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DALLAS – SAS, l’azienda software che ha fondamentalmente creato l’analisi dei dati, celebra oggi il suo cinquantesimo anniversario scommettendo sull’intelligenza artificiale agentica, sulla tecnologia quantistica e su un approccio che pone al centro la relazione di fiducia con le aziende. Non sorprende che il fondatore, Jim Goodnight, a 82 anni, continui a guidarla dal 1976, anno in cui la separò dalla North Carolina State University per utilizzarla come strumento di analisi statistica per la ricerca agricola.
In questi giorni a Dallas, Italian Tech sta seguendo “SAS Innovate 2026”, un evento dedicato alla divulgazione, formazione e annunci riguardanti il futuro del settore della business intelligence. Si tratta di un insieme di processi, tecnologie e strumenti che supportano le aziende nella raccolta, analisi e visualizzazione dei dati per prendere decisioni e migliorare risultati e performance. In sostanza, la capacità di trasformare dati grezzi in una forma che faciliti comprensione, strategia e azione; il tutto supportato dall’IA per garantire operatività immediata.
“Fin dall’inizio, il nostro scopo è stato chiaro: assistere le persone nel prendere decisioni migliori di cui possano fidarsi”, ha affermato Goodnight. “La tecnologia ha subito cambiamenti radicali negli ultimi 50 anni, ma il nostro impegno verso la fiducia, la responsabilità e il rispetto per le persone è rimasto costante”. Alcuni potrebbero considerare queste parole come retorica da anniversario, ma in un mercato dominato da giganti come Microsoft, Google e OpenAI, SAS ha scelto di adottare un approccio differente: non sviluppare modelli linguistici, ma gestirli. Non vendere l’IA come una scorciatoia, ma come un’infrastruttura affidabile per decisioni realmente significative – nei sistemi bancari, nelle catene di approvvigionamento, negli ospedali e nella pubblica amministrazione.
La piattaforma: quando l’IA smette di essere un esperimento
Il prodotto principale di SAS è denominato Viya, ed è la base su cui si fonda tutto il resto. Gli aggiornamenti principali si concentrano su un obiettivo specifico: permettere agli agenti di intelligenza artificiale – software capaci di operare autonomamente all’interno dei processi aziendali – di superare la fase sperimentale per procedere con la loro integrazione nei sistemi produttivi delle grandi aziende.
Tra le novità più significative c’è SAS Viya Copilot, un assistente integrato nella piattaforma che consente di effettuare analisi, costruire modelli e generare codice utilizzando il linguaggio naturale. A differenza dei copiloti generici come quelli di Microsoft, questo è formato sulle specificità dei vari settori: esiste una versione per il rischio finanziario, una per la ricerca clinica in ambito sanitario, e altre in arrivo per la prevenzione delle frodi bancarie e la pianificazione manifatturiera.
SAS Viya MCP Server, invece, utilizza lo standard aperto Model Context Protocol per rendere le analisi SAS accessibili a agenti esterni (incluso Claude di Anthropic), senza duplicare la logica aziendale o eludere i controlli interni. In sostanza: le aziende possono continuare a utilizzare gli strumenti IA che preferiscono, collegandoli all’analisi di SAS come se fosse un servizio. “Il ruolo della competenza umana nell’operatività dell’AI agentica non viene ridotto dall’automazione, ma valorizzato”, ha garantito Jared Peterson, Senior Vice President of Global Engineering di SAS. “Con SAS Viya, le organizzazioni possono affiancare copiloti e agenti al giudizio umano, a dati affidabili e alla governance aziendale, affinché l’IA non si limiti a generare output, ma guidi decisioni responsabili e concrete”.
Il Liverpool FC e l’AI che conosce i tifosi
Tra gli annunci di Dallas ha suscitato notevole interesse la partnership che unisce calcio e tecnologia: il Liverpool FC ha scelto SAS Customer Intelligence 360 per cambiare il modo in cui interagisce con la propria base globale di tifosi. La piattaforma integra i dati provenienti da web, mobile e social per personalizzare le comunicazioni, ottimizzare le campagne di merchandising e prevedere i comportamenti dei fan in base ai modelli di coinvolgimento digitale della società inglese.
“Con SAS Customer Intelligence 360 possiamo offrire ai tifosi esperienze digitali personalizzate in tempo reale basate sull’intelligenza artificiale, servendo i nostri tifosi meglio che mai”, ha dichiarato Chris Jennions, Vice President Marketing del Liverpool FC. “Altrettanto importante è il fatto che ci fornisce un modo chiaro per misurare il successo attraverso il coinvolgimento, la conversione e il sentiment dei tifosi, a favore della sostenibilità a lungo termine”.
Il caso Liverpool rappresenta anche un banco di prova per il sistema multi-agente che SAS sta sviluppando per il marketing: invece di un’unica IA monolitica, più agenti specializzati – uno per i segmenti di pubblico, uno per i percorsi di comunicazione, uno per la ricerca – collaborano tra loro coordinati da un supervisore centrale, mantenendo sempre il controllo umano sulle decisioni strategiche.
Il problema che nessuno vuole ammettere: l’IA-ombra dilaga
Esiste un fenomeno che i responsabili IT di tutto il mondo conoscono bene e di cui quasi nessuno discute pubblicamente: l’IA-ombra. Dipendenti e gruppi di lavoro spesso utilizzano strumenti di intelligenza artificiale non autorizzati, modelli sviluppati senza che nessuno ne sia a conoscenza, chatbot aziendali alimentati con dati sensibili caricati su server di terzi. Secondo Gartner, entro il 2030 oltre il 40% delle aziende subirà incidenti di sicurezza o di conformità legati proprio a questo fenomeno.
SAS risponde con AI Navigator, una nuova piattaforma di software-as-service (disponibile dal terzo trimestre del 2026 su Microsoft Azure Marketplace), che permetterà alle aziende di effettuare un inventario completo di tutti gli strumenti IA in uso, applicare politiche di governance e allineare ogni caso d’uso alle normative vigenti, dall’AI Act europeo alle regolamentazioni settoriali. Il sistema è agnostico: gestisce qualsiasi modello, da Claude a Microsoft Copilot, dagli LLM open source ai modelli SAS interni.
“La governance dell’AI è troppo spesso vista come una misura di conformità”, ha sottolineato Reggie Townsend, Vice President di SAS AI Ethics, Governance and Social Impact. “È un motore di crescita. Invece di temere che l’IA-ombra metta a rischio l’organizzazione, la governance dell’AI consente alle persone di spingere i limiti dell’IA all’interno di un ambiente strutturato, trasparente e sicuro”. E con una frecciata al settore: “Il rischio maggiore per qualsiasi programma di governance dell’IA non è la regolamentazione; è uno strumento così complesso che nessuno lo utilizza. SAS AI Navigator è stato progettato per rendere irresistibile il percorso verso un’IA responsabile”.
Gartner prevede che oltre il 40% dei progetti di IA agentica verrà annullato entro il 2027, proprio a causa di costi crescenti, valore di business poco chiaro o controlli sul rischio inadeguati. Un approccio “responsabile”, secondo SAS, dovrebbe contrastare proprio questo aspetto.
Gli agenti al lavoro: dalla supply chain alle frodi bancarie
La parola più ricorrente in questi giorni di SAS Innovate 2026 è “agente”. SAS ha presentato casi concreti relativi a processi industriali complessi. Ad esempio, SAS Supply Chain Agent è già in fase di anteprima presso alcuni clienti. La pianificazione della supply chain richiede oggi giorni di lavoro, decine di professionisti e montagne di fogli di calcolo, e nella maggior parte delle aziende si ripete al massimo una volta al mese. L’agente SAS opera in modo continuo, consente di simulare scenari in linguaggio naturale (“cosa accade se la domanda diminuisce del 15%?”) e fornisce raccomandazioni. “SAS sta semplificando un processo molto complesso che potrebbe generare un valore significativo”, ha dichiarato Kathy Lange, Director of Research at IDC. “Questa offerta consente a SAS di portare la sua storica competenza nella supply chain in una nuova generazione di soluzioni basate su agenti”.
Per quanto riguarda le frodi finanziarie, SAS ha rivelato dati allarmanti: secondo uno studio condotto con l’Association of Certified Fraud Professionals, il 75% dei professionisti antifrode sta registrando un aumento delle frodi, mentre solo il 7% si sente adeguatamente preparato ad affrontare quelle alimentate dall’IA. I modelli SAS per il rilevamento delle frodi sono stati addestrati sulla base dei dati forniti dalle principali istituzioni finanziarie globali, coprendo ogni tipo di violazione relativa a carte di credito, bancomat, portafogli digitali e riciclaggio.
Esiste anche un caso riguardante la sicurezza fisica: SAS Worker Safety utilizza gemelli digitali e dati sintetici per addestrare modelli di visione artificiale capaci di rilevare in tempo reale se un lavoratore indossa correttamente i dispositivi di protezione. Il sistema può simulare anche eventi rari e pericolosi, come collisioni tra carrelli elevatori, per i quali non esistono riprese reali, utilizzando profili interamente sintetici senza esporre dati personali.
I dati: il problema è la frammentazione
La società statunitense sottolinea quanto sia cruciale affinché l’IA funzioni realmente: i dati. Secondo una ricerca globale condotta da IDC in collaborazione con SAS, quasi la metà delle organizzazioni indica ambienti di dati frammentati come il principale ostacolo ai propri progetti di intelligenza artificiale, e Gartner stima che il 60% delle iniziative IA fallirà proprio per mancanza di dati pronti all’uso.
SAS aggiorna in questa direzione il proprio portafoglio di Data Management, seguendo un principio guida che si distingue dall’approccio tradizionale: invece di spostare i dati verso gli strumenti di analisi, porta l’analisi direttamente dove i dati si trovano. Lo strumento chiave è SAS SpeedyStore, una piattaforma analitica cloud-native ad alte prestazioni che riduce il trasferimento di dati tra sistemi diversi, abbassando latenza, costi e rischi di governance. «SAS sta ridefinendo la gestione dei dati per l’era dell’IA, aiutando le organizzazioni a ottimizzare i moderni patrimoni di dati, ridurre la complessità e sbloccare il valore dell’IA, con governance e affidabilità integrate direttamente nelle fondamenta del sistema”, ha spiegato Alyssa Farrell, Senior Director of Data and AI Strategy di SAS.
Tecnologia quantistica: l’orizzonte che si avvicina
La notizia forse più futuristica di SAS Innovate 2026 riguarda l’intelligenza artificiale quantistica, ovvero la possibilità di utilizzare qubit e principi della meccanica quantistica per tentare di accelerare o migliorare alcuni compiti dell’IA, come ottimizzazione, classificazione e simulazioni complesse. SAS ha intervistato oltre 500 leader aziendali globali sul tema, scoprendo che c’è grande entusiasmo al riguardo ma anche incertezze sugli usi concreti, costi di implementazione elevati e carenza di competenze. Qualcosa potrebbe cambiare con SAS Quantum Lab: a partire dal quarto trimestre, i clienti Viya avranno accesso a un ambiente protetto in cui sperimentare approcci quantistici, ibridi e classici affiancati da un tutor virtuale IA per guidare l’esplorazione.
SAS sostiene che i primi test mostrano risultati sorprendenti: velocità oltre 100 volte superiore e risparmio sui costi del 99% rispetto agli approcci tradizionali su certi tipi di problemi. “Le organizzazioni sono ansiose di sviluppare la propria proprietà intellettuale nell’IA quantistica, in modo da essere pronte quando la tecnologia raggiungerà la maturità”, ha spiegato Bill Wisotsky, Principal Quantum Architect di SAS. “SAS sta lavorando per livellare il campo di gioco, creando casi d’uso concreti per il presente e garantendo che i clienti possano ottenere una fetta della torta quantistica in futuro”.
Il filo rosso: l’IA ha bisogno di fiducia per funzionare
Al di là dei singoli annunci, SAS Innovate 2026 sta evidenziando che in un mercato in cui tutti promettono velocità e automazione, il vantaggio competitivo risiede in una IA affidabile, ma non come semplice concessione alle “regole”. Una filosofia in cui la governance non è un costo, ma un argomento di vendita. La trasparenza non è una limitazione, ma una promessa ai clienti dei settori più regolamentati, come banche, assicurazioni, sanità e pubblica amministrazione. Come a dire che nell’era degli agenti autonomi, avere qualcuno che si preoccupa di cosa accade quando la macchina commette errori rappresenta (ancora) la cosa più importante di tutte.
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