L'AI distruggerà i produttori di software? Improbabile, dicono Fuggetta (Polimi) e Gambaro (Statale)

L’intelligenza artificiale crea, l’intelligenza artificiale distrugge. Non occorre scomodare Schumpeter e la sua teoria della distruzione creatrice per osservare il paradosso: la tecnologia che riempie i data center delle Big Tech è la stessa che affossa, almeno in Borsa, il valore dei produttori di software.

Le ultime trimestrali di Meta, Alphabet, Amazon e Microsoft raccontano la parte più luminosa della rivoluzione: ricavi e utili sopra le attese, crescita sostenuta dal cloud, produttività in aumento. Ma l' innovazione che permette di fare di più con meno, e alimenta i conti dei colossi americani, sta aprendo una frattura in un altro pezzo dell’industria digitale: quello dei software as a service (Saas), i programmi venduti in abbonamento alle aziende.

Salesforce, ServiceNow, Adobe, SAP e gli altri gruppi del settore hanno perso nell’ultimo anno oltre metà della loro capitalizzazione di mercato, nonostante conti che, per ora, non confermano alcuna crisi operativa. La paura è un’altra: che l’intelligenza artificiale agentica possa rendere meno importanti i loro servizi.
La tesi più estrema è nota. Se domani un’azienda potrà usare due o tre programmatori, aiutati dall’AI, per costruirsi software personalizzati, perché continuare a pagare costose licenze a società esterne? Perché mantenere decine, centinaia o migliaia di abbonamenti se un algoritmo intelligente può automatizzare processi, ticket e analisi? È la narrativa della “apocalisse del software”, che nell’ultimo anno ha guidato i mercati finanziari.

Ma quanto è realistico, dal punto di vista tecnologico, uno scenario del genere?

“Per quello che sappiamo oggi, non ha alcun senso sostituire i Saas con soluzioni legate all’intelligenza artificiale generativa, tanto meno fatte in casa”, spiega al Foglio Alfonso Fuggetta, professore di informatica al Politecnico di Milano. Per capire perché, bisogna chiarire cosa siano davvero questi software. Fuggetta li descrive partendo dal basso: “Hanno innanzitutto una base di informazioni che costituisce un asset essenziale dell’azienda: clienti, fatture, prodotti, personale, progetti”. Su questi dati vengono costruiti processi: l’emissione di un ordine, la gestione di una pratica, la produzione di un bilancio, l’assunzione di un dipendente. Sopra ancora ci sono le applicazioni e le interfacce usate dagli utenti.

Questi sistemi combinano due elementi: una struttura standard, valida per molte aziende, e una serie di personalizzazioni costruite sui processi specifici di ciascun cliente. “Ci sono funzioni predefinite e altre personalizzate. Nell’azienda A si fa in un modo, nell’azienda B in un altro”, spiega il professore. E poi ci sono le integrazioni: la contabilità che parla con la produzione, il magazzino che dialoga con le vendite, la gestione delle relazioni con i clienti  che si collega all’assistenza. Qui nasce il primo limite della narrativa apocalittica. Sostituire un sistema del genere non significa scrivere qualche riga di codice. Vuol dire ricostruire anni di dati, procedure, controlli, autorizzazioni e sicurezza. “Questi sistemi devono elaborare informazioni in maniera sistematica, sicura e determinista”, osserva Fuggetta. “Se voglio sapere quante scatole di dentifricio ho in magazzino, deve essere un numero giusto, non stimato”.

È una distinzione decisiva perché l’AI generativa lavora in modo probabilistico, non univoco. È fatta per elaborare testi, linguaggio, immagini, informazioni e non nasce per garantire certezza del dato, prestazioni e sicurezza.

“L’elaborazione su base probabilistica incorpora tassi di errore significativi in modo intrinseco”, chiarisce il professore. Un gestionale aziendale, invece, non può permettersi approssimazioni. Se due sportelli bancari accedono allo stesso dato, se un supermercato aggiorna le scorte in tempo reale, se un’impresa calcola imposte, stipendi o fatture, il sistema deve essere coerente e verificabile. Qualcosa che gli attuali software integrati nelle aziende garantiscono senza problemi. Per questo, secondo Fuggetta, la sostituzione oggi non ha senso tecnico.

Anche dal punto di vista dei costi, l’idea del “me lo faccio in casa con l’AI” è fuorviante. Il risparmio sulla licenza rischia di svanire quando si considerano gli oneri complessivi: sviluppo, manutenzione, assistenza, sicurezza, aggiornamenti e integrazione con gli altri sistemi aziendali. E poi c’è il tema più delicato: la continuità operativa. Sostituire il software che regge ordini, fatture, magazzino o dati dei clienti non significa cambiare un’applicazione qualsiasi, ma intervenire sul cuore dell’azienda mentre questa continua a lavorare. È una sorta di trapianto a paziente sveglio: “Ogni errore, ritardo o blocco diventa subito molto pericoloso e costoso”. Questo non significa che l’AI non cambierà nulla. Al contrario. Ma la trasformazione più realistica, oggi, non è la sostituzione. È l’integrazione con i Saas esistenti per analizzare i dati di vendita, capire cosa sta succedendo, individuare tendenze nei clienti o nei prodotti. Ma quei dati vengono comunque presi dal sistema tradizionale, dove sono conservati in modo certo e sicuro.

È la direzione in cui stanno andando le grandi software house che hanno deciso di integrare agenti e funzioni generative dentro la propria piattaforma. Fuggetta cita il caso dell’americana Salesforce che sta creando un sistema dal nome rivelatore: Headless 360. È una struttura in cui agli utenti tradizionali, che accedono tramite interfaccia, si affiancano protocolli pensati per far entrare altri software o AI. In pratica, il sistema resta, ma diventa accessibile da agenti intelligenti che possono leggere dati, eseguire operazioni controllate e costruire nuove funzioni sopra la piattaforma. È una risposta difensiva e insieme offensiva perché se l’AI deve lavorare sui dati aziendali, allora chi li controlla può diventare ancora più importante. Il Saas non viene eliminato e diventa la base su cui opera l’intelligenza artificiale, con la sicurezza dei dati e dei processi garantita dalla software house.

Insomma, i programmi informatici non sono destinati a morire. Almeno non oggi. Ma può bastare poco per farli valere molto meno. E in Borsa non serve che Salesforce & co. vengano sostituite dall’AI dall’oggi al domani: basta che gli investitori inizino a dubitare della crescita futura, della tenuta dei margini e della capacità di continuare ad alzare i prezzi come in passato. “Il vero rischio è l’erosione della posizione di forza che avevano. Del loro essere indispensabili” spiega Marco Gambaro, professore di economia dei media alla Statale di Milano. Per Gambaro è possibile che alcune capacità di questi software siano riprodotte da utenti non specialisti grazie all’AI. Ad esempio una concessionaria di auto continuerà ad avere bisogno della piattaforma per conservare lo storico dei clienti, coordinare i venditori e tenere insieme i dati commerciali. Ma alcune attività che oggi giustificano pacchetti più costosi, come preparare un report settimanale sulle vendite, potrebbero essere svolte da un’AI esterna. In quel caso il Saas non viene sostituito ma perde una parte del valore aggiuntivo che prima riusciva a far pagare.

Se però il cliente capisce che alcune funzioni possono essere ottenute con strumenti più economici, al rinnovo del contratto avrà più forza per chiedere sconti, comprare meno moduli o limitare le licenze. “Non è un vero processo di sostituzione”, dice Gambaro, “ma questo rosicchiare le funzioni alla fine significa che i produttori dovranno abbassare i prezzi, diminuendo la redditività”. E quando aziende valutate per anni come monopoliste nei rispettivi segmenti, sostenute da attese di crescita a doppia cifra e multipli elevati mostrano anche solo il rischio di una deviazione dalla traiettoria attesa, le Borse si spaventano e vendono.