Heidelberg, 28. April 2026 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Daten und künstliche Intelligenz (KI), erweitert seine Analytics- und KI-Plattform SAS Viya um voll integrierte Funktionen für agentenbasierte KI. Dazu gehören neue KI-Assistenten und eine komplette Agenten-Infrastruktur. Die Neuerungen helfen Unternehmen, isolierte GenAI-Anwendungsfälle in kontrollierte, produktionsreife und skalierbare Prozesse zu überführen.
Neue Funktionalitäten bei SAS Viya umfassen:
— SAS Viya Copilot, eine Familie von KI-Assistenten, die über den gesamten Analytics-Lebenszyklus hinweg eingebettet sind
— SAS Viya Model Context Protocol (MCP) Server, der den offenen MCP-Standard nutzt, um Analytics- und Decisioning-Funktionen von SAS Viya als Werkzeuge für KI-Agenten bereitzustellen
— SAS Agentic AI Accelerator, ein kuratierter Rahmen für Entwicklung, Governance und Deployment von KI-Agenten innerhalb von SAS Viya
Menschliche Expertise bleibt entscheidend
„Automation durch agentische KI schmälert die Rolle des Menschen in keiner Weise. Ganz im Gegenteil: Die menschliche Entscheidung wird sogar noch wichtiger“, sagt Jared Peterson, Senior Vice President, Global Engineering bei SAS. „Mit SAS Viya können Unternehmen KI-Agenten und Copiloten menschliche Urteilsfähigkeit, gesicherte Datenbestände und eine komplette Governance direkt verbinden. Somit ist gewährleistet, dass KI nicht nur beliebige Ergebnisse produziert, sondern als Grundlage für zuverlässige, praxisgerechte Entscheidungen dient.“
Eingebettet statt angeflanscht: Copilot für Daten- und KI-Aufgaben
PR_Copilot_3-webSAS Viya Copilot ist ein kontrollierter, dialogbasierter KI-Assistent, der direkt in die SAS Viya-Plattform eingebettet ist. Er ist darauf ausgelegt, menschliche Experten in produktiven Analytics-Workflows zu unterstützen. Unternehmen können damit Daten analysieren, Modelle erstellen und Entscheidungen entlang des Analytics-Lebenszyklus treffen – bei voller Sicherheit, Kontrolle und Governance auf Enterprise-Ebene.
SAS Viya Copilot integriert Microsoft Foundry und arbeitet innerhalb bestehender Analytics-Workflows, statt als eigenständige Chat-Oberfläche zu fungieren. Data Scientists, Entwickler sowie Business Analysts können damit Erkenntnisse in natürlicher Sprache generieren, erklären und nutzen – sowohl in Coding-Umgebungen als auch innerhalb interaktiver visueller Oberflächen.
Zu den aktuellen Fähigkeiten von SAS Viya Copilot gehören unter anderem allgemeine Frage-Antwort-Funktionen in zentralen Viya-Anwendungen, Unterstützung bei SAS und Python-Code, Empfehlungen für Modell-Pipelines, dialoggestützte Dashboard-Erstellung sowie KI- Suche.
SAS wird die Funktionalitäten von Viya Copilot schrittweise auf Datenmanagement, Modellmanagement und KI-Infrastruktur ausweiten. Ziel ist eine konsistente KI-Unterstützung von der Datenintegration bis zum Deployment.
Anders als viele horizontale KI-Assistenten, die vor allem auf vorab antrainiertes LLM-Wissen oder generische Werkzeuge setzen, ist SAS Viya Copilot darauf ausgelegt, domänenspezifische Analytics-Aufgaben auszuführen. Diese basieren auf branchenspezifischen Datenmodellen, Terminologien und Best Practices.
Bereits verfügbar sind unter anderem der SAS Asset and Liability Management Copilot, der Anwender bei Szenario-Konfiguration, Ausführung und Interpretation in Finanzrisiko-Workflows unterstützt, sowie der SAS Health Clinical Data Discovery Copilot, der klinische Datenanalyse beschleunigt.
Für 2026 plant SAS weitere Viya-Copilot-Funktionen, unter anderem für die Prävention von Finanzkriminalität im Bankwesen sowie für intelligente Planung und Supply-Chain-Optimierung in der Fertigungsindustrie.
Schneller und einfacher zu eigenen Agenten
Neben eingebetteten KI-Assistenten stellt SAS Viya die Infrastruktur und Werkzeuge bereit, die Unternehmen benötigen, um eigene KI-Agenten zu entwickeln, zu verbinden und zu steuern. Diese Funktionen sind für aktuelle SAS Viya-Nutzer über GitHub verfügbar und tragen dazu bei, isolierte GenAI-Anwendungsfälle in agentenbasierte KI zu überführen, die unternehmensweit über Systeme, Teams und Geschäftsprozesse hinweg arbeitet.
— Der SAS Viya Model Context Protocol Server bietet eine standardisierte Option, um SAS Analytics, Modelle und Decisioning-Funktionen externen KI-Agenten zugänglich zu machen. Über SAS Viya MCP können Unternehmen vertrauenswürdige SAS Analytics, Governance und Domänenintelligenz in eigene Agenten einbetten – über die LLM-Oberfläche ihrer Wahl – ohne Logik zu duplizieren oder Unternehmenskontrollen zu umgehen.
— Der SAS Agentic AI Accelerator unterstützt Teams unterschiedlicher Qualifikationsstufen – von No-Code über Low-Code bis hin zu Entwicklern – beim Design und bei der Operationalisierung von KI-Agenten mit Governance, so dass eine verantwortungsvolle Nutzung sichergestellt ist. Er bietet eine kuratierte Sammlung von Code, Komponenten, Schnittstellen und Best Practices, mit denen Teams KI-Agenten innerhalb von SAS Viya entwickeln, steuern und bereitstellen können.
— Der SAS Retrieval Agent Manager (RAM) ist eine No-Code-Lösung auf Basis des Retrieval-Augmented-Generation-Frameworks (RAG). Sie vereinfacht die Umwandlung unstrukturierter Rohdaten in kontextbezogene KI-Antworten. Derzeit ist RAM als eigenständiges Produkt verfügbar; SAS plant jedoch, RAM-Funktionen in SAS Viya zu integrieren. Dadurch sollen Agenten und Assistenten Antworten stärker im Unternehmenskontext verankern und präzise, vertrauenswürdige Entscheidungen unterstützen.
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