L’ipotesi di una “SaaS Apocalypse” continua a circolare nella Silicon Valley e descrive uno scenario in cui l’intelligenza artificiale generativa, insieme al cosiddetto vibe coding, renderebbe superato il software enterprise tradizionale. L’idea è semplice: basta dialogare con un modello, indicare ciò che serve e l’applicazione viene costruita quasi automaticamente. Dall’inizio del 2026, intanto, i titoli dei grandi gruppi del software hanno registrato cali a due cifre, mentre ogni nuovo annuncio dei colossi dell’AI ha rafforzato questa lettura.
In questo quadro Salesforce prova a riposizionarsi, trasformando quella che viene percepita come una minaccia in una nuova architettura per l’economia degli agenti. Vanessa Fortarezza, ceo di Salesforce in Italia, contesta però l’idea che l’avanzata dei modelli linguistici possa cancellare il ruolo delle grandi piattaforme. La manager richiama un dato preciso: la teoria della “SaaS Apocalypse” ha preso forza dopo la perdita di 285 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato in 48 ore, ma secondo lei il quadro reale è più articolato.
Sicurezza, governance e processi oltre il codice
Fortarezza sostiene che il codice rappresenti solo una parte limitata del valore del software. «Il punto è che scrivere codice rappresenta solo una piccola parte del problema: circa il 10% del software. Il restante 90% è fatto di sicurezza, governance, compliance e processi aziendali». In questa lettura, il peso delle piattaforme consolidate non si misura soltanto nella capacità di generare applicazioni, ma nella logica di business accumulata nel tempo e nel rapporto di fiducia costruito con i clienti.
La ceo cita anche gli elementi che, a suo giudizio, distinguono un’infrastruttura enterprise da un modello pubblico usato in autonomia. Tra questi indica le certificazioni GDPR e la certificazione ACN QC2 per la pubblica amministrazione. Per Fortarezza, un LLM pubblico da solo non può garantire lo stesso livello di affidabilità e sicurezza richiesto in contesti regolati e nei processi aziendali più sensibili.
A rafforzare questa posizione, secondo la manager, ci sono anche i dati di mercato. Un’indagine di Morgan Stanley mostra che dal 2024 è raddoppiato il numero di aziende che continuano ad affidarsi ai leader tradizionali del software. Il messaggio è che l’adozione dell’intelligenza artificiale non elimina automaticamente il bisogno di controllo, conformità e governo dei sistemi, aspetti che restano centrali per chi opera su larga scala.
L’apertura agli LLM esterni e il divario tra le aziende
La risposta strategica di Salesforce passa dall’integrazione degli LLM esterni nella propria architettura. Fortarezza spiega: «Abbiamo deciso di abbracciare pienamente gli LLM esterni integrando il protocollo MCP in tutti i layer della nostra architettura». Secondo la ceo, questo consente a modelli come Claude, ChatGPT o Gemini di accedere ai dati Salesforce in tempo reale e in forma conversazionale, mantenendo però l’operatività dentro l’infrastruttura di sicurezza della piattaforma.
L’obiettivo indicato è fare dei modelli una nuova interfaccia di accesso ai sistemi aziendali, senza rinunciare a controllo e governance. Sul fronte italiano, Fortarezza rileva una forte attenzione, con centinaia di progetti pilota già avviati e alcuni casi entrati in produzione. La manager parla di un “divario agentico” tra imprese che restano ferme alla fase di test e altre che stanno già procedendo con trasformazioni su larga scala, come Unicredit.
Nei mercati regolamentati, in particolare in quello bancario, l’adozione procede con maggiore cautela. L’approccio prevalente parte dall’intelligenza artificiale assistiva destinata ai dipendenti, con l’obiettivo di aumentare la produttività interna. Portare direttamente gli agenti AI a contatto con i clienti finali, osserva Fortarezza, richiede livelli di affidabilità molto elevati, perché le aziende vogliono standard vicini a quelli umani prima di esporsi a rischi reputazionali o normativi.