La inteligencia artificial supone un verdadero desafío para las empresas. Ya no es algo experimental y la escalabilidad y la seguridad están rodeando esta tecnología. Como pionera en el sector de la analítica, la multinacional SAS afronta esta época con una hoja de ruta clara: acelerar la transición de los insights a la acción mediante soluciones sectoriales, la nube y plataformas modernas como SAS Viya.
Patrick Xhonneux, SVP Marketing en SAS, analiza en esta entrevista cómo la compañía combina la innovación con décadas de experiencia para ofrecer una IA explicable, gobernada y responsable, capaz de transformar de forma segura los entornos de producción reales y dotar a las marcas de una verdadera personalización predictiva.
Entrevista con Patrick Xhonneux, SVP Marketing en SAS
SAS lleva décadas liderando el sector de la analítica. ¿Cómo definiría los objetivos de la compañía en la actualidad ante el auge de la IA?
En SAS, nuestro objetivo actual es muy claro: pasar de la analítica a la toma de decisiones confiable a escala. La IA está redefiniendo lo que es posible, pero el valor real proviene de convertir los datos en decisiones en las que las personas puedan confiar. Por eso nos centramos en ayudar a las organizaciones a avanzar más rápido, de los insights a la acción, utilizando una base de IA gobernada y explicable. A través de nuestra plataforma SAS Viya y de soluciones específicas para cada sector, permitimos a los clientes transformar los datos en decisiones que no solo son inteligentes, sino también confiables, especialmente en entornos regulados y críticos.
El mercado del software empresarial ha cambiado radicalmente. ¿Cuál es la hoja de ruta de SAS a medio plazo?
Nuestro objetivo es tan sencillo como ayudar a las organizaciones a pasar de la experimentación a resultados escalables y confiables. Con eso en mente, la hoja de ruta se centra en acelerar el crecimiento en las áreas que más importan: la nube, las plataformas de IA y las soluciones sectoriales.
Estamos invirtiendo fuertemente en SAS Viya, que sigue registrando una sólida demanda global a medida que las organizaciones buscan una plataforma de IA moderna capaz de operar en condiciones del mundo real. Al mismo tiempo, estamos avanzando en capacidades como Agentic AI, los gemelos digitales y los datos sintéticos, siempre apoyándonos en nuestras fortalezas en analítica, toma de decisiones y gobernanza.
¿Cuál es la diferencia actual de SAS con respecto a su competencia?
Como pioneros de esta industria, creo que somos únicos. Sin embargo, creo que hay tres aspectos que realmente diferencian a SAS de otros competidores.
El primero es la confianza. Durante décadas, las organizaciones han confiado en SAS en entornos de misión crítica donde las decisiones tienen consecuencias reales. Después, la profundidad de nuestra experiencia. Combinamos analítica avanzada, IA y toma de decisiones de una manera que muy pocos competidores pueden replicar. Por último, un enfoque en la innovación que no busca perseguir modas pasajeras sino construir sobre capacidades probadas. Todo esto es esencial para ofrecer valor en el mundo real.
Ustedes hablan de IA confiable. Más allá del slogan de marketing, ¿qué significa este término?
La IA confiable, más que eslogan para nosotros, es la forma en que diseñamos nuestra tecnología. En la práctica, esto significa una IA que sea explicable, gobernada y responsable, donde los humanos mantengan el control de las decisiones. También significa garantizar que los modelos se comporten de manera confiable en entornos complejos y regulados.A medida que la IA se vuelve más autónoma, las organizaciones necesitan transparencia y control. Ahí es precisamente donde SAS aporta décadas de experiencia.
Muchas empresas sufren para llevar los proyectos de GenAI a la producción real. ¿Cómo ayuda SAS a superar este problema?
Muchas organizaciones están estancadas en la fase de experimentación porque la IA generativa por sí sola no es suficiente. Nosotros nos centramos en integrar la IA generativa con los sistemas de analítica y de toma de decisiones, de modo que pueda ofrecer resultados medibles y no solo prototipos.
Ayudamos a los clientes a operacionalizar la IA mediante la gobernanza, la integración de datos y la escalabilidad, garantizando que las soluciones puedan pasar de forma segura de entornos piloto a entornos de producción.
Se habla mucho de la eficiencia que aporta la IA. La realidad no parece ser tan optimista. A día de hoy, ¿dónde está viendo SAS el Retorno de Inversión (ROI) más claro con GenAI?
El retorno más claro se obtiene cuando la IA generativa se aplica a procesos de negocio reales, no a casos de uso aislados. Por ejemplo, en España, algunos bancos están utilizando la IA para mejorar la detección del fraude y personalizar las interacciones con los clientes, reduciendo directamente el riesgo y, al mismo tiempo, mejorando la experiencia del cliente.
En esta línea, estamos viendo resultados sólidos en áreas como la detección del fraude, la personalización de la experiencia del cliente y la optimización operativa, donde las decisiones de la IA repercuten directamente en los ingresos, los costes o el riesgo. Para nosotros, la clave está en combinar la IA generativa con datos confiables, analítica y marcos de toma de decisiones para generar resultados que las organizaciones puedan defender y escalar.
¿Por qué no salen todos los proyectos de IA adelante?
Sería interesante cuantificar cuántos tienen éxito y cuántos no. Muchos proyectos de IA fracasan porque están impulsados por la tecnología en lugar de por el valor de negocio. Las organizaciones a menudo subestiman la importancia de la calidad de los datos, la gobernanza y la integración con los procesos reales. El éxito llega cuando la IA se integra en los flujos de trabajo de toma de decisiones, respaldada por una gobernanza sólida y alineada con objetivos de negocio claros.
El gran riesgo de la IA agéntica es la pérdida de control. ¿Qué mecanismos de gobernanza está desarrollando SAS para garantizar que los agentes no tomen decisiones perjudiciales?
A medida que la IA se vuelve más autónoma, la gobernanza es esencial. En SAS, nos centramos en incorporar barreras de seguridad en los sistemas de IA desde el principio, garantizando la transparencia, la rendición de cuentas y la supervisión humana.
En el caso de la Agentic AI, debe operar dentro de límites definidos, con mecanismos claros de auditabilidad y control para evitar resultados perjudiciales o no deseados.
Ya se empieza a hablar de IA cuántica, ¿no es demasiado pronto? ¿Qué papel va a jugar para SAS?
No es demasiado pronto para prepararse. En nuestro caso, vemos la computación cuántica como un facilitador futuro para resolver problemas extremadamente complejos, especialmente en optimización y descubrimientos científicos.
Para entendernos, tenemos un enfoque pragmático centrado en ofrecer valor con las tecnologías actuales, al tiempo que construimos las bases de datos y de toma de decisiones necesarias para aprovechar la tecnología cuántica a medida que madure.
Usted es Senior VP de marketing de SAS así que supongo que utiliza su suite SAS Customer Intelligence 360, ¿qué le aporta en su día a día? ¿Qué es lo más util para usted de esa plataforma?
Por supuesto que lo hacemos. Nos encanta «beber de nuestro propio champán» y Customer Intelligence 360 es la columna vertebral que proporciona inteligencia a nuestros equipos de marketing en todo el mundo, ayudándonos a pasar de la intuición a la toma de decisiones basada en datos.
Por ejemplo, nos permite comprender el comportamiento del cliente en tiempo real, orquestar experiencias personalizadas y medir el impacto en todos los canales. Lo más valioso es la capacidad de integrar datos, analítica y activación en un único entorno, logrando que el marketing sea más eficiente y eficaz a la vez. Además, la reciente integración de SAS Copilot, que incorpora una solución probada de IA generativa a la plataforma CI 360, nos proporciona una velocidad y eficiencia incomparables, elevando drásticamente el rendimiento de nuestro equipo de marketing al darnos la posibilidad de situar realmente a nuestros clientes en el centro de todo lo que hacemos.
Pero no somos los únicos, ya que en el sector de las telecomunicaciones, por ejemplo, grandes empresas en España están utilizando la IA y la inteligencia de clientes para orquestar recorridos personalizados de los clientes en todos los canales y mejorar el compromiso del cliente.
¿Cómo ayuda Customer Intelligence 360 a las marcas a pasar de un marketing reactivo a una personalización predictiva y en tiempo real?
CI360 permite a las organizaciones ir más allá de las campañas reactivas para pasar a una interacción predictiva y en tiempo real. En el sector minorista, empresas como El Corte Inglés están utilizando la personalización impulsada por la IA para aumentar las tasas de conversión y mejorar la fidelidad de los clientes.
Al combinar la IA, la analítica y los datos de los clientes, las marcas pueden anticiparse a las necesidades, personalizar las interacciones a escala y optimizar las decisiones de forma continua. Este paso de la reacción a la predicción es donde radica hoy en día la verdadera ventaja competitiva.
