A iniciativa amplia a atuação da Smarthis em Dados e Inteligência Artificial, conectando dados, governança, analytics, automação e IA em uma mesma arquitetura de soluções. Na prática, isso permite à empresa apoiar projetos empresariais de maior complexidade, que dependem de uma base de dados confiável para escalar.

O movimento acompanha um momento de expansão da Databricks no país: a empresa anunciou um investimento de mais de R$ 1,5 bilhão no Brasil ao longo dos próximos três anos, direcionado a produtos de IA agêntica, expansão do time local e formação de mais de 150 mil pessoas em dados e IA.

O que muda com a parceria entre Smarthis e Databricks?

O ecossistema de parceiros da Smarthis já contava com alianças consolidadas com empresas como Microsoft, UiPath e ServiceNow. A entrada da Databricks adiciona uma camada específica: dados, analytics e inteligência artificial em escala, integrada às camadas de automação e orquestração de processos que a Smarthis já opera com os demais parceiros.

Com isso, a parceria amplia as possibilidades de a Smarthis apoiar clientes em desafios como:

• construção de arquiteturas modernas de dados e inteligência artificial;
• desenvolvimento de Data Analytics avançados e aplicações inteligentes;
• integração entre dados, automação e processos de negócio;
• implementação de soluções baseadas em inteligência artificial generativa e agentes autônomos;
• criação de operações orientadas por dados, com maior eficiência e capacidade preditiva.

Rodrigo Ferreira, CTO da Smarthis, resume o racional da parceria: "A parceria com a Databricks é um passo importante na nossa estratégia de entregar soluções cada vez mais completas, combinando dados, automação e inteligência artificial. Ao incorporar uma das principais plataformas de mercado à nossa arquitetura de soluções, ampliamos nossa capacidade de atuar em projetos de maior complexidade e maior valor agregado para nossos clientes."

O que é Databricks e qual seu papel em projetos de Dados e IA?

Databricks é uma plataforma de dados e inteligência artificial que permite a organizações trabalhar com engenharia de dados, analytics, machine learning e aplicações de IA em um ambiente integrado. A própria Databricks se descreve como uma plataforma unificada e aberta para construir, implantar, compartilhar e manter soluções de dados, análise e IA em escala empresarial (Databricks).

Na rotina empresarial, isso se traduz em algumas capacidades centrais:

Centralização e acesso aos dados. A plataforma unifica dados que hoje costumam estar espalhados entre diferentes sistemas, bancos e aplicações, disponibilizando-os em uma base comum para analytics e IA.

Engenharia e processamento de dados. Ferramentas de ingestão e transformação preparam dados brutos para uso confiável em análises e modelos.

Analytics. Consultas, dashboards e relatórios são construídos sobre a mesma base de dados que alimenta os modelos de IA, reduzindo a distância entre análise e aplicação.

Machine learning. A plataforma oferece ferramentas para treinar, rastrear e colocar modelos preditivos em produção.

Inteligência artificial. A mesma base de dados governada serve como fundação para aplicações de IA generativa e agentes conectados ao contexto do negócio.

Governança. Por meio de um catálogo unificado, a plataforma centraliza controle de acesso, linhagem de dados e monitoramento de qualidade — a Databricks descreve essa camada como "governança unificada para dados, aplicativos e agentes de IA" (Databricks — Unity Catalog).

Desenvolvimento de aplicações baseadas em dados e IA. A combinação dessas camadas permite construir, sobre a mesma infraestrutura, desde relatórios até agentes de IA que atuam na operação.

Por que uma estratégia de IA começa pelos dados?

Modelos de inteligência artificial, isoladamente, não resolvem os desafios de uma empresa. Para funcionar em contexto empresarial, um sistema de IA depende de uma cadeia inteira de elementos que vêm antes dele:

Dados → Governança → Contexto → IA → Automação → Processo de negócio

Dados são a matéria-prima: sem eles, organizados e acessíveis, não há o que analisar. Governança garante que esses dados sejam confiáveis, rastreáveis e usados de forma responsável. Contexto é o que a governança e a organização dos dados entregam ao modelo — sem contexto, um modelo de IA responde de forma genérica, desconectada da realidade da empresa. A partir daí, a IA interpreta esse contexto e apoia decisões. A automação transforma essa decisão em ação. E o processo de negócio é o motivo pelo qual tudo isso existe.

A capacidade de uma empresa escalar iniciativas de inteligência artificial não depende apenas dos modelos que ela utiliza. Depende, antes de tudo, da qualidade, disponibilidade e governança dos dados que dão contexto a esses sistemas. Um modelo sofisticado operando sobre dados dispersos, desatualizados ou sem governança tende a gerar resultados pouco confiáveis — independentemente da qualidade do modelo em si.

Como Smarthis e Databricks podem atuar juntas?

Arquiteturas modernas de dados

Uma arquitetura de dados adequada organiza informações que hoje estão dispersas entre sistemas diferentes e as disponibiliza de forma estruturada para analytics e IA. Sem essa camada, cada novo projeto de dados ou IA recomeça do zero, reconectando as mesmas fontes manualmente.

Data & Analytics

Dados organizados podem ser transformados em análises e informações úteis para tomada de decisão — relatórios, dashboards e indicadores que sustentam decisões operacionais e estratégicas com base em dados atualizados, não em suposições.

Inteligência Artificial e IA generativa

Uma infraestrutura de dados preparada — organizada, governada e acessível — é o que permite construir aplicações de IA generativa conectadas ao contexto real do negócio, em vez de respostas genéricas descoladas da operação da empresa.

Agentes de IA

Agentes de IA podem utilizar dados e ferramentas empresariais para interpretar contexto e executar tarefas orientadas a um objetivo, dentro de limites definidos. A qualidade e a governança dos dados disponíveis determinam diretamente a qualidade das decisões que um agente consegue tomar — saiba mais em o que é um agente de IA. [VALIDAR COM SMARTHIS: confirmar se este conteúdo já está publicado antes de ativar o link.]

Automação e processos

O diferencial da combinação entre dados, inteligência e ação está em não parar na análise. A informação não precisa apenas gerar insights: ela pode alimentar processos, automações e agentes que atuam diretamente na operação, fechando o ciclo entre entender e agir.

Da base de dados à execução: como as camadas se conectam

A Smarthis organiza essa lógica em um framework simples:

Dados → Inteligência → Decisão → Ação

Dados — informações organizadas, acessíveis e governadas, que servem de base para todo o restante.

Inteligência — analytics e modelos de IA interpretam esses dados e geram contexto sobre o que está acontecendo.

Decisão — regras de negócio, modelos preditivos ou agentes de IA determinam qual é o próximo passo mais adequado.

Ação — automações, agentes ou sistemas executam essa decisão dentro dos limites e permissões definidos.

A proposta por trás dessa combinação não é tratar dados, inteligência artificial e automação como iniciativas independentes, cada uma em sua própria frente de projeto. É tratá-las como camadas de uma mesma arquitetura conectada, em que cada etapa depende da qualidade da anterior.

Para aprofundar essa lógica de convergência entre tecnologias, veja o ebook sobre convergência tecnológica da Smarthis.

Quais desafios empresariais essa combinação pode resolver?

Empresas que avançam em projetos de dados e IA costumam esbarrar em problemas parecidos:

• dados dispersos em diferentes sistemas, sem uma visão unificada;
• dificuldade de disponibilizar dados de forma confiável para projetos de IA;
• baixa governança sobre quem acessa o quê, e com que qualidade;
• iniciativas de IA desconectadas da operação real da empresa;
• dificuldade de colocar modelos em produção de forma sustentável;
• necessidade de conectar analytics a processos, não apenas a relatórios;
• criação de aplicações de IA generativa com contexto empresarial real;
• desenvolvimento de agentes de IA conectados aos sistemas que a empresa já usa.

A combinação entre a experiência da Smarthis em automação e transformação de processos e a plataforma da Databricks para dados e IA busca endereçar justamente essa lacuna entre ter dados e conseguir agir sobre eles.

O papel da governança na adoção de IA

À medida que sistemas de IA passam a acessar e utilizar dados empresariais — muitas vezes sensíveis ou críticos para a operação —, a governança deixa de ser um tópico técnico secundário e se torna um requisito central do projeto. Isso envolve, entre outros pontos:

• controle de acesso — definir quem, ou qual sistema, pode consultar ou modificar quais dados;
• qualidade dos dados — garantir que as informações usadas por modelos e agentes estejam corretas e atualizadas;
• segurança — proteger dados sensíveis à medida que são conectados a mais sistemas e aplicações;
• rastreabilidade — acompanhar a origem e o histórico de transformação dos dados usados em uma decisão;
• consistência — manter definições e regras alinhadas entre diferentes times e sistemas;
• uso responsável dos dados — assegurar que decisões automatizadas ou assistidas por IA respeitem limites éticos e regulatórios.

Plataformas como a Databricks endereçam parte desse desafio por meio de camadas de governança unificada, que centralizam controle de acesso e monitoramento sobre os mesmos dados usados por analytics, modelos e agentes de IA.

Uma estratégia integrada de Dados, IA e Automação

A proposta da Smarthis é conectar diferentes camadas da transformação empresarial — dados, analytics, inteligência artificial, automação e processos — em vez de tratá-las como iniciativas isoladas conduzidas por times diferentes, com ferramentas diferentes e objetivos que nem sempre conversam entre si.

Rodrigo Ferreira, CTO da Smarthis, reforça esse posicionamento: "A evolução da inteligência artificial nas empresas depende de uma base sólida de dados, governança e arquitetura. A combinação da expertise da Smarthis em automação e transformação operacional com a capacidade da Databricks cria uma oportunidade para acelerar jornadas mais inteligentes e sustentáveis."

Perguntas frequentes

O que é Databricks? Databricks é uma plataforma de dados e inteligência artificial que integra engenharia de dados, analytics, machine learning e aplicações de IA em um único ambiente, com uma camada de governança unificada sobre esses dados.

Para que serve Databricks? Serve para centralizar e organizar dados corporativos, transformá-los em análises úteis para o negócio, treinar e colocar em produção modelos de machine learning, e sustentar aplicações de inteligência artificial — generativa ou não — com governança sobre todo esse ciclo.

Como Databricks é usado em projetos de inteligência artificial? A plataforma fornece a base de dados organizada e governada sobre a qual modelos de IA são treinados, ajustados e conectados a aplicações reais, incluindo IA generativa e, quando aplicável, agentes que consultam esses dados para executar tarefas.

Qual é a parceria entre Smarthis e Databricks? É uma parceria estratégica que amplia o ecossistema tecnológico da Smarthis — que já inclui Microsoft, UiPath e ServiceNow — para apoiar clientes na construção de arquiteturas de dados, analytics, inteligência artificial e automação de forma integrada, em projetos de maior complexidade.

Por que dados são importantes para inteligência artificial? Porque a qualidade das decisões de um sistema de IA depende diretamente da qualidade, disponibilidade e governança dos dados que lhe dão contexto. Um modelo avançado operando sobre dados dispersos ou não confiáveis tende a produzir resultados pouco úteis, independentemente da sofisticação do modelo.

Como governança de dados se relaciona com IA? Governança define quem pode acessar quais dados, garante a qualidade e rastreabilidade dessas informações, e assegura uso responsável — condições necessárias para que sistemas de IA que consultam dados empresariais operem de forma segura e confiável.

Databricks pode ser usado para IA generativa? Sim. A plataforma permite customizar e conectar modelos de linguagem aos dados próprios de uma organização, o que possibilita construir aplicações de IA generativa fundamentadas no contexto real do negócio, em vez de respostas genéricas.

Qual é a relação entre dados e agentes de IA? Agentes de IA dependem de dados organizados e acessíveis para interpretar contexto e decidir quais ações executar. Uma base de dados bem governada amplia a capacidade de um agente de tomar decisões relevantes; dados dispersos ou de baixa qualidade limitam o que ele consegue fazer com confiabilidade.

Conectar dados, governança, inteligência artificial e automação em uma mesma arquitetura é o que permite escalar projetos de IA além de uma prova de conceito isolada. A Smarthis ajuda empresas a estruturar essa jornada, da base de dados à execução.