SAS compie 50 anni e rilancia: “L'AI senza governance è solo rumore”

DALLAS – SAS, l’azienda software che di fatto ha inventato l'analisi dei dati, oggi festeggia i 50 anni scommettendo sull’intelligenza artificiale agentica, la tecnologia quantistica e un approccio che ha nella relazione di fiducia con le aziende uno degli attributi cardine. Non a caso il fondatore, Jim Goodnight, a 82 anni, la guida ancora dal 1976, quando la sganciò dalla North Carolina State University come strumento di analisi statistica per la ricerca agricola.

Proprio in questi giorni a Dallas, Italian Tech sta seguendo “SAS Innovate 2026”, una kermesse di divulgazione, formazione e annunci relativi al futuro del settore della cosiddetta business intelligence. Ovvero quella serie di processi, tecnologie e strumenti che aiutano le aziende a raccogliere, analizzare e visualizzare i dati per prendere decisioni e migliorare risultati e prestazioni. In pratica la capacità di elaborare dati grezzi in una forma che agevoli comprensione, strategia e azione; per di più coadiuvata dall’IA per ottenere immediatezza operativa.

“Fin dall'inizio, il nostro obiettivo era semplice: aiutare le persone a prendere decisioni migliori di cui potersi fidare”, ha dichiarato Goodnight. “La tecnologia è cambiata radicalmente negli ultimi 50 anni, ma il nostro impegno nei confronti della fiducia, della responsabilità e del rispetto per le persone è rimasto immutato”. Qualcuno potrebbe sostenere che si tratti di retorica da anniversario, ma in un mercato dominato da colossi come Microsoft, Google e OpenIA, SAS ha scelto di giocare una partita diversa: non costruire i modelli linguistici, ma governarli. Non vendere l'IA come scorciatoia, ma come infrastruttura affidabile per le decisioni che contano davvero - nei sistemi bancari, nelle supply chain, negli ospedali, nella PA.

La piattaforma: quando l'IA smette di essere un esperimento

Il prodotto centrale di SAS si chiama Viya, ed è la piattaforma su cui poggia tutto il resto. I principali aggiornamenti si concentrano soprattutto per raggiungere un obiettivo: far superare agli agenti di intelligenza artificiale – i software capaci di agire in modo autonomo all'interno di processi aziendali - la fase sperimentale per procedere con la loro integrazione nei sistemi produttivi delle grandi organizzazioni.

Tra le novità principali c'è SAS Viya Copilot, un assistente integrato nella piattaforma che permette di fare analisi, costruire modelli e generare codice usando il linguaggio naturale. A differenza dei copiloti generici come quelli di Microsoft, questo è addestrato sulle specificità dei singoli settori: c'è 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 usa lo standard aperto Model Context Protocol per rendere le analisi SAS disponibili ad agenti esterni (incluso Claude di Anthropic), senza duplicare la logica aziendale o aggirare i controlli interni. In sostanza: le aziende possono continuare a usare 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 sminuito dall'automazione, ma valorizzato”, ha assicurato 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, in modo che l'AI 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 attirato molto la partnership che unisce calcio e tecnologia: il Liverpool FC ha scelto SAS Customer Intelligence 360 per trasformare il modo in cui interagisce con la propria base globale di tifosi. La piattaforma unifica 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 è 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

C'è un fenomeno che i responsabili IT di tutto il mondo conoscono bene e quasi nessuno discute pubblicamente: l'IA-ombra. Dipendenti e gruppi di lavoro spesso usano strumenti di intelligenza artificiale non approvati, modelli sviluppati senza che nessuno ne sappia niente, 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 fare 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 considerata 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 usa. 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 cancellato 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 pronunciata in questi giorni di SAS Innovate 2026 è "agente". SAS ha illustrato casi concreti relativi a processi industriali complessi. Ad esempio SAS Supply Chain Agent è già in 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 succede se la domanda cala del 15%?”) e fa raccomandazioni. “SAS sta comprimendo un processo molto complesso che potrebbe fornire un valore significativo”, ha detto Kathy Lange, Director of Research at IDC. “Questa offerta permette a SAS di portare la sua storica competenza della supply chain in una nuova generazione di soluzioni basate su agenti”.

Sul fronte delle frodi finanziarie, SAS ha svelato dati preoccupanti: secondo uno studio condotto con l'Association of Certified Fraud Professionals, il 75% dei professionisti antifrode sta registrando un'impennata delle frodi, mentre solo il 7% si ritiene adeguatamente preparato a fronteggiare 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 genere di violazione relativa a carte di credito, bancomat, portafogli digitali e riciclo.

C'è anche un caso che riguarda la sicurezza fisica: SAS Worker Safety usa 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, usando profili interamente sintetici senza esporre dati personali.

I dati: il problema è la frammentazione

La società statunitense che non si parli abbastanza di cosa è fondamentale affinché l'IA funzioni davvero: i dati. Secondo una ricerca globale condotta da IDC con SAS, quasi la metà delle organizzazioni cita 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, con un principio guida che si distingue dall'approccio standard: invece di spostare i dati verso gli strumenti di analisi, porta l'analisi direttamente dove i dati risiedono. Lo strumento chiave è SAS SpeedyStore, una piattaforma analitica cloud-native ad alte prestazioni che riduce lo spostamento 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 orientata al futuro di SAS Innovate 2026 riguarda l'intelligenza artificiale quantistica, ovvero la prospettiva di usare qubit e principi della meccanica quantistica per provare ad 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 incertezza sugli usi concreti, costi di implementazione elevati, carenza di competenze. Qualcosa potrebbe cambiare con SAS Quantum Lab: a partire dal quarto trimestre i clienti Viya disporranno di un ambiente protetto in cui sperimentare approcci quantistici, ibridi e classici a fianco di 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 classici 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 raccontando che in un mercato in cui tutti promettono velocità e automazione, il vantaggio competitivo è in una IA affidabile, ma non come concessione alla “regole”. Una filosofia dove 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, pubblica amministrazione. Come a dire che nell'era degli agenti autonomi, avere qualcuno che si preoccupa di cosa succede quando la macchina sbaglia rappresenta (ancora) la cosa più importante di tutte.