Madrid
SAS es una multinacional estadounidense fundada en 1976 en la Universidad Estatal de Carolina del Norte, que está especializada en software de analítica avanzada, inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y gestión de datos. En la actualidad, dispone de más de 11.000 empleados en los 50 países en los que está presente y ofrece servicio a más de 80.000 clientes y una facturación de 2.605 millones de euros. Hablamos con Jay Upchurch, vicepresidente ejecutivo y director de información de SAS, sobre cómo "la IA pasará de la experimentación a la orquestación". Desde su punto de vista, en los próximos años "veremos más sistemas agentes de IA -que no solo asisten, sino que actúan- integrados en los procesos centrales del negocio".
En 2026, SAS cumplirá 50 años. ¿Cómo se preparan para ese aniversario? ¿Qué balance hace de estas cinco décadas?
Cincuenta años es un hito notable, no solo en términos de longevidad, sino también en la profundidad de la innovación y el impacto que SAS ha generado en diversas industrias. Ahora definimos cómo deberían ser los próximos 50 años de datos e inteligencia artificial. Si reflexionamos sobre las últimas cinco décadas, SAS fue pionera en analítica y nos hemos convertido en el socio más confiable en datos e inteligencia artificial.
Hoy se invierte mucho en IA, pero no siempre se obtiene retorno. Desde su experiencia como CIO, ¿cómo puede una empresa identificar qué iniciativas de IA realmente merecen la pena y ofrecen un ROI tangible?
La IA está en todas partes en este momento, pero todos sabemos que no todas las iniciativas de IA valen la inversión. Como CIOs, constantemente estamos equilibrando la innovación con el impacto en el negocio. La clave es tratar esta tecnología como cualquier otra inversión estratégica: debe resolver un problema real del negocio, no solo seguir una tendencia.
¿Cómo optimizar la inversión entonces?
En SAS, hemos aprendido que los proyectos de IA más exitosos comienzan con claridad. ¿Cuál es el resultado empresarial que buscamos? ¿Tomar decisiones más rápido? ¿Reducir riesgos? ¿Mejorar la experiencia del cliente? Si no puedes vincular la iniciativa a un KPI medible, probablemente no esté lista para implementarse. También enfatizamos la orquestación. La IA tiene muchas formas -agéntica, generativa, visión artificial, aprendizaje automático- y no opera en un vacío. Es fundamental que las técnicas de IA y las estrategias corporativas de IA se integren con los sistemas existentes, las canalizaciones de datos y los flujos de trabajo. No se trata de tener la mayor cantidad de inteligencia artificial, sino de tener la más adecuada en el lugar correcto y haciendo el trabajo correcto. Y es importante recordar que la gobernanza no es negociable. Una IA confiable comienza antes de escribir la primera línea de código.
¿Qué consejos daría?
Comienza con el caso de negocio, construye pensando en la integración y lidera con gobernanza. Así es como conviertes la IA de una moda pasajera a un verdadero generador de valor.
¿Qué sectores o industrias cree que están hoy mejor posicionados para aprovechar el potencial transformador de la inteligencia artificial?
Industrias como la banca, los seguros, las ciencias de la salud y el sector público están liderando el camino. Al haber estado gestionando datos complejos y demandas regulatorias durante años, están preparadas para aplicar la inteligencia artificial en la detección de fraudes, modelos de riesgos y prestación de servicios más inteligentes.
¿Y cuáles se están quedando atrás?
Otros sectores, como el de la fabricación y el logístico, son los que podrían estar poniéndose al día. El potencial es enorme, y estamos comenzando a ver un impulso gracias, por ejemplo, a los gemelos digitales mejorados. Nuestra asociación con Epic Games está abriendo la puerta para que los fabricantes den vida a datos complejos y sistemas automatizados a través de visuales en 3D. Esto hará que los gemelos digitales interactivos y de alta fidelidad sean más accesibles, permitiendo a los fabricantes mejorar sus operaciones, obtener mejores conocimientos en tiempo real y ahorrar dinero.
Aun no ha hablado de cambio cultural…
Creo que lo más importante a destacar aquí no es la industria en sí, sino la mentalidad. Las organizaciones que están obteniendo el mayor valor son aquellas que tratan la IA como una capacidad central, no como un proyecto secundario. Estas son las que están invirtiendo en preparación de datos, gobernanza y equipos multifuncionales para impulsar resultados, no solo experimentos.
El binomio nube e IA parece inseparable en la transformación digital actual, pero también hay tendencia a recuperar el almacenamiento en local. ¿Lo ve factible?
La nube y la IA están definitivamente entrelazadas, ya que el ritmo de innovación en IA exige entornos operativos altamente flexibles. Continuamos viendo cargas de trabajo de IA que son muy intensivas en datos y computación. Los entornos en la nube hoy en día ofrecen a las empresas, sin importar su tamaño o ubicación, la flexibilidad y la elasticidad casi ilimitada necesarias para impulsar sus ambiciones en IA.
Entonces, ¿a qué es debido esa vuelta a lo local?
Un problema generalizado en la industria es el manejo de los datos. Las empresas están cansadas de programas largos para mover datos. Hoy en día, todos queremos acceder a los datos donde están, en lugar de pagar para trasladarlos a un nuevo lugar o, peor aún, crear copias redundantes de los mismos. Estamos viendo un gran progreso en implementaciones de IA que separan el plano de aplicación del plano de datos. Esta separación brinda a las empresas una flexibilidad significativa en cómo diseñan, implementan y operan sus ecosistemas de IA a largo plazo.
¿Cree que es infundada la desconfianza en la nube?
Es comprensible actuar con cierta cautela, especialmente en torno a la seguridad de los datos y los costes, pero la mayor parte del escepticismo sobre la nube hoy en día se basa en preocupaciones desactualizadas. La verdadera pregunta no es si la nube es segura o rentable, es si tu estrategia en la nube es inteligente y segura, y si tus operaciones incluyen prácticas maduras de FinOps.
¿Se puede recuperar esa confianza?
En SAS hemos ayudado a cientos de clientes a migrar a la nube, y aquellos que tienen éxito la tratan como una plataforma estratégica, no solo como una opción de alojamiento. Diseñan desde el principio pensando en el rendimiento, la resiliencia y la gobernanza. Y confían en nosotros, o en sus otros socios de alojamiento, para garantizar que su entorno esté protegido y operado de manera rentable. Por lo tanto, la desconfianza no está justificada... siempre y cuando tengas al socio adecuado y un plan claro.
En el contexto de arquitecturas de nube inteligentes, ¿cuáles son los pilares que una organización debe tener claros para escalar de forma eficiente sus iniciativas de IA?
La escalabilidad de la inteligencia artificial depende de tres factores: datos limpios y conectados, una infraestructura flexible y una fuerte alineación entre TI y el negocio. Sin estos elementos, incluso los mejores modelos no generarán valor. Se necesitan arquitecturas en la nube que puedan adaptarse a diferentes cargas de trabajo, ya sea puntuación en tiempo real, aprendizaje profundo o análisis tradicional. Pero igual de importante es la gobernanza: saber dónde están tus datos, cómo se están utilizando y cómo controlar los costos y los riesgos. Las organizaciones que logran escalar la IA de manera efectiva la tratan como un sistema, no como un conjunto de herramientas. Construyen pensando en la agilidad, la responsabilidad y los resultados.
¿Qué papel cree desde SAS que van a jugar los agentes inteligentes?
Los agentes de IA están pasando rápidamente de ser algo conceptual a convertirse en una capacidad real. Su impacto depende del grado de integración que tengan en los procesos empresariales. Pienso en el papel de los agentes de IA en tres etapas: primero, como asistentes que mejoran la productividad humana; luego, como agentes que asumen tareas repetitivas y basadas en reglas; y, finalmente, como sistemas autónomos que generan resultados con una mínima intervención humana.
¿Puede poner ejemplos concretos de éxito?
Ya estamos viendo éxito en esa capa intermedia -agentes liderados por humanos-donde la IA maneja tareas como la monitorización de fraudes o la clasificación inicial de reclamaciones, liberando a los equipos para que se concentren en trabajos de mayor valor. El próximo salto es hacia operaciones lideradas por agentes, pero eso requiere confianza, transparencia y una gobernanza sólida. La verdadera oportunidad no está solo en desplegar agentes. Está en diseñar sistemas donde puedan colaborar, aprender y escalar de manera responsable.
¿Cuál es su visión sobre el papel de estos agentes como interfaz entre los datos complejos y los tomadores de decisiones?
Estamos siendo testigos en tiempo real de cómo las empresas están descubriendo el verdadero potencial de los agentes de IA para cerrar la brecha entre datos complejos y decisiones en tiempo real. Aquellas que los utilicen con éxito serán las que mejor sepan identificar cuándo mantener a los humanos involucrados y cuándo permitir que los agentes tomen la iniciativa.
¿Cómo nos ayudarán estos agentes en el trabajo diario?
No existe una solución única para todos. A medida que la tecnología avanza, veremos agentes que asisten a los humanos proporcionando información y contexto, y agentes que actúan de manera independiente dentro de límites definidos. El enfoque correcto dependerá del caso de uso. En escenarios de alto riesgo o con ambigüedad, la supervisión humana es esencial. Pero para tareas repetitivas y basadas en reglas, la ejecución liderada por agentes puede impulsar velocidad y escalabilidad.
La cultura del cambio es a menudo el mayor obstáculo para la innovación. ¿Qué consejos daría a otras organizaciones para cultivar una cultura de cambio?
La cultura es la parte más difícil de la transformación, y también la más importante. Como CIOs, más allá de ser solo líderes tecnológicos, somos agentes de cambio. Nuestro trabajo es ayudar a la organización a ver el cambio como una capacidad, no como una interrupción. Todo comienza con contar historias.
O, lo que es lo mismo, tener claro el objetivo…
Las personas necesitan entender el "porqué" detrás de la evolución, y puedes lograrlo brindándoles una visión clara de cómo desempeñan un papel en la transformación y en el cumplimiento de los objetivos del negocio. Después, se trata de crear un espacio para la experimentación, donde los equipos puedan probar, aprender, fallar e iterar sin temor. Las culturas más innovadoras no temen desafiar las ideas heredadas. Premian la curiosidad, no solo el cumplimiento. Y tratan el cambio como una responsabilidad compartida, no como una obligación impuesta desde arriba.
¿Hacia dónde se encamina el futuro de la analítica y la IA?
El futuro de la analítica y la IA girará en torno a la velocidad, la confianza y la accesibilidad. Esto significa que la IA debe ser explicable, estar integrada y lista para generar retorno de inversión (ROI) desde el primer día.
¿Qué rol quiere jugar SAS en esa evolución?
En SAS, estamos enfocados en ayudar a las organizaciones a alcanzar ese objetivo. Ya sea a través de modelos ligeros y listos para la industria, datos sintéticos para una experimentación más segura o herramientas que hagan que la IA sea accesible para más personas, estamos construyendo soluciones con impacto en el mundo real. Nuestro objetivo es ser ese socio de confianza que ayude a los clientes a transformar la complejidad en claridad y los datos en decisiones.
En España, mantienen alianzas con la Universidad Complutense y la Universitat Politècnica de València. ¿Se plantean nuevas colaboraciones?
Siempre estamos abiertos a nuevas colaboraciones. De hecho, actualmente estamos en conversaciones con varias universidades para establecer nuevas alianzas en España. Mantener fuertes conexiones con el mundo académico es una de nuestras principales prioridades. Más que simplemente colaborar, nuestra misión es actuar como un puente entre la academia y la industria: conectar el talento formado en SAS con nuestros clientes y socios, y apoyar a los estudiantes en su transición al mundo profesional.
Desde su perspectiva como CIO de una compañía líder en analítica e inteligencia de datos, ¿cuáles cree que serán las grandes tendencias tecnológicas que marcarán el próximo lustro?
En los próximos cinco años, veo tres cambios importantes que darán forma al panorama de la tecnología empresarial. Primero, la IA pasará de la experimentación a la orquestación. Veremos más sistemas agentes (IA que no solo asiste, sino que actúa) integrados en los procesos centrales del negocio. Esto significará más automatización, pero también un mayor énfasis en la gobernanza y la confianza. Por otra parte, la nube se volverá más inteligente y adaptativa. No se tratará solo de dónde se ejecutan las cargas de trabajo, sino de cómo la infraestructura responde en tiempo real a las necesidades del negocio. Podemos esperar más operaciones impulsadas por IA y sistemas auto-reparables.
¿Qué papel tendrá que asumir el CIO en ese escenario?
Veremos cómo el rol del CIO continuará su evolución. Ya no somos solo guardianes de la tecnología, somos estrategas del negocio. Las organizaciones que triunfen serán aquellas donde la estrategia de TI y la estrategia empresarial sean indistinguibles.