A SAS divulgou, em novembro de 2026, suas previsões para o setor de tecnologia no próximo ano. O documento aponta 2027 como o ano em que as empresas deixarão de aceitar promessas e passarão a cobrar resultados concretos da inteligência artificial (IA).
A avaliação central da empresa é que o chamado “cheque em branco” da IA está chegando ao fim. Conforme os sistemas ganham autonomia para agir, crescem as exigências por governança, responsabilização e geração de valor mensurável para os negócios.
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Autonomia e responsabilização de agentes
A principal questão levantada pela SAS para 2027 é: quem responde pelos atos de um agente de IA? O diretor de tecnologia da informação (CIO) da SAS, Jay Upchurch, afirma que os líderes de tecnologia terão de repensar identidade, permissões e controles de segurança para lidar com agentes digitais autônomos. “A corrida dos agentes não será vencida por quem implementar mais, mas por quem puder confiar em sua capacidade de operar”.
A dimensão financeira desse desafio é apontada pelo gerente global de banking da SAS, Adam Neiberg. Segundo ele, os agentes de IA passarão de decisões rotineiras de compras para operações de maior impacto, como transferências de dinheiro em nome de clientes. Os bancos, explica Neiberg, serão obrigados a ir além da verificação de transações individuais e a avaliar o escopo de atuação e a integridade dos próprios agentes.
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A diretora de marketing da SAS, Jenn Chase, observa que a responsabilização não pode ser delegada à tecnologia. “Quando sua IA diz algo, sua marca também está dizendo”, afirma. Para ela, as empresas precisarão definir regras claras sobre o que um agente pode decidir de forma independente, quando a intervenção humana é necessária e quem tem autoridade para interromper sua atuação.
Pressão para provar valor
No plano econômico, o diretor financeiro (CFO) da SAS, Matt Parson, prevê uma grande readequação no mercado. Avaliações elevadas, dívidas crescentes e os altos custos de expansão de data centers se chocarão com a pressão por retornos sustentáveis. As empresas se tornarão mais seletivas e investirão apenas onde o valor gerado justificar o custo. Os hyperscalers, diz Parson, sairão fortalecidos por sua infraestrutura diversificada e pela flexibilidade financeira para se adaptar.
O diretor de tecnologia (CTO) da SAS, Bryan Harris, aponta que a IA amplia a escolha entre desenvolver ou comprar soluções. Para ele, fornecedores que quiserem vencer precisarão combinar conhecimento especializado do setor, qualidade de produto e capacidade de execução.
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 olhar apenas para o custo da IA e começarão a perguntar quanto custa gerar decisões de negócios confiáveis de forma consistente.
A líder global de estratégia de IA da SAS, Marinela Profi, alerta para um paradoxo: as organizações produzirão mais conteúdo, código e análises do que nunca, mas muitas terão dificuldade para 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”.
A decisão como métrica central
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. Segundo ele, medir o sucesso pela velocidade das decisões será algo do passado; os líderes vão querer saber se as decisões tomadas pela IA e pelas pessoas são 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, afirma, será um elemento central do processo de aprendizado contínuo, monitorando a eficácia dos agentes e determinando quais conhecimentos institucionais vale a pena preservar.
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Fonte: https://itforum.com.br/noticias/sas-preve-que-2027-sera-o-ano-resultados-da-ia/