Intelligenza artificiale e SaaS: la nuova rivoluzione

Ma oggi, con l’irruzione dell’intelligenza artificiale generativa e agentica, ci troviamo di fronte a un nuovo cambio di paradigma, altrettanto radicale.

Il passaggio dal supporto umano all’azione autonoma dell’AI

Non si tratta più di dove risiede il software o di come viene aggiornato, bensì di chi prende le decisioni operative: l’essere umano o una macchina intelligente?

L’AI generativa non è più una curiosità da laboratorio. È diventata una realtà, una tecnologia operativa, presente in numerosi contesti professionali e integrata in applicazioni reali. In molti ambienti, questa nuova forma di intelligenza non si limita a suggerire: agisce, decide, automatizza, apprende. Si tratta di funzioni core, non di accessori. Ma soprattutto, si tratta di attività che prima richiedevano un intervento umano diretto. Oggi, invece, possono essere gestite da agenti software intelligenti capaci di interagire con API, raccogliere dati contestuali, completare task e comunicare i risultati. E tutto questo a costi in rapido calo. I modelli di frontiera si stanno rendendo disponibili a prezzi sempre più accessibili, con una rapidità di miglioramento che non ha precedenti.

Service as a software: verso un nuovo modello di valore

Con l’avvento dell’AI Agentica si sta passando da una logica di Software as a Service a una nuova frontiera di Service as a Software. Se nella fase precedente il valore era legato alla capacità delle applicazioni di semplificare l’interazione umana con i dati e i processi, nella nuova fase il valore si sposta sull’intelligenza incorporata nei flussi stessi. Non è più sufficiente aiutare l’utente: il nuovo obiettivo è sostituirlo parzialmente, o del tutto, laddove possibile. Non si tratta di eliminare il lavoro umano, ma di trasformarlo radicalmente, lasciando all’umano compiti strategici e decisionali, e assegnando all’AI tutto ciò che è ripetitivo, regolato, prevedibile.

Le domande strategiche per le aziende SaaS

Questa nuova dinamica pone alle aziende SaaS una serie di domande strategiche molto concrete. Quali funzioni possono essere completamente automatizzate? Quali invece trarranno valore da una collaborazione uomo-macchina? Dove l’adozione dell’AI aumenterà la domanda di software e dove, invece, la cannibalizzerà? In quali ambiti gli incumbent sono ben posizionati per difendere la propria posizione e in quali rischiano di essere superati da nuovi attori, più agili, nativamente AI-first?

Scenari a rischio e opportunità di espansione dei flussi

Le risposte variano notevolmente a seconda dei flussi di lavoro. Alcuni flussi rimarranno fortemente presidiati dagli esseri umani e l’AI agirà solo come supporto, senza alterare gli equilibri. Altri, invece, sono già oggi esposti alla possibilità di essere completamente sostituiti da agenti AI. In alcuni casi, questi nuovi strumenti potranno persino espandere il mercato, creando nuove possibilità e nuovi casi d’uso. In altri, lo stesso valore generato dal software verrà disintermediato da soluzioni più intelligenti, più economiche e più immediate.

Ci sono contesti in cui l’AI sarà un alleato prezioso, permettendo agli incumbent di rafforzare il proprio prodotto, renderlo più veloce, più intuitivo, più utile. Si pensi ai sistemi di project accounting in settori ad alta complessità, come quello edilizio o farmaceutico, dove le regole sono intricate, la responsabilità è alta e il controllo umano rimane imprescindibile. In questi contesti, l’AI può potenziare, ma difficilmente sostituirà. Al contrario, esistono settori dove la soglia tecnica per entrare è molto più bassa e la standardizzazione elevata. La gestione di una lista marketing, la classificazione di un ticket, la creazione di una risposta standard a un’email sono tutte attività che possono essere apprese e riprodotte da un agente AI. E dove questo è possibile, il rischio per gli incumbent è di veder scomparire porzioni di margine, traffico e attenzione.

Quando l’AI ridisegna completamente l’esperienza d’uso

Ma esiste anche uno scenario ancora più radicale: quello in cui l’AI non solo automatizza, ma ridisegna l’intera esperienza d’uso. In questi casi, l’intelligenza agentica non si limita a semplificare processi esistenti, ma ne crea di nuovi, fluidi, invisibili. L’utente non deve più cliccare, scegliere, interagire: chiede, e ottiene. È il caso, ad esempio, degli editor di codice completamente automatizzati, o dei sistemi di gestione sinistri in ambito assicurativo, dove l’AI può prendere in carico l’intero ciclo operativo. Qui il vantaggio va a chi possiede i dati più profondi, i modelli decisionali più accurati, e la capacità di integrare l’intelligenza nel cuore del prodotto.

Una nuova infrastruttura logica per il SaaS

A questa nuova architettura si associa anche una trasformazione dell’infrastruttura logica del SaaS. Se prima il modello era pensato come una suite di applicazioni modulari con interfacce utente e sistemi di back-end, oggi si va verso una struttura più stratificata: alla base ci sono i sistemi di record, ovvero le fonti di verità, che custodiscono i dati, regolano gli accessi, garantiscono la compliance. Sopra di essi si collocano i sistemi operativi per agenti, che orchestrano il lavoro: decidono cosa fare, in che ordine, con quali strumenti, e tengono traccia del contesto. Infine, in cima, troviamo le interfacce di outcome: strumenti attraverso cui l’utente interagisce, riceve aggiornamenti, monitora i risultati. Questa struttura a tre layer ridisegna la catena del valore e cambia anche i centri di potere.

La sfida di uno standard semantico condiviso

In questo scenario, la capacità di dialogo tra i livelli diventa cruciale. Ma ancora manca un linguaggio comune. I protocolli emergenti iniziano a colmare il gap sintattico, consentendo agli agenti di passarsi informazioni in modo strutturato. Ma manca ancora un vocabolario condiviso che consenta, ad esempio, a un agente di pagamento di comprendere ciò che intende un agente di fatturazione. La creazione di questo livello semantico rappresenta oggi una delle più grandi sfide – e opportunità – del nuovo ecosistema AI-SaaS.

Il punto è che il primo attore che riuscirà a definire uno standard semantico di settore conquisterà un vantaggio strutturale. Sarà il centro del nuovo marketplace. Tutti gli altri dovranno conformarsi a quella grammatica, a quelle API, a quei metadati. Sarà come definire l’HTML del nuovo web agentico. E chi scrive il vocabolario, detta le regole del gioco.

Le scelte strategiche per restare competitivi

Per i leader SaaS di oggi, tutto questo significa prendere decisioni ad altissimo impatto. Non è più tempo di aggiungere funzionalità superficiali. Serve una revisione profonda della propria direzione tecnologica, commerciale e strategica. L’AI deve diventare parte integrante del prodotto, e non una sovrastruttura. I dati proprietari devono essere protetti, ma anche valorizzati al massimo. La cultura aziendale deve trasformarsi, passando dalla logica delle licenze alla logica degli outcome. I modelli di prezzo basati sul numero di utenti o sulle funzionalità sbloccate non hanno più senso in un mondo dove è una macchina a compiere l’azione. Il valore non sta più nell’accesso, ma nel lavoro svolto.

Una cultura aziendale rinnovata per l’era AI

Infine, sarà fondamentale costruire una fluida alfabetizzazione interna. Tutte le funzioni aziendali – dal prodotto alla vendita, dal marketing al supporto – devono comprendere cosa fa l’AI, come funziona, dove genera valore. Solo così potranno dialogare con clienti sempre più sofisticati, che si aspettano non solo intelligenza, ma risultati.

L’intelligenza artificiale sta trasformando il SaaS come un tempo il SaaS ha trasformato il software provisioning. Il rischio non è la trasformazione – quella è inevitabile. Il vero rischio è l’obsolescenza.