I tumultuosi sviluppi dell’intelligenza artificiale stanno investendo anche le aziende vendor di software e soluzioni SaaS – software as a service – per le imprese, che devono necessariamente affrontarli e adattarsi ai cambiamenti in corso.
Ne va delle performance aziendali, dei risultati presenti e futuri, secondo alcuni osservatori perfino della loro stessa sopravvivenza. Tra cassandre che profetizzano un declino ineluttabile, e altre analisi e previsioni molto meno drastiche e catastrofiche.
In un mercato in cui, secondo lo studio Sap ‘Business e technology priorities’, il 93% delle aziende italiane considera l’adozione della Gen AI una priorità medio-alta e il 40% la utilizza già ampiamente per svolgere un’ampia gamma di attività, la sfida non è più introdurre l’AI, ma seguire il flusso della sua evoluzione e amplificarne l’efficacia. Passando da applicazioni sperimentali e su task specifici e limitati, verso l’integrazione dell’AI nell’orchestrazione di processi di business complessi, in modalità affidabile e scalabile.
Indice degli argomenti:
Come sta cambiando la strategia SaaS di Salesforce nell’era dell’AI
“Questa non è assolutamente la fine del SaaS, è il prossimo capitolo”, sottolinea Filippo Zanella, principal technical architect – data e AI solutions – in Salesforce.
Che spiega: “il mondo SaaS si sta evolvendo nel sistema operativo di riferimento per gli agenti AI, dove dati, sicurezza e governance diventano più fondamentali che mai. La nostra priorità per i prossimi 3-5 anni è portare ogni azienda a diventare un’Agentic Enterprise: un’organizzazione in cui agenti AI e persone lavorano insieme come un unico sistema unificato, trasformando l’intelligenza in azione concreta”.
Vendor come ‘customer zero’ delle proprie soluzioni
Sul fronte dell’integrazione, Agentforce non è un layer esterno al Crm: è nativo nella piattaforma. Gli agenti accedono ai dati aziendali reali, attivano workflow, rispettano le policy di governance, tutto nel flusso di lavoro quotidiano.
E per toccare con mano il funzionamento di tutto ciò, “abbiamo deciso di testarlo in prima persona”, rileva Zanella: “come ‘customer zero’ delle nostre soluzioni, Salesforce ha già oltre 40 agenti AI attivi al proprio interno, dal sales agent che gestisce la pipeline di vendita, al support agent che risolve autonomamente il 35% dei ticket IT, fino all’integrazione in Slack che ha restituito ai nostri dipendenti oltre 500mila ore di lavoro all’anno”.
Un passaggio da software-as-a-service a intelligence-as-a-service?
Diversi analisti dell’innovazione rilevano che l’AI sta trasformando il concetto stesso di SaaS, per passare da sistemi software-as-a-service a nuovi intelligence-as-a-service.
Ma – fa notare lo specialista di Salesforce Italia – “il termine intelligence-as-a-service cattura parte della trasformazione, ma non la descrive completamente. Quello che stiamo costruendo è qualcosa di più preciso: una Digital labor platform, dove l’intelligenza si traduce in lavoro misurabile, affidabile e governato”.
Il punto centrale della trasformazione in corso è il cosiddetto ‘Last mile’, l’ultimo miglio: ogni tecnologia deve percorrere un’ultima tratta prima di raggiungere l’adozione di massa, il passaggio dalla potenza grezza alla reale operatività su scala Enterprise.
La vera fonte di valore per l’impresa
Gli LLM (Large language model) “sono straordinari nel ragionare, sintetizzare e proporre azioni, ma sono non-deterministici per natura. Nel settore bancario, sanitario, del servizio clienti — dove serve che la stessa regola produca sempre lo stesso risultato —, questo può essere un problema serio”, osserva Zanella: “Salesforce chiude questo gap aggiungendo contesto, controllo, osservabilità e orchestrazione: la vera fonte di valore per l’impresa”.
L’AI sta trasformando ogni fase del ciclo di sviluppo anche dentro Salesforce. Il sistema Agentforce Vibes supporta tutte le fasi — ideazione, build, test, deploy e osservabilità — non come semplice autocompletamento del codice, ma come agente che comprende il contesto del progetto e collabora attivamente.
Fiducia e affidabilità sono le condizioni abilitanti dell’innovazione
Sul fronte della sicurezza, “il nostro trust layer è nativo nella piattaforma: ogni agente opera con zero data retention da modelli esterni, piena osservabilità e compliance garantita”, spiega il principal technical architect di Salesforce.
E aggiunge: “abbiamo investito oltre un decennio nell’AI etica, con un ufficio dedicato all’uso responsabile e con policy pubblicamente disponibili. Perché fiducia e affidabilità non sono un add-on: sono le condizioni abilitanti dell’innovazione”.
Come Sap evolve la propria attività e offerta con lo sviluppo dell’AI
L’intelligenza artificiale “rappresenta per Sap un’evoluzione strutturale del proprio modello di innovazione. Non si tratta di un layer aggiuntivo, ma di una trasformazione profonda delle applicazioni in quanto tali, del modo in cui Sap le svilupperà, e della piattaforma tecnologica della nostra azienda”, sottolinea Adriano Ceccherini, Chief Business Officer di Sap Italia.
Con Sap Business AI e con Joule, l’assistente di Gen AI, la multinazionale tedesca con sede a Walldorf ha integrato le risorse dell’intelligenza artificiale direttamente in tutto il suo portfolio di soluzioni e tecnologie – Erp, HR, Finance, Procurement, Business transformation management, Spend management, Customer experience, Supply chain –, ottimizzando funzionalità e ponendosi come interfaccia utente preferenziale.
Dalla gestione del procurement a quella delle risorse umane
Le varie applicazioni, ad esempio, aiutano un Cfo con analisi predittive sul cash flow e sugli scostamenti di budget; consentono a un responsabile acquisti di identificare anomalie nei contratti o suggeriscono automaticamente azioni correttive nella pianificazione della domanda; per il team HR generano job description coerenti con le competenze richieste, consigliano percorsi di sviluppo personalizzati o permettono la pianificazione della forza lavoro in modo predittivo.
L’approccio è ‘AI embedded’: i modelli lavorano su dati transazionali e di processo contestualizzati, garantendo maggiore rilevanza rispetto a strumenti generici. Ciò è particolarmente importante in settori regolamentati, dove sicurezza e governance del dato sono elementi imprescindibili.
Orchestrare agenti AI autonomi di varia origine
Inoltre, Joule “opera come orchestratore di agenti AI autonomi, Sap nativi o anche eterogenei”, osserva Ceccherini, “implementando logiche di business end to end” e anche “facendo leva sulla conoscenza dei processi specifici – dei diversi settori d’impresa, dalla gestione del procurement a quella delle risorse umane – costruita in 50 anni di storia aziendale”.
Non solo. In uno scenario caratterizzato da nuove regolamentazioni sull’AI e sulla protezione dei dati, anche la capacità di coniugare innovazione e responsabilità diventa un fattore competitivo.
Sviluppare e governare casi d’uso aziendali di AI in modo sicuro
Per fare tutto ciò, l’azienda ha rafforzato Sap Business technology platform (Btp) come base per sviluppare e governare casi d’uso di AI in modo sicuro. La piattaforma consente di integrare dati Sap e non-Sap, creare estensioni applicative e gestire modelli di AI con controlli di compliance e sicurezza allineati alle normative internazionali.
Il risultato, fa notare il Chief business officer di Sap Italia, “è un’offerta che non si limita a automatizzare attività ripetitive, ma abilita il backbone informatico dell’azienda a diventare sempre più autonomo nel proporre soluzioni, ridurre il rischio operativo e supportare nuovi modelli di business data-driven”.
Le mosse di Siemens per adeguarsi al cambiamento
L’AI per l’industria e le aziende non è un fenomeno ciclico, è un cambiamento strutturale profondo. In questo contesto, quindi, il vantaggio competitivo di un grande vendor e fornitore di soluzioni SaaS come Siemens Digital Industries Software risiede nella profonda integrazione tra intelligenza artificiale, progettazione, simulazione, digital twin nel cuore stesso dell’ambiente industriale.
“Ma non solo. È, infatti, proprio nel nostro modello SaaS che l’AI è diventata una componente nativa e non un semplice add-on”, rileva David Nalin, sales renew manager Italy di Siemens Digital Industries Software.
Che sottolinea: “il SaaS ci consente di offrire aggiornamenti continui, funzionalità evolute e servizi a valore crescente, garantendo al tempo stesso l’apertura verso ecosistemi esterni”.
Il SaaS, inoltre, “ci garantisce l’apertura verso ecosistemi esterni, un aspetto fondamentale nell’era dell’AI. E, naturalmente, tutto questo avviene mantenendo i nostri elevatissimi standard di sicurezza, integrità dei dati e affidabilità, requisiti non negoziabili quando si parla di AI in ambito industriale”.
Come cambia il valore delle soluzioni secondo il mercato
L’AI è un abilitatore chiave della transizione da licenze perpetue a SaaS o Hybrid SaaS, perché rende il valore del modello ricorrente immediatamente percepibile.
Nel modello tradizionale, il valore era spesso legato al possesso della licenza. Nel SaaS, e ancora di più nel SaaS arricchito da AI, il valore è legato a risultati continui nel tempo: maggiore flessibilità, maggiore efficienza e decisioni più rapide e migliori.
Durante la migrazione tecnologica in corso, “accompagniamo i clienti su più livelli”, osserva il manager di Siemens. Ad esempio, occorre continuità operativa: “con i modelli SaaS e Hybrid SaaS, che proteggono gli investimenti esistenti, manteniamo i loro investimenti precedenti e facciamo in modo che il passaggio sia fluido”.
Per l’adozione graduale dell’AI: “introduciamo le funzioni AI gradualmente, con funzionalità che si attivano progressivamente e si adattano al contesto specifico del cliente”. L’importanza della flessibilità: “con la possibilità di riconfigurare la propria base installata adattandola alle continue necessità variabili del business dell’azienda cliente”.
La migrazione tecnologica non come una rottura, ma come un’evoluzione naturale e progressiva
Questo approccio riduce le barriere al cambiamento e trasforma la migrazione in un percorso di evoluzione e non in una rottura con il passato: “in questo modo, la migrazione non è una rottura, ma un’evoluzione naturale e progressiva”, indica Nalin.
L’AI sta cambiando anche il valore percepito dai clienti? “Sì, l’impatto è molto chiaro. L’AI sta innalzando il valore percepito e questo si riflette direttamente su adozione, retention e rinnovi. Vediamo innanzitutto un aumento dell’adozione, perché le funzionalità AI aiutano a ridurre la complessità e aiutano gli utenti a ottenere risultati più velocemente. L’esperienza diventa più intuitiva e guidata, anche in contesti molto sofisticati”.
Non solo incognite e rischi: i vantaggi portati dall’AI al mercato SaaS
Sul fronte della retention – fanno notare gli addetti ai lavori –, l’intelligenza artificiale “crea un forte effetto di lock-in positivo”: più il sistema apprende dai dati del cliente, più diventa specifico, rilevante e difficile da sostituire. Questo rafforza la relazione di lungo periodo.
Per quanto riguarda i rinnovi, di contratti e soluzioni SaaS, “stiamo osservando un cambiamento qualitativo importante. Il rinnovo non è più basato solo sulla necessità di mantenere l’accesso al software, ma sulla volontà di continuare a beneficiare di un sistema che evolve e migliora costantemente. In questo senso, l’AI rende il modello di business ricorrente più solido e resiliente”.
In pratica, sottolinea lo specialista di Siemens, “l’AI, quando è davvero pensata per l’industria e integrata nel software in abbonamento, non solo ci aiuta a mantenere i clienti attuali, ma ci fa anche crescere, attirandone di nuovi”.
