Marcus Belke
CEO di 2B Advice GmbH, che guida l'innovazione nella privacy conformità e di gestione del rischio e di guidare lo sviluppo di Ailance, la nuova generazione di prodotti per la salute. conformità piattaforma.
Quando Satya Nadella, CEO di Microsoft, ha dichiarato nel podcast BG2 del 2025 che le applicazioni SaaS classiche sarebbero crollate nell'era degli agenti, è subito nato il titolo: SaaS è morto.
Nel giro di pochi giorni questa tesi ha fatto il giro dei blog, dei social media e delle riviste di tecnologia. Molti l'hanno interpretata come una previsione radicale di un futuro in cui gli agenti di IA renderanno superfluo il software e le aziende non avranno più bisogno di applicazioni, ma solo di sistemi intelligenti in grado di svolgere tutte le attività.
Ma questa interpretazione è riduttiva. Il vero messaggio è più sottile e rilevante per le aziende rispetto al titolo provocatorio.
Il SaaS non è davvero morto
Nadella non descrive la fine del genere SaaS, ma un cambiamento nel livello di interazione. Molte delle attuali applicazioni SaaS funzionano secondo lo stesso principio: offrono interfacce utente per semplici operazioni su database, circondate da logica aziendale e maschere di comando.
Se in futuro gli agenti di IA adotteranno questa logica, ovvero comprenderanno gli obiettivi, orchestreranno i sistemi ed eseguiranno i compiti, il punto di accesso per gli utenti cambierà. Invece di aprire dieci singole applicazioni, parleranno con un agente che si occuperà del compito.
Le piattaforme sottostanti non scompariranno, anzi: la loro importanza aumenterà. Infatti, se tutto converge verso l'alto, è necessario definire con maggiore chiarezza che mai come i dati sono collegati tra loro, chi prende quali decisioni e come i processi si integrano tra loro.
In questo contesto di cambiamento, le applicazioni che nel corso degli anni sono diventate instabili e confuse, con dipendenze intrecciate, strutture di dati poco chiare e logiche difficili da comprendere, sono particolarmente vulnerabili. Tali applicazioni sono sotto pressione perché gli agenti non possono lavorare in modo affidabile su di esse. Le piattaforme stabili e strutturate, invece, stanno acquisendo sempre più importanza.
Perché l'IA ha bisogno di una struttura
I moderni modelli di IA sono impressionanti. Ma hanno una cosa in comune: possono lavorare solo con ciò che trovano. Questo è il cuore del principio. „Garbage in, garbage out“.
Se i dati aziendali sono incompleti, contraddittori o scollegati, l'IA genera formulazioni plausibili, ma non risultati affidabili. Questo è ciò che stanno vivendo attualmente molte organizzazioni: i progetti pilota forniscono risposte che sembrano convincenti, ma che nei dettagli non sono corrette. La causa raramente è il modello di IA utilizzato, bensì la mancanza di struttura.
Un semplice esempio illustra il problema:
Un'IA può conoscere il concetto di „fornitore di servizi“. Tuttavia, senza un modello che descriva in che modo tale fornitore di servizi è collegato ad attività di trattamento, contratti, rischi o misure tecniche, la comprensione rimane superficiale. Manca il contesto su cui basare decisioni reali.
Affinché l'IA possa funzionare in modo affidabile, ha bisogno di qualcosa di più dei dati: ha bisogno di una base dati ordinata dell'azienda.
Perché una base strutturata diventa un fattore chiave per il successo
Ricercatori e analisti concordano: solo quando i dati sono modellati, le relazioni definite e le regole di governance chiaramente stabilite, si crea affidabilità per l'IA aziendale. Le aziende hanno bisogno di strutture che mostrino come processi, sistemi, rischi e responsabilità sono collegati tra loro.
Questo è esattamente ciò che fa Ailance. Al posto di documenti sparsi si crea un modello coerente della realtà aziendale, un grafico di conoscenze in cui le attività di elaborazione, i sistemi, i fornitori, i rischi e le approvazioni sono collegati tra loro in modo preciso. In questo modello, l'intelligenza artificiale non solo è in grado di cercare, ma anche di comprendere.
Da questa struttura deriva un vantaggio decisivo nell'era degli agenti: il contesto.
Non solo rende l'IA più efficiente, ma anche più affidabile e comprensibile.
Cosa può improvvisamente fare l'IA con questa struttura
Se la logica aziendale è modellata in modo chiaro, il ruolo dell'IA cambia sensibilmente.
Un agente non solo è in grado di rispondere alle domande, ma anche di riconoscere le connessioni. Quali Elaborazione Quali sistemi utilizza? Dove compaiono determinate categorie di dati? Dove si riscontrano modelli che indicano la presenza di rischi?
È in grado di preparare processi, rendere comprensibili le decisioni e fornire risposte negli audit che oggi possono essere elaborate solo con un notevole dispendio di energie. In breve: diventa un vero e proprio strumento di lavoro.
Senza questa struttura, l'IA rimane superficiale. Fa impressione finché non viene confrontata con domande concrete. Proprio per questo motivo molte delle prime iniziative di IA hanno fallito nella fase di implementazione pratica.
L'intelligenza artificiale Shadow evidenzia il problema, Ailance lo risolve
L'utilizzo di strumenti di IA da parte dei dipendenti in molte aziende al di fuori dei processi ufficiali („Shadow AI“) è meno un Violazione come un sintomo: l'organizzazione non offre loro un quadro strutturato e sicuro per gestire l'IA.
Solo quando sarà chiaramente definito quali dati possono essere utilizzati, chi ha accesso agli stessi e in che modo le modifiche rimangono tracciabili, sarà possibile creare una base affidabile.
Ailance modella proprio questa base, in modo che l'IA non sia uno strumento secondario, ma sia integrata in un sistema responsabile. L'IA diventa così parte di un sistema responsabile che Trasparenza crea invece di incertezza.
Suggerimento per il collegamento: Gestite tutti i progetti di IA in modo centralizzato, a prova di revisione e conforme alla legge con Ailance AI Governance.
Il SaaS è quindi morto?
Il SaaS non è morto. Ma il SaaS senza struttura non sopravviverà all'era degli agenti.
Il futuro appartiene alle piattaforme che mettono in rete le conoscenze, rendono operativa la governance e collocano l'intelligenza artificiale in un contesto comprensibile per loro.
Chi crea strutture oggi, domani guadagnerà in velocità, affidabilità e sicurezza operativa, ottenendo così un vantaggio decisivo in un mondo in cui l'intelligenza artificiale sta diventando lo standard. Le aziende che continuano a puntare su strumenti isolati e architetture di dati consolidate rischiano di ottenere risultati inaffidabili e una crescente complessità.
Le aziende che invece puntano su piattaforme strutturate come Ailance creano una base affidabile per l'IA: relazioni chiare, decisioni comprensibili e un ordine logico che gli agenti comprendono.
Marcus Belke è amministratore delegato di 2B Advice, nonché avvocato ed esperto di informatica per Protezione dei dati e digitale Conformità. Scrive regolarmente di governance dell'IA, conformità al GDPR e gestione del rischio. Potete trovare maggiori informazioni su di lui sul sito Pagina del profilo dell'autore.
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