“Cosa succede quando l’interlocutore non è più un umano davanti a uno schermo, ma un agente che interroga direttamente catalogo, database e pricing?”
La domanda arriva da Carlo Alberto Carnevale Maffè, professore di Strategia alla SDA Bocconi School of Management e tra i più autorevoli osservatori italiani dei processi di innovazione e trasformazione digitale. Dal palco del Netcomm Forum, Carnevale Maffè ha individuato in questa prospettiva una possibile linea di frattura per il commercio digitale: se le decisioni di acquisto vengono progressivamente delegate a sistemi intelligenti in grado di confrontare offerte, valutare alternative e agire per conto degli utenti, molte delle logiche che hanno guidato finora marketing ed e-commerce sono destinate a essere rimesse in discussione.
Marco Torrisi, Regional Vice President Cloud Sales Italy di Salesforce, parte proprio da questa provocazione per descrivere come stiano cambiando marketing, customer experience e commercio digitale.
“Creatività zero.” La risposta è volutamente provocatoria. “Le leve tradizionali del marketing perdono gran parte della loro efficacia. Niente visual appeal, niente storytelling. Diventano centrali la qualità dei dati, l’esposizione corretta dei cataloghi, la possibilità di costruire scontistiche in tempo reale e di adattare dinamicamente le offerte alle condizioni del mercato e del contesto. La competizione si sposta dalla capacità di catturare l’attenzione del consumatore alla capacità di rendere prodotti, servizi e informazioni immediatamente interpretabili e utilizzabili dagli agenti AI che operano per suo conto”.
Le priorità dei CMO: capire l’AI, poi adattarsi
L’intelligenza artificiale è ormai al centro dell’agenda dei responsabili marketing. Lo mostra l’ultima edizione dello State of Marketing, la ricerca periodica di Salesforce dedicata all’evoluzione delle strategie di marketing. Tra gli oltre 250 Chief Marketing Officer coinvolti nell’indagine, le due principali priorità riguardano la comprensione della tecnologia e la capacità di adattare a essa organizzazioni e processi.
Per i responsabili marketing, la questione non è soltanto adottare nuovi strumenti, ma comprendere come stia cambiando la relazione con il cliente. Secondo i dati richiamati da Salesforce, oltre l’80% dei consumatori desidera forme di interazione bidirezionale con i brand: non comunicazioni push statiche, ma la possibilità di dialogare con il brand attraverso agenti autonomi, disponibili 24 ore su 24.
Il presupposto tecnico di tutto questo è la disponibilità di una vista unificata e aggiornata del cliente. Chi acquista online e poi entra in negozio deve essere raggiunto da comunicazioni pertinenti e non invasive, un obiettivo che richiede la sincronizzazione in tempo reale dei dati tra tutti i touchpoint fisici e digitali.
È uno scenario che Salesforce considera già abbastanza concreto da dedicargli attività di ricerca e sperimentazione. Da oltre dieci anni l’azienda ha un team dedicato all’AI – partito con il predittivo, oggi proiettato sul generativo – e uno dei fronti più avanzati di ricerca è l’agent-to-agent: non semplicemente un agente che dialoga con un altro agente, ma il caso in cui l’agente di un’azienda interagisce autonomamente con quello di un fornitore o partner. ”Il riassortimento di uno stock di capi nel mondo del commerce potrà essere gestito in autonomia da questi agenti”, osserva Torrisi.
Per non lanciare nel buio queste architetture, Salesforce sta lavorando anche a simulation environment – ambienti di test interni paragonati a un simulatore di Formula 1 – che consentono di verificare il comportamento degli agenti e simulare campagne e interazioni agent-to-agent prima del rilascio in produzione. Questi temi saranno al centro di una sessione dedicata al World Tour di Milano dell’11 giugno.
L’opportunità – e il timore dell’AI fuori dall’architettura
“Le aziende hanno una grande opportunità: quella di entrare nel mondo dell’AI in modo rilevante per i propri clienti.” Ma Torrisi riconosce anche la resistenza più comune che Salesforce incontra: il timore di dover integrare soluzioni AI esterne alla propria architettura, esponendo dati al di fuori del perimetro aziendale.
“Il messaggio che portiamo ai clienti è: fatelo in una piattaforma, in un trust layer sicuro.” Questo livello deve abilitare due cose distinte: il marketing interno – la possibilità per il team di costruire campagne, pensarle e accedere ai dati in modalità conversazionale tramite un agente dedicato – e l’esperienza agentica verso l’esterno, cioè la capacità di offrire ai clienti finali interazioni gestite da agenti.
Un esempio concreto è l’agentic email: il canale smette di essere uno scambio unidirezionale e diventa una conversazione. Le richieste più semplici vengono elaborate direttamente dall’agente, che può fornire risposte, raccogliere informazioni e gestire le attività di routine senza intervento umano, lasciando ai team specializzati la gestione delle eccezioni e dei casi più complessi.
L’automazione di attività come queste apre inevitabilmente una domanda sul ruolo delle persone all’interno delle organizzazioni.
AI che eleva l’umano, non lo sostituisce
“Alcune aziende hanno visto questo come un rischio: l’AI sostituirà il mio team. Ma non è così.” Torrisi smonta il timore con una formula precisa: Salesforce punta a un’intelligenza artificiale che “elevi l’umano”, occupandosi dei task ripetitivi o delle interrogazioni più complesse sui database e lasciando alle persone le attività che richiedono giudizio, relazione e creatività. “Sono gli ambiti nei quali il contributo umano continua a essere determinante”.
Il CRM esposto agli agenti e il nodo del data model
L’architettura agentica pone una questione diretta anche sul CRM. “È fondamentale avere dati e data model, ma è altrettanto importante che queste informazioni vengano esposte agli agenti affinché possano interagirci”, sottolinea Torrisi. Per chi utilizza già Agentforce, questo livello di accesso è integrato nella piattaforma e non richiede ulteriori interventi di integrazione.
Il tema si estende però alla gestione del dato su scala più ampia. Secondo Torrisi, uno dei punti di forza di Salesforce risiede nella natura unificata del proprio data model, progettato per condividere informazioni tra funzioni aziendali differenti senza ricorrere a complessi processi di aggregazione esterna.
In questa direzione si inserisce anche la Data Foundation sviluppata con Informatica e Microsoft. Attraverso API e funzionalità di Master Data Management, la piattaforma consente di integrare e governare dati provenienti anche da applicazioni esterne all’ecosistema Salesforce, rendendoli disponibili in modo coerente per analytics, automazione e agenti AI. “È l’evoluzione del data model di Salesforce esposto esternamente”, sintetizza Torrisi.
Sovranità del dato e controllo dell’infrastruttura
Per molte organizzazioni europee, il tema della sovranità digitale è diventato un criterio di scelta tecnologica. Nella pubblica amministrazione e nelle industrie regolamentate, osserva Torrisi, questa sensibilità è particolarmente elevata. La questione va oltre la semplice localizzazione dei dati e investe il controllo giuridico delle infrastrutture che li ospitano: per molte organizzazioni europee la giurisdizione cui è soggetto il fornitore del servizio è un elemento tanto importante quanto la collocazione fisica dei server, soprattutto alla luce della crescente diffusione dell’intelligenza artificiale.
In questo contesto Salesforce sottolinea di aver aderito fin dall’inizio agli standard europei sull’intelligenza artificiale, partecipando ai tavoli istituzionali e sviluppando la propria architettura attorno a principi di data governance definiti già in fase di progettazione. Tra questi, Torrisi richiama l’inaccessibilità dei dati dei clienti da parte del fornitore della piattaforma. “Sin dall’inizio del cloud enterprise, il dato del cliente non è accessibile a noi: per noi è una black box.” Un approccio che, secondo il manager, ha contribuito a consolidare la presenza dell’azienda in comparti come energia, finanza e pubblica amministrazione. “I clienti ci riconoscono il fatto che con noi sono sicuri che il loro dato non viene condiviso esternamente senza il loro consenso. Questo vale sin dal primo giorno.”
Se la governance del dato rappresenta il fondamento, il valore si crea quando quel patrimonio informativo può essere reso disponibile in modo sicuro e controllato a tutti i soggetti che partecipano ai processi digitali. Non soltanto utenti e team aziendali, ma anche sviluppatori, applicazioni, partner tecnologici e agenti AI. È questa visione di piattaforma aperta che guida alcune delle più recenti innovazioni introdotte da Salesforce.
Headless: la piattaforma aperta ai developer
Uno dei tasselli di questa strategia è Headless 360, presentato da Salesforce nel corso del recente TDX. L’obiettivo è rendere l’intera piattaforma consumabile via API, permettendo a sviluppatori, applicazioni, SDK e agenti AI di accedere alle informazioni e alle funzionalità disponibili senza dipendere dalle interfacce tradizionali. “Non bisogna dimenticare che oltre ai team marketing ci sono i developer, quelli che devono esporre la piattaforma verso l’esterno”, ricorda Torrisi. Headless 360 fornisce l’infrastruttura necessaria per costruire e connettere nuovi servizi sopra dati, applicazioni e processi aziendali.
L’unified commerce come infrastruttura del retail
Se Headless affronta il tema dell’apertura tecnologica della piattaforma, Unified Commerce ne rappresenta la traduzione sul piano operativo. L’obiettivo è eliminare le barriere tra sistemi diversi e consentire a dati, applicazioni e processi di fluire lungo un’unica architettura, dal back-end fino al punto vendita.
La proposta di Salesforce si basa sull’integrazione nativa di order management, gestione del magazzino e POS cloud all’interno di una singola catena digitale. Il POS cloud elimina la necessità di installazioni locali nei negozi, consentendo di attivare nuovi punti vendita in pochi giorni anziché attraverso le tradizionali infrastrutture basate su server fisici.
Alcuni casi mostrano come questo approccio stia trovando applicazione concreta in contesti differenti. Pandora sta implementando il modello su scala globale per uniformare la gestione dei propri punti vendita. Boggi figura tra le aziende italiane che utilizzano la piattaforma commerce di Salesforce, mentre il Gruppo Capri guarda all’estensione della trasformazione digitale anche alle attività commerciali fisiche, dopo aver consolidato la propria presenza sul canale online. A completare l’ecosistema contribuisce la recente partnership con Nexi, che integra i pagamenti digitali direttamente all’interno della piattaforma.
Slack oltre i confini dell’azienda
Headless e Unified Commerce convergono in quello che Torrisi chiama l’engagement layer: uno strato condiviso in cui team interni, agenti e sistemi esterni possono interagire. Ed è qui che Slack assume un ruolo ridefinito rispetto alle origini. La distinzione che Torrisi traccia è netta: “Agentforce è l’AI applicata all’enterprise, quindi al cliente esterno. Slack AI è l’AI applicata a tutto ciò che riguarda l’azienda internamente” – il patrimonio informativo aziendale, la produttività dei team, il coordinamento tra dipartimenti, incluso quello marketing.
Slack aveva già una base solida lato developer prima ancora dell’integrazione AI: la mentalità del canale aperto, della collaborazione trasversale, era già nel DNA del prodotto. Una delle differenze rispetto ai competitor, sottolinea Torrisi, è che il canale standard in Slack è per default aperto – non una stanza chiusa – proprio per favorire la comunicazione tra dipartimenti diversi. L’AI si innesta su questa architettura, non la sostituisce.
Sul piano funzionale, la novità più recente è Today: un assistente che all’apertura dell’app suggerisce appuntamenti in calendario, segnala task e conversazioni rilevanti eventualmente perse, e aiuta a prioritizzare le attività della giornata.
L’acquisizione di Slack, a lungo interrogativa aperta per analisti e osservatori, trova oggi la sua risposta strategica. “La visione di comprarlo anni fa, quando ancora tutto questo non c’era, oggi è chiara a tutti”, dice Torrisi.
Dai partner ai clienti
L’ultima riflessione parte da una provocazione. Se gli agenti AI sono destinati a diventare l’interfaccia attraverso cui clienti, partner e aziende interagiranno con servizi e informazioni, ha ancora senso mantenere una separazione rigida tra gli strumenti di collaborazione interna e quelli utilizzati per la relazione con l’esterno?
Il tema emerge osservando l’evoluzione di Slack. Nato come strumento di collaborazione aziendale, oggi dispone già di funzionalità che consentono di estendere i workspace oltre i confini dell’organizzazione. Torrisi cita il caso dei workspace external, utilizzati per coinvolgere partner e soggetti esterni nei processi di lavoro. Da qui l’ipotesi di un’estensione ulteriore, nella quale anche il cliente finale possa diventare parte di un flusso di interazione diretto con l’azienda. “È un use case che stiamo esplorando”, osserva.
La stessa logica di apertura si ritrova nell’approccio adottato verso i modelli linguistici. Pur avendo sviluppato Slack AI in collaborazione con Anthropic, Salesforce mantiene una posizione dichiaratamente LLM-agnostica e applica lo stesso principio anche ad Agentforce. L’obiettivo non è legarsi a un singolo fornitore, ma consentire ai clienti di scegliere di volta in volta il modello più adatto alle proprie esigenze.
