Salesforce ribadisce l’importanza dei SaaS: senza di noi, le aziende non possono sfruttare l’AI

Da qualche mese c’è un’idea che agita i mercati finanziari e che ha fatto crollare i titoli delle azioni tech, in particolare quelle delle aziende la cui offerta ruota attorno al concetto del Software as a Service. L’idea, che prende il nome di SaaSpocalypse, è quella che la capacità dell’intelligenza artificiale di sviluppare agenti software autonomi possa rendere obsoleti i software tradizionali e il loro modello di business basato su abbonamenti con un costo per utente.

Invece di pagare migliaia di abbonamenti per utilizzare le applicazioni dei principali vendor, le aziende potrebbero svilupparsi in casa degli agenti che eseguono direttamente i compiti che solitamente il personale svolge all’interno delle applicazioni (magari, liberandosi anche del personale nel frattempo).

Ora, questa ipotesi potrebbe essere molto lontana dal realizzarsi, in tempi brevi o anche lunghi, ma la sua sola possibilità sta creando problemi concreti: il crollo del valore delle azioni potrebbe provocare ai vendor SaaS difficoltà finanziarie che rischiano di comprometterne le capacità di ricerca e sviluppo, execution e supporto. Un rischio che i CIO stanno cominciando a considerare.

Marco Hernansanz, EVP & CEO di Salesforce per Southern Europe, Middle East and Africa

I vendor SaaS si trovano in una posizione molto delicata: da un lato devono difendersi dall’idea che gli agenti AI renderanno obsoleti i loro software applicativi tradizionali, ma dall’altro non possono sminuire la portata dell’intelligenza artificiale su cui hanno investito miliardi negli ultimi anni e che è oggi tra i principali argomenti di vendita verso i propri clienti. Attaccare l’AI sarebbe contraddittorio. Ignorare la minaccia sarebbe ingenuo.

La soluzione retorica scelta da Marco Hernansanz, EVP & CEO di Salesforce per Southern Europe, Middle East and Africa, in una media roundtable tenuta a fine aprile, è la seguente: l’AI non è il problema, anzi. Il problema è l’AI senza un contesto di dati affidabili, senza processi e senza governance. E guarda caso, ciò che manca agli LLM da soli è esattamente ciò che Salesforce ha costruito in 27 anni.

L’AI funziona solo se ha fondamenta solide

Il punto di partenza è un dato che Hernansanz cita dall’ormai celebre studio MIT e che afferma il 95% dei pilot AI nelle aziende non riesce ad arrivare in produzione. Non perché l’AI non funzioni, ma perché un modello linguistico disconnesso dai dati aziendali non conosce i clienti, non ha accesso alle transazioni, non è deterministico e non è conforme ai requisiti delle industry regolamentate. “Può dire cose sbagliate in modo molto convincente”, sintetizza Hernansanz, “e questo in settori come il bancario o l’assicurativo, questo non è accettabile”.

La risposta è nell’architettura dello stack Salesforce: quattro strati che trasformano un LLM generico in un agente aziendale affidabile.

• Il System of Context fornisce i dati: chi è il cliente, qual è la sua storia, qual è la sua situazione attuale. “Senza contesto, l’agente è cieco”;
• Il System of Work fornisce i processi: i workflow e le integrazioni applicative che l’agente deve poter azionare per tradurre una decisione in un’azione concreta;
• Il System of Agency – la piattaforma Agentforce – fornisce orchestrazione e governance per ambienti con agenti multipli.
• Il System of Engagement, incarnato da Slack, fornisce l’interfaccia conversazionale che connette agenti e dipendenti.

L’architettura è aperta: compatibile con data lake esterni come Snowflake o Databricks tramite integrazione zero-copy, con LLM proprietari e con applicazioni di terze parti. Il messaggio implicito è chiaro: Salesforce non vuole sostituire ciò che le aziende hanno già costruito, vuole essere lo strato che abilita l’agentic AI.

Il nodo del System of Work

È sul secondo strato che si è concentrata la discussione. Se gli agenti possono pensare, ragionare e – in prospettiva – anche scrivere codice e costruire strumenti propri, perché avrebbero ancora bisogno di workflow pre-costruiti da un fornitore di software tradizionale? Questa è la domanda alla base della preoccupazione che agita i mercati finanziari da mesi.

Hernansanz ha risposto con un’analogia: “L’agente è il cervello. Il System of Work è come il sistema nervoso che trasmette il segnale e aziona il movimento nel corpo. Se non hai codificato quel processo nell’azienda, l’agente non può agire da solo”. Nell’esempio pratico: un agente che deve resettare da remoto il router di un cliente della telco deve avere accesso a un workflow che abiliti quell’azione nel sistema di gestione della rete. Senza quel workflow, l’agente sa che cosa fare, ma non può farlo.

È una risposta convincente per i casi d’uso di oggi. Lo è meno se si proietta nel futuro prossimo, in cui gli agenti sono già in grado di costruire e modificare codice in autonomia, e in cui la frontiera tra “cervello” e “sistema nervoso” si fa sempre più sfumata.

Hernansanz ha riconosciuto che con l’AI il software si costruisce più velocemente, ma ha difeso il valore del know-how verticale accumulato: “Ci sono molte integrazioni complesse, requisiti di compliance con GDPR e altri framework. Non credo che ogni azienda voglia diventare una software house. Un retailer dovrebbe dedicare il suo tempo alla selezione dei prodotti, alla supply chain, ai clienti, non allo sviluppo del software”. Un’argomentazione valida, ma che descrive lo stato attuale meglio di quanto anticipi quello futuro.

Dalla teoria alla pratica: la scala di maturità degli agenti

Hernansanz ha delineato una traiettoria di adozione che nella pratica sembra confermarsi. Le aziende cominciano con agenti interni, meno rischiosi: un assistente che prepara il venditore alla riunione con il C-level, aggiorna il CRM, riassume i risultati di un incontro. “Quando vedono che funziona, si chiedono come cambiare il modo in cui fanno business”, ha spiegato. Si passa allora ad agenti rivolti verso l’esterno, dapprima per compiti semplici come fornire informazioni su un contratto, poi per azioni più complesse: gestire un rimborso, pianificare un intervento tecnico a domicilio.

Globalmente Salesforce dichiara circa 30.000 clienti per la sua soluzione Agentforce. In mercati come Spagna e Italia, si parla di centinaia di pilot, una quota crescente dei quali sta raggiungendo la fase di produzione. Tra i casi citati: Caixabank, Telefónica/Movistar, Reale Mutua Assicurazioni, Telepass e Amplifon. I tempi indicativi dell’adozione sono di tre mesi per il primo deploy, sei per la scalabilità.

Cosa rimane della competizione quando la capacità diventa infinita

Una delle riflessioni più importanti in prospettiva ruota attorno alla domanda: se la rivoluzione agentiva elimina i vincoli di capacità – tempo, risorse, budget – e crea di fatto una forza lavoro virtuale potenzialmente infinita, quale diventa il vero fattore competitivo per le aziende?

Per Hernansanz, “Quando tutti avranno accesso a questa forza lavoro virtuale. La competizione si sposterà su strategia, conoscenza del cliente, creatività. Anche il cloud ha reso l’infrastruttura economica e standardizzata, ma le aziende di successo sono rimaste quelle con la strategia giusta, il prodotto giusto, il brand giusto. Questo non cambierà”.

È una risposta ottimista, e probabilmente corretta sul piano dei principi. Ma se eseguire diventa banale e le barriere all’ingresso si abbassano ovunque, ciò che cambia è la velocità con cui i vantaggi competitivi vengono erosi. E in quel contesto, bisognerà capire se il valore di enormi piattaforme software e basi dati costruite in decenni rappresenterà un vantaggio competitivo o una zavorra che limita l’agilità.

La risposta del mercato finanziario a questa tensione non è ancora arrivata. Salesforce cresce: 41,5 miliardi di dollari di ricavi nell’ultimo anno fiscale, con un target di 46,2 miliardi per quello in corso e un obiettivo a medio termine di 63 miliardi. Ma il titolo sconta un’incertezza strutturale che una conferenza stampa, per quanto ben argomentata, non è in grado di dissolvere da sola.