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Brasil é o país mais avançado da América Latina em IA

Pesquisa indica que o objetivo do uso de inteligência artificial é melhorar a habilidade de análise de dados históricos para insights preditivos

28/11/2022

Brasil é o país mais avançado da América Latina em IA
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Por redação AIoT Brasil 

A pesquias  Avanços na cultura organizacional baseada em dados, analytics e IA, feita pelo IDC a pedido do SAS, mapeia a adoção de soluções data-driven no mercado latino-americano. Entre as informações, destaque para o estágio avançado do Brasil na adoção de Inteligência Artificial (IA), onde 63% das companhias que utilizam dados e analytics também usam IA, ante uma média de 47% da região.

Segundo o country manager do SAS no Brasil, André Novo, os dados revelam uma maturidade das empresas brasileiras em relação à transformação digital como meio de se tornarem mais competitivas, prevendo os próximos cenários e gerando novas oportunidades de negócios.

Em termos técnicos, o principal driver apontado para a adoção de dados e analytics é a confiabilidade e segurança, apontada por 84% dos brasileiros, enquanto na América Latina como um todo, o percentual é menor (73%). E, na hora de escolher uma solução, o principal fator levado em conta é um forte sistema de suporte técnico, apontado por 56% dos entrevistados.

O IDC, empresa de pesquisa e consultoria global de TI, entrevistou 333 companhias de diversos segmentos e portes em oito países da América Latina, entre eles México, Chile, Argentina e Brasil, para a realização do relatório.

Platform as a Service (PaaS) é o modelo preferido para implantar soluções de dados e analytics: 46% das empresas da América Latina estão planejando usar uma nuvem pública nos próximos 12/24 meses. Conectado a esta tendência, o SAS anunciou, em setembro, que a plataforma analítica SAS Viya já está disponível no Azure Marketplace, da Microsoft, com o clique de um botão e pagando de acordo com o uso.

A plataforma completa SAS Viya no Microsoft Azure dá a clientes acesso à exploração de dados essenciais, machine learning e análise de implementação de modelos na nuvem. Esse movimento estratégico facilita o acesso aos recursos analíticos do SAS, dentro do modelo preferido pelo mercado.

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