SAS Forum 2019 revela estratégia centrada na acessibilidade

Em linha com o novo foco no realismo e na democratização da analítica, o SAS anunciou no Forum deste ano novidades direcionadas para levar os campos mais avançados, como a Inteligência Artificial (IA) e Internet of Things, para lá das grandes empresas tecnológicas

SAS Forum 2019 revela estratégia centrada na acessibilidade

Entre as novidades anunciadas este ano no SAS Global Forum, em Dallas, destaca-se o recente investimento de mil milhões de dólares no software de inteligência artificial SAS. Contudo, grande parte deste investimento não se materializou no desenvolvimento de novos produtos ou tecnologias. Em vez disso, foi aplicado no backstage das soluções já existentes, em particular em dotar a SAS Platform de capacidades direcionadas para tornar a analítica mais acessível.

Isto, explica Saurabh Gupta, Director of Analytics Products, passou maioritariamente pela automação e simplificação da gestão do ciclo de vida analítico, o conjunto de processos – desde o estabelecimento de objetivos à implementação de modelos – nos quais assenta a inteligência artificial.

Todos estes processos, em particular o tratamento de dados, requerem uma grande quantidade de recursos financeiros, digitais e humanos – recursos estes aos quais a maioria das empresas não tem acesso.

Em entrevista com a IT Insight, Gupta explica que “para retirar valor [da IA] é preciso passar por todos estes passos, e é aqui que a SAS Platform traz valor”, ao permitir que este processo possa ser operacionalizado com um número muito menor de pessoas e uma menor necessidade – pelo menos inicial – de qualificações.

Este grau de automação pede, no entanto, uma questão: como é que é possível garantir que as escolhas tomadas pela IA obedecem a princípios básicos de ética, ou mesmo simples objetivos de negócio? O principal, explica Saurabh Gupta, é garantir a abundância e diversidade dos dados de treino da IA. Porque, afinal, a qualidade dos dados é a principal condicionante da inteligência artificial: a parte mais importante e, sem o auxílio da automação, mais trabalhosa do processo analítico.

Tanto que, segundo Gupta, o que veio a permitir o desenvolvimento da inteligência artificial como a conhecemos foi a simples quantidade de dados disponíveis – outra razão pela qual a IA e a IoT vêm muitas vezes de mãos dadas na narrativa do SAS. Com cada vez mais dados gerados e maior poder computacional com que os processar, a IA e a IoT acabam por estar intrinsecamente ligadas – conjunção que o SAS apelida de Artificial Intelligence of Things, ou AIoT.

IoT: todo o ecossistema numa plataforma

Como parte desta filosofia de agilidade e acessibilidade, o SAS apresentou a Analytics for IoT, uma plataforma que permite agregar, organizar e agir sobre grandes quantidades de dados numa única aplicação. O que a isto traz de novo é a capacidade de agregar várias fontes de dados numa única interface – ao invés de requerer diferentes aplicações – e permitir a utilizadores de diferentes áreas, níveis de habilitação e objetivos finais trabalharem sobre a mesma plataforma.

Assim, não só facilita a adoção e operacionalização da IoT por parte das empresas, como também permite agilizar os processos analíticos e de negócio e tomar vantagem do que é o verdadeiro coração da IoT: a capacidade de agir sobre os dados em tempo real.

Outro fator que veio potenciar a agilidade do ecossistema de IoT SAS foi o desenvolvimento do edge computing e a sua aplicação, em particular, em ecossistemas de grandes dimensões com enormes volumes de dados em circulação. Assim, apenas os dados relevantes para serem analisados são enviados para o data center, reduzindo em muito os dados em trânsito e a carga computacional.

Em casos que impliquem variação de condições ambientais – por exemplo, turbinas eólicas em localizações geográficas diferentes – a capacidade de gestão auxiliar de modelos no edge contribui também para a agilização do processo analítico, visto estes diferentes contextos requererem modelos diferentes que não poderiam de forma tão fácil ser determinados centralmente.

Para lá dos unicórnios

Uma noção frequente relativa a estas tecnologias é que estão apenas ao alcance de empresas que têm uma grande quantidade de recursos ou um alto grau de digitalização. O senso comum dita que uma empresa que ainda não tenha finalizado o seu processo de transformação digital não está preparada para adotar tecnologias desta magnitude. Nas palavras de Oliver Schabenberger, CTO do SAS, “como é que podemos mudar o pneu com o carro em andamento?”

Para lá da linha condutora deste fórum, esta foi também a força-motriz por detrás destes investimentos por parte do SAS: reduzir o nível de investimento e maturidade digital requeridos para potenciar a adoção. “Tem de ser um work in progress”, refere Jason Mann. Não é um cenário de “tear out and replace”: às vezes pode passar pela instalação ou retrofit dos sensores, outras – em particular na indústria – trata-se simplesmente de tomar partido dos dados de que a empresa já dispõe.

Os especialistas concordam que a chave é não cair na mentalidade do “science project” e garantir que os projetos estão alinhados com os objetivos de negócio. Qualquer projeto de IoT ou IA deve ser planeado de forma a que se possa fazer o scaling-up diretamente.

“Há muitos mais elementos para a operacionalização destes projetos; temos de garantir a manutenção dos modelos ao longo do tempo, os dados mudam, os objetivos mudam. (…) São muitas as coisas necessárias para garantir que se mantém o valor à escala do negócio, e estas têm de ser construídas diretamente no projeto”, acautela Jason Mann. “Façam os vossos testes, mas façam-nos com um path to outcome, com um resultado de negócio em mente. Isto não é diferente de qualquer outra iniciativa, ou pelo menos não devia ser”.

Quanto à muito falada – e, na analítica, particularmente sentida – questão da escassez de talentos, Saurabh Gupta garante que, para a implementação de um projeto de IA, não é necessário começar logo a contratar. O grau de automação possibilitado pela SAS Platform permite lidar com as fases iniciais dos projetos com um nível mínimo de habilitações internas até ficar provada a sua viabilidade e ser eventualmente dado início ao scaling-up. A partir daí, explica, tudo depende do grau de complexidade e especialização do projeto: a organização pode acabar por nunca precisar de contratar, ou vir a ter de o fazer muito cedo. É, assim, uma simples questão de planear com esse longo-prazo em mente.

 

A IT Insight em Dallas, Texas, a convite do SAS

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