DataRobot no Quadrante Mágico de Plataformas de IA para Data Science e Machine Learning da Gartner 2026

Frederico Gonzalez Colombo Arnoldi

há 2 horas

6 min de leitura

A Gartner publicou o Quadrante Mágico 2026 para Plataformas de IA para Ciência de Dados e Machine Learning (DSML).

A Gartner define plataformas de IA para ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML) como plataformas que oferecem suporte ao desenvolvimento e gerenciamento do ciclo de vida completo de modelos e agentes de IA, utilizando diversas técnicas de ciência de dados e IA. Importante destacar que, nos últimos anos, a definição evoluiu para além das técnicas clássicas de ciência de dados e machine learning, rumo a plataformas holísticas que também suportam o desenvolvimento de modelos e agentes de IA de ponta a ponta. Por isso, o relatório agora trata sobre plataformas de IA para data science e machine-learning, e não apenas plataformas de data science e machine learning.

Embora a Gartner mantenha seus dois grandes pilares de avaliação (Ability to Execute e Completeness of Vision) inalterados, a cada ano os requisitos, nível de exigência técnica, entre outros, podem ser atualizados.

Se você quiser entender a metodologia base ou o histórico do relatório, temos análises das edições de 2024 e 2025, onde discutimos diferentes aspectos, incluindo a abordagem da Gartner. Caso queira entender o detalhamento da edição de 2026, atente que a Gartner recalibrou os pesos e introduziu novas exigências técnicas obrigatórias. Essas mudanças ficam evidentes ao analisar as seções oficiais do relatório: Critérios de Avaliação (Evaluation Criteria), Descrição dos Quadrantes (Quadrant Descriptions), Contexto (Context) e Visão Geral do Mercado (Market Overview).

Abaixo, resumimos o que mudou este ano e os pontos fortes e de atenção da DataRobot.

Por que isso importa

Comparando os quadrantes de 2025 e 2026, fica claro que a Gartner subiu a régua dos critérios de avaliação em 2026, e a maioria das empresas desceu no eixo “Ability to Execute”, e também retrocederam no eixo “Completeness of Vision” em relação ao ano passado. Não está explícito as razões dessa queda, mas dado o padrão geral, imaginamos ter relação com o fato de IA Generativa estar no momento de desilusão e Agentes de IA estar no pico das expectativas infladas, no Hype Cycle para IA de 2025, mas também pelo relatório, assim como as avaliações, terem incorporado novos critérios.

As principais movimentações dos quadrantes

Líderes: Amazon Web Services (AWS), Databricks, Google, Microsoft, IBM, Dataiku e DataRobot se mantiveram no topo.
- A DataRobot se destacou pela estabilidade e foco em governança agnóstica a nuvens.
Visionários: A Altair caiu de Líder para Visionária após a aquisição pela Siemens. Red Hat e Teradata estrearam neste quadrante. Snowflake, SAS, Cloudera, Domino Data Lab e H2O.ai continuam aqui.
Desafiadores: A Alibaba Cloud segue como a única empresa do grupo.
Jogadores de Nicho: A MathWorks permaneceu e a Posit retornou ao gráfico.
Saída relevante: A Alteryx deixou o relatório, segundo a Gartner, a entrada ou saída de fornecedores reflete ajustes periódicos nos critérios de inclusão do relatório, para acompanhar as dinâmicas e exigências do mercado, bem como o foco estratégico de cada fornecedor.
DataRobot no Quadrante Mágico AI Platforms for Data Science and Machine Learning da Gartner 2026

O que a Gartner disse sobre a DataRobot em 2026

Como parceiros estratégicos da DataRobot, analisamos os principais pontos do relatório e acrescentamos nossa visão de campo:

🟢 Pontos fortes, segundo a Gartner, com comentários da Carpa Analytics

Opções de implantação: A Plataform suporta ‘workloads’ de IA em ambientes de nuvem, híbridos, locais (on-premises) e isolados (air-gapped). Além disso, a integração da Nebius apresenta uma alternativa aos hyperscalers. Consequentemente, os clientes da DataRobot ganham ampla flexibilidade arquitetônica e evitam a dependência de fornecedor (provider lock-in).

Nosso comentário: Cada vez mais a DataRobot tem se posicionado como uma solução agnóstica quanto a cloud e fornecedores de IA. Essa direção ficou bem clara desde a parceria com Nebius, NVIDIA e aquisição da Agnotistic. O objetivo é bem simples, conseguir ter centralizado, em uma única plataforma, o melhor de todos os provedores. E melhor pode significar qualidade de outputs ou menor custos. Ao mesmo tempo que o usuário não fica restrito a um ou dois fornecedores, a centralização permite governança simplificada, um dos grandes desafios atuais.

Experiência do cliente: Os clientes da DataRobot fornecem consistentemente feedbacks positivos em relação ao alto nível de serviço e suporte que o fornecedor oferece ao longo das fases de adoção da plataforma. Essa abordagem reduz substancialmente os riscos de implementação e aumenta a confiança no investimento para os clientes da DataRobot.

Nosso comentário: Esse sempre foi um diferencial da empresa. Apesar de oferecer pipelines pré-construídos, automação e recursos “no-code” ou “low-code” , o que facilita e acelera muito o desenvolvimento de soluções sobre a plataforma, a empresa reconhece que os conceitos subjacentes desse campo de trabalho (ML, RAGs, Agents, etc) não são elementares. E para destravar projetos e valor, esse suporte é fundamental. Além de apoio direto de qualidade, a DataRobot sempre se preocupou em ter parceiros consultivos, como a Carpa Analytics, a fim de garantir o sucesso dos investimentos.

Parcerias: A parceria estratégica da DataRobot com a NVIDIA integra a plataforma à Enterprise AI Factory, permitindo aos usuários a capacidade de alavancar as ferramentas da NVIDIA para o gerenciamento de agentes. Em última análise, os compradores da DataRobot se beneficiam de fluxos de trabalho simplificados de integração e avaliação.

Nosso comentário: A parceria com a NVIDIA garante alinhamento estratégico, que traz mais confiança quanto a evolução do produto, e também acesso ao produtos da própria NVIDIA, seja infraestrutura, como também uma série de ferramentas. Exemplo são o NeMo Retreiver NIM (um conjunto de microsserviços para construir e escalar pipelines multimodais de extração de dados, geração de embeddings e reclassificação) e NeMo Guardrails (um conjunto de ferramentas para adicionar “guardrails” a aplicações conversacionais baseadas em LLMs; isto é fornece formas de controlar a entrada e saída de LLM, como não falar sobre política ou responder de uma maneira específica).

🟡 Pontos de Atenção, segundo a Gartner, com comentários da Carpa Analytics

Comunidade: A DataRobot oferece canais limitados para que os usuários compartilhem melhores práticas e feedbacks sobre os recursos do produto em comparação a outros fornecedores. Em última análise, isso alonga a curva de aprendizado e dificulta a capacidade dos clientes da DataRobot de resolver por conta própria problemas comuns de implementação.
- Nosso comentário: Existem alguns canais de apoio, como a DataRobot Community (https://github.com/datarobot-community) com vários artefatos e templates, um canal de slack, a documentação oficial (https://docs.datarobot.com/en/docs/index.html) e o contato do suporte oficial (que é muito rápido e prestativo em nossa experiência). A nossa visão é que são suficientes para dar autonomia. Porém, entendemos que dada a sofisticação do tema, uma maior proximidade pode ser importante. Por isso, a DataRobot conta com uma rede de parceiros consultivos, como a Carpa Analytics, que contam com experiência prática de muitos anos com a plataforma, e podem facilitar e acelerar o desenvolvimento de projetos e soluções.

Custo: O custo continua sendo uma preocupação para os compradores da DataRobot, particularmente em extremos de uso, para organizações menores ou para aquelas que implantam a plataforma de forma ampla. Como os efeitos do novo modelo de precificação ainda não são totalmente compreendidos, os compradores da DataRobot devem prever cuidadosamente seus limites específicos de uso para evitar custos inesperados.

Nosso comentário: Como plataforma/esteira de IA, ela apenas se justifica para empresas que tenham pelo menos alguns cientistas de dados e um pipeline de projeto de IA/ML para os próximos meses/anos. A fim de baratear, em ambas as extremidades, a DataRobot iniciou a separação do custo de licenças, fixo e anual, do custo de infraestrutura (principalmente GPUs) e tokens, mensal e “pay-as-you-go". Os valores são os praticados pelos provedores da infraestrutura, então, apartir de agora, para grandes usuários, não devem configurar um custo adicional, pelo contrário, a inteligência na utilização dos recursos computacionais desenvolvidos pela DataRobot para gestão dos “workloads” implantados, deve configurar um beneficio financeiro em relação a soluções desenvolvidas em casa sobre recursos cloud tradicionais. Porém, como menciona o relatório, esse é um modelo novo e que ainda precisa de tempo para se provar e mudar a percepção dos usuários.

Ecossistema: A plataforma da DataRobot exige suporte contínuo de integração de parceiros provedores para que atue como uma camada central de plataforma de agentes em aplicativos corporativos. Sem parcerias estratégicas adicionais como a SAP, os clientes da DataRobot correm o risco de duplicação de recursos e contratempos de integração.

Nosso comentário: No caso específico da parceria DataRobot <> SAP, a parceria já desenvolveu templates para aplicações de planejamento ( https://docs.datarobot.com/latest/en/docs/wb-apps/app-templates/business-planning/index.html) que parecem ser aceleradores importantes. Entretanto, de maneira geral a integração com sistemas legados e operacionais é sempre um tema que precisa ser endereçado e não fica claro porque esse é um ponto de atenção específico para a DataRobot.