LONDRES —30 de Setembro de 2026 — A Everpure (NYSE: P), empresa que revoluciona o armazenamento e a gestão de dados, anunciou hoje novos recursos de sua plataforma para simplificar a gestão de dados nas empresas e avançar sua visão de Data Primacy. Apresentado no Pure//Accelerate em junho, o conceito de Data Primacy estabelece que os dados, e não as aplicações, devem orientar a arquitetura das empresas na era da IA. As atualizações anunciadas hoje ampliam os recursos de gestão moderna de dados necessários para resolver os gargalos que limitam a IA empresarial em larga escala, como contexto de dados fragmentados, custos imprevisíveis de inferência e implementações lentas e complexas.
“A IA empresarial encontra obstáculos não por limitações dos modelos, mas porque os dados não estão preparados para agentes autônomos que operam em tempo real. Estamos eliminando essas barreiras. Ao oferecer governança contínua, automação e acesso imediato aos dados empresariais, damos às organizações a base para levar a IA do laboratório à produção com a confiança necessária.”
As empresas que implementam agentes de IA frequentemente enfrentam dificuldades para oferecer acesso confiável e com governança aos dados de toda a organização, o que limita os resultados que esses agentes podem alcançar. O Everpure Data Intelligence resolve esse desafio ao descobrir, classificar e contextualizar as informações empresariais na origem, em ambientes que abrangem a plataforma Everpure, nuvens públicas, aplicações SaaS e sistemas de armazenamento de terceiros. A partir dessa base, os novos recursos oferecem a agentes autônomos e administradores um acesso direto e seguro ao contexto atualizado da empresa, sem a necessidade de desenvolver integrações personalizadas por API:
Para atender ao crescimento das cargas de trabalho, do arquivo à IA, a Everpure amplia os limites de desempenho e de eficiência no uso da capacidade sem interromper as operações. Os novos recursos levam a execução de IA de alto desempenho diretamente aos dados na origem e oferecem a velocidade necessária para ambientes de produção, sem retirar os dados do sistema, que permanece como fonte oficial dos dados:
Individualmente, esses recursos resolvem lacunas específicas de simplicidade, segurança, desempenho e custo. Em conjunto, oferecem às empresas uma base única e continuamente atualizada para gerenciar seus dados e executar IA em produção, preparada para acompanhar a expansão dos fluxos de trabalho com agentes. Ao classificar a sensibilidade dos dados e identificar quem os acessa, esses recursos também fortalecem a resiliência cibernética. O mesmo contexto que permite o uso seguro dos dados pela IA orienta sua proteção e define quais devem ser recuperados primeiro. Os novos recursos anunciados hoje estarão disponíveis em outubro.
A Everpure (NYSE: P) permite que as organizações assumam o controle de seus dados com uma plataforma de armazenamento e gestão de dados líder no setor e em constante evolução. Ajudamos as empresas a liberar o potencial de seus dados ao assegurar que estejam acessíveis, com inteligência e prontos para atender às demandas da era da IA. Simplificamos a gestão de dados, ampliamos o desempenho e reduzimos significativamente o consumo de energia. Com um dos maiores índices de Net Promoter Score há mais de uma década, a Everpure é a escolha das organizações mais inovadoras do mundo. Para mais informações, acesse www.everpuredata.com.
Este comunicado à imprensa contém declarações prospectivas sobre os negócios e o planejamento de produtos da Everpure. Os prazos, o desenvolvimento e o lançamento de qualquer produto, recurso ou funcionalidade da Everpure aqui descritos permanecem a exclusivo critério da empresa. O material é fornecido apenas para fins informativos e não constitui compromisso, promessa ou obrigação legal de entregar qualquer material, código ou funcionalidade. Não deve servir de base para decisões de compra nem ser incorporado a qualquer contrato. As métricas de desempenho apresentadas têm caráter informativo e não constituem promessa de desempenho. Os resultados podem diferir substancialmente dos aqui apresentados em razão de variações nas condições dos ambientes de implementação e dos conjuntos de dados.