SAS, il 2026 sarà l’anno di un’AI responsabile e matura

Questo permetterà di liberare tutto il suo potenziale, a beneficio di persone, organizzazioni e innovazione.

intelligenza artificiale matura

Per i thought leader di SAS , il 2026 sarà l’anno di svolta durante il quale l’intelligenza artificiale dovrà dimostrare di essere più responsabile, matura e in grado di affrontare le prossime sfide. In chiusura del 2025, l’entusiasmo per l’intelligenza artificiale si scontra, a ogni passo, con dubbi e incertezze. Accanto a progressi e successi straordinari, si fanno strada i timori di una possibile bolla dell’AI, di emergenze energetiche e di progetti GenAI falliti.

L’anno di un’intelligenza artificiale più responsabile e matura

Nonostante le preoccupazioni legittime per ciò che ci attende, il futuro non è affatto cupo. I thought leader di SAS lanciano un messaggio chiaro per andare avanti: è il momento per i fornitori di intelligenza artificiale e per le organizzazioni che la utilizzano di rendersi realmente responsabili. Solo abbracciando i fondamenti di una solida gestione dei dati e di un’AI affidabile sarà possibile far maturare questa tecnologia e liberarne tutto il potenziale, a beneficio delle persone, delle organizzazioni e dell’innovazione.

AI responsabile e matura – Infrastrutture e sostenibilità

Il declino dei data center – Jared Peterson, Senior Vice President, Platform Engineering, SAS I grandi investimenti nella costruzione di data center si riveleranno poco sostenibili: i costi supereranno i ricavi. Le aziende tecnologiche cercheranno alternative, mentre gli economisti diranno “ve l’avevamo detto”.

ROI, investimenti e governance per l’intelligenza artificiale

È in arrivo una rivoluzione nella spesa – Manisha Khanna, Senior Product Manager, AI & Generative AI, SAS

Dopo miliardi sprecati in applicazioni basate su ChatGPT e progetti inconsistenti, i CFO stanno chiedendo un vero ritorno sull’investimento, e la maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale generativa non è in grado di fornirlo. L’era in cui ‘innovazione AI’ giustificava qualsiasi budget è finita. Al suo posto arriveranno domande puntuali su costi per query, tassi di accuratezza e risultati di business misurabili. Le aziende che non sapranno dimostrare risparmi, crescita dei ricavi o aumenti di produttività in 6-12 mesi vedranno i loro progetti sospesi o i fornitori sostituiti.

Obiettivo intelligenza artificiale

L’ora della verità – Stu Bradley, Senior Vice President, Fraud & Security Intelligence

Il 2026 segnerà l’inizio della resa dei conti del mercato dell’intelligenza artificiale, quando l’entusiasmo incontrerà la governance e solo l’innovazione responsabile sopravviverà. La pressione per un ROI costante e una supervisione trasparente eliminerà i progetti vanitosi e premierà la disciplina. Spostando così gli investimenti sui fondamentali, orchestrazione dei dati, modelli solidi e governance spiegabile. Le tecnologie sopravvalutate scompariranno, sostituite da un’AI responsabile, costruita per un impatto misurabile e una solida operatività. Con l’hype che lascia spazio alla responsabilità, restano solo due domande: quanto profondo sarà questo esame di realtà, e quando inizierà la rinascita?

AI responsabile e matura – Ruoli e leadership

CIO: Chief Integration Officer – Jay Upchurch, Chief Information Officer, SAS

Nel 2026, i CIO risponderanno alla chiamata per orchestrare il futuro dell’AI agentica. Con la proliferazione degli agenti AI, il ruolo del CIO si trasformerà da abilitante tecnologico a vero e proprio integratore dell’ecosistema. Governance dell’AI, integrazione e leadership trasversale definiranno il nuovo paradigma dell’IT in un mondo guidato dagli agenti.

L’empowerment vince sulla sostituzione – Bryan Harris, Chief Technology Officer, SAS

Nel 2026 i leader si troveranno davanti a una scelta: usare l’IA per eliminare posti di lavoro o per potenziare le persone e creare vantaggio competitivo. Diventa sempre più chiaro che l’intelligenza artificiale deve potenziare le persone, non sostituirle, e serviranno leader coraggiosi e lungimiranti per investire nel capitale umano e guidare il cambiamento.

Nuovi modelli organizzativi per una AI responsabile e matura

AI agentica, la nuova collega – Udo Sglavo, Vice President, Applied AI and Modeling Research & Development, SAS

Nel 2026 si aprirà una nuova era in cui le imprese evolveranno in ecosistemi dove gli agenti di AI non saranno più strumenti, ma colleghi di lavoro. Le organizzazioni dovranno imparare a operare in team ibridi persone-macchina. In essi gli agenti agiranno come collaboratori di fiducia, eseguendo compiti, condividendo informazioni rilevanti e crescendo e apprendendo in modo continuo insieme alle persone.

L’AI agentica entra nella maturità – Jennifer Chase, Chief Marketing Officer, SAS

Entro il 2026, l’AI agentica, sistemi capaci di agire, decidere e adattarsi autonomamente – passerà dai progetti pilota al cuore operativo delle imprese. Chi investirà in infrastrutture, governance e competenze adeguate faciliterà processi decisionali più avanzati ed esperienze fluide; chi non lo farà resterà indietro.

HR: gestire persone e agenti AI – Jenn Mann, Chief Human Resources Officer, SAS

Nel 2026, i responsabili delle risorse umane non gestiranno più solo persone, ma anche agenti di AI. Con l’intelligenza artificiale integrata nei flussi di lavoro, l’HR dovrà definire nuove politiche per onboarding, performance e collaborazione tra esseri umani e colleghi digitali. La gestione della forza lavoro del futuro sarà ibrida: umana e automatizzata.

Etica, fiducia e responsabilità, i nuovi valori dell’intelligenza artificiale

È tempo di ‘pulire’ l’AI – Luis Flynn, Market Strategist for Applied AI, Open Source Software & ModelOPS, SAS

Ricordate quando la violazione di log4J ha sconvolto la comunità open source? Come la vulnerabilità log4J scosse il mondo open source, nel 2026 le aziende che non hanno adottato l’AI in modo responsabile saranno chiamate a rendere conto. Il risultato sarà una grande perdita di credibilità, quando emergerà l’uso di un’intelligenza artificiale non controllata.

Fiducia e innovazione: un binomio inscindibile – Reggie Townsend, Vice President, Data Ethics Practice, SAS

Nel 2026, il dibattito sull’AI non sarà più ‘innovazione contro fiducia’. Mentre la regolamentazione pubblica resta disomogenea, la governance aziendale diventerà il pilastro per un’adozione responsabile dell’intelligenza artificiale. Le organizzazioni di successo non saranno le prime a implementare l’AI, ma quelle che riconosceranno che la governance non limita l’innovazione, ma anzi, la rende possibile.

Architettura e controllo – AI responsabile e matura

Architetture di AI sovrane e ibride – Marinela Profi, Global Agentic AI Strategy Lead, SAS

Le imprese globali chiederanno maggiore controllo su dati, modelli e infrastrutture. Configurazioni ‘Bring your own model’ e ‘sovereign AI’, in cui le aziende gestiscono i propri modelli all’interno dei propri confini di governance e compliance, diventeranno la norma nei settori regolamentati. Il cloud resterà, ma il controllo cambierà mano.

Tecnologie emergenti

Il momento del quantum – Amy Stout, Head of Quantum Product Strategy, SAS
Nel 2026, il mercato del quantum computing entrerà in una fase di forte accelerazione, con la prospettiva di generare valore concreto entro il 2030. Gli investitori sposteranno l’attenzione dall’hardware e dalla crittografia post-quantistica verso software e applicazioni. Il concetto di ‘architettura quantistica’, che comprende l’intera catena tecnologica, diventerà centrale. Crescerà la domanda di competenze interne per guidare questa evoluzione.

I dati sintetici diventano il nuovo campo di battaglia per la supremazia dell’intelligenza artificiale

Alyssa Farrell, Senior Director, Platform and Horizontal Solutions, SAS
I dati sintetici non sono una soluzione alternativa, ma un’arma strategica contro la scarsità di dati, le limitazioni alla privacy e le difficoltà di conformità. Nel 2026 assisteremo a una corsa agli armamenti dei dati, in cui le aziende competeranno non solo sui dati multimodali del mondo reale, ma anche sulla loro capacità di crearli. I vincitori? Le imprese capaci di generare dati sintetici realistici e di passare dalla sperimentazione all’adozione su larga scala.