Tutte le novità AI di SAS Innovate on Tour 2026

Creare un modello di intelligenza artificiale è diventato relativamente semplice. Capire dove viene utilizzato, quali dati utilizza, quali decisioni influenza e chi ne è responsabile è molto più complicato. È attorno a questo problema che si sta sviluppando una nuova fase dell’IA aziendale, sempre meno concentrata sulla sperimentazione e sempre più orientata a controllo, tracciabilità e governance. E le novità presentate da SAS durante la tappa italiana di SAS Innovate on Tour 2026 raccontano bene questa evoluzione: accanto a nuovi agenti intelligenti e strumenti di automazione, cresce il peso delle piattaforme progettate per gestire l’ecosistema IA che le aziende stanno costruendo.

Il contesto

Negli ultimi anni molte organizzazioni hanno introdotto strumenti basati sull’intelligenza artificiale in attività sempre più diverse. Modelli generativi, assistenti virtuali, sistemi predittivi e agenti autonomi stanno iniziando a convivere all’interno degli stessi processi aziendali.

Più aumenta il numero di questi strumenti, più diventa difficile mantenere una visione d’insieme. Quali modelli sono attivi? Chi li utilizza? Su quali dati lavorano? Quali policy devono rispettare? Sono domande che stanno assumendo un peso crescente soprattutto nei contesti più regolamentati.

Le novità AI di SAS Innovate on Tour 2026

In questa direzione si inserisce SAS AI Navigator, una delle novità presentate dall’azienda, pensata per creare una visione centralizzata di modelli, agenti IA e casi d’uso distribuiti all’interno dell’organizzazione. L’obiettivo non è generare nuovi contenuti o automatizzare attività, ma offrire una mappa dell’ecosistema IA aziendale e facilitarne l’allineamento con regole interne e requisiti normativi.

Lo stesso principio emerge negli aggiornamenti annunciati per SAS Data Management su SAS Viya, dove il focus si concentra sulla preparazione di dati più adatti all’utilizzo da parte dell’intelligenza artificiale. In questo caso il tema non riguarda la quantità delle informazioni disponibili, ma la loro qualità, la loro tracciabilità e la possibilità di inserirle in processi governati.

Tra le funzionalità presentate compaiono anche strumenti di supporto basati sull’IA per l’esplorazione dei dati e sistemi di generazione di dati sintetici, utilizzati per accelerare test e sperimentazioni senza compromettere privacy e conformità normativa.

Dagli agenti intelligenti all’AI quantistica: dove si sta spostando il mercato

Se la governance rappresenta una delle priorità emergenti, l’altra grande tendenza riguarda la diffusione dell’IA agentica nei processi aziendali.

Durante l’evento, SAS ha mostrato diverse applicazioni costruite attorno a questo approccio. In SAS Customer Intelligence 360, ad esempio, agenti specializzati supportano i team marketing nella gestione di attività operative e nella realizzazione di campagne. L’obiettivo è ridurre il tempo necessario per trasformare indicazioni e richieste in azioni concrete.

Lo stesso concetto viene applicato anche alla supply chain. Tra le novità presentate figura SAS Supply Chain Agent, progettato per supportare i processi di pianificazione integrata attraverso simulazioni di scenario e strumenti di supporto alle decisioni. Il sistema punta a rendere più rapido l’adattamento delle operations a condizioni che cambiano continuamente, uno dei problemi più sentiti nelle catene di approvvigionamento contemporanee.

Accanto agli agenti trovano spazio anche nuovi strumenti come SAS Viya Copilot, una famiglia di assistenti integrati nelle attività di analisi dei dati, e un framework progettato per creare e gestire agenti in modo controllato e scalabile.

La prospettiva più interessante, tuttavia, arriva da un ambito che fino a poco tempo fa sembrava confinato ai laboratori di ricerca. SAS ha infatti annunciato l’arrivo di SAS Quantum Lab, un ambiente che consentirà di confrontare approcci classici, quantistici e ibridi su casi d’uso reali.

Non si tratta ancora di una rivoluzione imminente. Il segnale, però, è chiaro. Se negli ultimi anni la conversazione sull’intelligenza artificiale è stata dominata dalla capacità dei modelli di generare contenuti, oggi l’attenzione si sta spostando su un’altra domanda: come trasformare queste tecnologie in strumenti affidabili, controllabili e utilizzabili su larga scala. È probabilmente qui che si giocherà la prossima fase dell’innovazione.

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