A corrida para implementar Inteligência Artificial saiu da fase de laboratório e já invade o dia a dia das empresas. Mas, à medida que agentes autônomos começam a tomar decisões, acionar ferramentas e navegar em bases de dados fragmentadas, surge um problema clássico: como manter visibilidade, conformidade e – principalmente – confiança?
Na conferência SAS Innovate 2024, a companhia de analytics apresentou sua resposta: um ecossistema de copilotos, protocolos e aceleradores que colocam a governança de IA no centro da estratégia. A seguir, desvendamos as principais novidades e por que elas podem fazer diferença tanto para líderes de TI quanto para desenvolvedores que já trabalham com modelos de linguagem de última geração, como GPT-4o, Claude ou Gemini.
Viya Copilot: conversando em português (e em SQL) com a mesma fluidez
O destaque do evento foi o SAS Viya Copilot, assistente conversacional embutido na plataforma Viya. Na prática, ele atua como um “expert” que entende comandos em linguagem natural, gera código documentado e explicável, sugere próximos passos em pipelines de modelos e até cria dashboards por bate-papo.
- Suporte a Q&A geral em todo o conjunto de apps Viya;
- Geração de código SAS/Python com comentários automáticos, facilitando auditoria;
- Sugestões de otimização de modelos – útil para reduzir time-to-market de novos produtos de IA;
- Dashboards conversacionais e narrativas de alertas para stakeholders não técnicos;
- Expansão futura para governança de dados, modelos e infraestrutura.
Nesta largada, chegam dois copilotos verticais:
• Asset & Liability Management (ALM): traduz perguntas em modelos de risco financeiro complexos.
• Health Clinical Data Discovery: agiliza criação de coortes e leitura de artigos médicos.
A ideia é escalar a solução ainda este ano para segmentos como bancos e manufatura, onde compliance rígido e decisões em tempo real andam lado a lado.
MCP Server: plug-and-play para qualquer LLM
Se o Copilot é a interface, o Model Context Protocol (MCP) Server é o motor que garante conexões padronizadas entre agentes externos e o arsenal de dados, modelos e rotinas analíticas do SAS. Assim, equipes podem usar o LLM que preferirem – de Gemini 1.5 a GPT-4o – sem recodificar integrações ou burlar controles de segurança.
Para quem vive apagando incêndio de “shadow AI” dentro da empresa, o MCP Server promete ser o extintor: governa acesso, evita duplicação de lógica e mantém trilha de auditoria completa.
Agentic AI Accelerator: do low-code ao DevOps em um clique
Complementando o pacote, o Agentic AI Accelerator disponibiliza templates, componentes e melhores práticas no GitHub. Seja você desenvolvedor, cientista de dados ou analista que prefere arrastar e soltar, é possível prototipar, implantar e gerenciar agentes dentro do Viya em poucas horas – e não semanas.
Imagem: Taryn Plumb
AI Navigator: inventário de modelos na nuvem da Microsoft
Previsto para o 3º trimestre de 2026 no Azure Marketplace, o SAS AI Navigator funciona como um “CMDB” de IA. Ele mapeia todos os modelos – internos ou de terceiros – e aplica políticas internas e regulamentações (como a AI Act europeia) em um painel único.
Por que importa? Além de responder rapidamente a auditorias, o Navigator ajuda líderes a equilibrar risco, reputação e custo, transformando a trustability em diferencial competitivo.
Data Management turbinado: levar analytics até o dado, não o contrário
Para quem sofre com dados espalhados entre on-prem, nuvem pública e legado, o SAS apresentou uma versão remodelada do SAS Data Management, agora nativamente em nuvem via Viya. O pacote inclui:
- Lineage e transparência em tempo real dentro dos fluxos;
- Plataforma analítica SpeedyStore, que processa dados in-place e reduz latência;
- Funcionalidades “governance-by-design”, evitando retrabalho posterior.
Em linguagem simples: agentes de IA precisam de combustível confiável. Se o dado chegar contaminado, a decisão automática também virá. A arquitetura repaginada do SAS ajuda a limpar, catalogar e disponibilizar esse combustível logo na largada.
O que essas novidades significam para você?
1. Menos fricção na adoção de IA: ao integrar governança “de fábrica”, as equipes ganham velocidade sem sacrificar compliance.
2. Integração com LLMs líderes: escolher entre GPT, Claude ou Gemini deixa de ser dor de cabeça técnica.
3. Visão 360° dos modelos: com o Navigator, fica mais fácil demonstrar ROI e evitar riscos jurídicos.
4. Dados confiáveis: a proposta de levar o compute até o dado promete reduzir custos de movimentação e acelerar projetos.
Na prática, o SAS une o melhor dos dois mundos: agilidade de copilotos que automatizam tarefas chatas e fios de responsabilidade que mantêm o humano no controle. Para empresas que buscam escalar IA sem perder o sono (ou a reputação), esse combo pode ser o divisor de águas.
Com informações de Computerworld
