SAS setzt auf autonome KI-Agenten für Unternehmen

SAS stellt auf der Hausmesse umfassende Neuerungen für die Viya-Plattform vor, die den Weg von generativer KI hin zu produktionsreifen, autonomen Agentensystemen ebnen sollen.

Auf seiner Hausmesse SAS Innovate in Dallas hat der Analytics-Spezialist ein umfassendes Update seiner Produktpalette vorgestellt. Der Fokus liegt auf dem Übergang von generativer KI-Experimentierphase hin zu produktionsreifen, autonomen Agentensystemen. Die Neuerungen rund um die Viya-Plattform und eine zentrale Governance-Ebene sollen Unternehmen helfen, die wachsende Komplexität selbstständig handelnder KI-Agenten zu beherrschen – ohne die menschliche Kontrolle zu verlieren.

Viya-Plattform wird zur Basis für autonome KI

Im Zentrum der Ankündigungen stehen massive Erweiterungen der SAS-Viya-Plattform. Sie soll künftig als Fundament für sogenannte „agentische KI" dienen. Anders als herkömmliche generative KI-Assistenten, die nur auf Anfragen reagieren, können diese neuen Systeme eigenständig Erkenntnisse, Entscheidungen und Aktionen über fragmentierte Geschäftsprozesse hinweg verknüpfen.

Anzeige

Während Unternehmen wie SAS die technologische Basis für autonome Agenten schaffen, fragen sich viele Verantwortliche, wie sie die neuen EU-Vorgaben rechtssicher umsetzen. Dieser kostenlose Download verschafft Ihnen den Überblick über Fristen, Pflichten und Risikoklassen, den Ihre Rechts- und IT-Abteilung jetzt dringend braucht. EU AI Act in 5 Schritten verstehen

Herzstück ist der neue SAS Viya Copilot – eine gesteuerte, dialogbasierte Schnittstelle direkt in der Plattform. Er soll Datenwissenschaftlern und Business-Analysten bei Aufgaben wie Datenentdeckung, Modellentwicklung und der Generierung von SAS- und Python-Code helfen. Statt als separates Werkzeug agiert der Copilot als integrierter Assistent in bestehenden Anwendungen.

Um diese Fähigkeiten skalieren zu können, hat SAS zudem den Model Context Protocol (MCP) Server vorgestellt. Basierend auf einem offenen Standard ermöglicht er Unternehmen, ihre bestehenden Analytics- und Entscheidungslogiken für externe KI-Agenten zugänglich zu machen. Das verhindert die doppelte Logik-Entwicklung bei der Nutzung verschiedener großer Sprachmodelle – etwa von OpenAI, Anthropic oder Google. Externe Agenten können so sicher auf proprietäre Modelle und Daten zugreifen, ohne etablierte Sicherheitskontrollen zu umgehen.

Der neu veröffentlichte SAS Agentic AI Accelerator liefert ein strukturiertes Framework aus Code, Komponenten und Best Practices. Er soll Teams dabei helfen, Agenten zu entwerfen und bereitzustellen – unabhängig von ihren Programmierkenntnissen.

Spezialisierte Agenten für Marketing und Lieferketten

Neben den plattformübergreifenden Updates bringt SAS spezialisierte Agenten für konkrete Branchenherausforderungen. Ein Schwerpunkt ist der SAS Supply Chain Agent, der sich derzeit in privater Vorschau befindet. Das Tool soll die Vertriebs- und Betriebsplanung automatisieren – ein Prozess, den viele Unternehmen aufgrund seines hohen manuellen Aufwands mit umfangreichen Tabellenkalkulationen nur einmal im Monat durchführen. Der neue Agent läuft dagegen kontinuierlich und ermöglicht Supply-Chain-Managern, Szenarien in Echtzeit zu simulieren und Strategien per Sprachbefehl anzupassen.

Auch die Marketingtechnologie von SAS wurde grundlegend überarbeitet. Die Erweiterung der agentischen Fähigkeiten in SAS Customer Intelligence 360 umfasst ein Multi-Agenten-System. Der SAS 360 Agent fungiert als übergeordnete Steuerungsebene für mehrere spezialisierte Werkzeuge – darunter Agenten für Zielgruppen, Kundenreisen, E-Mails und Suche. Besonders hervorzuheben ist der Journeys Agent: Er kann komplexe Customer-Journey-Strukturen aus multimodalen Eingaben wie Text-Briefings oder Bildern zusammenstellen. Im Hintergrund generiert der Agent produktionsreifen Code und reduziert so den manuellen Aufwand von der Marketingidee bis zur aktiven Kampagne erheblich.

Branchenbeobachter sehen in diesen spezialisierten Agenten einen Schritt hin zu „KI, die handelt", statt nur „KI, die formuliert". Durch den Fokus auf komplexe operative Aufgaben wie Lieferkettenoptimierung und Customer-Journey-Mapping will SAS die Rentabilität agentischer Systeme in Umgebungen beweisen, in denen rein menschliches Management zum Engpass wird. Diese branchenspezifischen Tools sind Teil einer bereits angekündigten Milliardeninvestition in KI-Lösungen für einzelne Industrien.

Anzeige

Die technologische Entwicklung von agentischen Systemen markiert den Beginn einer neuen Ära, in der Milliarden in Robotik und KI fließen. Erfahren Sie in diesem kostenlosen Report, welche Unternehmen die Gewinner der nächsten industriellen Revolution sind und wo das große Geld gerade hinfließt. Gratis-Report zur neuen Industrierevolution sichern

Zentrale Governance gegen Schatten-KI

Je mehr Autonomie KI-Agenten erhalten, desto wichtiger wird die Kontrolle – insbesondere um „Shadow AI" zu verhindern, also Tools und Modelle, die außerhalb der offiziellen IT-Überwachung operieren. Dagegen bringt SAS den SAS AI Navigator ins Spiel. Dieses Software-as-a-Service-Angebot, ebenfalls in privater Vorschau und voraussichtlich im dritten Quartal 2026 im Microsoft Azure Marketplace verfügbar, soll ein einheitliches Inventar aller KI-Assets eines Unternehmens bereitstellen.

SAS-Führungskräfte betonen, dass der AI Navigator Compliance- und Datenverantwortlichen ermöglicht, KI-Anwendungsfälle über verschiedene Modelle und Agenten hinweg zu überwachen und zu steuern – unabhängig davon, ob sie intern entwickelt oder von Drittanbietern bereitgestellt wurden. Die Plattform soll interne Richtlinien und externe Vorschriften auf den gesamten KI-Lebenszyklus anwenden, von der Experimentierphase bis zur Außerbetriebnahme. Dieser Governance-Fokus kommt nicht von ungefähr: Marktforscher von Gartner prognostizieren, dass bis 2030 mehr als 40 Prozent der Unternehmen Sicherheits- oder Compliance-Vorfälle im Zusammenhang mit nicht autorisierter Schatten-KI erleben werden.

Reggie Townsend, Vice President of AI Ethics bei SAS, beschreibt diesen Ansatz als Wandel in der Wahrnehmung von Governance durch das Top-Management. Statt einer bloßen Compliance-Hürde solle strukturierte und transparente KI-Governance als Wachstumstreiber verstanden werden, der Mitarbeiter befähigt, KI innerhalb sicherer Leitplanken zu nutzen. Ergänzend führt SAS den Retrieval Agent Manager (RAM) ein – eine No-Code-Lösung, die auf dem Retrieval-Augmented-Generation-Framework basiert und sicherstellt, dass KI-Antworten auf verifizierten, kontextbezogenen Unternehmensdaten beruhen.

Branchenkontext und Auswirkungen

Die Einführung dieser agentischen Tools spiegelt einen breiteren Branchentrend wider: Der Fokus verschiebt sich vom kreativen Potenzial generativer KI hin zum operativen Nutzen autonomer Agenten. Während generative KI hervorragend darin ist, Inhalte zusammenzufassen und zu erstellen, bringt agentische KI neue Anforderungen an Verantwortlichkeit und Vertrauen mit sich – schließlich ist sie befugt, im Namen des Nutzers zu handeln. Diese Verschiebung ist besonders in „geschützten Branchen" wie Banken, Gesundheitswesen und Behörden relevant, wo das Fehlen eines Prüfpfads für KI-Entscheidungen erhebliche rechtliche Risiken birgt.

Die Einführung des MCP-Servers ist ein strategischer Schachzug, um SAS als unverzichtbare Mittelschicht im KI-Ökosystem zu positionieren. Durch die Unterstützung eines offenen Standards, der verschiedene große Sprachmodelle mit der langjährigen Analytics-Expertise von SAS verbindet, will das Unternehmen seine Relevanz sichern – selbst wenn Unternehmen eine Vielzahl von Drittanbieter-KI-Modellen einsetzen. Diese Interoperabilität soll Daten und Logik in gesteuerten Umgebungen halten, ein Hauptanliegen von IT-Leitern, die Datenlecks bei der Nutzung externer KI-Dienste fürchten.

Ausblick: Autonome KI im Praxiseinsatz

Für den weiteren Verlauf des Jahres 2026 plant SAS die schrittweise Einführung weiterer branchenspezifischer KI-Modelle und Agenten. Nach dem Start mit Lieferketten- und Marketing-Tools sollen künftige Erweiterungen die Bekämpfung von Finanzkriminalität im Bankensektor, die Zahlungsintegrität im Gesundheitswesen und bei öffentlichen Hilfsprogrammen sowie die Arbeitssicherheitsüberwachung in Fertigungsumgebungen abdecken.

Die Verfügbarkeit des SAS AI Navigator im Herbst 2026 dürfte ein entscheidender Punkt für die Governance-Strategie des Unternehmens sein. SAS will damit die zentrale Kommandozentrale für groß angelegte agentische Bereitstellungen schaffen. Während Unternehmen beginnen, diese Werkzeuge zu operationalisieren, wird der Fokus wohl auf dem „Human-in-the-Loop"-Ansatz bleiben. SAS-Führungskräfte betonen, dass die Rolle menschlicher Expertise durch diese Fortschritte aufgewertet statt geschmälert wird – Fachleute wechseln von der manuellen Ausführung zur Überwachung und Steuerung autonomer Systeme.