Sas Innovate on Tour, finita la fase delle prove: l’AI è in scena

Lo scorso anno era stato l’Autodromo di Monza, il tempio della velocità. Per l’edizione 2026 di Sas Innovate on Tour, la scelta è invece caduta sul Teatro Lirico Giorgio Gaber di Milano, un cambio di scenario che racconta bene l’evoluzione dell’intelligenza artificiale nelle aziende. Non è soltanto una questione di location. Come ha sottolineato Mirella Cerutti, Managing Director Italia di Sas, «siamo passati dalla fase della prova alla fase della messa in scena»: l’intelligenza artificiale non è più un esercizio sperimentale, ma una realtà con cui imprese e organizzazioni devono imparare a confrontarsi ogni giorno.

Nel suo intervento Cerutti ha ricordato anche il traguardo dei 50 anni compiuti quest’anno dalla multinazionale, fondata nel 1976 da Jim Goodnight all’interno dell’Università del North Carolina (Usa), ribadendo la missione storica dell’azienda: aiutare organizzazioni e imprese a trasformare i dati in decisioni. Un percorso che oggi passa inevitabilmente attraverso l’intelligenza artificiale, ma senza perdere di vista principi come affidabilità, responsabilità e governabilità dei sistemi. Il tema della fiducia è stato il filo conduttore dell’intera giornata, dalla governance ai casi d’uso presentati sul palco. La manager ha inoltre ricordato come molte tecnologie sviluppate da Sas siano già presenti nella vita quotidiana, dai controlli antifrode sulle carte di credito ai processi di sperimentazione clinica nel settore farmaceutico.

A guidare la giornata, moderata da Andrea Frollà, giornalista di Affari & Finanza e la Repubblica, è stata una domanda destinata a tornare più volte sul palco: come trasformare il potenziale dell’AI in valore concreto senza rinunciare a trasparenza, controllo e fiducia.

L’AI come amplificatore delle capacità umane

Al centro dell’intervento di Bryan Harris, Executive Vice President e Chief Technology Officer di Sas, c’è stata una riflessione sul ruolo delle persone nell’era dell’intelligenza artificiale. Per il manager, il vero rischio non è che l’AI diventi sempre più potente, ma che si diffonda la convinzione che il contributo umano conti meno.

«Non si tratta di scegliere tra persone e profitti. Si tratta di costruire un ponte per la prossima generazione di lavoratori e metterla nelle condizioni di risolvere problemi che prima erano irrisolvibili grazie all’AI», ha affermato Harris. Un concetto che il manager ha ripreso anche a margine dell’evento, mettendo in guardia da una lettura esclusivamente finanziaria della trasformazione in corso. L’intelligenza artificiale, ha osservato, non dovrebbe essere considerata un semplice strumento di riduzione dei costi, ma un investimento destinato ad aumentare le capacità delle persone e a creare nuove opportunità di business.

L’intervento di Bryan Harris al Teatro Lirico di Milano

Secondo il Cto di Sas, la crescita esponenziale dei dati sta creando un divario sempre più ampio tra la quantità di informazioni disponibili e la capacità delle persone di elaborarle. In questo scenario, «l’intelligenza artificiale scalerà la capacità umana di osservare e prendere decisioni», aiutando le organizzazioni a gestire una mole crescente di informazioni e trasformarle in vantaggio competitivo. Una trasformazione che richiede fiducia. Se nell’utilizzo individuale un utente può verificare e correggere gli errori di un sistema generativo, nei processi aziendali servono invece controlli, verifiche e meccanismi di governance in grado di garantire risultati coerenti e ripetibili.

Un tema approfondito anche nel confronto con la stampa che ha preceduto l’evento. Harris ha spiegato che una delle principali sfide dell’AI agentica riguarda ancora l’affidabilità dei risultati: nei processi più critici, soprattutto nei settori regolamentati, gli agenti possono presentare margini di errore incompatibili con attività che richiedono precisione e ripetibilità. Per questo motivo, il valore non sta nell’affidare tutto all’intelligenza artificiale, ma nel combinare modelli generativi, machine learning e competenze umane all’interno di workflow controllati e verificabili.

Per mostrare applicazioni reali dell’intelligenza artificiale, Harris ha presentato diversi esempi di utilizzo dei digital twin, i gemelli digitali che consentono di simulare processi e ambienti reali. Tra questi, il progetto sviluppato con Sterile Central, il principale centro di sterilizzazione sanitaria della Danimarca, dove Sas ha realizzato una replica virtuale dell’intero impianto per individuare colli di bottiglia, migliorare l’efficienza operativa e verificare il corretto utilizzo dei dispositivi di protezione attraverso computer vision e dati sintetici.

Tecnologia, cultura, responsabilità

Se Harris ha affrontato il tema della fiducia, Reggie Townsend, Vice President AI Ethics, Governance and Social Impact di Sas, si è concentrato sul rapporto tra tecnologia, cultura e responsabilità. «Dobbiamo preservare il giudizio umano se vogliamo preservare la cultura umana», ha affermato Townsend, sostenendo che le società costruiscono sistemi che riflettono i propri valori, ma che quegli stessi sistemi finiscono poi per influenzare il comportamento delle persone e delle organizzazioni.

Secondo il manager, le aziende vogliono beneficiare delle opportunità offerte dall’intelligenza artificiale senza perdere il controllo dei processi più delicati. «Le aziende vogliono ottenere il meglio che l’intelligenza artificiale può offrire senza perdere il controllo di ciò che conta davvero», ha spiegato. Per Townsend la governance non deve essere percepita come un freno all’innovazione. «Troppo spesso la governance dell’AI viene considerata una misura di compliance. In realtà è un driver di crescita», ha osservato. Nel briefing con i giornalisti ha aggiunto che uno degli errori più comuni consiste nel considerarla un elemento da introdurre a posteriori. Al contrario, principi come trasparenza, responsabilità e affidabilità dovrebbero essere integrati fin dalla progettazione delle applicazioni e dei processi basati sull’AI.

Reggie Townsend, Vice President AI Ethics, Governance and Social Impact di Sas

A mostrare come questi principi possano tradursi in strumenti operativi è stata Alyssa Farrell, Senior Director Data and AI Market Strategy di Sas. Attraverso una serie di dimostrazioni dal vivo, la manager ha illustrato come dati sintetici, modelli predittivi e AI agentica possano essere combinati per supportare decisioni aziendali mantenendo trasparenza e governance. Uno dei casi illustrati ha riguardato il contrasto alle frodi finanziarie, dove l’utilizzo di dati sintetici ha consentito di migliorare la capacità di individuare operazioni sospette.

Farrell, affiancata sul palco da Mathias Coopmans, Customer Advisory Director Architecture Emea dell’azienda, ha inoltre mostrato come gli agenti possano orchestrare attività diverse lungo l’intero ciclo decisionale, dalla preparazione dei dati all’analisi fino alla generazione di raccomandazioni operative. L’obiettivo, ha spiegato, non è sostituire gli specialisti ma consentire loro di concentrarsi sulle attività a maggior valore aggiunto. «La tecnologia è soltanto lo strumento. Serve qualcuno che la sappia suonare», ha osservato Farrell, riportando il dibattito sul ruolo delle persone e sulla necessità di integrare l’intelligenza artificiale all’interno di processi governati e verificabili.

Alyssa Farrel, Senior Director Data and AI Market Strategy di Sas e Mathias Coopmans, Customer Advisory Director Architecture Emea

Stu Bradley, Senior Vice President, Risk, Fraud and Compliance Solutions di Sas

La chiusura della sessione plenaria è stata affidata a Stu Bradley, Senior Vice President, Risk, Fraud and Compliance Solutions di Sas, che ha mostrato come le tecnologie presentate nel corso del pomeriggio trovino applicazione concreta in settori diversi, dal banking alla sanità, fino alla pubblica amministrazione. Tra gli esempi illustrati, il caso del North Carolina Department of Revenue (Ncdor), che utilizza l’intelligenza artificiale di Sas per contrastare le frodi sui rimborsi fiscali e ha registrato 900 milioni di dollari di risparmi in un solo anno.

In questo contesto si è inserita la testimonianza di Nicolò Cremonese, Head of Enterprise Risk Management di Banco Bpm. Le considerazioni espresse da Harris sulla necessità di coniugare innovazione, controllo e affidabilità hanno trovato un riscontro concreto nell’esperienza della banca. Cremonese ha spiegato che l’adozione dell’intelligenza artificiale sta già producendo risultati tangibili in termini di accuratezza ed efficienza, ma che il settore deve muoversi all’interno di un quadro normativo ancora in evoluzione. La sfida consiste nel trovare il giusto equilibrio tra innovazione, velocità e compliance.

Le applicazioni nelle aziende

Se la prima parte della giornata ha mostrato come utilizzare l’AI in modo affidabile, il confronto successivo si è concentrato sulle condizioni tecnologiche e organizzative necessarie per portarla realmente in produzione.

Nel primo panel moderato da Frollà, Claudio Bellini, Senior Sales Director Emea di Intel, e Ivan Renesto, Partner Sales Manager di Amazon Web Services (Aws), hanno evidenziato come l’intelligenza artificiale stia modificando le infrastrutture digitali e il modo in cui le imprese affrontano l’innovazione. Bellini ha sottolineato l’impatto dell’AI agentica sull’evoluzione delle architetture tecnologiche, mentre Renesto ha osservato come molte aziende abbiano ormai superato la fase dei progetti pilota e stiano iniziando a utilizzare l’intelligenza artificiale per risolvere problemi concreti di business.

La seconda tavola rotonda, ancora moderata da Frollà, ha portato sul palco esperienze provenienti da settori molto diversi tra loro. Dalle telecomunicazioni alla ricerca farmaceutica, dalla statistica pubblica alla finanza, il filo conduttore è stato uno solo: come integrare l’intelligenza artificiale nei processi mantenendo controllo, qualità e affidabilità.

Sul tema della governance si è soffermata Marta Cavalleri, Manager of Artificial Intelligence Competence Center di Fastweb, ricordando che l’azienda investe nell’AI da circa sette anni. Oggi, ha spiegato, la sfida non consiste soltanto nello sviluppare modelli più sofisticati, ma nel costruire sistemi in cui la supervisione umana sia parte integrante dell’architettura. «L’intelligenza artificiale è una tecnologia probabilistica. Una percentuale di errore esisterà sempre e per questo servono sistemi progettati con trasparenza e controllo fin dall’inizio», ha affermato.

Da sinistra: Sergio Novelli, Chief Information Officer di Agos, Crédit Agricole; Roberto Rovere, Chief Audit Officer di Bper Banca; Carlo Cipolloni, responsabile tecnico nazionale di Inspire-Ispra; Cecilia Colasanti, Chief Information Officer di Istat; Andrea Beccari, Vice President Exscalate Drug Discovery Platform di Dompé Farmaceutici; Marta Cavalleri, Manager of Artificial Intelligence Competence Center di Fastweb; e Andrea Frollà

La scala della conoscenza da gestire è stata invece al centro dell’intervento di Andrea Beccari, Vice President Exscalate Drug Discovery Platform di Dompé Farmaceutici. Nel settore della ricerca farmaceutica, ha spiegato, gli scienziati si confrontano con una quantità di informazioni impossibile da elaborare manualmente. L’azienda utilizza 1.000 modelli predittivi, addestrati su una base di 50 milioni di molecole, alimentati da miliardi di dati sperimentali e in grado di confrontare oltre 83.000 profili di tossicità. «Dietro una singola richiesta ci sono centinaia di modelli che nessuno potrebbe interrogare uno per uno. Gli agenti permettono di trovare il dato rilevante e inserirlo immediatamente nel contesto corretto», ha spiegato.

Anche Cecilia Colasanti, Chief Information Officer di Istat, ha riportato il dibattito sul valore del dato. L’istituto sta sperimentando nuove applicazioni dell’intelligenza artificiale sia nella raccolta sia nella diffusione delle informazioni statistiche. «La qualità richiede tempo e precisione, la tempestività richiede velocità. La sfida è trovare continuamente un equilibrio tra queste due esigenze», ha osservato, spiegando come l’obiettivo sia ridurre il carico informativo richiesto a cittadini e imprese senza compromettere l’affidabilità delle statistiche ufficiali.

Sul fronte della gestione del patrimonio informativo pubblico, Carlo Cipolloni, Responsabile Tecnico Nazionale di Inspire-Ispra, ha illustrato il lavoro svolto per valorizzare archivi ambientali e geospaziali accumulati negli anni. Attraverso analytics e intelligenza artificiale, l’ente sta rendendo più facilmente accessibili dati e informazioni che in passato risultavano frammentati tra sistemi differenti, supportando attività di analisi e decisione.

Nel settore finanziario, Roberto Rovere, Chief Audit Officer di Bper Banca, ha raccontato una trasformazione avviata quattro anni fa attraverso un piano strategico dedicato. «Volevamo costruire una funzione moderna, veloce, efficace e in grado di anticipare i fenomeni», ha spiegato. Oggi quasi un terzo del team utilizza quotidianamente gli strumenti SAs e la funzione di audit è riuscita a quadruplicare la capacità di individuare anomalie e situazioni critiche, concentrando il lavoro delle persone sulle attività a maggiore valore aggiunto.

A completare il panel Sergio Novelli, Chief Information Officer di Agos, Crédit Agricole. «Nel credito la parola chiave resta fiducia», ha affermato, sottolineando come velocità, automazione e intelligenza artificiale possano generare valore soltanto se sostenute da dati affidabili, processi governabili e decisioni comprensibili per clienti, dipendenti e autorità di controllo.

Dati e algoritmi, ma al centro restano le persone

A chiudere l’evento è stata la conversazione tra Tonia Calvio, Regional Marketing Director di Sas, e i campioni di skicross Simone Deromedis e Federico Tomasoni, medaglia d’oro e d’argento alle recenti Olimpiadi di Milano-Cortina 2026.

Dopo una giornata dedicata a dati, algoritmi e governance, il confronto si è spostato su un terreno diverso ma sorprendentemente vicino a quello affrontato dai manager sul palco: la capacità di prendere decisioni quando il contesto cambia rapidamente e non tutte le variabili sono sotto controllo.

Tonia Calvio, Regional Marketing Director di Sas, e i campioni di skicross Simone Deromedis e Federico Tomasoni

Nello skicross, hanno spiegato i due atleti, ogni gara è caratterizzata da un elevato livello di incertezza. La preparazione serve a costruire automatismi, ma durante la competizione è necessario interpretare continuamente ciò che accade attorno a sé, adattandosi alle mosse degli avversari e agli imprevisti del percorso. Un approccio che richiama da vicino le sfide affrontate oggi dalle organizzazioni chiamate a utilizzare dati e intelligenza artificiale per prendere decisioni sempre più rapide e informate.

Deromedis ha raccontato come l’esperienza permetta di trasformare la pressione in uno strumento utile per leggere la gara, mentre Tomasoni ha sottolineato il valore della costanza nel costruire risultati nel tempo. Due prospettive diverse ma complementari che hanno riportato il dibattito sul tema che aveva attraversato l’intera giornata: la tecnologia può aumentare la capacità di analizzare scenari complessi, ma la differenza continua a farla chi sa interpretare il cambiamento mentre è in atto.

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