Salesforce accelera AI agent con Headless 360 e Agentforce

L’intelligenza artificiale agentica sta entrando in una fase nuova.

Dopo mesi dominati dalle sperimentazioni, dai proof of concept e dalle prime applicazioni circoscritte, le imprese iniziano a interrogarsi su come inserire gli agenti AI nei processi aziendali reali, collegandoli ai dati, alle regole operative e ai sistemi già utilizzati dalle persone.

È questo il passaggio che Salesforce ha voluto rappresentare durante l’Agentforce World Tour Milano 2026, appuntamento che ha riunito circa 6.000 partecipanti al centro congressi Allianz MiCo.

Oltre 90 sessioni, più di 30 testimonianze di clienti e la presenza di partner italiani e internazionali hanno restituito l’immagine di un mercato nel quale l’interesse per l’AI agentica è elevato, ma la distanza tra sperimentazione e utilizzo industriale resta ancora significativa.

La risposta tecnologica proposta dalla società si articola attorno ad Agentforce, Data 360 e alla nuova architettura Headless 360.

L’obiettivo è trasformare Salesforce da piattaforma utilizzata prevalentemente attraverso un’interfaccia grafica a infrastruttura accessibile anche direttamente dagli agenti AI, mediante API, strumenti basati sul Model Context Protocol e comandi CLI.

Dalla sperimentazione all’impresa agentica

Vanessa Fortarezza, SVP e Country General Manager di Salesforce Italia, ha definito “divario agentico” la distanza tra le aziende ancora ferme ai progetti pilota e quelle che hanno già iniziato a ripensare processi, organizzazione e relazione con i clienti attraverso l’intelligenza artificiale.

Il punto non riguarda solamente la disponibilità dei modelli linguistici.

Per passare alla produzione servono dati completi, governance, autorizzazioni, processi codificati e strumenti capaci di controllare il comportamento degli agenti.

In assenza di questi elementi, anche il sistema di AI più evoluto rischia di rimanere un’interessante dimostrazione tecnologica senza un impatto concreto sul business.

“Crediamo che la trasformazione verso un modello di impresa agentica, dove agenti umani e virtuali collaborano, rappresenti una straordinaria opportunità di crescita”, ha affermato Fortarezza.

La sfida consiste quindi nel portare gli agenti AI all’interno delle attività quotidiane senza creare nuovi silos e senza separare l’intelligenza artificiale dal patrimonio informativo e applicativo già presente in azienda.

Headless 360 apre Salesforce agli agenti AI

Headless 360 rappresenta il tassello tecnico più rilevante di questa strategia. Il termine “headless”, già utilizzato nello sviluppo software per descrivere piattaforme indipendenti dall’interfaccia utente, viene applicato da Salesforce al CRM e alle applicazioni aziendali.

L’idea di fondo è che un agente AI non abbia bisogno di aprire un browser, navigare tra schermate o fare clic su pulsanti.

Deve poter interrogare direttamente dati e applicazioni, richiamare un processo, aggiornare una pratica o avviare un flusso di lavoro attraverso un’API, un comando o uno strumento MCP.

Headless 360 espone quindi le funzionalità della piattaforma Salesforce come servizi utilizzabili dagli agenti.

Non soltanto dati e record, ma anche configurazioni, workflow, logiche di business, autorizzazioni e regole che le imprese hanno sviluppato nel corso degli anni.

“Per anni abbiamo costruito applicazioni per le persone. Oggi abbiamo una nuova famiglia di utenti: gli agenti AI”, ha spiegato Nicola Lalla, VP Solution Engineering di Salesforce. “Headless 360 dà loro accesso a tutto ciò che le aziende hanno già in Salesforce: dati, processi e regole, indipendentemente dalla piattaforma sulla quale operano”.

Il vantaggio è evidente: l’impresa non deve ricostruire da zero il contesto necessario a un agente per operare.

L’intelligenza artificiale può utilizzare processi e controlli già esistenti, muovendosi all’interno dello stesso sistema di permessi adottato dagli utenti umani.

MCP e coding agent cambiano il lavoro degli sviluppatori

Una parte importante dell’offerta è destinata agli sviluppatori e ai team IT.

Headless 360 comprende più di 60 strumenti MCP e oltre 30 competenze di programmazione preconfigurate, utilizzabili attraverso coding agent come Claude Code, Cursor, Codex e Windsurf.

Il Model Context Protocol consente agli agenti di interagire con applicazioni e fonti informative secondo modalità standardizzate.

Nel caso di Salesforce, permette di accedere direttamente ai dati, ai metadati, ai workflow e alla logica della piattaforma.

Con Agentforce Vibes 2.0, la società porta queste capacità anche all’interno del proprio ambiente, introducendo la conoscenza dell’intera organizzazione Salesforce e il supporto a più modelli di AI.

Il sistema può assistere gli sviluppatori nella generazione del codice, nell’analisi delle configurazioni, nella preparazione dei test e negli interventi sui metadati.

Il DevOps Center MCP estende lo stesso approccio ai processi di integrazione e distribuzione del software. Attraverso il Natural Language DevOps, uno sviluppatore può descrivere in linguaggio naturale ciò che intende distribuire, lasciando all’agente il compito di gestire le operazioni tecniche.

Secondo Salesforce, questa integrazione può ridurre fino al 40% i tempi dei cicli di sviluppo, limitando il continuo passaggio tra strumenti differenti.

L’automazione non elimina tuttavia la necessità di competenze. Al contrario, richiede capacità di progettare i processi, valutare il codice prodotto dall’AI e stabilire quali operazioni possano essere delegate agli agenti e quali debbano restare sotto il controllo umano.

La conversazione diventa l’interfaccia

Il secondo cambiamento riguarda il modo in cui dipendenti e clienti interagiscono con le applicazioni. Salesforce prevede che molte attività non richiederanno più l’accesso a un software specifico, ma potranno essere svolte all’interno di una conversazione.

Una richiesta inserita in Slack, WhatsApp o in un assistente AI potrà attivare un processo, mostrare una scheda cliente, sottoporre un’approvazione o completare un flusso di lavoro.

L’Agentforce Experience Layer separa infatti ciò che l’agente esegue dal modo in cui il risultato viene presentato all’utente.

Lo stesso componente può essere visualizzato in Slack, nelle applicazioni mobili, in Microsoft Teams o negli ambienti che supportano applicazioni MCP.

Il principio è “build once, render everywhere”: creare una volta il processo e renderlo disponibile nei diversi canali nei quali le persone lavorano.

Slack assume un ruolo centrale in questa impostazione. Nel primo trimestre fiscale 2027, il Model Context Protocol di Slack ha superato un milione di utenti attivi nelle prime sei settimane dal lancio.

Gli agenti personalizzati presenti sulla piattaforma sono inoltre cresciuti rapidamente, indicando come gli strumenti collaborativi possano diventare uno dei principali punti di accesso all’impresa agentica.

Il problema della fiducia e del controllo

La diffusione degli agenti AI introduce però una complessità diversa rispetto al software tradizionale. Un’applicazione deterministica, a parità di condizioni, produce normalmente lo stesso risultato.

Un agente basato su un modello probabilistico può invece reagire in modo differente, interpretare situazioni non previste e sviluppare comportamenti che devono essere osservati e corretti.

Salesforce accompagna quindi Headless 360 con strumenti dedicati all’intero ciclo di vita degli agenti. Il Testing Center individua errori logici, violazioni delle policy e risposte incoerenti prima della messa in produzione.

I Custom Scoring Evals permettono di valutare non soltanto se un’attività è stata completata, ma se la decisione presa dall’agente rispetta gli standard definiti dall’impresa.

Agent Script consente di distinguere le parti del processo che devono seguire regole rigide da quelle nelle quali l’agente può utilizzare una maggiore autonomia.

Dopo il rilascio entrano in gioco Observability, Session Tracing e A/B Testing, strumenti utili per ricostruire le decisioni, individuare fenomeni di deriva e confrontare versioni differenti dello stesso agente.

Per le organizzazioni che utilizzano modelli e agenti provenienti da più fornitori, Agent Fabric introduce un piano di controllo centralizzato.

L’obiettivo è governare agenti, strumenti e modelli linguistici attraverso un’unica architettura, evitando che l’adozione dell’AI generi una nuova frammentazione tecnologica.

UniCredit e Trenitalia portano gli agenti nei processi

Le testimonianze presentate a Milano hanno mostrato come l’AI agentica possa essere applicata anche in contesti complessi e regolamentati.

UniCredit ha illustrato il percorso verso un modello di banca agentica, nel quale la governance dei dati e la conformità normativa rimangono requisiti non negoziabili.

Il caso evidenzia come l’autonomia degli agenti debba essere accompagnata da controlli, tracciabilità e separazione delle responsabilità.

Trenitalia sta invece sperimentando Agentforce nelle attività commerciali e nel servizio clienti. L’azienda, che trasporta circa 500 milioni di passeggeri all’anno, sta sviluppando nuove modalità di contatto attraverso WhatsApp, con l’obiettivo di semplificare l’accesso ai servizi e costruire un’esperienza maggiormente personalizzata.

“Salesforce ci aiuta a comprendere meglio i bisogni dei clienti, a rendere più efficace la relazione e a costruire un’esperienza sempre più integrata lungo tutto il percorso di interazione”, ha dichiarato Francesco Cacciapuoti, Chief Sales Officer di Trenitalia.

I casi di UniCredit e Trenitalia mostrano due aspetti complementari: da una parte la necessità di governare l’intelligenza artificiale in settori sottoposti a regole stringenti, dall’altra la possibilità di utilizzare gli agenti per estendere il customer service sui canali conversazionali.

I numeri indicano che Agentforce sta diventando un business

La strategia agentica non rappresenta soltanto un posizionamento tecnologico. I risultati del primo trimestre fiscale 2027, chiuso il 30 aprile 2026, mostrano come Salesforce stia iniziando a trasformare Agentforce e Data 360 in una componente rilevante dei ricavi.

Il fatturato trimestrale ha raggiunto 11,1 miliardi di dollari, in aumento del 13% su base annua, mentre i ricavi da sottoscrizioni e supporto sono saliti a 10,6 miliardi, con una crescita del 14%. I dati comprendono rispettivamente 444 e 428 milioni di dollari riconducibili al contributo di Informatica.

L’ARR combinato di Agentforce e Data 360 è arrivato a circa 3,4 miliardi di dollari. All’interno di questo valore, Agentforce ha raggiunto 1,2 miliardi di dollari di ricavi ricorrenti annualizzati, con un incremento del 205% rispetto all’anno precedente.

La piattaforma ha inoltre erogato 3,8 miliardi di Agentic Work Unit, in crescita del 111% rispetto al trimestre precedente, e ha elaborato più di 28.600 miliardi di token.

Oltre la metà delle prenotazioni relative ad Agentforce e Data 360 è arrivata da clienti già presenti nell’ecosistema Salesforce.

Quest’ultimo dato è particolarmente significativo. La crescita dell’AI agentica sembra poggiare soprattutto sulla capacità di estendere le installazioni esistenti, utilizzando dati, applicazioni e relazioni commerciali già consolidate.

È un vantaggio competitivo importante, ma rende ancora più centrale il ruolo dei partner chiamati a integrare le nuove funzionalità nelle architetture dei clienti.

Il canale diventa decisivo per colmare il divario agentico

Per system integrator, società di consulenza e partner tecnologici, l’impresa agentica apre un mercato che va oltre la vendita delle licenze.

Le aziende devono selezionare i processi da automatizzare, preparare i dati, configurare gli agenti, definire i livelli di autonomia e integrare l’AI con sistemi applicativi eterogenei.

Servono inoltre servizi continuativi di test, osservabilità, sicurezza e ottimizzazione. Un agente non può essere considerato un progetto concluso nel momento del rilascio: deve essere monitorato, valutato e aggiornato sulla base dei risultati ottenuti e dei cambiamenti nei processi aziendali.

La presenza all’evento milanese di partner come Arsenalia, Atlantic Technologies, Deloitte e Accenture conferma la rilevanza dell’ecosistema nella strategia Salesforce.

L’area “Agentic Enterprise in Action” ha inoltre raccolto dimostrazioni e casi d’uso di aziende come Leapmotor, Boggi Milano, Safilo, Euronics e Trenitalia.

AgentExchange amplia ulteriormente questo scenario. Il marketplace riunisce 10.000 applicazioni Salesforce, oltre 2.600 applicazioni Slack e più di 1.000 agenti, strumenti e server MCP sviluppati anche da partner come Google, Docusign e Notion.

A sostegno degli sviluppatori, Salesforce ha inoltre creato un Builders Fund da 50 milioni di dollari, destinato a finanziare nuove soluzioni agentiche e a facilitarne l’accesso al mercato.

L’impresa agentica non è soltanto un progetto tecnologico

Il messaggio arrivato dall’Agentforce World Tour di Milano è che il valore degli agenti AI non dipenderà esclusivamente dalla qualità dei modelli.

La differenza sarà determinata dalla capacità di collegare l’intelligenza artificiale al contesto aziendale: dati affidabili, processi, permessi, regole e canali di relazione.

Headless 360 prova a rispondere a questa esigenza rendendo Salesforce programmabile e accessibile dagli agenti, senza obbligare le imprese a ricostruire tutto il proprio patrimonio applicativo.

L’impresa agentica, dunque, non coincide con l’introduzione di un chatbot più evoluto.

È un modello nel quale persone e agenti condividono dati e processi, con livelli di autonomia regolati e verificabili. La tecnologia è ormai disponibile.

Per le aziende e per il canale, il vero lavoro comincia ora: trasformare le dimostrazioni in progetti affidabili, governati e capaci di produrre risultati misurabili.