Agenti IA senza software: perché Salesforce non crede alla "SaaS apocalypse"

Il titolo Salesforce è tra i più penalizzati dalla narrativa di mercato nota come "SaaS apocalypse", l'idea che i modelli linguistici di nuova generazione possano rendere ridondanti le piattaforme software su cui gira buona parte dei processi aziendali. Marco Hernansanz, Executive Vice President & CEO per Southern Europe, Middle East e Africa, ha usato la tavola rotonda online con un gruppo ristretto di testate europee per esporre la tesi opposta: nell'era dell'impresa agentica il software non scompare, diventa il sistema operativo di fiducia su cui far girare gli agenti IA.

Il contesto di business che Hernansanz ha portato sul tavolo è coerente con la narrazione. Salesforce ha chiuso l'anno fiscale FY26 a 41,5 miliardi di dollari e ha fissato per il nuovo esercizio un obiettivo compreso tra 45,8 e 46,2 miliardi, con un target di 63 miliardi per il FY30 che implica un tasso di crescita composto superiore all'11% annuo. Numeri che, nella lettura del manager, vanno tenuti distinti dalle oscillazioni del titolo e dalle note di analisti e istituti finanziari che ipotizzano una fase di transizione lunga fino a un anno e mezzo. Hernansanz ha evitato di entrare nel merito del clima finanziario e ha spostato la discussione sulla trazione commerciale, rivendicando di vedere crescere il portafoglio di clienti Agentforce, oggi attorno ai 30.000 a livello globale e nell'ordine delle centinaia in mercati come Italia e Spagna.

L’IA agentica dai progetti pilota alla produzione

Il passaggio centrale della narrazione è stato dedicato al perché, secondo Hernansanz, gran parte dei progetti IA non è finora arrivata in produzione. Il riferimento è al dato ormai celebre del 95% di pilot falliti, estratto dallo studio "The GenAI Divide, State of AI in Business 2025" del MIT NANDA. Una cifra che nel dibattito enterprise è diventata una sorta di luogo comune, ma che va letta come la fotografia di una fase ormai in parte superata: come è emerso in Q&A, negli ultimi mesi quella percentuale si è progressivamente ridotta e un numero crescente di casi d'uso agentici sta effettivamente raggiungendo la produzione. La diagnosi di Hernansanz resta però utile per argomentare la sua tesi: i modelli linguistici da soli non conoscono il business, non hanno accesso ai dati aziendali, sono non deterministici e possono fornire risposte errate con tono assertivo, limite particolarmente critico nei settori regolati su cui poggia la base clienti di Salesforce.

La risposta architetturale che il gruppo propone si articola in quattro strati. Il primo è il sistema del contesto, costruito attorno a Data 360 e al modello a copia zero che consente all'agente di leggere le informazioni direttamente da data lake esterni come Snowflake o Databricks senza movimentare i dati. Il secondo è il sistema del lavoro, cioè i workflow, le integrazioni e le applicazioni che Salesforce ha stratificato in 27 anni di attività e che forniscono agli agenti i punti d'azione concreti sui sistemi aziendali. Il terzo è il sistema dell'agency, affidato ad Agentforce, che gestisce governance, orchestrazione e telemetria necessarie a scalare oltre il singolo agente verso ecosistemi in cui agenti diversi dialogano anche con quelli di terze parti attraverso protocolli come MCP. Il quarto è il sistema dell'engagement, affidato a Slack come interfaccia conversazionale trasversale a persone e agenti.

La visione che Hernansanz ha portato sul tavolo è quella di un'impresa agentica granulare, in cui a ogni processo corrisponde un agente verticale specializzato, non un super-agente unico. La libreria di Agentforce conta circa 300 agenti preconfezionati per industry specifiche, dal rilascio di un preventivo assicurativo alla gestione di un rimborso su carta di credito, dall'onboarding di un cliente bancario alla pianificazione di una visita tecnica a domicilio. Salesforce stessa si presenta come primo caso d'uso: l'help desk del gruppo, oggi guidato da Agentforce, dichiara 1,6 milioni di richieste risolte prima che venisse generato un ticket, 100 milioni di dollari di risparmi annualizzati sul supporto, 130 milioni di pipeline di vendita intercettata da agenti che qualificano il traffico sul sito, 650 nuovi clienti da domanda precedentemente non raggiungibile e 78.000 dipendenti assistiti.

La prova di mercato: Telepass e Boggi Milano

In Italia Salesforce ha già portato in campo due riferimenti significativi. Il primo è Telepass, che sulla piattaforma Salesforce ha portato in produzione un agente self-service multilingua integrato nel portale clienti e un secondo agente interno a supporto degli operatori del contact center. Come riferisce Marco Gaeta, Chief Information Technology Officer dell'azienda, nel caso cliente pubblicato dal gruppo l'agente gestisce 40.000 conversazioni a settimana, genera circa 1,4 milioni di chiamate mensili verso gli LLM sottostanti e risolve autonomamente l'87% delle richieste, contro un chatbot precedente che ne inoltrava più della metà a un operatore. Il rilascio della prima applicazione ha richiesto sei settimane, il ritorno dell'investimento è stato raggiunto in dieci, il Testing Center ha automatizzato circa il 70% delle prove.

Rilevante il contesto di scala in cui questi numeri vanno letti: Telepass gestisce oltre il 75% del pedaggio autostradale italiano, 1,4 miliardi di transazioni cashless l'anno e oltre 10 milioni di clienti, con un contact center che secondo l'azienda varia tra 300 e 400 operatori in funzione della stagionalità. L'agente interno ha contribuito a dimezzare il tempo medio di gestione delle chiamate, mentre l'onboarding dei nuovi partner sulla Community Salesforce è sceso da circa tre mesi a una o due settimane.

Il secondo riferimento italiano è Boggi Milano, catena di abbigliamento maschile con oltre 290 punti vendita in più di 60 paesi, cliente di Salesforce dal 2015. A marzo 2026 il brand ha annunciato il lancio di MYAgent, un agente IA basato su Agentforce integrato sull'e-commerce e su WhatsApp, con Jakala come partner di implementazione. Il perimetro funzionale dichiarato comprende accesso in tempo reale a ordini e cataloghi, consigli di stile, gestione di resi e cambi taglia, servizio multilingua. Il lancio si presenta come un primo passo verso la personalizzazione dell'interazione con il cliente su tutti i canali diretti del brand.

La traiettoria descritta da Hernansanz per l'adozione in azienda ricalca quella vista in cicli tecnologici precedenti. Si parte da casi d'uso interni a supporto dei dipendenti, in media in produzione in tre mesi e a regime entro sei, poi si passa a casi d'uso rivolti al cliente, prima informativi e poi transazionali, e infine si arriva alla composizione di agenti interni ed esterni via protocolli standard come MCP, stadio oggi riservato alle aziende più mature. Rispetto alla pressione infrastrutturale sollevata in Q&A sui consumi degli agenti e sulle grandi infrastrutture dedicate all'IA costruite dai fornitori di modelli, il manager ha riconosciuto il problema ma ha indicato come direzione prevalente l'impiego di modelli più piccoli e specializzati, orchestrati insieme, anziché di un unico modello massivo. Per Salesforce la vera sfida, in altri termini, non è difendere il software enterprise dalla retorica della "SaaS apocalypse", ma tradurre in agenti funzionanti, e in tempi rapidi, il vantaggio accumulato in 27 anni di workflow, integrazioni e dati sulla base installata dei propri clienti.