IA não começa agora: para SAS, futuro da tecnologia depende da base analítica construída há décadas

A inteligência artificial (IA) entrou na agenda das empresas como ruptura. Mas, para o SAS, ela é continuidade. “Quando falamos de inteligência artificial (IA), tudo isso tem um berço. E esse berço é a inteligência analítica”, sintetiza André Novo, country manager da companhia no Brasil. “É o que o SAS faz há 50 anos.”

A leitura ajuda a explicar o posicionamento da empresa em um momento em que o mercado acelera a adoção de IA generativa e, mais recentemente, de agentes de IA. Para o executivo, o desafio não está mais em acessar tecnologia, mas em colocá-la em produção com governança e retorno claro.

Ele ilustra o desafio citando uma conversa recente com executivos do setor financeiro. Ao serem questionados sobre o uso de agentes de IA em produção, nenhum dos presentes indicou ter iniciativas em escala. “É uma tecnologia que todo mundo está avaliando, mas com pouca coisa efetivamente implementada”, disse Andre Novo, country manager do SAS Brasil, em conversa com a imprensa brasileira presente no SAS Innovate, que acontece em Grapevine*, nos Estados Unidos, nesta semana.

A realidade reforça uma mudança de foco saindo da capacidade técnica para a confiabilidade. Segundo Novo, o avanço da IA expõe um desafio antigo das organizações: o controle sobre dados, modelos e decisões automatizadas. “Mais importante do que entregar resultado é garantir que ele seja confiável”, afirma.

Nesse contexto, a estratégia do SAS, reforça ele, passa por integrar modelos, agentes de IA e dados em um ambiente que permita avaliação contínua de desempenho e risco. O objetivo é reduzir um dos principais entraves da IA nas empresas, a falta de visibilidade sobre como as decisões são tomadas.

Antes da IA, o básico

Apesar da pressão por adoção de IA, Novo chama atenção para um ponto recorrente nas empresas. Para ele, é preciso olhar para o potencial ainda não explorado da própria tecnologia analítica.

Segundo ele, há organizações que buscam investir em inteligência artificial sem ter modernizado suas plataformas ou extraído valor das soluções já disponíveis. “Em muitos casos, é possível ter ganhos relevantes com um custo muito menor, sem necessariamente entrar em IA”, conta. A avaliação indica que parte do mercado ainda está em estágios diferentes de maturidade, o que torna a jornada menos linear do que o discurso sugere.

Dados sintéticos e computação quântica entram em pauta

Se os agentes de IA ainda avançam de forma gradual, os dados sintéticos já começam a se consolidar como uma camada importante na evolução da IA, indica Novo.

De acordo com ele, a tecnologia permite gerar bases de dados que preservam o comportamento estatístico dos dados reais, sem replicar informações sensíveis, o que reduz riscos regulatórios e amplia a capacidade de treinamento de modelos. “É possível consegue criar uma base semelhante à real, sem copiar os dados originais e sem risco de exposição”, explica Novo.

O uso já é observado principalmente no setor financeiro, em que a necessidade de escala e compliance acelera a adoção desse tipo de abordagem.

No horizonte de médio prazo, a computação quântica aparece como um dos principais temas de discussão, ainda que distante da aplicação prática. “O investimento está acontecendo, mas a viabilidade econômica ainda é um ponto em aberto”, afirma o executivo.

A avaliação é de que, nos próximos anos, o foco das empresas deve continuar concentrado em IA e dados, enquanto a computação quântica permanece em fase de pesquisa e experimentação.

Estratégia do SAS Brasil

Para mercados como o brasileiro, a recomendação do executivo é menos sobre desenvolver tecnologia e mais sobre proximidade com quem a desenvolve.

Segundo Novo, empresas precisam investir na formação de pessoas e na capacidade de aplicar tecnologia ao negócio, em parceria com fornecedores e ecossistemas. “O cliente final não vai desenvolver essas soluções. Ele precisa entender como usar”, diz.

Essa lógica também se reflete no avanço de abordagens como low-code e no-code, que reduzem a dependência de áreas técnicas e aproximam a construção de soluções do próprio negócio.

Ao completar cinco décadas de atuação, o SAS reforça a mensagem de que a inteligência artificial não substitui a analítica. O diferencial aqui não está em acompanhar o movimento mais recente da indústria, mas em sustentar uma base que permita transformar tecnologia em decisão. “Esse é o nosso negócio. E é nele que a gente continua investindo”, conclui Novo.

Do ponto de vista de mercado, o SAS reforçou recentemente sua organização por indústria, ampliando a especialização das equipes e a troca entre regiões, pontua Novo.

Hoje, os principais focos da companhia no Brasil seguem concentrados em serviços financeiros e setor público, áreas que historicamente lideram investimentos em tecnologia.

Para Novo, o setor público tende a ganhar protagonismo nos próximos anos, à medida que amplia o uso de tecnologias como reconhecimento facial e análise de dados em escala.

*A jornalista viajou a convite do SAS

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