¿Qué está impidiendo que muchos actores de la industria tengan éxito con agentes y modelos de IA? Principalmente, una brecha de talento, la falta de experiencia en IA específica por sector, limitaciones de presupuesto y tiempo, y una mentalidad de “avanzar rápido y romper cosas” que deja de lado la gobernanza necesaria.
Ante la creciente presión por mantenerse al ritmo de la innovación, los compradores de la industria y los desarrolladores tecnológicos están buscando formas seguras y prácticas de implementar la IA.
Por ello, SAS continúa equipando a sus clientes con aceleradores por industria, así como con un portafolio en expansión de agentes de IA, modelos y procesos de desarrollo de modelos para resolver los retos más complejos del sector.
En línea con su inversión de 1,000 millones de dólares en soluciones industriales, las nuevas ofertas y mejoras a estos aceleradores que llegarán en 2026 incluyen SAS Supply Chain Agent, actualmente disponible en vista previa privada para clientes y que pronto se desplegará en empresas a nivel global.
¿Qué es SAS Supply Chain Agent?
SAS Supply Chain Agent optimiza la planificación de la oferta y operaciones (S&OP), un proceso clave que minoristas y fabricantes utilizan para gestionar sus cadenas de suministro conforme fluctúan los mercados y la disponibilidad de materiales.
El S&OP es un proceso exigente de varios días que requiere la colaboración de profesionales de múltiples áreas, quienes trabajan en hojas de cálculo para predecir y tomar decisiones sobre la asignación del inventario de los próximos seis a 12 meses. La magnitud de gestionar miles de cadenas de suministro mediante múltiples procesos complejos ha sido, durante mucho tiempo, un desafío difícil de resolver. Esto también ha implicado que la mayoría de las organizaciones solo puedan destinar recursos y tiempo para ejecutar el S&OP una vez al mes.
SAS Supply Chain Agent opera de forma continua para equilibrar la demanda, el suministro y las operaciones. Los usuarios pueden optimizar sus cadenas de suministro en periodos de alta demanda, anticipar necesidades futuras con base en patrones de consumo y reducir desperdicios y sobreinventario. Además, permite mantener una visibilidad constante, casi en tiempo real, de las operaciones de la cadena de suministro, lo que facilita aprovechar los datos de manera continua para tomar decisiones más inteligentes, dentro o fuera de los ciclos tradicionales de planeación.
Los usuarios de negocio pueden interactuar con el agente a través de una experiencia de chat intuitiva que les permite seguir su curiosidad y resolver problemas en cualquier momento. Por ejemplo, un usuario puede solicitar al agente ejecutar un escenario —como una caída del 15% en la demanda— y explorar distintos resultados, recibiendo explicaciones sobre cómo el sistema llegó a sus conclusiones, lo que aporta transparencia y confianza.
“Los agentes preconfigurados actuales suelen abordar procesos básicos; con Supply Chain Agent, SAS está simplificando un proceso muy complejo, lo que podría generar un valor significativo”, señaló Kathy Lange, directora de investigación en la práctica de software de IA, datos y automatización de IDC. “Esta oferta permite a SAS para llevar su amplia experiencia en la cadena de suministro a una nueva generación de soluciones de IA basada en agentes.”
¿Cómo están utilizando los clientes los modelos y agentes de SAS?
SAS continúa mejorando y evolucionando su oferta de modelos y agentes, y clientes globales en diversas industrias están viendo resultados transformadores.
Los gemelos digitales de SAS transforman las operaciones.
Presentado por primera vez en SAS Innovate 2025, SAS crea gemelos digitales de los entornos industriales de los clientes en el motor Unreal Engine (UE) de Epic Games. Estas réplicas completamente virtuales de instalaciones permiten simular escenarios, creando un espacio de prueba para plantear preguntas del tipo “¿qué pasaría si?”
Por ejemplo, en hospitales de todo el mundo, los equipos quirúrgicos no pueden realizar operaciones que salvan vidas si no cuentan con todos los dispositivos médicos necesarios —bisturís, pinzas y más— debidamente esterilizados y seguros para su uso. Un importante proveedor de servicios de esterilización de dispositivos médicos colabora con SAS para construir un gemelo digital de sus instalaciones, lo que le permitirá explorar y probar escenarios que podrían afectar la entrega de sus servicios críticos, así como optimizar su operación.
Este cliente creía que las bandejas con instrumental médico se atascaban en un elevador de almacenamiento temporal que las alineaba para su limpieza, generando un cuello de botella. Sin embargo, al modelar sus instalaciones en gemelos digitales y analizarlas a mayor profundidad, descubrieron que los retrasos se debían a que ese elevador funcionaba como un punto central de distribución. Al realizar ajustes específicos, el cuello de botella se eliminó y el ritmo de producción se aceleró.
Protección de trabajadores con datos sintéticos
Según un análisis reciente de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., más de 5,000 trabajadores sufren lesiones fatales cada año, siendo las caídas, los accidentes con maquinaria y el uso inadecuado del equipo de protección responsables de una parte significativa de estos incidentes.
SAS Worker Safety permite a las organizaciones abordar los riesgos laborales mediante gemelos digitales, datos sintéticos y visión por computadora. Con esta solución, los clientes utilizan gemelos digitales para generar imágenes realistas para entrenar modelos de visión por computadora en escenarios de alto riesgo. Este enfoque permite una variación prácticamente ilimitada de entornos simulados, capturando detalles clave como la forma del equipo de protección, el color del equipo y cómo distintas condiciones de iluminación pueden influir en un accidente.
Además, los datos sintéticos y la visión por computadora hacen posible modelar eventos poco frecuentes, pero plausibles, para los cuales no existen imágenes reales, como colisiones de montacargas. Al utilizar representaciones completamente simuladas de trabajadores, las organizaciones pueden probar secuencias específicas sin involucrar empleados reales ni exponer información personal.
Una vez entrenados, estos modelos pueden desplegarse en cámaras dentro de las instalaciones para generar alertas en tiempo real, ayudando a garantizar que los trabajadores utilicen correctamente su equipo de protección. En una planta industrial, esto puede significar verificar la correcta colocación del casco; en entornos médicos, detectar una mascarilla o guante mal colocado antes de comprometer un laboratorio o quirófano.
SAS impulsa a los gobiernos estatales a apoyar a las familias
Al administrar los beneficios del Programa de Asistencia Nutricional Suplementaria (SNAP), los estados enfrentan desafíos para mantenerse al día con regulaciones cambiantes, altos volúmenes de casos y tareas manuales. Hoy, nuevas regulaciones federales pueden sancionar directamente los presupuestos estatales si se superan los niveles permitidos de error en pagos. Estos errores —por cálculos incorrectos de elegibilidad, datos desactualizados o fraude no detectado— pueden costar a los estados millones en financiamiento federal. Y lo más importante: las familias podrían no recibir todos los beneficios que les corresponden.
Varios estados, incluido Nevada, están utilizando SAS Payment Integrity for Food Assistance para enfrentar este problema.
Esta solución se conecta con los datos existentes —registros de elegibilidad, gestión de casos, verificación de ingresos e historiales de transacciones— sin requerir una transformación total de la infraestructura. A partir de ahí, la analítica avanzada y modelos de machine learning identifican patrones de error, como cambios en ingresos o en la composición del hogar que no activaron actualizaciones.
Esto permite a los equipos enfocarse en casos prioritarios en lugar de revisiones manuales exhaustivas.
Además, los supervisores pueden acceder a información en tiempo real a través de dashboards, en lugar de depender de reportes trimestrales. Con SAS, los estados pueden adelantarse a los requerimientos regulatorios y asegurar que las familias reciban los beneficios que necesitan.
SAS fortalece la lucha contra el fraude en servicios financieros
Según un estudio reciente de SAS y la Association of Certified Fraud Professionals, el 75% de los especialistas antifraude está observando un aumento en fraudes y estafas, y el 55% anticipa un crecimiento significativo del fraude con deepfakes y documentos generados con IA en los próximos dos años.
Además, solo el 7% considera que su organización está realmente preparada para enfrentar el fraude impulsado por IA.
Ante este panorama, bancos, aseguradoras y otras instituciones financieras confían en los modelos y agentes de SAS para detectar delitos financieros y proteger activos e identidades. SAS Fraud Decisioning for Payments permite detectar fraude en tiempo real en diversas transacciones.
Estos modelos han sido entrenados con datos aportados por instituciones financieras globales, cubriendo fraude en tarjetas, cajeros automáticos, billeteras digitales, solicitudes y vectores emergentes como la detección de “money mules”. Esto permite que las organizaciones no partan desde cero, sino que aprendan de millones de eventos de fraude en la industria.
Aceleradores por industria: diseñados sobre 50 años de experiencia
Los aceleradores por industria de SAS están rigurosamente probados y diseñados para funciones específicas. Al integrarse con los flujos de trabajo existentes, permiten ampliar las capacidades de analítica e IA aprovechando los datos actuales de las organizaciones.
“Cuando las empresas ensamblan soluciones de IA de forma improvisada, rara vez logran la ventaja competitiva que buscan”, señaló Manisha Khanna, Global Market Strategy Lead de SAS. “Nuestros aceleradores están diseñados con un propósito claro: resolver problemas reales en entornos altamente regulados.”
“Con agentes y modelos listos para producción que operan sobre datos existentes, nuestros clientes están logrando resultados extraordinarios.”
Modelando el futuro en SAS Innovate
Este anuncio se realizó en SAS Innovate, la conferencia global de datos e inteligencia artificial de la compañía, en el marco de sus 50 años de innovación. El evento cuenta con el respaldo de socios como Microsoft, Intel y AWS.
