Segundo o SAS, lançar todos os problemas em grande escala usando qubits não é necessariamente a melhor ou mais rápida resposta
Embora a computação quântica ainda esteja em desenvolvimento, ela já desponta como tecnologia crucial para a próxima revolução em inteligência artificial: a chamada IA quântica. A integração da IA e da computação quântica permitirá operar em escalas e velocidades que ultrapassam os limites da arquitetura clássica no desenvolvimento de novos algoritmos, modelos e sistemas capazes de processar dados complexos.
Segundo um estudo global realizado em abril pelo SAS com 500 líderes empresariais de diversos setores na China, França, México, Reino Unido e EUA, o interesse pelo tema é muito alto – mais de 60% dos entrevistados afirmam que estão ativamente investindo ou explorando oportunidades em IA quântica, enquanto 70% têm um nível alto ou moderado de conhecimento do conceito.
Para os respondentes, as áreas com maior potencial de aplicação da IA quântica nos negócios são relacionadas à análise de dados e machine learning (48%), pesquisa e desenvolvimento (41%), segurança cibernética (35%), cadeia de suprimentos e logística (31%), finanças e gestão de riscos (26%) e marketing (20%).
No entanto, embora haja um interesse crescente pela IA quântica, o SAS reforçou durante seu evento anual SAS Innovate 2025, em Orlando (EUA), que as organizações precisam de um plano de ação claro para conseguir aproveitar a tecnologia. Ao contrário do que muitos acreditam, tentar resolver todos os problemas usando qubits – unidade básica de informação na computação quântica – , não é necessariamente a melhor resposta, segundo Gavin Day, COO do SAS.
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“Quando as GPUs [unidades de processamento gráfico] foram lançadas, todo mundo colocava qualquer carga de trabalho nelas, mas elas não eram necessariamente as mais rápidas ou as melhores [para executar determinada função]”, afirmou o executivo em entrevista a Época NEGÓCIOS. “Acredito que veremos o mesmo com a IA quântica: o uso de uma combinação de técnicas tradicionais de aprendizado de máquina e IA para, em seguida, utilizarmos algumas partes da computação quântica para resolver problemas logísticos e otimização”, acrescentou.
Inovação responsável
O COO também ressaltou a importância da inovação responsável, independente da tecnologia usada, que começa antes que a primeira linha de código esteja pronta. “Queremos resolver a complexidade de nossos problemas com IA. Mas, se a base que usarmos para tomar essas decisões não for sólida, nunca obteremos o resultado certo”.
Durante painel nesta quinta-feira (08/05), o tema foi debatido também por Reggie Townsend, vice-presidente da Prática de Ética de Dados do SAS. Na sua visão, a inovação responsável começa com inovadores responsáveis que estão buscando um futuro justo e que aumente e o bem-estar de todos.
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“Precisamos de métodos para interagir, resolver discrepâncias e alinhar valores. Isso é especialmente verdadeiro quando começamos a transferir decisões e cada vez mais ações para a inteligência artificial. E é exatamente por isso que a governança de IA é tão importante”, disse.
Por Fabiana Rolfini
*A jornalista viajou a convite do SAS.