SAS zet AI-agents in voor de zwaarste industrie-uitdagingen

Met een investering van 1 miljard dollar in industriespecifieke oplossingen laat SAS zien dat de tijd van "generalistische AI" voorbij is. De focus verschuift naar AI-agents die niet alleen praten, maar ook autonoom complexe bedrijfsprocessen uitvoeren.

Revolutie in de toeleveringsketen: De SAS Supply Chain Agent

Een van de meest opvallende aankondigingen is de SAS Supply Chain Agent. Voorheen was Sales & Operations Planning (S&OP) een loodzwaar proces waarbij teams dagenlang in spreadsheets probeerden de voorraad voor het komende jaar te voorspellen. Door de complexiteit gebeurde dit vaak slechts één keer per maand.

De nieuwe AI-agent van SAS draait continu. Het balanceert vraag en aanbod in real-time, voorspelt tekorten en vermindert verspilling. Gebruikers kunnen via een chat-interface scenario's verkennen – zoals: "Wat gebeurt er bij een daling van de vraag met 15%?" – waarbij de agent transparant uitlegt hoe hij tot zijn conclusies komt.

Digitale tweelingen en virtuele chirurgie

SAS gaat verder dan alleen data op een scherm. Door gebruik te maken van de Unreal Engine (bekend van videogames) creëert SAS Digital Twins: exacte virtuele replica's van faciliteiten.

• Medische sector: Een leverancier van sterilisatiediensten voor chirurgische instrumenten gebruikt een digitale tweeling om knelpunten in hun proces op te sporen. Waar zij dachten dat een lift het probleem was, bleek uit de simulatie dat de centrale distributie de vertraging veroorzaakte. Door virtueel te testen, konden zij het proces fysiek versnellen zonder de operaties te verstoren.
• Veiligheid op de werkvloer: Met SAS Worker Safety worden digitale tweelingen en synthetische data ingezet om computervisien-modellen te trainen. Zo kunnen zeldzame maar gevaarlijke scenario's, zoals heftruck-botsingen, eindeloos gesimuleerd worden zonder echte werknemers in gevaar te brengen.

Overheid en Financiën: Betalingsintegriteit en fraudebestrijding

Ook in de publieke sector en de financiële wereld worden agents ingezet voor complexe controles:

• Voedselhulp (SNAP): In de VS gebruiken staten zoals Nevada SAS om fouten in de uitbetaling van voedselsteun te voorkomen. Het systeem koppelt bestaande data aan machine learning-modellen om patronen van fraude of verkeerde berekeningen te vinden, waardoor gezinnen sneller de juiste hulp krijgen.
• Financiële Fraude: Nu 75% van de anti-fraude professionals een piek ziet in AI-gestuurde oplichting (zoals deepfakes), biedt SAS modellen die zijn getraind op data van een wereldwijd consortium van banken. Hierdoor leren instellingen van miljoenen fraudegevallen over de hele wereld, in plaats van alleen hun eigen data.

50 jaar expertise als fundament

Volgens Manisha Khanna van SAS falen veel AI-experimenten omdat ze losstaan van de bestaande workflow. De kracht van deze 'accelerators' is dat ze direct integreren met de data die organisaties al hebben. "We bouwen deze agents met een doel: het oplossen van gedefinieerde, echte industriële problemen in sterk gereguleerde omgevingen," aldus Khanna.

Terwijl SAS zijn 50-jarig jubileum viert, ondersteund door partners als Microsoft en Intel, is de boodschap duidelijk: de toekomst van AI ligt niet in losse experimenten, maar in gespecialiseerde agents die de ruggengraat van de industrie verstevigen.