SAS prevê fim do "cheque em branco" para IA em 2027, com foco em resultados

A empresa de tecnologia SAS divulgou suas previsões para o setor de tecnologia em 2027, apontando para um ano em que as empresas deixarão de aceitar promessas e passarão a exigir resultados concretos da inteligência artificial (IA). A avaliação central da SAS é que o chamado “cheque em branco” para a IA está chegando ao fim, com o aumento da autonomia dos sistemas elevando as exigências por governança, responsabilização e geração de valor mensurável para os negócios.

Autonomia e Responsabilização de Agentes de IA

Uma das principais questões levantadas pela SAS para 2027 é a definição de quem responde pelos atos de um agente de IA. O diretor de tecnologia da informação (CIO) da SAS, Jay Upchurch, afirma que líderes de tecnologia precisarão repensar identidade, permissões e controles de segurança para gerenciar agentes digitais autônomos. A corrida, segundo ele, será vencida por quem puder confiar na capacidade de operação dos sistemas.

O gerente global de banking da SAS, Adam Neiberg, destaca a dimensão financeira desse desafio. Agentes de IA passarão de decisões rotineiras para operações de maior impacto, como transferências de dinheiro em nome de clientes. Bancos, explica Neiberg, terão que ir além da verificação de transações individuais e avaliar o escopo de atuação e a integridade dos próprios agentes.

A líder de IA da SAS, Jenn Chase, ressalta que a responsabilização não pode ser delegada à tecnologia. “Quando sua IA diz algo, sua marca também está dizendo”, afirma. As empresas precisarão definir regras claras sobre a autonomia dos agentes, quando a intervenção humana é necessária e quem tem autoridade para interromper sua atuação.

Pressão por Prova de Valor e Readequação de Mercado

No plano econômico, o diretor financeiro (CFO) da SAS, Matt Parson, prevê uma grande readequação no mercado. Avaliações elevadas, dívidas crescentes e altos custos de expansão de data centers se chocarão com a pressão por retornos sustentáveis. As empresas se tornarão mais seletivas, investindo apenas onde o valor gerado justificar o custo. Os hyperscalers, segundo Parson, sairão fortalecidos devido à sua infraestrutura diversificada e flexibilidade financeira.

O diretor de tecnologia (CTO) da SAS, Bryan Harris, aponta que a IA amplia a escolha entre desenvolver ou comprar soluções. Fornecedores precisarão combinar conhecimento especializado do setor, qualidade de produto e capacidade de execução para vencer.

Gordon Robinson, vice-presidente de Pesquisa e Desenvolvimento (Foundation R&D) da SAS, afirma que a nova unidade econômica da IA será a decisão confiável. Em 2027, as empresas deixarão de focar apenas no custo da IA e passarão a questionar quanto custa gerar decisões de negócios confiáveis de forma consistente.

A líder global de estratégia de IA da SAS, Marinela Profi, alerta para o paradoxo de que, embora as organizações produzam mais conteúdo, código e análises, muitas terão dificuldade em demonstrar que esse volume se traduz em desempenho real. “Quando a IA produz mais, mas com menos valor, tentar terceirizar o julgamento humano pode acabar sendo um erro caro”, adverte.

A Decisão como Métrica Central e Próximos Passos

Para 2027, a SAS também prevê que simulação, gêmeos digitais e dados sintéticos se tornarão ambientes de teste para a IA, permitindo que organizações analisem cenários antes que as decisões afetem o mundo real. “O erro cometido em uma simulação é o menos oneroso”, diz Udo Sglavo, vice-presidente de IA Aplicada e Modelagem da SAS.

O estrategista de mercado da SAS, Albert Qian, observa que a demora na tomada de decisões por receio de erros será um dos principais desafios para os diretores de dados (CDOs) no próximo ano. Medir o sucesso pela velocidade das decisões será algo do passado; os líderes buscarão decisões explicáveis, éticas e colaborativas.

Reggie Townsend, vice-presidente de Ética, Governança e Impacto Social em IA da SAS, conclui que, à medida que a inteligência se torna commodity, aprender melhor será a principal vantagem competitiva. A governança será um elemento central do processo de aprendizado contínuo, monitorando a eficácia dos agentes e determinando quais conhecimentos institucionais valem a pena ser preservados.