SAS porta l’IA quantistica più vicino alle aziende con SAS Quantum Lab, un ambiente pensato per sperimentare applicazioni concrete, confrontare approcci tradizionali, quantistici e ibridi e valutare il ritorno sugli investimenti prima che il quantum computing raggiunga una piena maturità commerciale.
Il punto non è più soltanto chiedersi quando il calcolo quantistico sarà pronto per un utilizzo diffuso. La questione, per molte organizzazioni, diventa piuttosto come prepararsi adesso, evitando investimenti prematuri ma senza restare ferme mentre concorrenti e settori regolati iniziano a costruire competenze, proprietà intellettuale e casi d’uso.
Secondo SAS, l’intelligenza artificiale quantistica va letta come un approccio in cui algoritmi di machine learning vengono eseguiti anche su hardware quantistico già disponibile. In termini pratici, questo può significare completare in pochi minuti attività che oggi richiedono ore, affrontare problemi difficili o non gestibili con infrastrutture tradizionali, oppure calibrare modelli capaci di apprendere in modo più efficiente anche con meno dati.
SAS Quantum Lab porta l’IA quantistica verso il ROI misurabile
SAS Quantum Lab arriverà nel quarto trimestre per i clienti SAS Viya e nasce come punto di partenza per il percorso aziendale nell’IA quantistica. L’obiettivo è offrire un ambiente operativo in cui sperimentare, apprendere, confrontare risultati e validare idee senza dover sostenere subito i costi e la complessità tipici dei progetti quantistici più avanzati.
La piattaforma è pensata per due pubblici diversi. Da un lato può diventare uno strumento di lavoro per esperti di quantistica, dall’altro vuole rendere più accessibile la sperimentazione anche a utenti che non sono fisici quantistici ma hanno competenze di business, dati, analytics o machine learning e vogliono capire se un determinato problema possa beneficiare di un approccio ibrido.
Il tema del ritorno sull’investimento è centrale. SAS presenta Quantum Lab come un modo per ridurre i costi dell’esplorazione, evitare falsi segnali e distinguere meglio tra casi d’uso promettenti e applicazioni ancora troppo immature. È un passaggio rilevante perché l’IA quantistica, oggi, rischia di restare sospesa tra aspettative molto alte e difficoltà concrete di adozione.
“Organizzazioni di ogni dimensione sono impazienti di sviluppare una proprietà intellettuale, un approccio originale e brevettabile, per farsi trovare pronte quando l’IA quantistica raggiungerà la maturità”, ha dichiarato Bill Wisotsky, Principal Quantum Architect di SAS. “Nonostante il forte interesse, i leader delle aziende stanno comprensibilmente procedendo con cautela e non vogliono puntare tutto su costosi investimenti nel settore quantistico, temendo che questi possano non tradursi in casi d’uso significativi e nella risoluzione di problemi concreti. SAS sta lavorando per ridurre queste barriere, definendo casi d’uso reali già oggi e facendo in modo che in futuro i clienti possano assicurarsi una parte della ‘torta quantistica’”.
IA quantistica, il problema ora sono le applicazioni pratiche
Un sondaggio condotto da SAS su oltre 500 professionisti di diversi settori a livello globale mostra come stia cambiando il modo in cui le aziende guardano all’IA quantistica. Nella prima edizione del 2025, il costo elevato dell’implementazione era indicato come la principale barriera all’adozione, seguito dalla scarsa comprensione o conoscenza della tecnologia.
Nel 2026 il quadro cambia. Il primo ostacolo diventa l’incertezza sulle applicazioni pratiche nel mondo reale. Seguono ancora il costo di implementazione, la carenza di personale formato, la scarsa conoscenza o comprensione, la disponibilità limitata di soluzioni di IA quantistica e l’assenza di linee guida regolatorie chiare.
È un segnale significativo. Le imprese non sembrano più considerare il quantum soltanto come una tecnologia lontana o incomprensibile. Al contrario, iniziano a chiedersi dove possa produrre valore, quali problemi possa affrontare meglio dei sistemi tradizionali e come costruire competenze senza immobilizzare budget eccessivi.
SAS interpreta il calcolo classico e quello quantistico come un continuum. Da un lato c’è l’informatica tradizionale, consolidata e affidabile; dall’altro il calcolo quantistico, ancora sperimentale ma potenzialmente più potente per alcune classi di problemi. In mezzo si collocano molti casi d’uso aziendali, nei quali può avere senso dividere i carichi di lavoro tra elaborazione classica e quantistica, assegnando a ciascun approccio ciò che può eseguire meglio.
Un approccio ibrido tra calcolo classico e quantistico
La prospettiva ibrida è probabilmente il punto più pragmatico della proposta. SAS Quantum Lab non parte dall’idea che il quantum debba sostituire il calcolo tradizionale. La direzione è più realistica: affiancare i due mondi e consentire alle aziende di confrontare i risultati fianco a fianco, valutando quando un approccio quantistico o ibrido offre un vantaggio effettivo.
SAS Quantum Lab includerà la possibilità di comparare risultati tradizionali, quantistici e ibridi su casi d’uso di settore. Questo dovrebbe aiutare gli utenti a capire quale soluzione sia più adatta al problema di business specifico, evitando di trattare l’IA quantistica come una risposta universale.
La piattaforma includerà anche funzionalità orientate all’aumento delle prestazioni. I test attuali indicano un’accelerazione superiore a 100 volte e un risparmio dei costi del 99%. Sono numeri da leggere nel contesto di scenari specifici e non come promessa generalizzata, ma indicano perché alcuni settori stiano iniziando a valutare seriamente il potenziale dell’approccio.
Un altro elemento previsto è un tutor virtuale di IA quantistica, pensato per accelerare l’apprendimento. Il tutor potrà rispondere alle domande, offrire esempi di codice e suggerire i passi successivi. Anche questo aspetto è coerente con una delle barriere emerse dal sondaggio: la mancanza di personale formato.
“Questo sondaggio mette in luce ciò che gli esperti SAS osservavano già sul mercato: i leader sono entusiasti di usare il quantum, ma le barriere d’ingresso sono troppo alte, e questo richiede una soluzione”, ha dichiarato Amy Stout, Head of Quantum Product Strategy di SAS. “Siamo lieti di offrire un’anteprima di SAS Quantum Lab, un ambiente pratico per imparare e innovare puntando a un ROI reale”.
Frodi, 5G, farmaceutica e supply chain tra i casi d’uso
Le applicazioni potenziali dell’IA quantistica indicate dalle aziende coprono ambiti molto diversi. Nei servizi finanziari, uno dei casi d’uso riguarda il miglioramento dell’accuratezza dei sistemi di rilevazione frodi, con la possibilità di identificare in modo più efficiente pattern complessi nelle transazioni.
Nel settore delle telecomunicazioni, l’IA quantistica potrebbe contribuire all’ottimizzazione in tempo reale dell’instradamento del traffico nelle reti 5G. È un esempio interessante perché riguarda problemi dinamici, distribuiti e complessi, nei quali la capacità di calcolare scenari e alternative in tempi rapidi può generare valore operativo.
Nell’industria farmaceutica, il quantum viene associato alla simulazione molecolare e alla drug discovery, con l’obiettivo di accelerare la ricerca di nuovi candidati terapeutici. Anche la supply chain rientra tra gli ambiti più citati, soprattutto per la distribuzione e l’ottimizzazione logistica.
Altri scenari riguardano il potenziamento dei workflow di machine learning, in particolare nella modellazione predittiva del comportamento dei clienti, e l’addestramento o l’ottimizzazione di modelli linguistici di grandi dimensioni per attività di elaborazione del linguaggio naturale, con l’obiettivo di ridurre tempi e risorse necessari.
Il filo conduttore è evidente: l’IA quantistica viene vista soprattutto come possibile acceleratore per problemi ad alta complessità, dove il valore non dipende solo dalla velocità di calcolo, ma dalla capacità di esplorare combinazioni, pattern e scenari che diventano difficili da gestire con approcci tradizionali.
La sfida è prepararsi senza inseguire l’hype
L’arrivo di SAS Quantum Lab si inserisce in una fase in cui il quantum computing sta uscendo gradualmente dal perimetro puramente sperimentale, ma non è ancora diventato una tecnologia ordinaria per le imprese. La stabilizzazione della supply chain legata all’hardware quantistico e la maggiore disponibilità di strumenti software rendono più concreta la possibilità di sperimentare, ma il salto verso l’adozione diffusa resta complesso.
Per questo la proposta di SAS ha un posizionamento prudente: non promette una trasformazione immediata, ma costruisce un percorso di avvicinamento. Il valore, per le aziende, può stare nel cominciare a identificare casi d’uso, formare competenze interne, validare ipotesi e capire dove l’approccio ibrido possa produrre vantaggi misurabili.
La partita dell’IA quantistica non si giocherà solo sulla potenza dell’hardware. Dipenderà dalla capacità di tradurre il potenziale in applicazioni concrete, metriche economiche, governance, competenze e integrazione nei processi già esistenti. SAS Quantum Lab nasce esattamente in questo spazio: non come scorciatoia verso un futuro quantistico ancora in costruzione, ma come ambiente per iniziare a capire, con più rigore, quali problemi aziendali potranno davvero beneficiarne.
