O problema é que essas definições fazem sentido para as pessoas, não para as máquinas. Um ser humano lendo uma definição textual de “cliente” pode preencher o resto da experiência: em quais sistemas os clientes vivem, como eles se relacionam com pedidos, regiões e receitas. Uma IA não pode preencher o que nunca lhe foi dado. Precisa de entidades, propriedades e relacionamentos: um cliente é uma pessoa, pertence a um domínio e faz pedidos. Dê esse gráfico a um agente e ele poderá construir seu próprio modelo de negócio e inferir novas informações a partir dele. Pergunte quantos clientes você atende na Europa e ele poderá encontrar uma resposta. Dê-lhe uma definição sem nenhuma estrutura por trás e, em vez disso, ele adivinhará com segurança.
A semântica de BI ajuda dentro de um escopo restrito, mas raramente é construída com base em padrões abertos que permitiriam que os sistemas de IA raciocinassem sobre eles.
O sonho da semântica empresarial em 2026
O poder dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) de fronteira leva as pessoas a pensar que simplesmente carregar dados corporativos nesses modelos aproxima você do sonho da semântica empresarial. Isso não acontece. Os LLMs ainda precisam saber o que significam os dados estruturados, como os conceitos de negócios são definidos e quais dados são confiáveis. Eles precisam do que as pessoas hoje chamam de contexto.
