Wall Street e i listini europei hanno bruciato nella giornata del 3 febbraio circa 300 miliardi di dollari di valore sulle società di software, dati e servizi professionali. Il detonatore è stato il lancio di nuovi strumenti di intelligenza artificiale di Anthropic, percepiti dagli investitori come una minaccia diretta ai modelli di business costruiti su abbonamenti e banche dati proprietarie. Il trend va avanti da mesi ai loro danni, per gli stessi motivi. Ma molti analisti e operatori iniziano a dire che la reazione è sproporzionata rispetto ai fatti.
Indice degli argomenti:
Che cosa è successo ai titoli software
Il movimento parte dagli Stati Uniti. L’uscita di nuovi plug-in “professionali” per la piattaforma Claude Cowork di Anthropic – in particolare quelli per il lavoro legale, in grado di automatizzare ricerca giuridica, analisi di contratti e redazione di bozze – ha innescato vendite a catena sui titoli più esposti al “knowledge work” codificato: dati, software enterprise, informazione professionale.
Secondo stime di Bloomberg e Wall Street Journal, un paniere di azioni software e servizi finanziari ha perso in poche ore tra 285 e 300 miliardi di dollari di capitalizzazione. L’indice JP Morgan dedicato al software statunitense è sceso del 7% in una sola seduta, portando il calo da inizio anno intorno al 18%.
Alcuni nomi simbolo hanno guidato la discesa: il gruppo di informazione legale e dati finanziari Thomson Reuters è arrivato a perdere intorno al 18% in giornata; l’editore di banche dati professionali Relx è sceso di oltre il 14%; tra gli analytics, il titolo della società di ricerche IT Gartner ha lasciato sul terreno più del 20%.
Il contagio ha toccato anche il software enterprise generalista. Società come Adobe e Salesforce hanno perso in una seduta tra il 6 e l’11%, mentre fintech come PayPal hanno subito ribassi a doppia cifra, agganciati allo stesso timore: se l’AI riesce a svolgere in autonomia gran parte del lavoro cognitivo, che ne è delle licenze software e dei contratti “ricorrenti” su cui si è retta la redditività del settore?
La scossa non è rimasta confinata agli Stati Uniti. In Europa, le vendite hanno colpito anche gruppi di dati e editoria professionale, oltre a società di advertising viste come vulnerabili a strumenti AI più “operativi”. In Asia sono scesi i titoli software in India, Giappone e Cina, con ribassi tra il 3 e il 7% su diversi indici settoriali.
Perché il mercato ha preso di mira proprio il software
Negli ultimi dieci anni il software enterprise è stato considerato quasi un “bond con crescita”: ricavi ricorrenti, costi di switching elevati, tassi di rinnovo vicini al 100%. Su queste caratteristiche si sono appoggiati non solo i fondi azionari, ma anche molti gestori di private equity e private credit, che hanno riempito di prestiti e partecipazioni le società SaaS a canone.
Secondo dati citati da Barclays, il software rappresenta oggi circa il 20% degli investimenti delle business development companies (BDC), contro circa il 10% nel 2016. È un raddoppio della concentrazione su un singolo settore, che amplifica ogni shock di valutazione. Non stupisce quindi che anche i giganti del private capital come Ares Management, KKR, Apollo Global Management e Blackstone abbiano registrato cali in Borsa quando il mercato ha iniziato a prezzare un “rischio di disruption” strutturale sul software.
L’argomento degli investitori ribassisti è semplice: se strumenti come Claude Cowork permettono di orchestrare agenti AI che scrivono codice, interrogano database, leggono documenti legali e compilano moduli, una parte crescente del valore oggi racchiuso in applicazioni verticali potrebbe spostarsi verso layer di AI più generici.
In quest’ottica il software tradizionale – soprattutto quello venduto “a postazione” – rischierebbe compressione dei prezzi, riduzione dei volumi o disintermediazione diretta.
Un report del Financial Times nota che i timori non riguardano solo chi vende software, ma anche chi basava modelli di crescita sulla domanda di questi strumenti: la narrativa è che l’AI non si limiterà a potenziare le suite esistenti, ma produrrà in casa – nelle aziende clienti – alternative “fatte su misura” a costo marginale quasi zero.
Il panico visto dai numeri: un settore già sotto pressione
Il sell-off delle ultime ore arriva su un comparto indebolito. Già nei dodici mesi precedenti, gli indici software avevano registrato cali a doppia cifra, mentre l’indice dei semiconduttori e i colossi dell’AI di base macinavano nuovi massimi. Secondo dati Reuters, il sottoindice software e servizi dell’S&P 500 è sceso di oltre il 13% nell’ultimo anno, contro un mercato azionario complessivo in rialzo.
Le ragioni sono almeno tre:
- Delusione sugli utili: una quota relativamente bassa di società software ha battuto le attese di ricavi nell’ultima stagione di trimestrali; gli investitori iniziano a dubitare che la corsa agli aumenti di prezzo post-pandemia sia sostenibile.
- Rotazione verso i “pick-and-shovel” dell’AI: la maggior parte della creazione di valore della nuova ondata AI si è finora concentrata su chipmaker e cloud provider.
- Paura di un cambiamento di paradigma: la narrativa “l’AI scrive il software al posto tuo” rende improvvisamente più fragile l’idea di un settore protetto da barriere tecniche e costi di switching.
Il caso Anthropic arriva quindi su un terreno già minato: un qualsiasi annuncio percepito come “salto di capacità” dell’AI fa scattare algoritmi e mani umane verso il pulsante “sell” su tutto il segmento.
Perché molti analisti parlano di panico esagerato
Nonostante la violenza della correzione, una parte consistente della comunità finanziaria invita alla prudenza nel trarre conclusioni estreme.
La complessità del software enterprise
Lo storico analista del software di Jefferies, Brent Thill, in un report di fine estate ha scritto che i flussi di lavoro aziendali incorporati nel software moderno hanno una “complessità significativa” che l’AI, allo stato attuale, non è in grado di sostituire in blocco. A suo giudizio, “le intricate architetture enterprise rendono improbabile una disintermediazione completa del software da parte dell’AI”.
Questa valutazione si basa su alcuni fatti difficili da ignorare:
- la spesa globale per software enterprise dovrebbe superare 1.200 miliardi di dollari nel 2025, in crescita del 9% rispetto all’anno precedente, secondo le stime di Gartner (market research firm);
- molti sistemi core (contabilità, supply chain, gestione risorse umane) sono profondamente intrecciati con regolamentazione, compliance, sicurezza e integrazioni custom costruite in anni;
- in diversi settori regolati – dal farmaceutico ai servizi finanziari – cambiare “system of record” è un progetto pluriennale, non una scelta tattica sull’onda del tool del momento.
In altre parole: poter generare una app con prompt in linguaggio naturale non equivale a sostituire un ERP o una piattaforma di risk management con tutte le sue certificazioni.
L’AI che rallenta i programmatori esperti
Alcune ricerche recenti ridimensionano l’idea che l’AI renda istantaneamente superflui i team di sviluppo e quindi, per estensione, il software industriale.
Uno studio del 2025 della non profit METR (Model Evaluation and Threat Research) ha condotto un trial controllato su 16 sviluppatori open source esperti, impegnati su progetti reali: quando usavano tool di coding assistito basati su AI, impiegavano in media il 19% di tempo in più a completare i task rispetto a quando lavoravano senza AI, pur percependo di essere più veloci.
Il risultato non significa che l’AI sia inutile, ma suggerisce che:
- sui codici complessi e molto familiari agli sviluppatori, gli strumenti generativi possono introdurre overhead (review del codice, debug di errori sottili, adattamento agli standard interni);
- gli studi che mostrano forti guadagni di produttività spesso riguardano compiti più circoscritti o sviluppatori meno esperti.
Se scrivere software non è il collo di bottiglia principale nei progetti enterprise, l’idea che la sola accelerazione del coding possa far crollare il valore delle piattaforme appare forzata.
“AI al posto del software” è un’ipotesi logica debole
Anche alcuni protagonisti dell’AI provano a raffreddare gli animi. Il ceo di Nvidia, Jensen Huang, ha definito “illogica” la tesi secondo cui l’AI sostituirà gli strumenti software: secondo lui, i sistemi intelligenti continueranno a usare e orchestrare tool esistenti, non a riscrivere da zero ogni componente.
In parallelo, istituzioni come il Fondo monetario internazionale e la Bank of England hanno avvertito negli ultimi mesi del rischio di una “mini-bolla” concentrata sui titoli ai margini della catena del valore dell’AI, dove le aspettative di disruption superano di molto le evidenze sui ricavi.
Che cosa stanno facendo le aziende software
Intanto, le grandi software house non stanno ferme ad aspettare di essere disintermediate.
Il gruppo tedesco SAP ha lanciato una strategia di “business AI” che integra agenti generativi (Joule) direttamente nei propri flussi di lavoro e ha stretto una partnership con l’answer engine Perplexity per combinare dati aziendali interni e informazioni aggiornate dal web.
Nel customer service, la israeliana Nice ha acquisito la tedesca Cognigy per circa un miliardo di dollari, puntando a trasformare la propria piattaforma in un sistema “AI-first” per i contact center.
Nel crm e nella gestione del lavoro, aziende come Salesforce e Workday hanno avviato una campagna di acquisizioni e partnership su start-up che sviluppano agenti specializzati per vendite, supply chain e recruiting, investendo miliardi di dollari per integrare l’AI dentro i propri workflow, non subirla dall’esterno.
Questi movimenti raccontano una tesi alternativa a quella del “software morto”: l’AI non rimpiazza le piattaforme, ma diventa un nuovo livello di interfaccia e automazione sopra i system of record esistenti. Chi controlla dati, distribuzione e integrazione ha ancora ampio margine per catturare valore.
Dove il rischio di disruption è più concreto
Dire che il panico è eccessivo non equivale a negare l’esistenza di rischi reali. Alcuni segmenti appaiono più esposti di altri:
- software per servizi legali e informazione professionale: se un agente AI può interrogare direttamente sentenze, regolamenti e dottrina (nel rispetto del copyright) e generare memorie o pareri solidi, la disponibilità a pagare per interfacce proprietarie potrebbe ridursi, spingendo questi player a ripensare prezzi e prodotti;
- applicazioni orizzontali semplici (note, task management basico, piccoli tool di produttività): qui l’AI “on demand” può davvero creare alternative personalizzate in pochi minuti, comprimendo i margini delle offerte tradizionali;
- modello di pricing per utente: se un agente AI può sostituire parte del lavoro che oggi richiede più “seats”, le aziende cercheranno modi per pagare in funzione del valore o del volume di task, non del numero di licenze.
Inoltre, l’AI può creare pressione su alcune linee di ricavo associate a servizi “umani” ad alto margine (consulenza applicativa, formazione, customizzazione), spingendo i vendor a ribilanciare il mix verso automazione e volume.
Cosa può succedere nei prossimi mesi
Da qui in avanti, alcune variabili saranno decisive per capire se il ribasso sul software resterà un incidente o segnerà un cambio di regime:
- Ricavi e margini nei prossimi trimestri: il mercato guarderà con attenzione quanto velocemente le suite AI-native iniziano a generare fatturato reale per i grandi vendor, e quanto erosione si vede su prezzi e tassi di rinnovo.
- Adozione di AI interna ai clienti: se le grandi aziende dimostreranno di riuscire, con team relativamente piccoli, a costruire alternative credibili alle soluzioni commerciali usando solo foundation model e tool open source, lo “sconto AI” sui multipli del software potrebbe consolidarsi.
- Evoluzione regolatoria: in ambiti regolati (finanza, sanità, PA) norme stringenti su auditabilità, responsabilità e sicurezza potrebbero favorire vendor strutturati rispetto a soluzioni DIY basate su agenti generici.
- Repricing del rischio nelle strutture di credito: se i fondi di private credit inizieranno a svalutare in modo significativo le esposizioni verso il software, il tema passerà da movimento di Borsa a questione di stabilità per un pezzo del mercato del debito.
Per ora, il quadro sembra più quello di una correzione violenta su un settore già debole, amplificata da posizionamento leggero e narrativa ansiogena sull’AI, che non l’inizio di un’estinzione di massa del software.
La morale per investitori e aziende
Per gli investitori, il messaggio principale è che “software contro AI” è una falsa dicotomia. L’AI sta ridefinendo cosa vendono e come lavorano le software house, ma i dati disponibili non supportano l’idea di una sostituzione rapida e generalizzata dei sistemi aziendali esistenti.
Per le aziende utenti, la lezione è diversa: la vera leva competitiva non sarà scegliere tra comprare software o “promptare” agenti generici, ma capire come combinare infrastrutture affidabili, dati proprietari e capacità di orchestrare AI in flussi di lavoro robusti.
La Borsa, come spesso accade, sta correndo in anticipo e in modo disordinato. Nei prossimi trimestri si vedrà se aveva ragione oppure se, come sembra a molti esperti, è panico eccessivo.
