Entrevista: SAP aposta em Business AI para acelerar IA no ambiente corporativo

Em meio à corrida pela adoção de inteligência artificial nas empresas, a SAP vem defendendo uma abordagem própria, chamada de “Business AI”, focada na integração da IA diretamente nos processos de negócio. Em entrevista à coluna, Rui Botelho, presidente da SAP Brasil, afirma que o verdadeiro gargalo para escalar o uso da tecnologia não está nos modelos ou na infraestrutura, mas na qualidade dos dados e na necessidade de repensar como o trabalho é feito. “Aplicar IA em processos existentes traz ganhos, mas a transformação real vem quando a empresa redesenha esses processos”, diz. Confira a seguir a entrevista.

O que diferencia a chamada “Business AI” da SAP de outras abordagens de IA no mercado?

A principal diferença está no contexto. As IAs tradicionais, especialmente as baseadas em grandes modelos de linguagem, trabalham muito bem com dados não estruturados. Já no mundo corporativo, lidamos com dados estruturados, críticos e altamente sensíveis, que estão dentro dos sistemas de negócio.

A proposta da SAP é embutir a IA diretamente nesses processos, permitindo que ela use esses dados com todo o contexto, governança e segurança já existentes. Isso evita, por exemplo, que informações sensíveis sejam expostas fora do ambiente controlado da empresa.

Rui Botelho – Country Manager da SAP Brasil

Nesse contexto, o Joule é a interface entre o usuário e todo esse ecossistema de IA. Ele permite que o usuário interaja com os sistemas usando linguagem natural, seja para consultar dados ou executar processos. Além disso, ele pode acionar agentes de IA que automatizam tarefas, inclusive envolvendo múltiplos sistemas. A tendência é que essa interface conversacional se torne o principal ponto de interação com o software corporativo.

O uso do Joule é bastante intuitivo, semelhante ao de outras ferramentas de IA. Os próprios usuários vão descobrindo possibilidades no dia a dia. Um ponto importante é que o sistema respeita as permissões. Por exemplo, um gestor pode consultar dados de sua equipe, mas não de níveis abaixo, se não tiver autorização. Isso garante segurança mesmo com a interface mais aberta.

Aqui no Brasil, já temos clientes usando essa solução. Um exemplo é o iFood, que utilizou a tecnologia da SAP para criar seu próprio assistente de IA integrado ao ambiente corporativo. A empresa usa a plataforma para aumentar a produtividade dos desenvolvedores, reduzindo tarefas operacionais e permitindo foco em atividades mais estratégicas.

Como a SAP desenvolve essas soluções? Há uso de modelos de terceiros?

A SAP desenvolve suas aplicações de IA, mas utiliza modelos de mercado como os da OpenAI, Anthropic e outros. Esses modelos são integrados dentro de um ambiente seguro, sem que os dados dos clientes saiam da plataforma. Ou seja, aproveitamos o poder dos LLMs, mas mantendo os dados protegidos e respeitando todas as regras de acesso e autorização já definidas nos sistemas corporativos.

Quais são os principais obstáculos para escalar o uso de IA nas empresas?

A questão dos obstáculos não está na tecnologia de IA em si. Os dois principais desafios para aumentar a adoção de IA nas empresas são questões ligadas a dados e processos. Primeiro, muitas empresas não têm seus dados organizados ou prontos para uso. Segundo, é preciso repensar os processos. Aplicar IA em um modelo antigo traz ganhos limitados. O verdadeiro impacto vem quando se redesenha o processo com base nas novas capacidades.

E neste ponto também há a questão da nuvem. Não é viável entregar esse nível de inovação em ambientes on-premises. A IA precisa estar próxima dos dados e da capacidade computacional, o que só a nuvem oferece de forma eficiente e escalável.

Nos últimos meses tem havido um debate sobre o uso de soluções de empresas de IA, como OpenAI e Anthropic, para substituir soluções mais tradicionais de software corporativo. Como a SAP vê esse movimento?

Acreditamos que haverá complementaridade. O software continua essencial, porque é onde os processos e dados residem. O que muda é a forma de interação: teremos uma camada de agentes de IA sobre esses sistemas. Mas esses agentes dependem de aplicações robustas e bem estruturadas por trás.