Innowacje AI w Polsce – SAS wyróżnia firmy zmieniające reguły gry

Podczas warszawskiej edycji SAS Innovate on Tour 2025, technologie przyszłości zyskały realny wymiar. Wydarzenie skupiło się przede wszystkim na pokazaniu praktycznych zastosowań sztucznej inteligencji w różnych sektorach. I to nie w formie obietnic — lecz wdrożeń, które już dziś zmieniają sposób działania banków, ubezpieczycieli czy detalistów.

Centralnym punktem wydarzenia było wręczenie nagród AI Ambassador Award 2025. Pięć polskich organizacji – Bank Gospodarstwa Krajowego, DOZ Direct, ING Bank Śląski, Polski Światłowód Otwarty i Ubezpieczeniowy Fundusz Gwarancyjny – zostało uhonorowanych za wykorzystanie AI do budowania przewag rynkowych. Co istotne, nie chodziło o eksperymenty w laboratoriach, ale o konkretne wdrożenia: wykrywanie nadużyć, personalizacja usług, zarządzanie ryzykiem. Wyróżnienie otrzymał także sektor akademicki – SAS Educator Award trafiła do dr Agnieszki Kucharskiej z Politechniki Warszawskiej, co podkreśla wagę kompetencji i edukacji w obszarze danych.

Na tle wielu branżowych wydarzeń, SAS Innovate wyróżnia się konsekwencją – nie tylko w retoryce „AI zaufanej i odpowiedzialnej”, ale też w technologicznej ofercie. Firma nie ucieka w buzzwordy, lecz pokazuje rozwiązania, które łączą nowoczesność z pragmatyzmem. Quantum AI to przykład – nie futurystyczna wizja, ale konkretna propozycja dla firm zmagających się z wielowymiarowymi analizami. Już 60% przedsiębiorstw w Wielkiej Brytanii i Chinach aktywnie testuje lub inwestuje w takie podejścia – SAS najwyraźniej chce, by Polska nie została z tyłu.

Innym interesującym wątkiem była integracja cyfrowych bliźniaków z silnikiem Unreal Engine. Choć może brzmieć jak zabieg marketingowy, wykorzystanie realistycznych modeli 3D do testowania operacji biznesowych ma potencjał: zwłaszcza w produkcji, logistyce czy handlu detalicznym, gdzie margines błędu kosztuje realne pieniądze.

SAS pokazał też rosnące znaczenie danych syntetycznych – szczególnie istotnych w kontekście ochrony prywatności. Możliwość trenowania modeli AI na sztucznie wygenerowanych zbiorach danych może stać się kluczowa w regulowanych branżach, takich jak medycyna czy finanse.