En pleno 'invierno de la IA', cuando la inteligencia artificial era apenas un concepto teórico, SAS Institute inició su andadura el 1 de julio de 1976. Medio siglo después, la compañía ha logrado algo que pocas empresas de tecnología pueden presumir: mantenerse rentable, independiente y relevante, sin caer en la tentación de subirse a todas las modas tecnológicas. Mientras gigantes como Microsoft integran asistentes de IA en cada rincón de su ecosistema y Oracle invierte miles de millones en infraestructura de IA, SAS ha optado por un camino más reflexivo: aplicar la inteligencia artificial donde realmente aporta valor de negocio, con la misma cautela que ha caracterizado su historia.

De un proyecto universitario a un gigante global de la analítica

Lo que comenzó como un proyecto de investigación en la Universidad Estatal de Carolina del Norte (NCSU) para analizar datos agrícolas complejos, se transformó en una empresa de cuatro personas que hoy cuenta con 11.000 empleados en 39 países y genera más de 3.000 millones de dólares en ingresos anuales. El cofundador y CEO, Jim Goodnight, recuerda con humor aquellos inicios: “Cuando fundamos la empresa, nuestro objetivo era llegar a finales de año sin quebrar. De hecho, ese año incluso ganamos algo de dinero”.

El software SAS comenzó a distribuirse fuera de la universidad en 1971, y ya en 1974 un comunicado de la NCSU lo describía como “una contribución importante de la Universidad Estatal de Carolina del Norte al análisis de datos en el mundo”. Tras la primera conferencia de usuarios en enero de 1976, Goodnight, junto con A.J. Barr, John Sall y Jane Helwig, decidió constituir la empresa. Barr y Helwig vendieron sus participaciones pocos años después, dejando a Goodnight y Sall como copropietarios hasta hoy.

Desde unos 150 clientes iniciales, la base de clientes de SAS ha crecido hasta alcanzar unos 80.000 centros en 150 países. Aunque su nombre no sea conocido para el gran público, su software está detrás de funciones críticas como el análisis de datos en ensayos clínicos de grandes farmacéuticas, estrategias de precios en retailers globales y sistemas de prevención de blanqueo de capitales y detección de fraude en numerosos bancos. Sectores como el aeroespacial, la protección medioambiental, el retail y la fabricación confían en SAS para gestión de datos, gestión del riesgo, gobierno corporativo, inteligencia de decisión, marketing y lucha contra el fraude.

IA con cabeza: el enfoque prudente de SAS

En un momento en que la industria tecnológica parece obsesionada con la inteligencia artificial generativa, SAS mantiene los pies en la tierra. Goodnight muestra un escepticismo saludable: “La gente está gastando mucho dinero en adivinar la siguiente mejor palabra en una frase”. Para SAS, el foco está en utilizar la IA para hacer su software más fácil de usar y que sus resultados sean más autoexplicativos, evitando generar costes imprevistos a los clientes.

A diferencia de otros proveedores que cobran por cada llamada a la IA, Goodnight explica: “Cuando haces una llamada a la IA, en realidad vuelve a SAS, y la ejecutamos aquí sin coste para el cliente, así que hemos intentado añadir todas nuestras capacidades de IA sin cobrarlas, porque tenemos el conocimiento del dominio”. Este enfoque no solo es honesto, sino que también refuerza la confianza del cliente, algo que en procesos de transformación digital es fundamental.

Relevancia frente al ruido mediático

Bryan Harris, CTO de SAS, reconoce que la aceleración del cambio tecnológico ha sido positiva para la compañía, pero también les ha exigido más. “Tenemos que ser relevantes en el ruido mediático de una nueva tecnología y, sobre todo, extremadamente relevantes en su realidad”, afirma. Esto implica descartar prácticas como el tokenmaxing, que considera una “métrica de vanidad”, y centrarse en el impacto de negocio y la responsabilidad financiera.

Harris es contundente al hablar de los riesgos de la IA: “Cuando empiezas a hablar de automatizar procesos de negocio con agentes y existe una tasa de error de entre el 10% y el 30%, eso no es positivo ni algo sobre lo que los clientes puedan basar su carrera profesional”. Por eso, SAS muestra a sus clientes cómo superar esa tasa de error, cómo utilizar su tecnología para hacerlo, y la necesidad de entender los riesgos de la tecnología para aplicarla en los casos de uso y áreas adecuados para el negocio.

Este enfoque pragmático recuerda a otras estrategias de adopción tecnológica que hemos visto en el sector, como OpenClaw: la IA que no toca tu móvil, donde la clave está en aplicar la tecnología donde realmente suma.

Más allá de la IA generativa: I+D en física, gemelos digitales y computación cuántica

Además de mejorar la precisión y la gobernanza de los agentes de IA, SAS está invirtiendo en otras áreas de I+D como la IA física, los gemelos digitales y la computación cuántica. Estas tecnologías, aunque menos mediáticas, tienen un potencial transformador enorme en sectores como la logística, la fabricación y la energía. Por ejemplo, los gemelos digitales permiten simular y optimizar procesos complejos antes de implementarlos en el mundo real, algo que ya estamos viendo en casos de éxito en transformación digital.

Una cultura que perdura: el factor humano como ventaja competitiva

A pesar de los cambios tecnológicos, SAS ha mantenido intactos su sistema de valores y su estilo de liderazgo centrado en las personas. La empresa ha figurado repetidamente en las listas de los mejores lugares para trabajar en Estados Unidos y a nivel global. Goodnight, ahora con 83 años, reflexiona: “Creo que hemos construido una gran cultura. Espero que quienes nos lleven hacia el futuro recuerden cómo tratar a las personas, cómo ser buenos con ellas y cómo pagarles bien. Espero que esto continúe en los próximos años”.

Esta filosofía de poner a las personas en el centro no solo es ética, sino que también es inteligente desde el punto de vista empresarial. En un mercado donde la rotación de talento es alta y la ciberseguridad es crítica, contar con equipos estables y comprometidos es una ventaja estratégica. Como hemos visto en alianzas tecnológicas para la seguridad, la confianza y la colaboración son clave.

Lecciones para el ecosistema IT

La historia de SAS ofrece varias lecciones para empresas y profesionales del sector. Primero, la importancia de mantener el foco en el valor real para el cliente, por encima de las modas. Segundo, que la independencia y la rentabilidad sostenible son posibles incluso en un mercado dominado por gigantes. Y tercero, que la cultura empresarial y el trato a las personas son factores diferenciales que perduran más allá de cualquier tecnología.

En un mundo donde la IA avanza a pasos agigantados, la prudencia de SAS no es sinónimo de lentitud, sino de madurez. Como bien señala su CTO, la clave está en ser relevante en la realidad, no solo en el ruido. Para las empresas que buscan fortalecer sus infraestructuras o optimizar sus paneles de control, el ejemplo de SAS demuestra que la tecnología debe estar al servicio del negocio, y no al revés.

Fuente original: ComputerWorld. Análisis y adaptación por ForgeNEX.