Il brusco calo in borsa delle società software e dei grandi fornitori di servizi IT, avvenuto nelle scorse ore in Europa e in India, è il primo stress test serio del rapporto tra mercati finanziari e intelligenza artificiale generativa. L’innesco è stato l’aggiornamento degli strumenti di Anthropic (in particolare i plug‑in di Claude orientati ad automatizzare attività legali, commerciali, marketing e di data analysis), che ha messo in discussione, nel giro di poche sedute, i presupposti dei modelli di business costruiti sul software.

In Europa, la correzione è stata particolarmente violenta per gli attori percepiti come campioni della “knowledge economy” regolata e ad alto margine. Nomi come RELX e Wolters Kluwer, specializzati in analytics per il settore legale e professionale, hanno registrato ribassi a doppia cifra in una singola giornata, con RELX che ha quasi dimezzato il proprio valore rispetto ai massimi del 2025 e si è avviata verso il peggior calo giornaliero dal 1988.

In parallelo SAP, fino a poco tempo fa il titolo europeo a maggiore capitalizzazione, ha visto svanire decine di miliardi di capitalizzazione tra profit warning sul cloud e timori che la nuova ondata di IA possa comprimere ulteriormente la capacità di monetizzare le grandi piattaforme applicative.

Sul fronte indiano la dinamica è diversa, ma il denominatore comune è la leva occupazionale. L’indice NIFTY IT ha perso oltre il 6% in una sola seduta, la peggiore da maggio 2022, trascinando al ribasso tutti i principali esportatori di servizi IT e mettendo sotto pressione un intero settore da 283 miliardi di dollari costruito su un modello labour‑intensive. La preoccupazione è che strumenti come i plug‑in di Claude possano erodere la dipendenza da grandi team esternalizzati per lo sviluppo, il testing e molte attività di back office a basso valore aggiunto, riducendo le ore fatturabili e, nel medio periodo, comprimendo domanda e salari per le figure più junior.

L’elemento interessante, dal punto di vista tecnico e industriale, è che il mercato sta reagendo non tanto ai risultati attuali di queste aziende, quanto a un cambio di aspettative sulle traiettorie di lungo periodo dei flussi di cassa. L’IA generativa, nelle sue declinazioni più recenti, sta infatti mettendo in discussione il tradizionale vantaggio competitivo di chi controlla basi dati proprietarie, workflows consolidati e una forza vendita capillare, perché apre la possibilità che una singola piattaforma orizzontale accessibile via API o tramite agenti AI ricombini dati e processi in modo più efficiente. In questo scenario, gli investitori si chiedono se i miliardi già spesi in progetti di “AI transformation” abbiano ancora un payback realistico.

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Dall’altra parte del tavolo, figure come Jensen Huang provano a riportare la discussione su un piano architetturale più razionale. Il CEO di Nvidia ha definito “illogica” l’idea che l’IA possa rimpiazzare il software e gli strumenti che lo compongono, ricordando come i modelli più avanzati non facciano altro che orchestrare un ecosistema di tool, librerie e infrastrutture già esistenti, anziché riscriverli da zero. La sua argomentazione è che, se si guarda all’IA come a uno strato aggiuntivo di astrazione e automazione, il vero valore continua a risiedere nella qualità delle piattaforme sottostanti (sistemi operativi, database, framework) e nella capacità di integrarle in modo robusto e governabile.

Lo scarto tra la narrativa di mercato e quella industriale si vede bene proprio confrontando Europa e India. Nel primo caso, l’ansia riguarda soprattutto la difendibilità dei margini in settori ad alta regolamentazione, dove i clienti potrebbero rinegoziare contratti pluriennali se scoprono che una parte significativa delle attività può essere svolta da agenti IA “generalisti”. Nel secondo caso, il tema è più diretto: se strumenti come Claude riducono il fabbisogno di manodopera per certe fasi del ciclo di sviluppo, il tradizionale arbitraggio salariale su cui si regge l’offshoring viene eroso.

Per chi osserva il settore con un occhio tecnico, è evidente come non tutte le linee di ricavo siano esposte allo stesso modo. Le attività che si limitano a intermediare dati strutturati o svolgere task ripetitivi di coding e QA sono particolarmente vulnerabili all’automazione spinta promessa da agenti IA multi‑plug‑in. Molto più resiliente appare invece il perimetro che richiede integrazione profonda con sistemi legacy, responsabilità regolatoria, sicurezza dei dati e personalizzazione spinta, ambiti dove anche i modelli più avanzati hanno bisogno di essere incapsulati in architetture solide e continuamente manutenute.

In questo quadro, la posizione di Huang si può leggere come una difesa della filiera hardware e di un certo modo di pensare l’IA come infrastruttura abilitante. Un modello generativo senza strumenti affidabili a cui delegare calcolo, storage, transazioni, sicurezza applicativa, rimane poco più di un prototipo brillante; nella pratica, ogni nuovo “agente cognitivo” va integrato con sistemi di ticketing, ERP, CRM e database transazionali, tutti prodotti software con anni di sviluppo alle spalle.

Se questa prospettiva finisse per affermarsi, il crollo odierno sarebbe ricordato come un episodio di esagerazione correttiva da parte del mercato, che ha temporaneamente confuso l’uso di nuovi strumenti con la cancellazione del valore accumulato nelle piattaforme su cui quegli strumenti poggiano.

Resta il fatto che la reazione europea e indiana ai passi di Anthropic segnala un nuovo tipo di rischio sistemico per il comparto tecnologico quotato. Ogni annuncio di funzionalità IA capaci di automatizzare interi spezzoni di catene del valore (dalla redazione di contratti alla gestione di pipeline di vendita) può infatti diventare catalizzatore di vendite, indipendentemente dai numeri trimestrali. Per gli investitori questo implica la necessità di spostare l’analisi dal semplice “quanto un’azienda investe in IA” a “come quella stessa azienda ripensa il proprio modello operativo alla luce dell’IA che sta emergendo altrove”, distinguendo chi subisce gli agenti generativi da chi li incorpora in modo nativo nelle proprie offerte.

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