Sas punta a far uscire l’intelligenza artificiale dalla fase sperimentale per portarla nell’operatività quotidiana delle organizzazioni, senza rinunciare a trasparenza, controllo e supervisione umana. È la direzione tracciata dall’azienda che proprio quest’anno taglia il traguardo dei cinquant’anni in occasione della tappa italiana di Sas Innovate on Tour, la conferenza globale dedicata a dati e AI, a Milano. Il filo conduttore è quello di un’AI affidabile: per l’azienda l’innovazione genera valore solo se produce fiducia, un principio rilanciato proprio mentre l’adozione dell’AI entra in una fase di scala e la governance diventa il vero collo di bottiglia per molte organizzazioni.
E le novità presentate vanno tutte in questa direzione: accompagnare le imprese nel passaggio dalla sperimentazione all’operatività, combinando prestazioni, tracciabilità e presidio umano. Tre i fronti principali su cui Sas articola gli annunci: il governo dei modelli e dei dati, l’AI agentica applicata ai processi, e le tecnologie emergenti. Con un messaggio di fondo che prova a smarcarsi dalla retorica del momento: non basta adottare l’AI, occorre poterla controllare.
Governance e dati pronti per l’AI
Per spostare l’AI dai Poc all’uso su larga scala, Sas interviene su due nodi: il governo dei modelli e la qualità dei dati. Sul primo fronte arriva Sas AI Navigator, soluzione in modalità SaaS pensata per censire e governare l’intero ecosistema di AI di un’organizzazione, con l’obiettivo di offrire una visione unificata di modelli, agenti e casi d’uso e di allinearli alle policy interne e alle normative. È una risposta diretta alla frammentazione che spesso accompagna l’adozione disordinata di strumenti diversi, difficile da governare e da rendere conforme.
Sul fronte dei dati, l’azienda ha aggiornato Sas Data Management su Sas Viya per rendere le basi informative “AI-ready”, integrando controlli e tracciabilità direttamente nei workflow e riducendo attività manuali e complessità. Si aggiungono nuove funzionalità di assistenza basate sull’AI, che facilitano l’esplorazione dei dati e lo sviluppo in ambienti governati, e strumenti per generare dati sintetici, utili ad accelerare test e collaborazione senza compromettere privacy e compliance. Nel complesso, gli interventi spostano i controlli a monte del processo, là dove la scarsa qualità o tracciabilità dei dati tende a tradursi in modelli poco affidabili a valle.
AI agentica nei processi
Il secondo asse riguarda l’AI agentica, presentata come leva per accelerare i processi mantenendo però trasparenza e supervisione: non semplici assistenti che rispondono, ma agenti capaci di tradurre obiettivi in azioni eseguibili. Nell’ambito dell’engagement, Sas ha introdotto agenti specializzati in Sas Customer Intelligence 360 a supporto dei team marketing: semplificano le attività operative, trasformano gli input in azioni concrete e accorciano i tempi di costruzione di campagne e customer journey.
Lo stesso approccio si estende ai contesti industriali e regolamentati attraverso un portafoglio crescente di acceleratori di settore — agenti, modelli e pipeline pronti all’uso. Tra le novità del 2026 spicca Sas Supply Chain Agent, concepito per rendere più continua e tempestiva la pianificazione integrata, con simulazioni di scenario e un supporto decisionale più vicino al ritmo reale delle operation. Il portfolio comprende inoltre sviluppi legati a digital twin, dati sintetici e applicazioni per aree ad alta criticità come le frodi e l’integrità dei pagamenti. La logica degli acceleratori — componenti preconfezionati e adattabili — punta a ridurre i tempi di messa a terra, un nodo che spesso frena l’adozione dell’AI nei settori più regolamentati.
A fare da infrastruttura a questa visione è Sas Viya, che l’azienda ha ampliato per rafforzarne le capacità agentiche. Tra le novità figurano Sas Viya Copilot, una famiglia di assistenti AI integrati nei processi di analisi dei dati; un’infrastruttura aperta basata su Mcp Server, che consente di collegare gli analytics Sas ad agenti AI esterni in un’ottica di interoperabilità; e un framework, l’Agentic AI Accelerator, per creare e gestire agenti in modo governato e scalabile. L’obiettivo dichiarato è aiutare le aziende a superare la fase di sperimentazione con la GenAI e arrivare a un impiego concreto e sicuro su larga scala, con un forte controllo umano e un’elevata affidabilità di dati e decisioni.
Primi passi verso l’AI quantistica
Sul versante delle tecnologie emergenti, Sas ha condiviso la propria visione di un continuum tra calcolo classico e quantistico: molti problemi di business, secondo l’azienda, potranno beneficiare di approcci ibridi, distribuendo i carichi di lavoro tra elaborazione tradizionale e quantistica in base a ciò che ciascuna sa fare meglio. In quest’ottica è stata annunciata l’anteprima di Sas Quantum Lab, in arrivo nel quarto trimestre dell’anno per i clienti Sas Viya, pensata per rendere più accessibile la sperimentazione dell’AI quantistica su casi d’uso reali. Il laboratorio permetterà di confrontare fianco a fianco risultati classici, quantistici e ibridi, così da valutare quale approccio risulti più efficace per ciascun obiettivo: un passo dichiaratamente esplorativo, ancora lontano dall’uso di produzione.
Letti insieme, gli annunci raccontano un riposizionamento in linea ma deciso: Sas non si limita a inseguire la corsa all’AI generativa, ma prova a presidiare il terreno meno appariscente – e più oneroso – della messa in produzione. Governance, qualità del dato e tracciabilità diventano i pilastri di un’offerta che fa della fiducia il proprio elemento distintivo, in un mercato spesso dominato dall’entusiasmo per le demo. È una scommessa sulla fase due dell’AI, quella in cui le imprese chiedono meno prototipi e più sistemi che funzionino in modo prevedibile e verificabile, dentro processi reali. Il filo che lega gli annunci è coerente con la strategia di lungo periodo dell’azienda: trasformare l’AI in risultati concreti tenendo al centro fiducia, trasparenza e controllo. Rafforzando governance, gestione dei dati e automazione dei processi, e aprendo al tempo stesso alla sperimentazione sulle tecnologie emergenti, Sas prova a posizionarsi non come fornitore di singoli strumenti, ma come piattaforma per un’AI che le imprese possano portare in produzione senza rinunciare al presidio umano.
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