Il divario tra promesse e realtà: cosa rivela la lotta di Salesforce sulla trasformazione dell'intelligenza artificiale nel settore tecnologico
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Preferisco Xpert.Digital su GoogleⓘPubblicato il: 17 ottobre 2025 / Aggiornato il: 17 ottobre 2025 – Autore: Konrad Wolfenstein
Il divario tra promessa e realtà: cosa rivela la lotta di Salesforce sulla trasformazione dell'intelligenza artificiale nel settore tecnologico – Immagine: Xpert.Digital
Quando gli algoritmi autonomi promettono ciò che il mercato non può mantenere
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 che circondano l'intelligenza artificiale e la dura realtà della sua applicazione commerciale. Mentre le aziende tecnologiche di tutto il mondo proclamano una rivoluzione attraverso agenti di intelligenza artificiale autonomi, la situazione di Salesforce rivela tre problemi chiave 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 cela realmente dietro la presunta promessa del futuro e quali conseguenze ciò abbia per il settore tecnologico.
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Fondamenti e rilevanza
La situazione di Salesforce nell'ottobre 2025 segna una svolta nella percezione dell'intelligenza artificiale come motore di crescita immediato per le aziende tecnologiche affermate. Marc Benioff, il carismatico fondatore e CEO dell'azienda di gestione delle relazioni con i clienti, aveva 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 del prezzo delle azioni di Salesforce è in netto contrasto con l'andamento 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 nascondono dietro la facciata scintillante delle promesse dell'intelligenza artificiale?.
La rilevanza di questa analisi va ben oltre Salesforce. Riguarda tutte le aziende che si affidano all'intelligenza artificiale come motore di crescita chiave. Ha un impatto sugli investitori che investono miliardi nelle tecnologie di intelligenza artificiale. E tocca i dipendenti il cui lavoro è minacciato dalla promessa di automazione. Il caso Salesforce offre una visione unica dei meccanismi, delle speranze e delle delusioni di un settore in continua evoluzione.
Questo articolo è suddiviso in otto sezioni, che presentano sistematicamente le radici storiche, i meccanismi tecnici, lo stato attuale, i casi d'uso pratici, i problemi critici, gli sviluppi futuri e una sintesi conclusiva dei risultati. Apparirà chiaro che le sfide di Salesforce sono esemplificative di problemi di settore più profondi, che vanno ben oltre una singola azienda.
Da pioniere del cloud a combattente dell'intelligenza artificiale: il riallineamento 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 (SaaS). Invece di vendere costosi pacchetti di licenze da installare sui server dei clienti, Salesforce offriva la sua soluzione CRM tramite Internet. I clienti pagavano un canone mensile e potevano accedere facilmente al software tramite il proprio browser web.
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 continua a dominare 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 aumentato a due cifre anno dopo anno, il prezzo delle azioni è salito costantemente e l'azienda si è espansa attraverso numerose acquisizioni.
Tuttavia, anche negli anni che hanno preceduto il 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. In primo luogo, Salesforce ha introdotto Einstein, una piattaforma di intelligenza artificiale che ha consentito l'analisi predittiva e l'automazione all'interno dei prodotti CRM esistenti. Poi, a settembre 2024, è arrivato il grande annuncio: Agentforce, una piattaforma per agenti di intelligenza artificiale autonomi, progettata per gestire in modo indipendente attività in settori come il servizio clienti, le vendite e il marketing.
La visione era ambiziosa: entro la fine del 2025, i clienti avrebbero dovuto creare 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 autonomamente attività complesse e articolate in più fasi. Avrebbero dovuto agire in modo proattivo, prendere decisioni e accedere all'intero database aziendale.
Parallelamente, Salesforce ha investito molto nelle basi tecnologiche di questi agenti di intelligenza artificiale. Nel maggio 2025, l'azienda ha annunciato l'acquisizione di Informatica, specializzata nella gestione dei dati, per otto 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 OwnData, un'altra società di gestione dei dati, per 1,9 miliardi di dollari.
Nonostante questi ingenti investimenti e la visione ambiziosa, gli sperati incrementi di fatturato non si sono concretizzati. Nel secondo trimestre dell'anno fiscale 2025/26, il fatturato di Salesforce è cresciuto del 9,8%, raggiungendo i 10,24 miliardi di dollari. Pur superando leggermente le aspettative, si è trattato del quinto trimestre consecutivo di crescita a una cifra. Le prospettive per il trimestre successivo erano ancora più modeste, alimentando il timore che l'iniziativa di intelligenza artificiale non avrebbe prodotto il successo commerciale previsto.
L'anatomia degli agenti AI autonomi: tecnologia tra visione e fattibilità
Per comprendere perché monetizzare gli agenti di intelligenza artificiale si riveli così impegnativo, è necessario esaminare i fondamenti tecnici e i meccanismi di questi sistemi. Agentforce si basa su diverse componenti tecnologiche che devono interagire tra loro per raggiungere l'autonomia promessa.
Al centro c'è il cosiddetto Atlas Reasoning Engine, che funge da rete neurale o cervello degli agenti di intelligenza artificiale. Questo motore è progettato per imitare il pensiero e l'azione umana, categorizzare correttamente i compiti, stabilire le priorità e, infine, eseguirli con precisione. 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 mette a disposizione degli agenti di intelligenza artificiale. La qualità e la completezza di questi dati sono cruciali per le prestazioni degli agenti. Ed è proprio qui che risiede una delle sfide più grandi: molte aziende hanno raccolto i propri dati in sistemi diversi nel corso degli anni, senza standard uniformi o una pulizia regolare dei dati.
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 dell'ambiente Salesforce, ma anche di comunicare con altre applicazioni aziendali.
Oltre a questi componenti nativi di Salesforce, Agentforce integra anche modelli linguistici di grandi dimensioni 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 cloud, li confronta con casi simili del passato, sviluppa un piano di soluzione in più fasi, esegue questi passaggi e comunica il risultato al cliente. Tutto questo avviene senza intervento umano, a meno che l'addetto non riscontri un problema che ecceda le sue capacità.
In teoria, sembra impressionante. In pratica, tuttavia, presenta numerose insidie. Gli agenti sono efficaci solo quanto i dati a cui possono accedere. Se i dati sono incompleti, obsoleti o incoerenti, gli agenti prenderanno decisioni errate. L'integrazione nei sistemi aziendali esistenti è spesso complessa e richiede un notevole impegno. E sebbene la configurazione degli agenti sia pubblicizzata come un processo low-code, richiede comunque una notevole conoscenza tecnica e competenze specifiche di Salesforce.
Un altro problema è la mancanza di fiducia. Molte aziende esitano 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.
La difficile strada verso la redditività: tre sfide fondamentali
I problemi di Salesforce possono essere ridotti a tre sfide chiave che rappresentano l'intero settore: la monetizzazione delle innovazioni dell'intelligenza artificiale, la maturità 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 cruciale rimane: come può essere monetizzato? 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 titubanti ad adottare questa tecnologia su larga scala finché il ritorno sull'investimento non sarà chiaramente dimostrabile.
I costi operativi degli agenti di intelligenza artificiale sono ingenti. 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, il che limita l'accettazione del prezzo. Allo stesso tempo, i clienti si aspettano che gli agenti di intelligenza artificiale offrano un chiaro valore aggiunto che giustifichi i costi più elevati.
Ad oggi, solo circa 12.000 aziende utilizzano Agentforce, un numero incredibilmente esiguo se si considera l'enorme 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 contributo al fatturato complessivo rimarrebbe 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 (CRM) ha raggiunto un punto di saturazione. La maggior parte delle grandi e medie imprese 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 intensificata. 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. Questi concorrenti hanno recuperato terreno negli ultimi anni e talvolta offrono soluzioni più convenienti 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 cambiano 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 in intelligenza artificiale per i clienti in questo settore sono ancora in una fase iniziale. Esiste quindi un divario temporale tra la maturità di mercato dei prodotti core e quella dei componenti aggiuntivi di intelligenza artificiale. Questo divario 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 intuitiva e low-code, la realtà per molti clienti è notevolmente più complessa. L'implementazione di successo 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 risolti prima che gli agenti di intelligenza artificiale possano raggiungere il loro pieno potenziale. Ciò richiede tempo, risorse e un approccio a lungo termine, che molte aziende rifuggono.
A ciò si aggiunge la carenza di competenze. 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 i tempi necessari per la creazione di valore.
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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 specifici ed esperienze pratiche con gli agenti di intelligenza artificiale, sia presso Salesforce stessa che presso altre aziende.
Salesforce stessa ha intrapreso 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 proprio team di assistenza clienti da 9.000 a 5.000 dipendenti, con un taglio del 45%. I dipendenti licenziati sono stati sostituiti da agenti di intelligenza artificiale che, secondo Benioff, hanno già gestito 1,5 milioni di interazioni con i clienti, con livelli di soddisfazione del cliente simili a quelli degli agenti umani.
Questa drastica misura dimostra, da un lato, il potenziale degli agenti di intelligenza artificiale nell'automatizzare le attività ripetitive e ridurre i costi. Salesforce risparmia considerevolmente sui costi del personale grazie a questi licenziamenti e può gestire contemporaneamente 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 di intelligenza artificiale 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 contemporaneamente. 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, esistono dei limiti. Gli agenti funzionano meglio con processi standardizzati e criteri di qualificazione chiaramente definiti. Raggiungeranno 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 grado di insoddisfazione tra i 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 problemi IT, elaborare richieste di assistenza e orchestrare i flussi di lavoro.
Anche Microsoft si affida all'intelligenza artificiale basata su agenti con i suoi prodotti Copilot, sebbene 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 e sviluppando agenti di intelligenza artificiale direttamente integrati 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 sta concentrando in particolare sull'infrastruttura cloud basata 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 funzionano meglio 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 difficile diventa per gli agenti autonomi raggiungere 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 potenzialità e sui limiti della tecnologia. Diversi aspetti critici meritano un'attenzione particolare.
Il primo punto di contesa riguarda la perdita di posti di lavoro. Salesforce ha inviato un segnale chiaro licenziando 4.000 dipendenti del servizio clienti: gli agenti di intelligenza artificiale non stanno solo sostituendo processi inefficienti, ma anche persone. Benioff aveva precedentemente affermato che l'intelligenza artificiale non avrebbe portato alla scomparsa dei posti di lavoro d'ufficio. La realtà dimostra il contrario.
Questa tendenza non si limita a Salesforce. Secondo i dati, nel 2025 sono 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 molte di queste aziende sono contemporaneamente alla ricerca di nuovi dipendenti, in particolare nello sviluppo e nella vendita di prodotti di intelligenza artificiale. Si sta quindi verificando un cambiamento in cui alcune posizioni lavorative diventano obsolete, mentre altre emergono. Ma resta da chiedersi se i nuovi posti di lavoro creati compenseranno quelli persi, sia in termini di numero che di 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: una rivoluzione sul posto di lavoro, incredibili guadagni di produttività, sistemi autonomi che sostituiscono i dipendenti umani. 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 avviato l'implementazione. 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, passando dal 43 al 27%.
Un terzo punto problematico 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 risiedono all'interno del mondo Salesforce. L'integrazione di fonti o sistemi di conoscenza esterni richiede uno sforzo considerevole. Questo crea un effetto di "lock-in" con il fornitore, rendendo difficile per i clienti passare a soluzioni alternative.
Critiche simili vengono rivolte a Microsoft, SAP e Oracle. 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 unico fornitore principale. 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 accesso a un'ampia gamma di dati aziendali per funzionare efficacemente. Ciò crea potenziali rischi per la sicurezza, soprattutto quando questi dati vengono condivisi con 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. Gestire modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni richiede enormi quantità di potenza di calcolo e quindi di energia. I data center che gestiscono 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.
Uno sguardo al futuro: tra consolidamento e prossima ondata
Nonostante tutte le sfide attuali, gli esperti ritengono 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 includerà 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, oltre 450 miliardi di dollari. Si prevede che 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 (CAGR) superiore al 40%.
Queste previsioni si basano sul presupposto che le attuali sfide saranno superate gradualmente. Diversi sviluppi potrebbero contribuire a questo risultato:
In primo luogo, la tecnologia stessa continuerà a evolversi. I Large Language Model sottostanti 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 il protocollo agent-to-agent di ServiceNow mirano a consentire la comunicazione tra agenti di intelligenza artificiale di diversi fornitori. Se tali standard venissero stabiliti, ciò faciliterebbe l'integrazione e ridurrebbe il lock-in del 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 operatori affermati che si contendono quote di mercato. È probabile che nei prossimi anni si verifichino acquisizioni e consolidamenti di mercato, analogamente a quanto accaduto in passato in altri segmenti tecnologici. Grandi aziende come Salesforce, Microsoft, Google, SAP o Oracle acquisiranno fornitori più piccoli per espandere le proprie capacità di intelligenza artificiale.
Nello specifico, per Salesforce, il fattore cruciale sarà la capacità dell'azienda di integrare con successo l'acquisizione di Informatica e generare un reale valore aggiunto per Agentforce. L'acquisizione è la più grande nella storia dell'azienda dall'acquisizione di Slack nel 2021. Comporta dei rischi, come dimostra il downgrade di RBC, che ha abbassato drasticamente il prezzo obiettivo. Tuttavia, offre anche delle opportunità se Salesforce riuscirà a 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 superare i 60 miliardi di dollari di fatturato, il che corrisponde a un tasso di crescita organica di oltre il 10% annuo. Ciò rappresenterebbe 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 modo significativo dal successo atteso di Agentforce e degli altri prodotti di intelligenza artificiale.
A lungo termine, lo sviluppo potrebbe orientarsi verso ecosistemi multi-agente complessi, come previsto da Gartner. In tali sistemi, agenti specializzati collaborano, coordinano le proprie azioni e condividono informazioni. Un agente potrebbe analizzare le richieste dei clienti, un altro sviluppare soluzioni, un terzo coordinare l'implementazione e un quarto monitorarne la qualità. Questa collaborazione orchestrata sarebbe in grado di automatizzare processi aziendali ancora più complessi.
Ma la strada da percorrere è ancora lunga. I prossimi due o tre anni saranno cruciali per verificare 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 caso Salesforce rivela verità fondamentali sullo stato dell'intelligenza artificiale e sulle sue applicazioni commerciali. La scoperta principale è che esiste una discrepanza significativa tra la fattibilità tecnologica degli agenti di intelligenza artificiale e la loro redditività economica nell'attuale contesto di mercato.
Salesforce è l'esempio di un settore che è entrato nell'era dell'intelligenza artificiale con grandi aspettative, ma che ora si trova a confrontarsi con la dura realtà della monetizzazione. I tre principali problemi identificati – difficoltà di monetizzazione, saturazione del mercato e complessità di adozione – non sono specifici 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 un chiaro valore per il cliente 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 lanciare molti esperimenti superficiali.
Per i dipendenti, questo sviluppo significa che alcune attività saranno automatizzate dall'intelligenza artificiale, mentre emergeranno nuovi ruoli. Investire in competenze legate all'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 sarà graduale, accidentata e selettiva: non il Big Bang spesso invocato, bensì un processo continuo con i suoi alti e bassi.
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