No evento para clientes Innovate, o SAS apresentou extensas expansões e melhorias na plataforma Viya. Isto deverá permitir que a IA generativa seja transferida mais rapidamente de projetos-piloto para processos empresariais produtivos. Para fazer isso, a empresa combina três blocos de construção: assistentes de IA para fluxos de trabalho analíticos, infraestrutura de agentes baseada em interfaces abertas, como MCP, e gerenciamento de dados modernizado com governança, linhagem e aceleração de análise nativa da nuvem. No centro está o novo Viya Copilot, uma família de assistentes de IA incorporados diretamente na plataforma.
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Ao contrário dos chatbots comuns, estes assistentes não se destinam a ser executados juntamente com processos de trabalho, mas a apoiar cientistas de dados, programadores e utilizadores empresariais em fluxos de trabalho analíticos existentes – por exemplo, com código Python, pipelines de modelos, criação de dashboards, pesquisa e análise explicativa.
Segundo o SAS, o copilot integra o Microsoft Foundry e será gradualmente expandido para incluir gerenciamento de dados, gerenciamento de modelos e infraestrutura de IA. Estão disponíveis copilotos específicos do setor, inclusive para gestão de ativos e passivos, bem como análise de dados clínicos; Funções adicionais para prevenção de perdas financeiras, planejamento e otimização da cadeia de suprimentos estão sendo implementadas.
A nova infraestrutura suporta padrões abertos
Paralelamente, o SAS introduziu uma nova infraestrutura de agentes para Viya. O plano é que o Viya Model Context Protocol Server disponibilize muitas das funções de análise, modelagem e tomada de decisão para agentes externos de IA por meio do padrão MCP aberto. O AI Accelerator da Agentic fornece código, componentes, interfaces e melhores práticas para o desenvolvimento, governança e implantação de seus próprios agentes. Há também o Retrieval Agent Manager, uma solução sem código baseada em RAG que pode ser usada para transformar dados não estruturados em respostas relacionadas ao contexto.
Os agentes são tão bons quanto os dados que usam
Outros anúncios no banco de dados: Novas ou ampliadas são funções para gerenciamento de dados prontos para IA, agentes e copilotos de IA, bem como aceleração de análises nativas da nuvem. A razão é simples: os agentes são tão bons quanto os dados que utilizam. Para adicionar dados de forma mais rápida e fácil, o SAS depende de trazer análises aos dados, em vez de mover dados constantemente entre plataformas. O SpeedyStore serve como uma plataforma de dados analíticos nativa da nuvem que está intimamente integrada ao Viya, e o Data Accelerator se destina a executar análises ao vivo em grandes armazéns de dados em nuvem e arquiteturas lakehouse.
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Além disso, a Viya agora oferece suporte a mecanismos de análise integrados, como DuckDB, para análise local de formatos abertos, como Parquet, CSV e JSON. O SAS resolve assim um problema empresarial clássico: a cópia de dados aumenta a latência, o custo e o risco de governança – exatamente o que muitas vezes torna impossível o caminho para um ambiente de produção.
A SAS prova isso com números concretos. Na pesquisa conjunta da IDC/SAS, 49% citaram um ambiente de dados em nuvem não centralizado ou abaixo do ideal como a maior barreira ao progresso da IA. E o Gartner prevê que 60% dos projetos de IA serão abandonados porque os dados prontos para IA não estão disponíveis.
O mercado está descobrindo o lado chato da IA
Com este anúncio, o SAS está aderindo a uma tendência crescente: a IA generativa está mudando de uma função assistente para uma camada controlável de automação em processos de negócios e conjuntos de dados. Em março, por exemplo, a Oracle introduziu o que chama de aplicativo de agente para Cloud Fusion Applications, que utiliza uma equipe coordenada de agentes para ERP, HCM, cadeia de suprimentos e experiência do cliente.
A SAP oferece o Joule Agent para usar dados no contexto de processos de negócios e automatizar fluxos de trabalho complexos. Em parceria com o Google Cloud, o Joule Agent será utilizado nas soluções SAP CX, enquanto o Gemini Enterprise será o hub para ações através das plataformas SAP e Google Cloud. Os provedores de plataformas de dados também estão avançando nessa direção. Em Snowflake Intelligence e Cortex Code, Snowflake fala sobre um centro de controle para “empresas de agentes” que pode ser usado para fornecer funções de agente em uma plataforma de dados unificada.
Agentes precisam de menos magia e mais cirurgia
No futuro, a questão importante é: quem pode integrar com segurança os agentes nos dados, processos e cenários de governação existentes? Isso significa que MCP, A2A, camada semântica, catálogo de dados, linhagem, controle de acesso e observação formam o núcleo da arquitetura de IA.
O SAS também está posicionado aqui. A empresa é considerada especialista em IA e análise para ambientes de dados exigentes. Isto é benéfico à medida que as empresas passam da IA piloto para a automação produtiva. Contudo, o SAS deve demonstrar que os agentes e co-pilotos não são apenas devidamente controlados, mas também rapidamente implantáveis, abertamente integráveis e – o mais importante – economicamente atraentes.
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