Il divario tra promesse e realtà: cosa rivela la lotta di Salesforce sulla trasformazione dell'intelligenza artificiale nel settore tecnologico

La grande disillusione dell'intelligenza artificiale: perché Salesforce dimostra che la realtà è diversa

Lo spettacolare calo del 27% del prezzo delle azioni del colosso del CRM Salesforce dall'inizio del 2025 non è un fenomeno isolato e riguarda una singola azienda. Piuttosto, simboleggia una discrepanza fondamentale tra le elevate aspettative dell'intelligenza artificiale e la dura realtà del suo sfruttamento commerciale. Mentre le aziende tecnologiche di tutto il mondo proclamano la rivoluzione portata dagli agenti di intelligenza artificiale autonomi, la situazione di Salesforce rivela tre problemi centrali che potrebbero essere sintomatici dell'intero settore: la monetizzazione delle innovazioni di intelligenza artificiale, la maturità strutturale del mercato del software aziendale e la crescente complessità dell'integrazione tecnologica. Questa analisi esamina cosa si nasconde realmente dietro questa presunta promessa del futuro e quali conseguenze ha per il settore tecnologico.

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Nozioni di base e rilevanza

La situazione di Salesforce nell'ottobre 2025 segna una svolta nella percezione dell'intelligenza artificiale come motore di crescita diretto per le aziende tecnologiche affermate. Marc Benioff, il carismatico fondatore e CEO dell'azienda di gestione delle relazioni con i clienti, ha proclamato l'era dell'intelligenza artificiale basata su agenti alla conferenza Dreamforce dell'azienda a San Francisco. La sua visione: algoritmi autonomi avrebbero sostituito i dipendenti umani nelle aziende e sarebbero diventati il ​​principale generatore di fatturato di Salesforce. La realtà, tuttavia, dipinge un quadro diverso.

Il drastico calo delle azioni Salesforce è in netto contrasto con la tendenza generale del settore tecnologico, dove i titoli tecnologici hanno registrato guadagni significativi nello stesso periodo. Questa divergenza solleva interrogativi fondamentali: il settore ha forse sopravvalutato la velocità con cui l'intelligenza artificiale può essere tradotta in fatturato reale? Le aspettative per gli agenti di intelligenza artificiale autonomi sono realistiche? E quali problemi strutturali si celano dietro la facciata scintillante delle promesse dell'intelligenza artificiale?

La rilevanza di questa analisi va ben oltre Salesforce. Riguarda tutte le aziende che fanno affidamento sull'intelligenza artificiale come motore di crescita chiave. Riguarda gli investitori che stanno investendo miliardi nelle tecnologie di intelligenza artificiale. E riguarda i lavoratori i cui posti di lavoro sono minacciati dalla promessa di automazione. Il caso Salesforce offre una visione unica dei meccanismi, delle speranze e delle delusioni di un settore in transizione.

Questo articolo è suddiviso in otto sezioni che presentano sistematicamente le radici storiche, i meccanismi tecnici, lo stato attuale, i casi d'uso pratici, le criticità, gli sviluppi futuri e una sintesi finale delle lezioni apprese. Apparirà chiaro che le sfide di Salesforce sono rappresentative di problemi di settore più profondi, che vanno ben oltre una singola azienda.

Da pioniere del cloud a combattente dell'intelligenza artificiale: il riorientamento strategico di un gigante del settore

Per comprendere la situazione attuale, è necessario ripercorrere le origini e l'evoluzione di Salesforce. Fondata nel 1999 da Marc Benioff, l'azienda ha rivoluzionato il settore del software con un concetto allora radicale: il Software as a Service. Invece di vendere costosi pacchetti di licenze da installare sui server dei clienti, Salesforce offriva la sua soluzione CRM online. I clienti pagavano un canone mensile e potevano utilizzare il software semplicemente tramite il proprio browser.

Questa innovazione ha reso Salesforce leader di mercato nella gestione delle relazioni con i clienti. Con una quota di mercato superiore al 21%, l'azienda domina ancora oggi il mercato globale dei CRM, ben al di sopra di concorrenti come Microsoft, Oracle e SAP. Per oltre due decenni, Salesforce è stata considerata un titolo in crescita per eccellenza. Il fatturato è cresciuto a due cifre anno dopo anno, il prezzo delle sue azioni è cresciuto costantemente e l'azienda si è espansa attraverso numerose acquisizioni.

Ma già negli anni precedenti al 2025 si sono manifestati i primi segnali di rallentamento. La crescita del settore dei software CRM nel suo complesso ha rallentato, con la crescente saturazione del mercato. Molte grandi aziende avevano già implementato sistemi CRM e i frutti a portata di mano erano stati colti. Allo stesso tempo, sono emersi nuovi concorrenti, che hanno conquistato quote di mercato con approcci innovativi e prezzi più bassi.

In questa situazione, Benioff si è concentrata sempre di più sull'intelligenza artificiale come nuova frontiera di crescita a partire dal 2022. Salesforce ha introdotto per prima Einstein, una piattaforma di intelligenza artificiale che ha consentito l'analisi predittiva e l'automazione all'interno dei suoi prodotti CRM esistenti. Poi, a settembre 2024, è arrivato il grande annuncio: Agentforce, una piattaforma per agenti di intelligenza artificiale autonomi in grado di svolgere autonomamente attività in aree come il servizio clienti, le vendite e il marketing.

La visione era ambiziosa: entro la fine del 2025, i clienti avrebbero creato un miliardo di agenti di intelligenza artificiale autonomi tramite la piattaforma. Questi agenti non si sarebbero limitati a rispondere a semplici query, ma avrebbero anche pianificato ed eseguito in modo indipendente attività complesse e articolate. Avrebbero agito in modo proattivo, preso decisioni e avuto accesso all'intero database aziendale.

Allo stesso tempo, Salesforce ha investito molto nelle basi tecnologiche per questi agenti di intelligenza artificiale. Nel maggio 2025, l'azienda ha annunciato l'acquisizione di Informatica, azienda specializzata nella gestione dei dati, per 8 miliardi di dollari. L'acquisizione aveva lo scopo di garantire che gli agenti di intelligenza artificiale avessero accesso a dati di alta qualità e ben strutturati. Nell'autunno del 2024, Salesforce aveva già acquisito Own Data, un'altra azienda di gestione dei dati, per 1,9 miliardi di dollari.

Ma nonostante questi ingenti investimenti e la grandiosa visione, l'auspicata impennata di fatturato non si è concretizzata. Nel secondo trimestre dell'anno fiscale 2025/26, il fatturato di Salesforce è cresciuto del 9,8%, raggiungendo i 10,24 miliardi di dollari. Sebbene leggermente superiore alle aspettative, si è trattato del quinto trimestre consecutivo di crescita a una sola cifra. Le prospettive per il trimestre successivo erano ancora più caute, alimentando il timore che l'offensiva dell'intelligenza artificiale non avrebbe prodotto il successo commerciale sperato.

L'anatomia degli agenti AI autonomi: tecnologia tra visione e fattibilità

Per capire perché monetizzare gli agenti di intelligenza artificiale si stia rivelando così impegnativo, è importante esaminare i fondamenti tecnici e i meccanismi di questi sistemi. Agentforce si basa su diversi componenti tecnologici che devono interagire tra loro per raggiungere l'autonomia promessa.

Il suo cuore è l'Atlas Reasoning Engine, che funge da rete neurale o cervello degli agenti di intelligenza artificiale. Questo motore è progettato per imitare il pensiero e il comportamento umano, categorizzare correttamente le attività, stabilire le priorità delle fasi e, infine, eseguirle correttamente. A differenza dei precedenti assistenti di intelligenza artificiale come Copilot, che si basavano fortemente sull'interazione umana, gli agenti Agentforce sono progettati per operare in modo ampiamente autonomo.

Il secondo componente chiave è Salesforce Data Cloud, che armonizza tutti i dati aziendali rilevanti in tempo reale e li rende disponibili agli agenti di intelligenza artificiale. La qualità e la completezza di questi dati sono cruciali per le prestazioni degli agenti. Questo rappresenta anche una delle sfide più grandi: molte aziende raccolgono i propri dati da anni in sistemi diversi, senza standard coerenti o una pulizia regolare.

Il terzo componente è costituito da strumenti di integrazione come MuleSoft e connettori predefiniti che consentono agli agenti di interagire con flussi di lavoro esistenti e sistemi esterni. Queste interfacce consentono agli agenti di operare non solo all'interno del mondo Salesforce, ma anche di comunicare con altre applicazioni aziendali.

Oltre a questi componenti specifici di Salesforce, Agentforce integra anche modelli linguistici su larga scala di terze parti come OpenAI, Anthropic e Google Gemini. Questi modelli forniscono l'elaborazione del linguaggio naturale e la conoscenza del mondo generale su cui si basano gli agenti specifici.

La funzionalità può essere illustrata utilizzando l'esempio di un addetto al servizio clienti: un cliente contatta l'azienda con una richiesta. L'addetto analizza la richiesta, accede ai dati rilevanti del cliente dal Data Cloud, li confronta con casi simili del passato, sviluppa un piano di risoluzione in più fasi, esegue queste fasi e comunica il risultato al cliente. Tutto ciò avviene senza intervento umano, a meno che l'addetto non riscontri un problema che esuli dalle sue capacità.

In teoria, tutto ciò sembra impressionante. In pratica, tuttavia, ci sono numerosi ostacoli. Gli agenti sono efficaci quanto i dati a cui hanno accesso. Se i dati sono incompleti, obsoleti o incoerenti, gli agenti prendono decisioni errate. L'integrazione nei sistemi aziendali esistenti è spesso complessa e richiede un notevole impegno. E la configurazione degli agenti, sebbene pubblicizzata come un processo low-code, richiede comunque una notevole conoscenza tecnica e un know-how specifico di Salesforce.

Un altro problema è la mancanza di fiducia. Molte aziende sono restie a delegare il controllo dei processi aziendali critici ad agenti autonomi privi di solide procedure di test e meccanismi di sicurezza. Il rischio di errori, violazioni dei dati o comportamenti indesiderati è reale, come dimostrano esempi di altri settori.

Il difficile cammino verso la redditività: tre sfide fondamentali

I problemi di Salesforce possono essere riassunti in tre sfide chiave tipiche dell'intero settore: la monetizzazione delle innovazioni dell'intelligenza artificiale, la prontezza strutturale del mercato e la complessità dell'adozione della tecnologia.

La prima sfida riguarda la monetizzazione

Sebbene Salesforce abbia sviluppato un prodotto tecnologicamente avanzato con Agentforce, la domanda chiave rimane: come monetizzarlo? Il modello di prezzo di Agentforce si basa su due dollari per conversazione, un approccio basato sull'utilizzo che differisce dai tradizionali modelli di licenza. Tuttavia, molti potenziali clienti sono restii a implementare questa tecnologia su larga scala finché il ritorno sull'investimento non sarà chiaramente dimostrabile.

I costi di gestione degli agenti di intelligenza artificiale sono significativi. I modelli linguistici di grandi dimensioni sottostanti richiedono costose risorse di elaborazione. Secondo stime di settore, una singola query a un modello di intelligenza artificiale generativa costa fino a dieci volte di più di una tradizionale ricerca su Google. Questi costi devono essere trasferiti ai clienti, limitando l'accettazione del prezzo. Allo stesso tempo, i clienti si aspettano che gli agenti di intelligenza artificiale offrano un valore chiaro che giustifichi i costi più elevati.

Ad oggi, solo circa 12.000 aziende utilizzano Agentforce, un numero esiguo se si considera l'ampia base clienti di Salesforce, composta da diverse centinaia di migliaia di aziende. Il fatturato annuo ricorrente di Agentforce è inferiore a 500 milioni di dollari, una frazione del fatturato totale di oltre 40 miliardi di dollari. Anche se questo numero triplicasse o quadruplicasse nei prossimi anni, come auspica Salesforce, il suo contributo al fatturato totale sarebbe comunque limitato.

La seconda sfida fondamentale è la maturità strutturale del mercato CRM

Dopo due decenni di forte crescita, il mercato dei software per la gestione delle relazioni con i clienti ha raggiunto una fase di saturazione. La maggior parte delle grandi e medie aziende nei mercati sviluppati ha già implementato sistemi CRM. Il potenziale di crescita organica attraverso l'acquisizione di nuovi clienti è limitato.

Allo stesso tempo, la concorrenza si è fatta più agguerrita. Microsoft con Dynamics 365, Oracle con le sue applicazioni cloud, SAP con le sue soluzioni CRM e numerosi provider specializzati come HubSpot, Zendesk e Zoho si contendono quote di mercato. Negli ultimi anni, questi concorrenti hanno recuperato terreno e talvolta offrono soluzioni più economiche o specializzate.

In questo contesto, sarà più difficile per Salesforce raggiungere tassi di crescita a due cifre, anche con funzionalità di intelligenza artificiale innovative. I clienti non cambieranno il loro sistema CRM semplicemente perché un fornitore offre nuove funzionalità di intelligenza artificiale. Implementare un sistema CRM è complesso, costoso e richiede molto tempo. Le aziende sono riluttanti a cambiare finché il loro sistema attuale funziona.

Analisti come Karl Keirstead di UBS hanno sottolineato che il mercato CRM è già relativamente maturo, mentre gli investimenti dei clienti in intelligenza artificiale in questo settore sono ancora in una fase molto precoce. Pertanto, esiste un divario temporale tra la maturità di mercato dei prodotti principali e quella delle integrazioni in intelligenza artificiale. Questa discrepanza rende difficile per Salesforce recuperare lo slancio di crescita passato.

La terza sfida fondamentale riguarda la complessità dell’adozione della tecnologia

Sebbene Salesforce promuova Agentforce come una soluzione low-code intuitiva, la realtà per molti clienti è molto più complessa. L'implementazione efficace di agenti di intelligenza artificiale richiede una solida base di dati, processi ben definiti, competenze tecniche e investimenti significativi in ​​formazione e gestione del cambiamento.

Molte aziende si trovano ad affrontare sfide fondamentali come la scarsa qualità dei dati, silos di dati isolati, infrastrutture IT inadeguate e mancanza di competenze in materia di intelligenza artificiale. Questi problemi devono essere affrontati prima che gli agenti di intelligenza artificiale possano realizzare il loro potenziale. Ciò richiede tempo, risorse e un approccio a lungo termine che molte aziende rifuggono.

A ciò si aggiunge la carenza di lavoratori qualificati. La domanda di esperti di intelligenza artificiale, specialisti dei dati e amministratori Salesforce supera di gran lunga l'offerta. Le aziende devono pagare stipendi elevati per attrarre e trattenere dipendenti qualificati. Questo aumenta ulteriormente i costi di implementazione delle soluzioni di intelligenza artificiale e allunga il time-to-value.

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Storie di successo e disillusione: cosa ci insegna la pratica sugli agenti di intelligenza artificiale

Per avere un quadro completo, vale la pena esaminare casi d'uso concreti ed esperienze pratiche con gli agenti di intelligenza artificiale, sia presso Salesforce stessa che presso altre aziende.

Salesforce stessa ha implementato una delle implementazioni di agenti di intelligenza artificiale più importanti: nel proprio servizio clienti. Il CEO Marc Benioff ha annunciato nel settembre 2025 che l'azienda aveva ridotto il suo team di assistenza clienti da 9.000 a 5.000 dipendenti, con una riduzione del 45%. I dipendenti licenziati sono stati sostituiti da agenti di intelligenza artificiale che, secondo Benioff, hanno già gestito 1,5 milioni di conversazioni con i clienti, raggiungendo livelli di soddisfazione del cliente simili a quelli degli agenti umani.

Da un lato, questa drastica misura dimostra il potenziale degli agenti di intelligenza artificiale nell'automatizzare le attività ripetitive e ridurre i costi. Salesforce risparmia in modo significativo sui costi del personale grazie a questi licenziamenti, riuscendo allo stesso tempo a elaborare un maggior numero di richieste. Dall'altro, solleva questioni etiche e pratiche. La qualità del servizio clienti per le richieste più complesse che richiedono giudizio umano ed empatia resta da valutare. Altre aziende, come Klarna, che hanno perseguito strategie di automazione simili hanno dovuto ammettere che la qualità del servizio ne ha risentito.

Un secondo esempio sono gli agenti AI nelle vendite. Diversi clienti Salesforce hanno implementato agenti che qualificano automaticamente i potenziali clienti, pianificano appuntamenti e inviano email di follow-up. Questi agenti lavorano 24 ore su 24 e possono gestire centinaia di lead in parallelo. Secondo Salesforce, alcuni clienti hanno segnalato che la produttività dei loro team di vendita è aumentata del 20-30% grazie all'utilizzo di tali agenti.

Tuttavia, anche in questo caso ci sono dei limiti. Gli agenti lavorano meglio con processi standardizzati e criteri di qualificazione chiaramente definiti. Raggiungono rapidamente i loro limiti nei complessi processi di vendita B2B che richiedono una conoscenza approfondita del prodotto e capacità di negoziazione strategica. Inoltre, alcuni utenti segnalano un certo livello di insoddisfazione nei confronti dei potenziali clienti che preferiscono parlare con un operatore.

Oltre a Salesforce, numerose altre aziende utilizzano agenti di intelligenza artificiale. ServiceNow, un concorrente diretto di Salesforce nel settore della gestione dei servizi IT, ha sviluppato una propria piattaforma per agenti di intelligenza artificiale. Questi agenti sono progettati per diagnosticare e risolvere autonomamente i problemi IT, gestire le richieste di assistenza e orchestrare i flussi di lavoro.

Anche Microsoft si affida all'intelligenza artificiale basata su agenti con i suoi prodotti Copilot, ma con un approccio leggermente diverso. Gli agenti Microsoft sono più profondamente integrati nei prodotti Office 365 esistenti e si concentrano sul supporto della produttività individuale piuttosto che sull'automazione autonoma dei processi.

SAP e Oracle stanno perseguendo strategie simili, sviluppando agenti di intelligenza artificiale integrati direttamente nei loro sistemi ERP e CRM. SAP ha introdotto Joule, un assistente di intelligenza artificiale che analizza i processi aziendali, fornisce raccomandazioni e automatizza le attività. Oracle si concentra in particolare sulle infrastrutture cloud basate sull'intelligenza artificiale e si sta posizionando come piattaforma per carichi di lavoro di intelligenza artificiale ad alta intensità di calcolo.

Ciò che tutti questi esempi dimostrano è che gli agenti di intelligenza artificiale danno il meglio di sé in casi d'uso chiaramente definiti, con dati strutturati e processi standardizzati. Quanto più un compito è complesso, imprevedibile e incentrato sull'uomo, tanto più diventa difficile per gli agenti autonomi eguagliare o superare le prestazioni umane.

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Critiche, controversie e questioni irrisolte: il lato oscuro della rivoluzione dell'IA

I problemi di Salesforce e le sfide più ampie legate all'implementazione di agenti di intelligenza artificiale hanno scatenato un acceso dibattito sulle promesse e sui limiti della tecnologia. Diversi aspetti critici meritano un'attenzione particolare.

Il primo punto controverso riguarda la perdita di posti di lavoro. Licenziando 4.000 dipendenti del servizio clienti, Salesforce ha inviato un messaggio chiaro: gli agenti di intelligenza artificiale non stanno solo sostituendo processi inefficienti, ma anche gli esseri umani. Benioff aveva precedentemente affermato che l'intelligenza artificiale non avrebbe portato alla scomparsa dei posti di lavoro d'ufficio. La realtà mostra qualcosa di diverso.

Questa tendenza non si limita a Salesforce. Secondo i dati, si prevedeva che entro il 2025 sarebbero stati eliminati oltre 64.000 posti di lavoro nel settore tecnologico solo negli Stati Uniti, molti dei quali legati all'aumento dell'automazione attraverso l'intelligenza artificiale. L'ironia è che, allo stesso tempo, molte di queste aziende stanno cercando di assumere nuovi dipendenti, in particolare nello sviluppo e nelle vendite dell'intelligenza artificiale. Si sta quindi verificando un cambiamento, con alcuni ruoli che stanno diventando obsoleti mentre altri stanno emergendo. Ma resta da chiedersi se i nuovi posti di lavoro creati supereranno quelli persi sia in numero che in qualità.

Il secondo aspetto critico è la discrepanza tra marketing e realtà. Salesforce e altre aziende tecnologiche hanno promosso agenti di intelligenza artificiale con promesse altisonanti: rivoluzionare il mondo del lavoro, ottenere incredibili guadagni di produttività, sostituire i dipendenti umani con sistemi autonomi. La realtà, tuttavia, è che molte implementazioni sono ancora in fase pilota e i guadagni di produttività promessi spesso non si concretizzano o vengono realizzati solo in aree limitate.

Uno studio di Capgemini ha rilevato che, sebbene il 90% dei dirigenti intervistati sia convinto che l'intelligenza artificiale basata su agenti offra un vantaggio competitivo, solo il 14% ha effettivamente iniziato a implementarla. La maggior parte è ancora in fase di pianificazione e quasi la metà non ha una strategia di implementazione concreta. La fiducia negli agenti di intelligenza artificiale completamente autonomi è diminuita significativamente nell'ultimo anno, dal 43 al 27%.

Un terzo problema è la dipendenza dai singoli colossi tecnologici. Salesforce Agentforce è strettamente integrato con l'ecosistema Salesforce. Gli agenti funzionano al meglio quando tutti i dati e i processi sono localizzati all'interno del mondo Salesforce. L'integrazione di fonti di conoscenza o sistemi esterni richiede uno sforzo considerevole. Questo crea un effetto di "lock-in" con il fornitore, rendendo difficile per i clienti passare a soluzioni alternative.

Anche Microsoft, SAP e Oracle stanno affrontando critiche simili. Ogni fornitore sta cercando di creare un proprio ecosistema in cui i propri agenti di intelligenza artificiale funzionino al meglio. Ciò complica l'integrazione di sistemi diversi e costringe i clienti a scegliere un fornitore primario. Iniziative come il Model Context Protocol, che mira a consentire una comunicazione standardizzata tra agenti di intelligenza artificiale di diversi fornitori, sono ancora agli inizi.

Un quarto aspetto controverso riguarda la privacy e la sicurezza dei dati. Gli agenti di intelligenza artificiale necessitano di accedere a una vasta gamma di dati aziendali per operare in modo efficace. Ciò crea potenziali rischi per la sicurezza, soprattutto quando questi dati vengono inoltrati a servizi di intelligenza artificiale esterni come OpenAI o Anthropic. Sebbene Salesforce e altri fornitori sottolineino di aver implementato rigorose misure di protezione dei dati, permangono preoccupazioni, soprattutto in settori regolamentati come l'assistenza sanitaria o i servizi finanziari.

Il quinto punto critico è l'impatto ambientale. L'esecuzione di modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni richiede enormi quantità di potenza di calcolo e, di conseguenza, di energia. I data center che alimentano questi modelli consumano milioni di kilowattora di elettricità e producono significative emissioni di CO2. In un momento in cui le aziende sono sempre più sotto pressione per raggiungere i propri obiettivi di sostenibilità, l'impatto ambientale dei sistemi di intelligenza artificiale sta diventando una preoccupazione crescente.

Guardando al futuro: tra consolidamento e prossima ondata

Nonostante tutte le sfide attuali, gli esperti prevedono che gli agenti di intelligenza artificiale svolgeranno un ruolo sempre più importante nelle aziende nei prossimi anni. La domanda non è se, ma quanto velocemente e in quale forma questa tecnologia prevarrà.

Gartner prevede che entro il 2026 circa il 40% di tutte le applicazioni aziendali conterrà agenti di intelligenza artificiale specifici per attività specifiche, con un aumento significativo rispetto a meno del 5% nel 2025. Entro il 2035, l'intelligenza artificiale basata su agenti potrebbe rappresentare circa il 30% del fatturato globale del software aziendale, superando i 450 miliardi di dollari. Il mercato dell'intelligenza artificiale autonoma e degli agenti autonomi crescerà da 8,62 miliardi di dollari nel 2025 a 263,96 miliardi di dollari entro il 2035, con un tasso di crescita annuo composto superiore al 40%.

Queste previsioni si basano sul presupposto che le attuali sfide saranno gradualmente superate. Diversi sviluppi potrebbero contribuire a questo risultato:

In primo luogo, la tecnologia stessa evolverà. I modelli linguistici di base diventeranno più potenti, efficienti ed economici. Nuovi modelli come o1 di OpenAI con ragionamento migliorato o Claude di Anthropic con finestre di contesto più lunghe consentiranno attività più complesse. Il costo dell'inferenza dell'IA è già diminuito drasticamente, di un fattore 280 tra novembre 2022 e ottobre 2024. È probabile che questa tendenza continui, rendendo le applicazioni di IA più interessanti dal punto di vista economico.

In secondo luogo, le aziende impareranno a utilizzare gli agenti di intelligenza artificiale in modo più efficace. I primi utilizzatori acquisiranno esperienza, identificheranno le best practice e le condivideranno con la comunità più ampia. Nasceranno programmi di formazione, certificazioni e servizi di consulenza per supportare le aziende nella loro implementazione.

In terzo luogo, la standardizzazione potrebbe progredire. Iniziative come il Model Context Protocol o l'Agent-to-Agent Protocol di ServiceNow mirano a consentire la comunicazione tra agenti di intelligenza artificiale di diversi fornitori. Se tali standard venissero consolidati, faciliterebbero l'integrazione e ridurrebbero il lock-in con un singolo fornitore.

In quarto luogo, è prevedibile un consolidamento dei fornitori. Il mercato degli agenti di intelligenza artificiale è attualmente frammentato, con decine di startup e player affermati che si contendono le quote di mercato. È probabile che nei prossimi anni si assisterà ad acquisizioni e riorganizzazioni del mercato, simili a quelle osservate in passato in altri segmenti tecnologici. Grandi aziende come Salesforce, Microsoft, Google, SAP e Oracle acquisiranno fornitori più piccoli per espandere le proprie capacità di intelligenza artificiale.

Per Salesforce, in particolare, sarà fondamentale che l'azienda riesca a integrare con successo l'acquisizione di Informatica e a generare un valore reale per Agentforce. L'acquisizione è la più grande nella storia dell'azienda dall'acquisizione di Slack nel 2021. Comporta dei rischi, come dimostrato dal downgrade di RBC, che ha ridotto drasticamente il prezzo obiettivo. Ma offre anche delle opportunità se consente a Salesforce di creare una piattaforma di gestione dei dati più completa che renda gli agenti di intelligenza artificiale più efficaci.

Nel medio termine, entro il 2030, Salesforce punta a raggiungere un fatturato di oltre 60 miliardi di dollari, corrispondente a un tasso di crescita organica di oltre il 10% annuo. Ciò segnerebbe un ritorno alla crescita a due cifre, dopo essere scesa al di sotto di tale soglia dalla metà del 2024. La fattibilità di questo obiettivo dipenderà in larga misura dal successo sperato di Agentforce e degli altri prodotti di intelligenza artificiale.

Nel lungo termine, prevede Gartner, la tendenza potrebbe evolversi verso ecosistemi multi-agente complessi. In tali sistemi, agenti specializzati lavorano insieme, coordinando le proprie azioni e condividendo informazioni. Un agente potrebbe analizzare le richieste dei clienti, un altro sviluppare soluzioni proposte, un terzo coordinare l'implementazione e un quarto monitorarne la qualità. Questa collaborazione orchestrata potrebbe automatizzare processi aziendali ancora più complessi.

Ma la strada da percorrere è ancora lunga. I prossimi due o tre anni saranno cruciali per vedere se i problemi attuali potranno essere superati e se i promessi incrementi di produttività e di fatturato si concretizzeranno davvero.

Lezioni dalla crisi di Salesforce per il settore tecnologico

L'analisi del problema Salesforce rivela verità fondamentali sullo stato dell'intelligenza artificiale e sul suo sfruttamento commerciale. La scoperta chiave è che esiste una discrepanza significativa tra la fattibilità tecnologica degli agenti di intelligenza artificiale e la loro redditività commerciale nell'attuale contesto di mercato.

Salesforce è un ottimo esempio di un settore che è entrato nell'era dell'intelligenza artificiale con grandi aspettative, ma che ora si trova ad affrontare la dura realtà della monetizzazione. Le tre principali sfide identificate – difficoltà di monetizzazione, saturazione del mercato e complessità di adozione – non sono specifiche di Salesforce, ma riguardano l'intero settore del software aziendale.

L'esperienza dimostra che l'innovazione tecnologica da sola non è sufficiente. Le aziende devono anche sviluppare un modello di business convincente, dimostrare chiari vantaggi per i clienti e ridurre le barriere all'adozione. Salesforce ha creato un prodotto tecnologicamente straordinario con Agentforce, ma tradurlo in una crescita sostenibile del fatturato rimane una sfida.

Per gli investitori, questo significa dover distinguere tra clamore a breve termine e valore a lungo termine. Le valutazioni elevate di molte aziende di intelligenza artificiale si basano su aspettative di profitti futuri che potrebbero non concretizzarsi o subire ritardi significativi. Un'analisi obiettiva dei tassi di adozione effettivi, del contributo al fatturato e della redditività è essenziale.

Per le aziende che desiderano implementare agenti di intelligenza artificiale, la raccomandazione è: iniziare con casi d'uso chiaramente definiti, investire nella qualità dei dati e nella gestione del cambiamento e non aspettarsi miracoli dall'oggi al domani. Le implementazioni di maggior successo si concentrano su pochi progetti ben eseguiti, piuttosto che sul lancio di numerosi esperimenti superficiali.

Per i lavoratori, questo sviluppo significa che alcune attività saranno automatizzate dall'intelligenza artificiale, mentre emergeranno nuovi ruoli. Investire in competenze rilevanti per l'intelligenza artificiale, sia nello sviluppo, nella gestione o nell'applicazione strategica dell'intelligenza artificiale, sta diventando sempre più importante.

Il caso Salesforce è quindi molto più della storia di una singola azienda in difficoltà. È una lezione sulle sfide della trasformazione tecnologica, sul divario tra visione e realtà e sulla necessità di mantenere una visione chiara della realtà economica nonostante tutto l'entusiasmo per le nuove tecnologie. La rivoluzione dell'intelligenza artificiale arriverà, ma procederà gradualmente, a scossoni e in modo selettivo, non come il Big Bang spesso evocato, ma come un processo continuo con alti e bassi.

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