Realismo é ordem do dia no SAS Global Forum 2019

Tendo como tema "Analytics in Action", o fórum deste ano deixou para traz a narrativa das possibilidades para se focar no que está, de facto, a ser feito e de que forma o SAS pode ajudar as organizações a adotar estas tecnologias de forma viável, realista e focada no valor de negócio

Realismo é ordem do dia no SAS Global Forum 2019

Arrancou no dia 28 de abril o SAS Global Forum, que este ano toma lugar em Dallas, Texas. Sendo o maior forum até à data, é também o mais realista, destacando-se pelo grande foco na aplicabilidade, escalabilidade e viabilidade da analítica, bem como no valor que desta se pode derivar no mundo real. 

Com estas tecnologias no pináculo do seu hype cycle, será muito em breve posto à prova que tecnologias – e empresas – podem de facto trazer valor às organizações. O SAS procura  demonstrar que estas soluções têm um papel a representar no mundo real, para resolver problemas reais e ajudar empresas reais a optimizarem os seus processos de negócio.

“Não estamos a contribuir para a hype da inteligência artificial e da transformação digital”, garante Oliver Schabenberger, CTO e COO do SAS. “Estamos a fazer delas realidade”

A verdade, frisa Schabenberger, é que muitas organizações ainda não progrediram o suficiente na sua transformação digital. As suas indústrias sofreram disrupção e o atual modelo de negócio já não vai ao de encontro das expectativas dos clientes, mas não sabem como acompanhar estas mudanças, nem por onde começar. Os seus processos de negócio foram desenvolvidos ao longo de anos sobre um conjunto de paradigmas completamente diferentes, e mesmo tendo à sua disposição os dados necessários, não têm as competências internas para os converter em inteligência.

Tendo isto em consideração, como é que uma empresa como o SAS pode ajudar estas organizações a adotar soluções de analítica e inteligência artificial? A chave, segundo Schabenberger, está na automação do processo analítico – tema que teve já grande protagonismo no ano anterior. Se as empresas não podem contratar data scientists, os modelos têm de poder ser construídos por pessoas que não sejam data scientists. Se as empresas não têm os conhecimentos necessários para tornar a analítica operacional, então a implementação e gestão de modelos têm de estar incluídos na própria framework. 

Como tal, a automação foi das principais novidades apresentadas este ano no SAS Forum, como parte de um conjunto de novas funcionalidades na SAS Platform focadas na democratização e acessibilidade da analítica.

O reforço das capacidades de automação da plataforma permite agora a total automação do processo de tratamento de dados e construção de modelos ao mesmo tempo que garante a transparência dos mesmos. O utilizador simplesmente define a fonte dos dados e o objetivo, a partir dos quais a SAS Platform compara automaticamente milhares de modelos analíticos para escolher o que melhor se adapta ao objetivo. Ao discriminar peso de cada variável fatorizada e a margem de erro desse modelo, o utilizador sabe de forma clara a sua fiabilidade e os paradigmas sobre os quais assenta sem necessidade de controlar todo o processo analítico que conduziu à sua construção.

No todo, a SAS Platform permite agora um total ajuste do nível de automação do processo analítico consoante o skillset do utilizador, desde o simples ajuste de parâmetros a todo o processo de tratamento de dados e construção de modelos. Isto significa que business users e executivos podem usar ferramentas de analítica, deep learning e IA em conjunto com data scientists e especialistas em analítica, não só agilizando em muito a implementação e ciclo de vida analítico nas organizações como também suavizando o problema da escassez de talentos.

“Estamos a simplificar a nossa tecnologia para ajudar utilizadores de todos os níveis de habilitação a usar ferramentas poderosas de IA e machine learning para inovar,” refere Schabenberger. “Estamos a tornar a IA real.”

Ainda no tema da acessibilidade, a SAS Platform inclui uma nova funcionalidade da project insights, que constrói um sumário narrativo que explica em termos latos o processo e os princípios por detrás de um projeto de analítica. Isto vem, mais uma vez, facilitar a participação de pessoas de diversas habilitações no processo analítico, bem como potenciar o diálogo entre data scientists e profissionais de outras áreas.

Vem também a refletir um ponto importante discutido por Schabenberger: para garantir que a IA é programada para fazer o que se tenciona de facto que faça, é preciso uma participação ativa dos diversos departamentos da empresa para definir objetivos, guidelines éticas e indicadores de sucesso.

De forma semelhante, as capacidades de Natural Lanuage Processing da plataforma permitem explicar a lógica por trás de cada decisão em termos compreensíveis, garantindo uma constante transparência, bem como facilidade de consulta por parte de business users.

Outro grande foco tecnológico este ano é o computer vision. No âmbito de um investimento de mil milhões de dólares em IA recentemente anunciado, o SAS veio a refinar o seu software de computer vision para um largo espetro de aplicações. Por exemplo, no centro médico da Universidade de Amesterdão, a tecnologia de computer vision SAS está a ajudar médicos a monitorizar a evolução do tamanho e forma de tumores para tomarem decisões mais informadas e precisas no tratamento de pacientes oncológicos.

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