Em 2026, quando a SAS completa 50 anos, o cenário de desenvolvimento de software é muito diferente da análise de dados agrícolas, seu primeiro produto para o mercado. A companhia coloca suas fichas na escala de IA Agêntica e Gêmeos Digitais (Digital Twins) e na adoção de Computação Quântica. Mas suas lideranças reforçam que não se trata de tecnologia pela tecnologia: valorizar o elemento humano, a governança e, principalmente, celebrar a cultura que colocou a SAS entre as primeiras do Great Place to Work é tão (ou mais) importante.
Bryan Harris, CTO da SAS, foi direto ao ponto quando associou o avanço da IA a uma espécie de “crise existencial para a indústria de software”. “Desde o início, a tecnologia sempre foi sobre avançar a prosperidade humana. Mas com a IA, sentimos que há um ponto de inflexão. O ritmo da disrupção é tão intenso que nos leva a questionar: qual valor ainda resta?”, afirmou. “Em muitos aspectos, parece uma crise de confiança na engenhosidade humana.”
Harris traçou uma linha histórica da comoditização do software – do open source ao cloud, do SaaS ao modelo de build vs. buy impulsionado pela IA – e deixou claro que nenhuma empresa está imune à pressão. “A IA mudou fundamentalmente a economia da decisão entre construir ou comprar. Toda empresa de software agora precisa elevar o nível, reimaginar sua proposta de valor e afiar sua diferenciação”, disse o executivo.
Para o CTO, a resposta da SAS está centrada em quatro áreas: governança de IA, agentes inteligentes, gêmeos digitais e Quantum AI.
Reggie Townsed, VP de Ética, Governança e Impacto Social em IA da SAS: “Estamos vendo a confiança emergir como um importante diferenciador de negócios neste momento” (Crédito: Divulgação)
Governança e confiança como vantagem competitiva
Reggie Townsend, VP de Ética, Governança e Impacto Social em IA da SAS, trouxe ao debate a perspectiva de quem percorre o mundo acompanhando como reguladores, empresas e governos reagem à Inteligência Artificial. O diagnóstico é de preocupação generalizada. “Reguladores, clientes, funcionários e o público em geral estão, no mínimo, um pouco preocupados”, disse. Townsend defende que a confiança se tornou uma moeda de troca na era da IA e o diferencial competitivo que separa empresas que sobrevivem das que ficam para trás. “Estamos vendo a confiança emergir como um importante diferenciador de negócios neste momento”, afirmou.
A SAS materializou esse posicionamento com o lançamento do SAS AI Navigator, uma plataforma centralizada de governança que oferece visibilidade sobre o inventário de modelos de IA das organizações. “Quisemos partir de uma ideia simples: e se tornássemos a responsabilidade irresistível?”, disse Townsend. A ferramenta endereça três necessidades identificadas no mercado: atender a casos de uso obrigatórios por regulação, compreender as dependências entre sistemas de IA e associar políticas corporativas, incluindo normas como a ISO e o EU AI Act, aos impactos reais nos negócios. Townsend fez questão de enfatizar que a governança se diferencia da tecnologia pura por um elemento muito importante. “Se você tentar transformar tudo em tecnologia, vai obter apenas respostas tecnológicas. O que precisamos é garantir que o julgamento humano seja aplicado, não apenas a tecnologia.”
Ao olhar para o futuro, o executivo foi cauteloso, mas categórico: “O próximo capítulo da IA tem que ser sobre escalar o julgamento. Tem que ser sobre governar na velocidade dos negócios. Tem que ser sobre transformar a confiança em vantagem competitiva.”
Jared Peterson, SVP de Engenharia Global, trouxe para o palco da SAS Innovate 2026 a constatação de maturidade do mercado. “A conversa sobre IA mudou dramaticamente. Não é mais sobre se podemos usar IA. Agora a questão é como escalar, como governar e como fazer tudo isso com confiança quando as apostas são reais”, disse. Para Peterson, o que diferencia a SAS no ecossistema atual é a integração sistêmica: “Nós não construímos esses recursos isoladamente. Construímos um sistema conectado, em que gestão de dados, tomada de decisão com IA e governança se reforçam mutuamente.”
Dados como fundação: a modernização do portfólio
Mas escalar a IA tem se mostrado uma tarefa complexa para muitas empresas. Alyssa Farrell, Diretora Sênior de Estratégia de Dados e IA, aprofundou a visão técnica da plataforma ao identificar três barreiras que as empresas enfrentam ao tentar escalar a IA:
- Dados fragmentados em múltiplos ambientes
- Baixo nível de confiança na qualidade dos dados, o que contamina a confiança nas decisões
- Gargalos de performance nos ambientes de dados
“Os agentes de IA e a IA em si têm fome de dados. É fundamental que as organizações acertem isso desde o início, especialmente quando adicionam automação ao processo decisório”, alertou Farrell. A resposta da SAS é o que a empresa chama de “caminho para a inteligência de dados”: uma revisão profunda do portfólio de gestão de dados, construída sobre padrões abertos e com governança como princípio de design. “Embutida, não parafusada por cima”, sintetizou a executiva. O “refresh” do portfólio estará disponível para clientes do SAS Viya ainda neste verão, incluindo a renomeação dos produtos para refletir a nova arquitetura.
Farrell também destacou a soberania digital como vetor competitivo. A SAS oferece flexibilidade de deployment – nuvem pública, nuvem privada e on-premises – permitindo que clientes alinhem suas operações às exigências regulatórias regionais. “Nossa abordagem à soberania digital é focada em controle. Apoiamos o ambiente digital que nossos clientes definem”, afirmou.
De copiloto a agente autônomo
A SAS enxerga a evolução da IA em três atos: experimentação de modelos, complementação da produtividade humana via copilotos e, agora, a era dos agentes que tomam ações de forma autônoma. “Estamos vendo uma transição de uma IA que performa para uma IA que age. É um salto significativo, porque introduz novos requisitos de confiança, governança e responsabilidade”, disse Marinela Profi, Global Market Strategy Lead para AI Agents e GenAI.
De acordo com Marinela, as empresas não são desafiadas pelo acesso a modelos, mas por tudo que está ao redor deles. “Os modelos sozinhos não resolvem problemas de negócios”, lembrou. As novas perguntas que os líderes precisam fazer são outras:
- Como conectar agentes aos dados certos?
- Como medir o valor gerado para justificar o investimento?
- Como garantir que o agente está tomando a decisão correta?
- E por quanto tempo – e em que momento – manter o humano no processo?
A SAS responde com três entregas: o Viya Copilot, que atua como assistente especializado em todo o ciclo de vida analítico; o SAS Viya MCP Server, que expõe as capacidades do Viya como ferramentas acionáveis por qualquer agente via interfaces como Claude ou Microsoft Teams; e o Agentic AI Accelerator, um framework open source disponível no GitHub que permite construir, implantar e gerenciar fluxos agentivos de forma estruturada. “Tomamos a decisão deliberada de investir primeiro na arquitetura de fundação, e essa decisão nos permitiu avançar muito rapidamente no último ano”, explicou Marinela Profi.
Modelos industriais: contexto como diferencial
“Não falta inovação em IA. O que falta é a capacidade de adotar esse ritmo de mudança em qualquer empresa de porte. Por isso, empacotamos nossa experiência em modelos e agentes prontos para uso”, disse Udo Sglavo, VP de Applied AI e Modelagem.
O executivo apresentou três exemplos. No Customer Intelligence 360, agentes assumem o trabalho tedioso de conectar peças de uma jornada do cliente, liberando os profissionais de Marketing para o que realmente importa. Na cadeia de Suprimentos, um agente integrado ao Microsoft Teams é capaz de responder a questões complexas de supply chain diretamente no ambiente de comunicação das equipes. E o Data Mapper, modelo lançado no ano anterior e agora incorporado ao portfólio de modelos para aderência médica, automatiza completamente o mapeamento de dados, eliminando o trabalho manual de TI. “O contexto de indústria transforma a IA Agêntica de interessante em confiável. É o contexto que permite salvar decisões em escala”, resumiu Sglavo.
Gêmeos digitais e visão sintética
William Collis, Head de Simulação, apresentou uma das apostas mais interessantes da SAS: a integração do Unreal Engine com a plataforma Viya para criar gêmeos digitais industriais de alta fidelidade. A parceria com a Epic Games, anunciada no ano anterior, já gerou resultados concretos, como a simulação de uma instalação de esterilização médica para a empresa europeia Sterile Central.
“Com os gêmeos digitais, conseguimos fazer perguntas do tipo ‘o que aconteceria se eu dobrasse o número de máquinas?’, algo que no mundo real seria impossível sem fazer de verdade, com todos os custos e riscos que isso implica”, explicou Collis. A tecnologia vai além da simulação visual: a SAS desenvolveu o que chamou de Synthetic Vision, tecnologia com pedido de patente que treina modelos de visão computacional inteiramente com dados sintéticos gerados pelo gêmeo digital. “Podemos detectar violações de segurança em uma instalação estéril sem jamais precisar de imagens reais de incidentes que, por definição, são raros e difíceis de coletar”, disse.
Computação quântica acessível
O tema mais futurista do portfólio da SAS – e mais cercado por barreiras – é a adoção de tecnologias quânticas para os negócios. Amy Stout, Head de Estratégia de Produto Quantum, citou os dados de uma pesquisa conduzida pela empresa em 2025 e repetida em 2026 que revelou como o interesse e o investimento em Quantum AI permanecem altos. Mas citou três obstáculos que persistem: incerteza sobre valor prático no mundo real, alto custo de implementação e escassez de profissionais capacitados. “Esses obstáculos são altos demais. Se quisermos que as organizações obtenham ROI real de seus investimentos em Quantum AI, precisamos nivelar o campo de jogo”, disse Amy.
Para endereçar essa questão, a empresa vai lançar o SAS Quantum Lab no quarto trimestre de 2026 dentro da plataforma Viya. Seu design foi criado para atacar as três barreiras simultaneamente: inclui um tutor virtual de Quantum AI baseado em IA Generativa para reduzir a curva de aprendizado; permite comparar abordagens clássicas, quânticas e híbridas lado a lado em casos de uso reais; e entrega ganhos de eficiência. Segundo a SAS, nos testes internos registrou até 100 vezes mais velocidade de processamento e redução de até 99% nos custos computacionais em relação às ferramentas quânticas tradicionais.
“Estamos aproveitando tudo que desenvolvemos ao longo de 50 anos no Viya, incluindo paralelismo, caching e auto-tuning, para alcançar esses resultados”, explicou Amy.
No fechamento da apresentação para jornalistas, o CTO Bryan Harris sintetizou a visão da empresa: “Por 50 anos criamos valor duradouro para superar a curva de comoditização. A ascensão da IA não é exceção. Sempre vamos reimaginar nossa proposta de valor. Sempre investiremos e amplificaremos a engenhosidade humana. E sempre investiremos no futuro.”