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

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

Lo spettacolare calo del 27% del prezzo delle azioni del gigante del CRM Salesforce dall'inizio del 2025 non è un fenomeno isolato che 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 gli agenti di IA autonomi, la situazione di Salesforce rivela tre problemi chiave che potrebbero essere sintomatici dell'intero settore: la monetizzazione delle innovazioni di IA, 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 un punto di svolta nella percezione dell'intelligenza artificiale come motore di crescita immediato per le aziende tecnologiche consolidate. Marc Benioff, il carismatico fondatore e CEO dell'azienda di gestione delle relazioni con i clienti, aveva proclamato l'era dell'IA basata su agenti durante la conferenza Dreamforce di San Francisco. La sua visione: algoritmi autonomi avrebbero sostituito i dipendenti umani nelle aziende e sarebbero diventati la principale fonte di ricavi per Salesforce. La realtà, tuttavia, dipinge un quadro diverso.

Il drastico calo del prezzo delle azioni di Salesforce contrasta nettamente 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 sovrastimato la velocità con cui l'intelligenza artificiale può tradursi in ricavi concreti? Le aspettative relative agli agenti di intelligenza artificiale autonomi sono realistiche? E quali problemi strutturali si celano dietro la scintillante facciata delle promesse dell'IA?.

La rilevanza di questa analisi va ben oltre Salesforce. Riguarda tutte le aziende che si affidano all'intelligenza artificiale come principale motore di crescita. Ha un impatto sugli investitori che stanno riversando miliardi nelle tecnologie di IA. E tocca i dipendenti i cui posti di lavoro sono minacciati dall'automazione promessa. Il caso Salesforce offre una prospettiva unica sui meccanismi, le speranze e le 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. Diventerà chiaro che le sfide di Salesforce sono emblematiche di problemi di settore più profondi che si estendono ben oltre una singola azienda.

Da pioniere del cloud a combattente dell'IA: 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: Software as a Service (SaaS). Invece di vendere costosi pacchetti di licenze da installare sui server dei clienti, Salesforce offriva la sua soluzione CRM via internet. I clienti pagavano una quota 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 (CRM). Con una quota di mercato superiore al 21%, l'azienda continua a dominare il mercato globale del CRM, ben al di sopra di concorrenti come Microsoft, Oracle e SAP. Per oltre due decenni, Salesforce è stata considerata un titolo azionario in forte crescita per eccellenza. Il fatturato è aumentato a doppia cifra anno dopo anno, il prezzo delle azioni è salito costantemente e l'azienda si è espansa attraverso numerose acquisizioni.

Tuttavia, 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 subito una flessione a causa della crescente saturazione del mercato. Molte grandi aziende avevano già implementato sistemi CRM e le opportunità più immediate erano state colte. Allo stesso tempo, sono emersi nuovi concorrenti che hanno conquistato quote di mercato con approcci innovativi e prezzi più bassi.

In questo contesto, a partire dal 2022 Benioff si è concentrato sempre più sull'intelligenza artificiale come nuova strategia di crescita. Inizialmente, Salesforce ha introdotto Einstein, una piattaforma di IA che consentiva l'analisi predittiva e l'automazione all'interno dei prodotti CRM esistenti. Poi, nel settembre 2024, è arrivato il grande annuncio: Agentforce, una piattaforma per agenti di IA autonomi progettati per gestire in modo indipendente attività in aree quali 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 domande, 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 massicciamente nelle fondamenta tecnologiche di questi agenti di intelligenza artificiale. Nel maggio 2025, l'azienda ha annunciato l'acquisizione di Informatica, società specializzata nella gestione dei dati, per otto miliardi di dollari. L'acquisizione aveva lo scopo di garantire agli agenti di intelligenza artificiale l'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 grande visione, l'atteso aumento dei ricavi non si è concretizzato. 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 questo risultato abbia leggermente superato le aspettative, ha segnato il quinto trimestre consecutivo di crescita a una sola cifra. Le prospettive per il trimestre successivo si presentavano ancora più deludenti, alimentando i timori che l'iniziativa sull'intelligenza artificiale non avrebbe prodotto il successo commerciale previsto.

L'anatomia degli agenti di intelligenza artificiale autonomi: tecnologia tra visione e fattibilità

Per comprendere perché monetizzare gli agenti di intelligenza artificiale si riveli così difficile, è necessario esaminare i fondamenti tecnici e i meccanismi di questi sistemi. Agentforce si basa su diverse componenti tecnologiche che devono lavorare in sinergia per raggiungere l'autonomia promessa.

Il suo nucleo centrale 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, classificare correttamente i compiti, stabilire le priorità e, in definitiva, eseguirli con precisione. A differenza dei precedenti assistenti virtuali come Copilot, che si basavano fortemente sull'interazione umana, gli agenti di Agentforce sono progettati per operare in gran parte in modo 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. È proprio qui che risiede una delle maggiori sfide: molte aziende hanno raccolto i propri dati in diversi sistemi 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 preconfigurati che consentono agli agenti di interagire con i flussi di lavoro esistenti e con i sistemi esterni. Queste interfacce permettono 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 ampi modelli linguistici di fornitori terzi come OpenAI, Anthropic e Google Gemini. Questi modelli forniscono l'elaborazione del linguaggio naturale e la conoscenza generale del mondo su cui si basano i singoli agenti.

La funzionalità può essere illustrata con 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 queste fasi e comunica il risultato al cliente. Tutto ciò avviene senza intervento umano, a meno che l'addetto non incontri un problema che esula dalle sue competenze.

In teoria, sembra impressionante. In pratica, tuttavia, ci sono 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 con i 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 solida conoscenza tecnica e competenze specifiche di Salesforce.

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

La difficile strada verso la redditività: tre sfide fondamentali

I problemi di Salesforce possono essere ricondotti a tre sfide chiave, rappresentative dell'intero settore: la monetizzazione delle innovazioni basate sull'intelligenza artificiale, la maturità strutturale del mercato e la complessità dell'adozione tecnologica.

La prima sfida riguarda la monetizzazione

Sebbene Salesforce abbia sviluppato un prodotto tecnologicamente avanzato con Agentforce, la questione cruciale rimane: come monetizzarlo? Il modello di prezzo di Agentforce si basa su due dollari per conversazione, un approccio basato sull'utilizzo che si differenzia dai modelli di licenza tradizionali. Tuttavia, molti potenziali clienti esitano 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 considerevoli. I complessi modelli linguistici sottostanti richiedono ingenti risorse computazionali. Secondo le stime del 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 dei prezzi. 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 irrisorio se si considera l'enorme base clienti di Salesforce, composta da diverse centinaia di migliaia di imprese. 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 questa cifra triplicasse o quadruplicasse nei prossimi anni, come auspica Salesforce, il contributo al fatturato complessivo rimarrebbe comunque limitato.

La seconda sfida fondamentale è rappresentata dalla 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 aziende di grandi e medie dimensioni nei mercati sviluppati ha già implementato sistemi CRM. Il potenziale di crescita organica attraverso l'acquisizione di nuovi clienti è limitato.

Al contempo, la concorrenza si è intensificata. Microsoft con Dynamics 365, Oracle con le sue applicazioni cloud, SAP con le sue soluzioni CRM e numerosi fornitori specializzati come HubSpot, Zendesk e Zoho si contendono quote di mercato. Questi concorrenti hanno recuperato terreno negli ultimi anni e talvolta offrono soluzioni più economiche o specializzate.

In questo contesto, per Salesforce sarà più difficile raggiungere tassi di crescita a doppia cifra, anche con funzionalità innovative basate sull'intelligenza artificiale. I clienti non cambiano semplicemente il loro sistema CRM solo perché un fornitore offre nuove funzionalità di IA. Implementare un sistema CRM è complesso, costoso e richiede tempo. Le aziende sono restie a cambiare finché il sistema esistente funziona correttamente.

Analisti come Karl Keirstead di UBS hanno sottolineato che il mercato CRM è già relativamente maturo, mentre gli investimenti in intelligenza artificiale applicata alla customer experience sono ancora in una fase iniziale. Esiste quindi un divario temporale tra la maturità del mercato dei prodotti principali e quella delle funzionalità aggiuntive basate sull'IA. Questo divario rende difficile per Salesforce recuperare il suo slancio di crescita passato.

La terza sfida fondamentale riguarda la complessità dell'adozione tecnologica

Sebbene Salesforce promuova Agentforce come una soluzione intuitiva e a basso codice, la realtà per molti clienti è ben più complessa. L'implementazione di successo degli agenti basati sull'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, la frammentazione dei dati in silos, un'infrastruttura IT inadeguata e la mancanza di competenze in materia di intelligenza artificiale. Questi problemi devono essere risolti prima che gli agenti di IA possano esprimere appieno il loro potenziale. Ciò richiede tempo, risorse e un approccio a lungo termine, aspetti che molte aziende tendono a evitare.

A tutto ciò si aggiunge la carenza di competenze. La domanda di esperti di intelligenza artificiale, specialisti di dati e amministratori Salesforce supera di gran lunga l'offerta. Le aziende sono costrette a 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 delusioni: 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 agenti basati sull'intelligenza artificiale, sia all'interno di Salesforce stessa che presso altre aziende.

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

Questa misura drastica dimostra, da un lato, il potenziale degli agenti di intelligenza artificiale nell'automatizzare le attività ripetitive e ridurre i costi. Salesforce risparmia considerevoli costi del personale grazie a questi licenziamenti e può al contempo gestire un maggior numero di richieste. D'altro canto, solleva interrogativi etici e pratici. Resta da vedere come si comporterà il servizio clienti per le richieste più complesse, che richiedono giudizio umano ed empatia. 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 riguarda gli agenti basati sull'intelligenza artificiale nelle vendite. Diversi clienti di Salesforce hanno implementato agenti che qualificano automaticamente i potenziali clienti, pianificano gli 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 riferito 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 al meglio con processi standardizzati e criteri di qualificazione chiaramente definiti. Raggiungono rapidamente i loro limiti in processi di vendita B2B complessi 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 una persona.

Oltre a Salesforce, numerose altre aziende utilizzano agenti basati sull'intelligenza artificiale. ServiceNow, concorrente diretto di Salesforce nel settore della gestione dei servizi IT, ha sviluppato una propria piattaforma per agenti IA. Questi agenti sono progettati per diagnosticare e risolvere autonomamente i problemi IT, elaborare 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, sebbene con un approccio leggermente diverso. Gli agenti Microsoft sono integrati più profondamente nei prodotti Office 365 esistenti e si concentrano sul supporto alla produttività individuale piuttosto che sull'automazione autonoma dei processi.

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

Tutti questi esempi dimostrano che gli agenti di intelligenza artificiale funzionano al meglio in casi d'uso ben definiti, con dati strutturati e processi standardizzati. Più un compito è complesso, imprevedibile e incentrato sull'essere umano, più diventa difficile 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 più ampie sfide legate all'implementazione di agenti basati sull'intelligenza artificiale hanno scatenato un intenso dibattito sulle promesse e sui limiti di questa tecnologia. Diversi aspetti critici meritano particolare attenzione.

Il primo punto controverso riguarda la perdita di posti di lavoro. Salesforce ha lanciato un segnale chiaro licenziando 4.000 dipendenti del servizio clienti: gli agenti basati sull'intelligenza artificiale non stanno sostituendo solo processi inefficienti, ma anche persone. Benioff aveva precedentemente affermato che l'IA 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, solo negli Stati Uniti, nel 2025 sono stati eliminati oltre 64.000 posti di lavoro nel settore tecnologico, molti dei quali legati alla crescente automazione tramite 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 basati sull'IA. Si sta quindi verificando una transizione in cui alcuni lavori diventano obsoleti mentre altri emergono. Resta però da vedere se i nuovi posti di lavoro creati compenseranno quelli persi, sia in termini numerici che qualitativi.

Il secondo aspetto critico è la discrepanza tra marketing e realtà. Salesforce e altre aziende tecnologiche hanno promosso gli agenti di intelligenza artificiale con promesse grandiose: una rivoluzione sul posto di lavoro, aumenti di produttività miracolosi, sistemi autonomi in grado di sostituire i dipendenti umani. La realtà, tuttavia, è che molte implementazioni sono ancora in fase pilota e gli aumenti di produttività promessi spesso non si concretizzano o si realizzano solo in aree limitate.

Uno studio di Capgemini ha rilevato che, sebbene il 90% dei dirigenti intervistati sia convinto che l'IA 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 dispone di una strategia di implementazione concreta. La fiducia negli agenti di IA completamente autonomi è diminuita significativamente nell'ultimo anno, passando dal 43% al 27%.

Un terzo punto problematico è la dipendenza da 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 dell'ambiente Salesforce. L'integrazione di fonti di conoscenza o sistemi esterni richiede uno sforzo considerevole. Ciò crea un effetto di vendor lock-in, rendendo difficile per i clienti passare a soluzioni alternative.

Critiche simili vengono rivolte anche a Microsoft, SAP e Oracle. Ogni fornitore sta cercando di creare il proprio ecosistema in cui i suoi 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 in fase embrionale.

Un quarto aspetto controverso riguarda la privacy e la sicurezza dei dati. Gli agenti di intelligenza artificiale necessitano di accedere a una vasta quantità 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 delle preoccupazioni, in particolare nei settori regolamentati come quello sanitario o dei servizi finanziari.

Il quinto punto critico è l'impatto ambientale. Il funzionamento di modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni richiede enormi quantità di potenza di calcolo e quindi di energia. I data center che ospitano 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'impronta ambientale dei sistemi di intelligenza artificiale sta diventando una preoccupazione crescente.

Uno sguardo al futuro: tra consolidamento e la prossima ondata

Nonostante tutte le sfide attuali, gli esperti ritengono che gli agenti basati sull'intelligenza artificiale giocheranno un ruolo sempre più importante nelle aziende nei prossimi anni. La domanda non è se questa tecnologia si affermerà, ma con quale rapidità e in quale forma.

Gartner prevede che entro il 2026 circa il 40% di tutte le applicazioni aziendali includerà agenti di intelligenza artificiale specifici per determinate attività, un aumento significativo rispetto a meno del 5% nel 2025. Entro il 2035, l'IA basata su agenti potrebbe rappresentare circa il 30% del fatturato globale del software aziendale, ovvero oltre 450 miliardi di dollari. Si prevede che il mercato dell'IA 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 sfide attuali saranno superate gradualmente. Diversi sviluppi potrebbero contribuire a questo risultato:

Innanzitutto, la tecnologia stessa continuerà ad evolversi. I modelli linguistici di base diventeranno più potenti, efficienti ed economici. Nuovi modelli come o1 di OpenAI, con capacità di ragionamento migliorate, o Claude di Anthropic, con finestre di contesto più ampie, consentiranno di svolgere compiti più complessi. Il costo dell'inferenza basata sull'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 attraenti dal punto di vista economico.

In secondo luogo, le aziende impareranno a utilizzare gli agenti di intelligenza artificiale in modo più efficace. Chi adotterà per primo queste tecnologie acquisirà esperienza, individuerà le migliori pratiche e le condividerà con la comunità più ampia. Emergeranno programmi di formazione, certificazioni e servizi di consulenza per supportare le aziende nella loro implementazione.

In terzo luogo, si potrebbe assistere a un progresso nella standardizzazione. 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 consolidati, ciò faciliterebbe l'integrazione e ridurrebbe la dipendenza da 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 aziende consolidate che si contendono quote di mercato. È probabile che nei prossimi anni si verifichino acquisizioni e consolidamenti del mercato, analogamente a quanto accaduto in passato in altri settori tecnologici. Grandi aziende come Salesforce, Microsoft, Google, SAP o Oracle acquisiranno fornitori più piccoli per espandere le proprie capacità nel campo dell'IA.

Per Salesforce in particolare, 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 dopo l'acquisto di Slack nel 2021. Comporta dei rischi, come dimostrato dal declassamento da parte di RBC, che ha drasticamente ridotto 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 basati sull'intelligenza artificiale più efficaci.

Nel medio termine, entro il 2030, Salesforce punta a un fatturato superiore a 60 miliardi di dollari, il che corrisponde a un tasso di crescita organica superiore al 10% annuo. Ciò rappresenterebbe un ritorno a una crescita a doppia cifra, dopo essere scesa al di sotto di tale soglia dalla metà del 2024. La realizzabilità di questo obiettivo dipende in larga misura dal successo previsto di Agentforce e degli altri prodotti basati sull'intelligenza artificiale.

A lungo termine, lo sviluppo potrebbe evolversi 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 monitorare la qualità. Questa collaborazione orchestrata consentirebbe di automatizzare processi aziendali ancora più complessi.

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

Lezioni tratte dalla crisi di Salesforce per il settore tecnologico

L'analisi del caso Salesforce rivela verità fondamentali sullo stato dell'intelligenza artificiale e sulla sua applicazione commerciale. La conclusione principale è che esiste una notevole discrepanza tra la fattibilità tecnologica degli agenti di intelligenza artificiale e la loro redditività economica nell'attuale contesto di mercato.

Salesforce è un esempio di un settore che è entrato nell'era dell'IA con grandi aspettative, ma che ora si trova a confrontarsi con la dura realtà della monetizzazione. I tre problemi principali individuati – 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 la sola innovazione tecnologica non basta. 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 impressionante con Agentforce, ma tradurre questo in una crescita sostenibile dei ricavi rimane una sfida.

Per gli investitori, ciò significa dover distinguere tra l'entusiasmo a breve termine e il valore a lungo termine. Le elevate valutazioni 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 intendono implementare agenti di intelligenza artificiale, il consiglio 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, ma ben eseguiti, piuttosto che avviare molti esperimenti superficiali.

Per i dipendenti, questo sviluppo significa che alcune mansioni saranno automatizzate dall'IA, mentre emergeranno nuovi ruoli. Investire in competenze legate all'IA, sia nello sviluppo, nella gestione o nell'applicazione strategica dell'IA, sta diventando sempre più importante.

Il caso Salesforce è dunque 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 delle realtà economiche nonostante tutto l'entusiasmo per le nuove tecnologie. La rivoluzione dell'IA arriverà, ma sarà graduale, discontinua e selettiva: non il Big Bang spesso invocato, ma un processo continuo con i suoi alti e bassi.

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