SAS aplica agentes de IA a los desafíos más complejos de la industria

Desde las finanzas hasta la planta de producción, los aceleradores por industria de SAS brindan a los
clientes una ventaja competitiva.
SAS INNOVATE, DALLAS – COLOMBIA (April 28, 2026) – ¿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.
Acerca de SAS
SAS es un líder global en datos e inteligencia artificial, que ayuda a las organizaciones a tomar decisiones con
confianza mediante una IA en la que pueden confiar. Durante décadas, SAS ha establecido el estándar en el

desarrollo de software que genera un impacto significativo, incorporando un profundo conocimiento de la
industria, así como principios de transparencia y gobernanza. SAS te brinda THE POWER TO KNOW®.
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