C’è un modo maturo di parlare di intelligenza artificiale, che non è quello che sfrutta il fascino di una buzzword molto in voga e che come tale rischia poi di tradire le aspettative, ma è quello che spinge le aziende ad affrontare un cambiamentoc, ma necessario, per affrontare un futuro in veloce e continuo cambiamento. Ormai l’ambito teorico è stato sorpassato e le concretezze dell’AI iniziano a mostrarsi sui vari settori di mercato. È un discorso che parte dall’analisi dei dati, passa per la conoscenza del contesto e si traduce, con o senza consapevolezza piena da parte delle organizzazioni, nella costruzione di percorsi decisionali coerenti, affidabili e controllabili.
È questo il terreno su cui si muove oggi SAS, e su cui si è sviluppata l’intera giornata del SAS Innovate Tour 2025, partito da Orlando in Florida e giunta recentemente alla sua tappa italiana, all’autodromo di Monza. Un appuntamento che ha coinvolto clienti e partner del vendor che non ha semplicemente mostrato “cosa” l’AI possa fare, ma ha voluto spiegare come la si può realmente impiegare per guidare la trasformazione delle imprese e delle istituzioni.
SAS preme sui bisogni di dare concretezza all’AI
Senza retorica, e con un approccio metodico che richiama più l’allenamento di una squadra che l’estro di un colpo individuale. Qualcosa che richiama, nel suo metodo, quanto c’è dietro le performance e le vittorie di chi corre ad alta velocità nei circuiti di Formula 1, dove il coordinamento di tutte le figure che partecipano al raggiungimento dell’obiettivo evita che, a quelle velocità, ci si possa far male. Come ha potuto ricordare anche Giancarlo Fisichella, tra i piloti più amati e talentuosi del mondo della Formula 1 che SAS ha voluto avere sul palco per ribadire come i successi migliori si ottengono con un mix di rigore, visione e spirito di squadra.
SAS al volante dell’AI per governare la corsa alla trasformazione digitale
E il motore che l’AI fornisce è, appunto, potente, potentissimo, e va messo nelle mani di chi sa tenere il volante e intorno al quale tutta l’azienda si deve ripensare se vuole ottenere rapidamente i risultati attesi. SAS nel suo evento si è fatta promotrice di questo messaggio, insistendo nel dire che l’intelligenza artificiale non è una tecnologia da adottare, ma un modello da costruire, condividere, governare.
Un modello che cambia la cultura delle decisioni e ridefinisce il modo stesso di affrontare la complessità: non più solo reagendo a quello che accade, ma anticipandolo.
“Per SAS l’intelligenza artificiale non è un’hype da cavalcare, ma qualcosa che genera, e al tempo stesso richiede, trasformazione e cambiamento – ha così riassunto il SAS pensiero la regional vice president per l’area South EMEA Mirella Cerutti –. Non si tratta di una moda passeggera, ma l’estensione naturale di un percorso iniziato cinquant’anni fa nella data science. Oggi ci consente di aiutare i clienti a concretizzare l’innovazione, non solo a parlarne. L’AI, per avere un impatto vero, dev’essere integrata nei processi in modo scalabile, responsabile e trasparente: solo così può produrre valore reale per imprese e istituzioni”.
Tra decision advantage e co-piloting, SAS fa decidere sempre all’uomo
Un’evoluzione, quella proposta da SAS, che si concentra sulla nozione di decision advantage, un paradigma in cui l’AI non si limita a supportare l’analisi, ma diventa un fattore abilitante per scelte rapide, informate e contestualizzate, dentro ambienti cloud scalabili e trasparenti. Non si tratta più di “fare AI” come attività separata, ma di integrarla nei processi, fino a farla diventare parte della logica operativa di business.
Ma un approccio di questo tipo implica un ripensamento quasi radicale dell’architettura applicativa, cui le soluzioni SAS vengono in aiuto per rispondere a esigenze diverse, dove la parola d’ordine è co–pilotaggio, non sostituzione. L’AI accelera, ma lascia la decisione finale all’essere umano.
La piattaforma SAS si rinnova e arrcchisce di funzionalità AI
In questa prospettiva si inserisce l’evoluzione della piattaforma SAS, che oggi si distingue per un approccio sempre più autonomo e aperto, pensato per accompagnare le imprese verso un utilizzo pratico e quotidiano dell’intelligenza artificiale. Innovazioni che partono da Model Studio, una soluzione pensata per costruire pipeline di machine learning in modo organico, facilitando la gestione dell’intero ciclo di vita del modello, dalla preparazione dei dati fino alla messa in produzione. Un ambiente che si adatta alle esigenze di profili con competenze diverse, semplificando la complessità tecnologica senza sacrificarne la potenza.
Il nuovo Workbench si caratterizza invece per essere un ambiente di sviluppo ibrido, che estende i rapporti con ecosistemi open source come Python e R, a riprova dell’apertura della piattaforma SAS verso strumenti che ormai sono diventati standard nel lavoro dei data scientist, e che consente di operare con un’unica interfaccia mantenendo coerenza, controllo e tracciabilità.
Data Maker è quanto SAS propone per quei contesti dove la protezione dei dati è priorità assoluta, come l’Heathcare o il Finance, introducendo un generatore di dati sintetici pensato per superare i limiti imposti dalla normativa, strumenti utili per sviluppare e testare modelli anche in assenza della necessaria quota di dati reali, ma mantenendo fedeltà e affidabilità nei risultati.
Infine, un aiuto importante all’accessibilità e all’efficienza arriva dalla suite di copilot AI, una vera e propria di agenti intelligenti che intervengono nella generazione di codici, commenti, documentazione e dashboard. Alleati operativi che aiutano a ridurre i tempi, migliorare la qualità e rendere più intuitivo l’uso dell’intelligenza artificiale sul campo.
Potenza verificabile e giustificabile. Per evitare all’AI un passo nel vuoto
Strumenti che esprimono l’impiego flessibile della estrema potenza dell’intelligenza artificiale per diversi ambiti, impieghi, processi, ma che poggiano anche su una considerazione di base che è emersa dalla giornata di confronti organizzata da SAS, vale a dire che per “fare AI” in modo concreto non basta avere di modelli potenti, serve piuttosto un’intelligenza artificiale che sia anche comprensibile, verificabile, giustificabile. Solo in questo modo può generare valore reale e duraturo.
Un’adozione che, per essere sostenibile, deve coinvolgere l’intera organizzazione, promuovere la trasparenza nei processi decisionali e rafforzare la fiducia tra le persone, superando l’idea che l’efficienza sia l’unico parametro di riferimento. È un cambio di paradigma che richiede investimenti in cultura, governance e responsabilità condivisa.
SAS approccia l’AI di oggi pensando all’AI di domani
Anche perché bisogna tenersi pronti a quello che arriverà. All’orizzonte, infatti, già si intravvede il quantum computing, indicato come tecnologia emergente per affrontare problemi di ottimizzazione ad alta complessità, e l’ffermarsi di quella intelligenza artificiale generativa, già all’opera nello sviluppo di codice, documentazione e modelli predittivi.
Strumenti che non promettono solo accelerazione, ma una maggiore capacità di risposta delle imprese in contesti sempre più incerti. Un’AI che non si limita a replicare processi, ma contribuisce a ripensarli in modo più efficace, resiliente e umano.
