O ano de 2030, identificado como o horizonte definitivo da competitividade digital, não será marcado apenas pela adoção de tecnologias emergentes, mas por uma redefinição fundamental na relação entre o ser humano e o software de gestão. Conforme estabelecido no manifesto “O Futuro Pertence aos Líderes Digitalmente Maduros” 1, as organizações estão em uma corrida contra a obsolescência, onde a maturidade digital deixou de ser opcional para se tornar uma capacidade de sobrevivência. No entanto, existe uma camada subjacente a essa transformação que muitas vezes escapa aos radares estratégicos tradicionais: a crise de experiência do usuário (UX) no software corporativo e a demanda represada por agência e personalização, impulsionada pela ascensão da Geração Z aos cargos de liderança.

Este artigo, o primeiro de uma série de quatro dedicada a explorar o impacto da Inteligência Artificial (IA) no núcleo dos softwares de gestão (ERPs, CRMs, SCMs), investiga a hipótese de que a arquitetura monolítica e as interfaces padronizadas (“one-size-fits-all”) estão mortas. Em seu lugar, emerge um novo paradigma possibilitado pela IA Generativa (GenAI): a separação radical entre um “Clean Core” (núcleo limpo e padronizado) e uma camada de experiência fluida, gerada em tempo real e infinitamente personalizável.

A força motriz dessa mudança não é apenas tecnológica, mas antropológica. A nova geração de gestores, cujos modelos mentais foram forjados em ambientes digitais lúdicos e altamente responsivos — os videogames —, rejeita a passividade imposta pelos sistemas legados. Eles trazem para o ambiente corporativo a mentalidade do “modder”: o usuário que não se contenta em jogar o jogo como foi entregue, mas que exige as ferramentas para modificar a interface, automatizar rotinas e adaptar o ambiente às suas necessidades táticas.2

Neste documento, analisaremos se a visão de um ERP que se comporta como um organismo adaptável — moldando-se ao usuário via IA — é uma evolução inevitável ou uma utopia perigosa, repleta de riscos de governança, segurança e integridade de dados.

O Choque Geracional: Da Adaptação à Exigência

Historicamente, a relação entre funcionário e software corporativo foi ditada pela submissão: o ser humano treinava para entender a lógica da máquina. “Aprender a usar o SAP” ou “Dominar o Oracle” eram habilidades curriculares valorizadas. A complexidade das telas, a rigidez dos fluxos de trabalho e a profusão de campos irrelevantes eram aceitas como o custo de se fazer negócios em escala global.4

No entanto, a entrada massiva da Geração Z (nascidos entre 1997 e 2012) na força de trabalho e, progressivamente, em posições de gestão, precipitou uma ruptura. Diferente das gerações anteriores, que migraram do analógico para o digital, a Geração Z é nativa digital em um sentido específico: eles cresceram em ecossistemas de software que priorizam a personalização extrema e a gratificação instantânea.

Pesquisas indicam que a fricção causada por softwares legados não é mais apenas um incômodo, mas um fator crítico de retenção de talentos e produtividade. Um estudo revelou que 77% dos funcionários nos EUA expressam frustração com sistemas desatualizados, e surpreendentes 67% estariam dispostos a aceitar um corte salarial em troca de acesso a softwares que duplicassem sua eficiência e eliminassem tarefas repetitivas.8

Esse fenômeno, por vezes descrito como “tech shame” (vergonha tecnológica), ocorre quando jovens profissionais, acostumados com a fluidez de interfaces de consumo (como TikTok ou interfaces de jogos otimizadas), deparam-se com a realidade “arqueológica” dos sistemas corporativos: impressoras complexas, VPNs instáveis e interfaces de ERP que lembram planilhas de décadas passadas. Para o novo gestor, a incapacidade do software de se adaptar ao seu contexto não é vista como uma limitação técnica, mas como uma falha de design institucional.

A Psicologia do HUD: Eficiência Informacional e Contexto

Para compreender a profundidade da demanda por personalização, é necessário olhar para a influência dos videogames na formação cognitiva dessa geração. Em jogos de alta complexidade, como MMORPGs (Massively Multiplayer Online Role-Playing Games) — por exemplo, World of Warcraft ou EVE Online — ou simuladores de gestão como Football Manager, a interface do usuário (UI) não é estática. Ela é tratada como um HUD (Heads-Up Display) que deve fornecer vantagem tática.10

No contexto de jogos, os jogadores frequentemente utilizam “mods” (modificações) ou configurações avançadas para:

• Filtrar o Ruído: Remover informações visuais desnecessárias para focar apenas nas métricas críticas para o momento (ex: saúde do time, cooldown de habilidades, economia do jogo).
• Reposicionar Elementos: Mover o mapa, o chat ou os gráficos de desempenho para áreas da tela que acompanham o movimento natural dos olhos.
• Criar Automações (Macros): Scriptar sequências de ações repetitivas para serem executadas com um único clique.

Quando transpomos essa mentalidade para o ambiente corporativo, a lacuna torna-se evidente. Um gestor financeiro operando no fechamento do mês (o equivalente corporativo a uma “raid” ou batalha de chefe em um jogo) necessita de um “HUD” radicalmente diferente daquele que utiliza durante o planejamento estratégico anual. No entanto, o ERP tradicional oferece a mesma tela estática, repleta de menus de navegação irrelevantes e dados que não pertinentes ao contexto imediato.

A expectativa do “Gestor Gamer” é que o software possua inteligência contextual: se estou analisando risco de fornecedores, a interface deve automaticamente suprimir os módulos de RH e Vendas, destacar os alertas de compliance e trazer gráficos de tendência de mercado para o centro da tela — exatamente como um HUD de combate se reconfigura quando um inimigo aparece.

A Cultura “Modder”

Mais profundo do que a estética, é o desejo de personalização. A cultura de “modding” ensinou a milhões de usuários que o software é maleável. Se um jogo tem um defeito ou falta uma funcionalidade, a comunidade cria um “mod” para consertá-lo ou expandi-lo.

No mundo B2B, essa pulsão manifesta-se historicamente através do “Shadow IT” (TI Invisível) — geralmente planilhas Excel complexas criadas por usuários para contornar as limitações do ERP. No entanto, a nova geração busca algo mais sofisticado: a capacidade de alterar fluxos de trabalho e criar mini-aplicações sem precisar codificar em linguagens complexas como ABAP ou Java. Eles querem ser co-criadores de suas ferramentas de trabalho.

A ascensão de plataformas Low-Code/No-Code foi a primeira resposta da indústria a essa demanda, permitindo algum nível de “desenvolvimento pelo usuário final” (End-User Development – EUD). Contudo, a IA Generativa promete elevar isso a um novo patamar: a personalização via linguagem natural. O gestor não precisará mais “arrastar e soltar” componentes em uma tela de design; ele apenas dirá ao sistema: “Crie um painel que monitore a variação cambial dos meus contratos em dólar e me alerte se passar de 5%”. E a IA, atuando como o “motor de modding”, construirá essa interface instantaneamente.

Para viabilizar essa visão de personalização extrema sem colapsar a integridade técnica dos sistemas corporativos, a indústria de software está convergindo para uma arquitetura bifurcada. A premissa central é a separação rígida entre o núcleo transacional (o “backend” imutável) e a camada de experiência (o “frontend” fluido gerado por IA).

2.1. O Dogma do “Clean Core” (Núcleo Limpo)

Durante décadas, a personalização de ERPs foi sinônimo de alteração do código-fonte. Empresas contratavam consultorias para modificar o “core” do SAP ou Oracle, inserindo regras de negócio específicas diretamente no motor do sistema. Isso gerava o que a indústria chama de “dívida técnica”: sistemas monstruosos, impossíveis de atualizar, pois qualquer patch do fabricante quebraria as customizações locais.

A estratégia moderna, liderada agressivamente pela SAP e seguida por outros grandes players, é o “Clean Core”. Nesta filosofia, o núcleo do ERP deve permanecer “as-is” (padrão de fábrica), intocado e hermeticamente fechado para modificações diretas. Isso garante estabilidade, segurança cibernética e, crucialmente, a capacidade de receber atualizações contínuas via nuvem (SaaS) sem interrupções.

Mas se o núcleo é intocável, onde reside a personalização exigida pelo “Gestor Gamer”?

Generative UI: A Interface Líquida

A personalização migra para uma camada superior, orquestrada por IA. Surge aqui o conceito de Generative UI (GenUI). Diferente das interfaces tradicionais, que são pré-codificadas e estáticas, a GenUI utiliza Modelos de Linguagem (LLMs) para gerar componentes de interface em tempo real, baseados na intenção do usuário e no contexto dos dados.

Como funciona a GenUI na prática:

1. Interpretação de Intenção: O usuário (gestor) expressa uma necessidade em linguagem natural (ex: “Preciso revisar todos os contratos que vencem este mês e que têm cláusulas de renovação automática”).
2. Orquestração de Componentes: A IA não apenas busca os dados no “Clean Core” via APIs padronizadas, mas decide qual a melhor forma de apresentá-los. Ela seleciona, a partir de uma biblioteca de design system (como o SAP Fiori ou Salesforce Lightning), os componentes visuais adequados: uma lista filtrável, um gráfico de pizza para distribuição de valores, e botões de ação (“Renovar”, “Cancelar”).
3. Renderização Dinâmica: O sistema gera o código (React, HTML, CSS) para essa tela específica e a apresenta ao usuário.
4. Descarte ou Persistência: Uma vez concluída a tarefa, essa interface pode ser descartada ou salva como um “favorito” (um mod pessoal) para uso futuro.

Empresas como a Vercel já demonstram SDKs que permitem essa “transmissão” de interfaces geradas por IA, permitindo que o software deixe de ser um produto estático e se torne um serviço de streaming de experiências adaptativas. Para o ERP, isso significa o fim das telas com 50 campos vazios. Se a IA sabe que, para aquele processo específico, apenas 3 campos são necessários, ela gera uma interface minimalista contendo apenas esses 3 campos, reduzindo a carga cognitiva e aumentando a eficiência — o equivalente corporativo a um HUD de jogo otimizado.

Agentes Autônomos e Metadados: O “Motor de Jogo” Corporativo

Acompanhando a GenUI, está a ascensão da IA Agêntica (Agentic AI). Enquanto a GenUI cuida da apresentação, os agentes cuidam da lógica e da execução. Eles funcionam como intermediários inteligentes entre o desejo do usuário e a rigidez do Clean Core.

A Salesforce, por exemplo, fundamenta sua estratégia na plataforma Agentforce, que opera sobre uma arquitetura “metadata-driven” (orientada a metadados). Os metadados funcionam como uma camada de abstração que descreve os dados e processos sem expor o código subjacente. Isso permite que a IA entenda a estrutura do sistema (quais campos existem, quais são as regras de validação) e construa automações seguras sem quebrar o núcleo.

Nesse modelo:

• O Gestor atua como o “Game Designer”, definindo as regras e objetivos (“Quero que pedidos acima de $10k exijam aprovação dupla”).
• O Agente de IA atua como o “Desenvolvedor”, escrevendo a lógica necessária usando os metadados disponíveis e criando a interface de aprovação para os envolvidos.
• O Core atua como o “Motor de Física” do jogo, garantindo que a transação seja registrada contabilmente de forma correta e imutável.

A Gartner prevê que até 2026, 40% das aplicações empresariais terão agentes incorporados, transformando fundamentalmente a arquitetura de software de “ferramentas passivas” para “colegas de trabalho inteligentes”.

ERPs AI-Native e a Abordagem Modular

Enquanto gigantes como SAP e Oracle adaptam seus legados para esse novo mundo, uma nova classe de ERPs “AI-Native” está surgindo, construída do zero com a premissa de que a IA é o núcleo da arquitetura, não um adendo. Empresas como Rillet e Everest desafiam o status quo ao oferecerem sistemas modulares onde a personalização é intrínseca.

A Rillet, focada em contabilidade para empresas de alto crescimento, utiliza IA para automatizar a complexidade do reconhecimento de receita (“Revenue Recognition”), entendendo a semântica dos contratos e gerando os lançamentos contábeis automaticamente. A interface é projetada para ser auditada por humanos, mas operada por máquinas.

A Everest leva a analogia do “sandbox” a sério, permitindo que times de negócios definam seus próprios agentes (“Eves”) em linguagem natural e os testem em um ambiente seguro (“Live Sandbox”) antes de liberá-los para produção. Isso replica a segurança do desenvolvimento de software profissional (ambientes de teste vs. produção) mas com a acessibilidade de um jogo de construção.

A validação dessa visão não reside apenas em startups, mas nos movimentos estratégicos multibilionários dos líderes de mercado. A análise dos roadmaps para 2025-2030 revela uma convergência clara para a “personalização governada por IA”.

SAP: Joule e o Ecossistema BTP

A SAP está apostando seu futuro no Joule, um copiloto de IA generativa que permeia todo o portfólio (S/4HANA, SuccessFactors, Ariba). O roadmap para 2025 indica que o Joule deixará de ser apenas um assistente de busca para se tornar um orquestrador de agentes colaborativos.

A estratégia da SAP é manter o S/4HANA como o “Clean Core” e empurrar toda a personalização para a SAP Business Technology Platform (BTP). O BTP atua como a “oficina de modding” sancionada, onde desenvolvedores e usuários avançados podem criar extensões “side-by-side” (lado a lado) que se conectam ao core via APIs, mas não o tocam. O Joule, integrado ao BTP, facilitará a criação dessas extensões via comandos de voz e texto, permitindo que um gestor de logística, por exemplo, crie um novo dashboard de rastreamento de frota sem escrever código.

Além disso, a SAP está investindo em um Knowledge Graph (Grafo de Conhecimento) para “ancorar” (grounding) a IA no contexto específico dos dados de negócio da empresa, reduzindo alucinações e garantindo que a personalização respeite as relações complexas entre entidades (ex: cliente, contrato, fatura).

Salesforce: Agentforce e a Hegemonia dos Dados

A Salesforce visualiza um futuro onde a interface gráfica tradicional pode se tornar secundária em relação à interface conversacional. O Agentforce (anteriormente Einstein Copilot) é desenhado para permitir que empresas construam e implantem agentes autônomos que podem executar ações complexas.

A vantagem competitiva da Salesforce reside na sua arquitetura de Data Cloud, que unifica dados de diversas fontes (não apenas CRM) em tempo real. Isso permite que a IA personalize a experiência não apenas com base em dados transacionais estáticos, mas em fluxos de dados comportamentais ao vivo (cliques, localização, interações recentes).

Para a Salesforce, a personalização é “metadata-driven”. Isso significa que quando um agente cria uma nova visualização ou fluxo, ele está manipulando metadados. Isso torna as customizações portáveis, atualizáveis e seguras, resolvendo o problema histórico da fragilidade das customizações de software.

Oracle: A Visão de “Sovereign AI” e Automação

A Oracle, em parceria com a NVIDIA, está focando na infraestrutura pesada para suportar essa visão, especialmente em contextos de “Sovereign AI” (IA Soberana), onde governos e grandes empresas exigem que seus modelos de IA e dados residam em jurisdições específicas. A interface Redwood da Oracle já incorpora princípios de design adaptativo, mas o roadmap aponta para uma automação profunda onde agentes de IA gerenciam processos inteiros de ponta a ponta, apresentando aos humanos apenas as exceções.

A Oracle está introduzindo recursos de IA generativa diretamente nos fluxos de trabalho do Fusion Cloud, como a geração automática de narrativas financeiras e resumos de desempenho de funcionários, transformando a interface de “entrada de dados” para “revisão de insights”.

A visão de um ERP que se adapta como um jogo moderno é sedutora: promete o fim da burocracia digital e a libertação do potencial humano. No entanto, uma análise crítica sob a ótica de governança e segurança revela que a linha entre essa utopia e o caos operacional é tênue. A implementação irrestrita dessa visão enfrenta barreiras formidáveis.

O Espectro do “Shadow AI”: A Fragmentação da Verdade

O maior risco da democratização da personalização via IA é o surgimento do Shadow AI. Assim como o Shadow IT fragmentou a governança de TI com softwares não aprovados, o Shadow AI ocorre quando funcionários utilizam ferramentas de IA generativa (públicas ou mal configuradas) para processar dados corporativos e criar fluxos de trabalho invisíveis para a organização.

Imagine um cenário onde cada gestor financeiro configura seu próprio agente de IA para calcular a previsão de fluxo de caixa, usando “mods” de prompt diferentes. O resultado é a fragmentação da “versão única da verdade”. O ERP, que deveria ser a fonte confiável de dados, torna-se um repositório de dados brutos que são interpretados de formas contraditórias por milhares de agentes personalizados. A IBM alerta que o uso não autorizado de IA já é prevalente, criando riscos de vazamento de dados e decisões estratégicas baseadas em lógicas algorítmicas não auditadas.

Além disso, há o risco de segurança. Se um “mod” criado por um usuário (ou por uma IA alucinada) expõe uma API interna de forma insegura, dados sensíveis podem ser exfiltrados. A cultura de “modding” nos jogos é baseada na experimentação e no risco individual; no ambiente corporativo, um erro pode custar milhões em multas de compliance (GDPR/LGPD).

O Problema da Alucinação e a “Dívida de Agente”

LLMs são motores probabilísticos, não determinísticos. Eles são excelentes em criar textos e imagens plausíveis, mas podem falhar catastroficamente em lógica rígida. O fenômeno da alucinação — onde a IA inventa fatos ou processos — é inaceitável no “core” da gestão. Uma interface gerada por IA que cria um botão “Aprovar Pagamento” que, no backend, aciona a rotina errada devido a uma interpretação equivocada dos metadados, representa um risco operacional grave.

Além disso, existe a questão da manutenção. Se uma empresa permite que seus 10.000 funcionários criem suas próprias interfaces e agentes, quem dá suporte a isso? A “Dívida de Agente” (Agent Debt) pode se tornar a nova dívida técnica. Quando o processo de negócios oficial muda, todos os milhares de agentes pessoais e interfaces customizadas precisarão ser atualizados ou quebrarão. O custo de manter essa “cauda longa” de personalização pode superar os ganhos de produtividade.

O Custo Computacional da Personalização

Gerar interfaces em tempo real e rodar agentes autônomos para cada usuário tem um custo computacional (inferência) massivo. Diferente de servir uma página HTML estática (custo marginal zero), cada interação com GenUI consome tokens de processamento em GPUs caras. Estima-se que a manutenção de modelos de IA customizados e a infraestrutura de inferência podem custar de 15% a 30% do investimento inicial anualmente. As empresas precisarão de modelos de FinOps para IA rigorosos para garantir que a personalização do “HUD” do gestor traga retorno sobre o investimento real.

A Solução: Governança de “Sandbox” e Componentes Aprovados

A conclusão preliminar é que a visão de “personalização total” é, de fato, utópica se imaginada como uma anarquia criativa. A realidade viável para 2025-2030 será a Personalização Governada.

As empresas não darão acesso irrestrito ao código ou aos prompts. Em vez disso, adotarão o modelo de “Packaged Business Capabilities” (PBCs) e bibliotecas de “Skills” aprovadas. O gestor poderá montar seu HUD e configurar seus agentes, mas apenas utilizando blocos de construção pré-certificados pela TI e Compliance.

• Lego, não Argila: A personalização será como montar Lego (combinação infinita de peças padronizadas e seguras), não como modelar argila (liberdade total, mas estruturalmente frágil).
• Sandboxes Vivos: Ambientes como o “Live Sandbox” da Everest permitirão a experimentação segura. Agentes criados por usuários rodarão em modo de simulação antes de ganharem permissão para executar transações reais.

A analogia com os games revela-se mais do que uma coincidência estética; é um mapa para o futuro do trabalho. A Geração Z, armada com a expectativa de agência e a cognição treinada em interfaces complexas e responsivas, está forçando uma reengenharia do software corporativo.

A tecnologia para atender a essa demanda — IA Generativa, Agentes Autônomos, Arquiteturas de Metadados e Clean Core — já existe. O desafio para a próxima meia década não é tecnológico, mas organizacional e de governança.

O futuro pertence às organizações que conseguirem equilibrar a solidez do Clean Core com a fluidez da Generative UI. Nesses ambientes, o software de gestão deixará de ser uma ferramenta passiva de registro para se tornar um exoesqueleto cognitivo, adaptando-se em tempo real às necessidades do gestor. A visão não é utópica, desde que seja construída sobre trilhos de governança robustos. A rigidez morreu; longa vida à gestão adaptativa.

Tabela 1: O Paradigma da Mudança – Do Legado à IA Nativa

Tabela 2: Matriz de Riscos e Mitigação na Era da Personalização via IA

O Fenômeno da “Gamerização” da Expectativa de UX

A influência dos jogos na expectativa de software B2B transcende a “gamificação” superficial de pontos e badges. Trata-se de Soberania do Usuário. Jogadores de MMOs como EVE Online lidam com planilhas de dados complexas dentro do jogo (“Spreadsheets in Space”), mas possuem ferramentas para customizar a visualização desses dados para maximizar a eficiência.

Quando esse usuário chega ao ambiente corporativo e encontra um sistema que não permite mover um widget ou criar um atalho macro, a frustração é imediata. A demanda por “End-User Development” (EUD) — a capacidade de usuários finais programarem suas próprias soluções — é a manifestação corporativa do “modding”. Com a IA Generativa, o EUD deixa de exigir conhecimento técnico (como scripts Lua ou Python) e passa a ser acessível via linguagem natural, democratizando o poder de “modder” para qualquer gestor.

A Mecânica da Generative UI (GenUI)

A GenUI opera através de uma decomposição semântica da interface.

1. Intenção: O sistema identifica o objetivo do usuário (“Analisar risco”).
2. Recuperação: A IA busca componentes de UI na biblioteca do Design System.
3. Montagem: A IA monta a estrutura lógica (layout) otimizada para o dispositivo e contexto.
4. Preenchimento: A IA conecta os componentes aos dados reais do ERP via APIs do Clean Core.

Essa abordagem transforma o software de um “produto empacotado” estático em um “serviço de streaming de interfaces”, adaptando-se segundo a segundo às necessidades do negócio.

O Paradoxo do Clean Core e a Inovação

A estratégia “Clean Core” da SAP e outros vendors é, paradoxalmente, o habilitador da personalização extrema. Ao proibir a modificação do núcleo, cria-se um contrato estável (APIs padronizadas) entre o núcleo e a IA. Se o núcleo fosse instável (customizado manualmente), a IA teria dificuldade em interagir com ele de forma confiável. Com um núcleo padronizado, os modelos de IA podem ser treinados na estrutura padrão e funcionar com alta precisão, permitindo que a camada de personalização (no BTP ou Agentforce) seja flexível e criativa sem quebrar o sistema financeiro.

• Embracing the Gen Z Wave: A Paradigm Shift in B2B Marketing – Lead Forensics, https://www.leadforensics.com/blog/embracing-the-gen-z-wave-a-paradigm-shift-in-b2b-marketing/
• ‘Scanners are complicated’: why Gen Z faces workplace ‘tech shame’ – The Guardian, https://www.theguardian.com/technology/2023/feb/27/gen-z-tech-shame-office-technology-printers
• How Generative AI Is Transforming Modern ERP Workflows – Versa Cloud ERP, https://www.versaclouderp.com/blog/from-clicks-to-commands-how-generative-ai-is-reprogramming-erp-workflows/
• The Adaptive Interface: How Generative UI Is Shaping the Future of Enterprise Software, acessado em janeiro 12, 2026, https://minditsystems.com/adaptive-interface-generative-ui-enterprise-software/
• Citizen Development, Low-Code/No-Code Platforms, and the Evolution of Generative AI in Software Development – IEEE Computer Society, https://www.computer.org/csdl/magazine/co/2025/05/10970190/260Sp9FKu1a
• Packaged business capabilities as the basis for composable businesses – Sage IT, https://sageitinc.com/blog/packaged-business-capabilities-composable-businesses
• RISE with SAP | ERP Clean Core Strategy, https://www.sap.com/products/erp/rise/methodology/clean-core.html
• Generative UI: A rich, custom, visual interactive user experience for any prompt, https://research.google/blog/generative-ui-a-rich-custom-visual-interactive-user-experience-for-any-prompt/
• Technology Vision 2025 | AI: A Declaration of Autonomy – Investor Relations – Accenture, https://investor.accenture.com/~/media/Files/A/accenture-v4/investors/home/quick-links/accenture-Tech-Vision-2025.pdf
• How to Implement AI Agents to Transform Business Models – Gartner, https://www.gartner.com/en/articles/ai-agents
• Deploying agentic AI with safety and security: A playbook for technology leaders – McKinsey, https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/deploying-agentic-ai-with-safety-and-security-a-playbook-for-technology-leaders
• The Salesforce Platform – Transformed for Tomorrow, https://architect.salesforce.com/fundamentals/platform-transformation
• From Zero to a Billion: Why Metadata Is Key to Building a Massive AI Agent Ecosystem, , https://www.salesforce.com/news/stories/scaling-metadata-agentic-ai/
• Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-08-26-gartner-predicts-40-percent-of-enterprise-apps-will-feature-task-specific-ai-agents-by-2026-up-from-less-than-5-percent-in-2025
• AI First – Everest Systems, https://everest-systems.com/why/ai-first/
• Oracle, NVIDIA Accelerate Sovereign AI, Enabling Abu Dhabi’s AI-Native Government Transformation, https://blogs.nvidia.com/blog/oracle-nvidia-accelerate-sovereign-ai-abu-dhabi/
• What Is Shadow AI? – IBM, https://www.ibm.com/think/topics/shadow-ai
• How can tech leaders manage emerging generative AI risks today while keeping the future in mind? – Deloitte, https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/digital-transformation/four-emerging-categories-of-gen-ai-risks.html