Nonostante l’abbondanza di soluzioni AI, la maggior parte delle organizzazioni fatica a tradurre l’innovazione in valore, a causa delle complessità tecniche, della carenza di competenze specializzate e dei lunghi tempi di sviluppo, pur riconoscendo l’intelligenza artificiale come leva irrinunciabile per la competitività. Ad indirizzare l’utilizzo sostenibile dell’AI anche nelle nostre aziende, Sas propone un nuovo set di modelli preconfigurati, pensati per superare i principali ostacoli all’adozione diffusa dell’AI.
L’iniziativa si inserisce nell’ambito del piano di investimenti da 1 miliardo di dollari, destinato a rafforzare l’offerta verticale di Sas per i diversi settori industriali, con l’obiettivo dichiarato di democratizzare l’utilizzo dell’intelligenza artificiale anche in contesti organizzativi privi di skill interni.
Dati pronti per le decisioni
Il paradigma proposto da Sas si basa sulla disponibilità di modelli AI verticali, di settore, leggeri e immediatamente operativi. Ciascun modello è progettato per automatizzare processi critici e time-consuming, che oggi richiedono significative risorse manuali e rischiano di rallentare il ciclo decisionale aziendale. Dall’antifrode nei pagamenti alla compliance fiscale, al monitoraggio della sicurezza industriale, all’ottimizzazione della supply chain, l’offering consente di intervenire sui veri colli di bottiglia della gestione operativa. In questa logica, l’AI diventa uno strumento di execution e non solo di analisi predittiva. Per i C-level, significa trasformare i dati aziendali in leve concrete di efficienza, competitività e differenziazione strategica.
Personalizzazione, elemento distintivo
Un elemento centrale del portafoglio Sas è la flessibilità d’impiego. I modelli possono essere adottati in forma nativa, ma sono stati progettati per essere facilmente personalizzati in funzione dei dataset, dei processi e delle esigenze specifiche di ciascuna organizzazione. Questa caratteristica li rende particolarmente adatti anche a imprese mid-market che vogliono sfruttare il potenziale dell’AI senza doversi dotare di grandi team di data science.
“I modelli si basano sugli asset fondamentali, sulle competenze e sulla proprietà intellettuale di Sas, frutto di decenni di esperienza verticale – spiega Kathy Lange, research director di Idc-.
La scalabilità e l’integrazione fluida con gli ambienti esistenti li rendono un’opzione per chi vuole accelerare il time-to-production anche senza risorse interne dedicate”. In un contesto di forte competizione sul fattore tempo, questa riduzione dei tempi di messa in produzione rappresenta un vantaggio competitivo presto monetizzabile.
Oltre all’efficienza tecnica, Sas integra nei modelli preconfigurati il proprio approccio Responsible Innovation, fondato sul framework metodologico del Data Ethics Practice. Ogni modello è quindi costruito per garantire trasparenza e spiegabilità algoritmica (explainability), prerequisiti nel dialogo tra AI e business, anche alla luce delle più recenti normative. Per Cio e chief risk officer, la disponibilità di modelli già allineati ai criteri emergenti di AI governance rappresenta un fattore mitigante nei confronti dei rischi normativi, in particolare in relazione alla piena applicazione dell’AI Act europeo.
Sas, la proposta
L’attuale portafoglio di soluzioni proposte da Sas si articola su specifiche linee applicative verticali, calibrate per rispondere alle esigenze dei vari settori industriali. Per quanto riguarda il consolidamento delle informazioni aziendali, Sas mette a disposizione i modelli AI-Driven Entity Resolution e Document Analysis, capaci di disambiguare entità, normalizzare i dati e automatizzare l’estrazione di informazioni dai documenti non strutturati, migliorando la qualità e l’affidabilità complessiva dei dati. In ambito bancario, il portafoglio comprende i modelli Fraud Decisioning for Payments and Card Models, progettati per rilevare tempestivamente le frodi nei pagamenti e nelle transazioni effettuate con carte, riducendo il rischio e i costi associati agli illeciti finanziari.
Nel settore healthcare, Sas offre il modello Payment Integrity for Healthcare, finalizzato a garantire la correttezza e l’integrità nei processi di rimborso e pagamento in ambito medicale, insieme al modello Medication Adherence Risk, che consente di valutare e prevedere il rischio di non aderenza terapeutica da parte dei pazienti, con l’obiettivo di migliorare i risultati clinici e ottimizzare l’utilizzo delle risorse sanitarie.
Per il comparto manifatturiero, l’offerta si arricchisce con il modello Strategic Supply Chain Optimization, pensato per ottimizzare la pianificazione e la gestione della supply chain in scenari complessi e dinamici, e con il modello Worker Safety Monitoring, dedicato al monitoraggio costante della sicurezza dei lavoratori in contesti produttivi ad alto rischio. Infine, per il settore pubblico, Sas propone modelli specifici per garantire la compliance fiscale sia sulle imposte sulle vendite (Sales Tax) sia sul reddito delle persone fisiche (Individual Income Tax), oltre a soluzioni mirate all’integrità dei pagamenti nei programmi di assistenza alimentare (Payment Integrity for Food Assistance), contribuendo a migliorare l’efficienza e la trasparenza nell’erogazione dei fondi pubblici.
L’AI agentica per la gestione dei data lake
Guardando oltre i modelli pronti all’uso, Sas anticipa la prossima fase evolutiva: l’AI agentica. Con agenti intelligenti autonomi, capaci non solo di analizzare dati, ma di agire in modo proattivo sui flussi decisionali aziendali, ottimizzando l’operatività in tempo reale.
Uno dei primi casi d’uso riguarda la gestione automatizzata dei data lake, attività che oggi può richiedere settimane di lavoro ai team di data management e data engineering.
I nuovi agenti AI sviluppati da Sas sono in grado di automatizzare la preparazione, il filtraggio e la trasformazione dei dati in tempo reale, alimentando i modelli senza richiedere complessi interventi di ristrutturazione manuale dei dataset. “Crediamo che il futuro dell’AI sia in agenti che siano non solo intelligenti, ma anche responsabili, pronti all’uso e pertinenti – spiega Udo Sglavo, Vicepresident Applied AI and Modeling di Sas-. Il nostro percorso ci sta portando verso un’IA agentica capace di generare impatti immediati e verificabili sul business”.
L’approccio di Sas non si esaurisce nell’offerta tecnologica, l’azienda mira a proporsi come partner strategico nell’intero ciclo di adozione dell’intelligenza artificiale: dall’identificazione degli use case prioritari fino all’implementazione in produzione, integrando anche i processi di controllo etico, normativo e di risk management. Per i board aziendali, questo modello end-to-end rappresenta una leva per abbattere drasticamente la complessità tipica dei progetti AI, garantendo tempi di deployment rapidi e Kpi misurabili.
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