IL CAMBIAMENTO STA AVVENENDO ORA
Da SaaS ad agenti: La transizione infrastrutturale
L'era del SaaS sta finendo. Ecco come fare la transizione agli agenti.
Per due decenni, il SaaS ha definito il software aziendale. Ogni processo aziendale ha ottenuto la sua piattaforma—CRM, analytics, gestione progetti, comunicazione. L'integrazione è diventata un'industria a sé stante.
Ma il modello si sta sgretolando.
I segnali sono ovunque
Sam Altman predicts Sam Altman prevede che stiamo "entrando nell'era fast fashion del SaaS"—agenti che generano app perfettamente adatte in secondi. Strumenti come Lovable, V0 e Cursor possono codificare applicazioni pronte per la produzione più velocemente di quanto si possa configurare una dashboard SaaS.
Quando le app diventano usa e getta, il software in abbonamento diventa obsoleto.
La sua azienda sta già sentendo questa tensione. Ha investito in agenti IA per automatizzare i workflow, ma stanno colpendo un muro. Il MIT riporta che il 95% dei progetti pilota di IA aziendale fallisce—non perché l'IA non sia capace, ma perché l'infrastruttura non è stata costruita per sistemi autonomi.MIT reports 95% of enterprise AI pilots fail—not because the AI isn't capable, but because the infrastructure wasn't built for autonomous systems.
Il SaaS è stato costruito per umani che cliccano su dashboard. Gli agenti hanno bisogno di qualcosa di diverso.
Il gap infrastrutturale che frena l'autonomia
Il problema non sono i suoi agenti. È su cosa sono costruiti.
Nell'era SaaS, integrazione significava:
Questo approccio fallisce con gli agenti perché:
Annegamento nel contesto
Nessuna memoria persistente
Progettato per umani, non per l'autonomia
Il risultato: latenza media di 12 secondi per compito. Tasso di successo del 67%. Agenti che lavorano come assistenti, non costruttori.
Cosa gli agenti hanno realmente bisogno
La risposta non sono integrazioni migliori. È un'infrastruttura diversa.
Guardi gli agenti di coding—secondo l'AI Index Report di Stanford, sono migliorati dal 4% a oltre il 70% di tassi di successo sui benchmark, usando gli stessi modelli IA con cui gli agenti aziendali faticano. Qual è la differenza?Stanford's AI Index Report, they've improved from 4% to over 70% success rates on benchmarks, using the same AI models that business agents struggle with. What's the difference?
Per gli agenti di coding, il codice è memoria.
Il codice vive nel filesystem—uno strumento che gli agenti già padroneggiano. Ogni cartella, file e funzione forma una mappa viva di come si svolge il lavoro. Gli agenti vedono la gerarchia, tracciano le dipendenze, comprendono l'intento direttamente dalla struttura.
Non attraversano API a runtime. Non iniziano a freddo. Costruiscono su un prodotto di lavoro condiviso che si compone.
Gli agenti aziendali hanno bisogno della stessa architettura.
Il livello infrastrutturale Memory Cloud
È qui che entra Memory Cloud—il livello infrastrutturale tra i suoi dati e i suoi sistemi autonomi.
Cosa cambia:
Da attraversamento API → Accesso istantaneo
Da stateless → Memoria persistente
Da isolato → Collaborativo
Da assistenti → Costruttori
Come le aziende stanno facendo la transizione
Fase 1: Aumentare il SaaS esistente
Fase 2: Workflow agent-first
Fase 3: Applicazioni usa e getta
Il risultato: Costi inferiori, esecuzione più veloce e sistemi che si adattano realmente alla sua attività invece di forzare la sua attività ad adattarsi a loro.
La transizione inizia con la memoria
Non è necessario smantellare il suo stack SaaS domani. Ma ha bisogno di un'infrastruttura che permetta agli agenti di lavorare come dovrebbero—con memoria persistente, vera autonomia e la capacità di costruire sul lavoro reciproco.
L'era SaaS ci ha dato piattaforme di integrazione.
L'era degli Agenti ha bisogno di infrastruttura di memoria.
È ciò che stiamo costruendo in Lazarus.