Come le aziende stanno costruendo prodotti SaaS basati su AI

La maggior parte dei prodotti SaaS è stata pensata per utenti che già sapevano cosa cercavano. Apri la dashboard, clicchi su qualche menu e inizi a lavorare. È strutturato, prevedibile — e un po’ monotono.

L’IA sta cambiando tutto. Non con funzioni appariscenti, ma con qualcosa di più profondo: software che si adatta in tempo reale, comprende l’intento e si modella intorno all’utente. Non è solo “automatizzato”, ma si comporta in modo consapevole.

Non serve cercare lontano. Un chatbot aziendale che prima seguiva uno script ora può fornire risposte, attivare azioni e mantenere il contesto lungo tutto il flusso di supporto — senza intervento umano.

E questo cambiamento non riguarda solo la chat. Si riflette anche nel modo in cui gli utenti scrivono, imparano, si formano, analizzano e costruiscono. I workflow statici che hanno definito il SaaS stanno silenziosamente lasciando il posto a soluzioni più intelligenti.

Vediamo più da vicino cosa sta cambiando — e cosa significa per la prossima generazione di software.

Cos’è l’IA SaaS?

AI SaaS — ovvero Software as a Service basato su Intelligenza Artificiale — è un software cloud che integra funzionalità AI direttamente nell’esperienza utente principale. Include funzionalità come input in linguaggio naturale, risposte generative, flussi personalizzati e interfacce adattive.

La differenza non è solo tecnica — è comportamentale. Nell’AI SaaS, il prodotto non aspetta istruzioni: fa previsioni, suggerisce azioni e modella l’esperienza in base all’intento dell’utente.

Questo piccolo cambiamento ribalta il modo in cui viene fornito valore. Invece di offrire agli utenti una serie di strumenti, l’AI SaaS offre risultati — spesso prima ancora che l’utente li chieda. Ed è proprio per questo che i vecchi schemi di progettazione, onboarding e UX SaaS iniziano a sembrare superati.

Strumenti come Grammarly, Duolingo e Notion non stanno solo aggiungendo l’AI, ma stanno riprogettando l’esperienza del prodotto attorno ad essa.

SaaS tradizionale vs AI SaaS

L’AI non sta sostituendo il SaaS — lo sta trasformando. Il vero cambiamento non riguarda solo le funzionalità, ma il modo in cui gli utenti interagiscono con i prodotti e ciò che si aspettano in cambio.

Il SaaS tradizionale è strutturato e basato su regole. Gli utenti seguono flussi fissi, cliccano su pulsanti prevedibili e compilano moduli. Il prodotto reagisce agli input — e nulla di più.

L’AI SaaS ribalta questo modello. Gli utenti saltano i passaggi, digitano domande e si aspettano che il prodotto comprenda le loro intenzioni. Non si tratta più di progettare flussi — si tratta di costruire sistemi che interpretano, si adattano e rispondono in tempo reale.

Per i team di prodotto, questo significa ripensare i principi fondamentali:

• L'esperienza utente lineare lascia spazio a input aperti e flessibili
• La documentazione statica viene sostituita dal recupero in tempo reale
• Le interfacce evolvono da reattive a proattive

Il risultato è una nuova logica di prodotto: orientata agli obiettivi, consapevole del contesto e dinamica per impostazione predefinita.

Per capire cosa sta cambiando, è utile confrontare i due modelli fianco a fianco — e vedere come ciascuno influenza l’esperienza utente.

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Stai comunque offrendo un prodotto SaaS, ma le aspettative sono cambiate. Gli utenti non vogliono essere guidati. Vogliono essere compresi, e l’AI offre proprio questo.

Esempi reali di come l’AI sta trasformando i prodotti SaaS

Non tutti i prodotti SaaS hanno bisogno dell’AI, ma per i team che la usano bene, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) stanno sbloccando esperienze di prodotto prima impensabili.

Stiamo assistendo a un'evoluzione dell'IA nei SaaS che va oltre le semplici chat o i campi di completamento automatico. Nelle migliori implementazioni, gli agenti IA operano all'interno del prodotto: analizzano gli input degli utenti, recuperano il contesto dalle interazioni precedenti e generano risposte altamente personalizzate.

Ecco due ambiti in cui gli LLM funzionano già bene nelle SaaS in produzione.

Generazione di output strutturati all’interno di vere interfacce utente

Alcune delle funzioni IA più utili non generano contenuti — generano strutture su cui puoi costruire.

Excalidraw AI è un esempio perfetto. Descrivi il flusso che desideri — “un utente si registra, verifica l’email e accede alla dashboard” — e l’AI scrive il codice Mermaid.js corrispondente. Il diagramma appare subito, completamente modificabile nell’app. Non parti da zero: ottieni una base intelligente e strutturata adatta al caso d’uso.

Non è una grafica statica. È codice che pensa, trasformato in un workflow visivo che puoi modificare.

Anche altri strumenti stanno esplorando questa strada — come Uizard, che trasforma prompt in layout UI, e Retool, dove l’IA configura frontend e query backend in base agli obiettivi dell’utente.

In tutti questi casi, l’LLM non aiuta solo l’utente a essere più veloce — produce risultati nella lingua nativa del prodotto.

Agenti di supporto alle decisioni integrati nei flussi di lavoro

La maggior parte degli strumenti SaaS presume che l’utente sappia già cosa fare. L’IA sta cambiando questa logica.

Ora vediamo agenti integrati che possono leggere lo stato attuale di un progetto, ticket o documento — e proporre la prossima azione.

In Linear, l’AI riassume bug e problemi, poi suggerisce la priorità in base a gravità, frequenza o blocco. Non si limita a riassumere ticket — interpreta l’urgenza e spinge il team all’azione, assumendo il ruolo di un agente AI verticale che fa da ponte tra i reparti.

Asana AI fa qualcosa di simile con i dati di progetto. Individua attività bloccate, responsabili errati o ritardi nel programma — e propone silenziosamente aggiornamenti per riequilibrare il lavoro.

Questo tipo di agente non genera contenuti. Legge i segnali all’interno del sistema—avanzamento dei compiti, assegnazioni, input—e compie piccole azioni utili che orientano il lavoro.

Onboarding nativo AI che si adatta all’utente

La maggior parte dei flussi di onboarding sono statici: qualche click guidato, magari una checklist. Ma gli LLM stanno rendendo possibile partire da ciò che l’utente desidera e costruire tutto attorno a questo.

In Coda, l’onboarding sembra più una conversazione. Descrivi cosa vuoi fare — organizzare un offsite di team, gestire le consegne ai clienti, monitorare le abitudini — e l’AI costruisce una struttura di lavoro per iniziare. Tabelle, pulsanti, formule — già pronti.

Guidde adotta un approccio diverso: utilizza i metadati del prodotto e l’AI per generare automaticamente walkthrough in-app in base alle tue indicazioni. Tu dici che tipo di guida ti serve e lui crea il flusso — senza bisogno di acquisizione manuale.

Quello che prima era un tour ora è un punto di partenza.

Tu arrivi con un intento. Il prodotto risponde con struttura.

Dall’output strutturato all’onboarding adattivo, ogni caso d’uso che abbiamo visto si basa su un’infrastruttura capace di gestire linguaggio naturale, contesto, memoria e output dinamici. Alcuni di questi strumenti lavorano dietro le quinte. Altri sono integrati direttamente nello stack di prodotto.

Vediamo le piattaforme più importanti che alimentano AI-native SaaS oggi — quelle che aiutano a costruire agenti, gestire pipeline RAG, strutturare input e collegare LLM a flussi di lavoro reali.

I 7 migliori strumenti per creare prodotti SaaS con AI

1. Botpress

Botpress è la soluzione ideale quando hai bisogno di agenti che facciano più che rispondere alle domande. È pensato per i team che vogliono controllare davvero il comportamento dell’IA — combinando logica, memoria, flussi di azione e distribuzione multicanale in un’unica piattaforma.

Puoi collegarlo a qualsiasi backend, passare il contesto tra i turni, gestire chiamate API e attivare risultati reali — tutto all’interno della stessa conversazione. È particolarmente efficace quando la chat deve guidare un’azione, non solo offrire risposte. Che si tratti di onboarding, pianificazione visite, gestione operativa interna o instradamento del supporto, con Botpress tutto risulta fluido.

La piattaforma supporta anche il web, piattaforme come WhatsApp e Telegram, e SDK personalizzati pronti all’uso — così il tuo agente raggiunge gli utenti dove già si trovano.

Funzionalità principali:

• Controllo totale su logica, memoria e azioni API
• Strumenti integrati per test, analisi e versionamento
• Supporto multicanale (web, WhatsApp, Slack, personalizzato)
• Passaggio semplice agli operatori live, flussi di fallback e widget UI personalizzati

Prezzi:

• Piano gratuito: $0/mese con $5 di credito IA incluso
• Plus: $89/mese — include trasferimento a operatore umano e analisi
• Team: $495/mese — aggiunge gestione dei ruoli, SSO, collaborazione
• Enterprise: Prezzi personalizzati per team di grandi dimensioni o con esigenze di conformità elevate

2. LangChain

LangChain è la base di molte funzionalità AI che non sembrano nemmeno chat: agenti di pianificazione, copiloti interni, spiegazioni analitiche e altro ancora. È flessibile, modulare e offre agli sviluppatori un modo chiaro per collegare LLM a strumenti, API e memoria.

Quella flessibilità comporta alcuni compromessi. LangChain è molto incentrato sull’SDK: la maggior parte dell’orchestrazione e del debug avviene in profondità in Python o JavaScript. Hanno introdotto un builder no-code chiamato LangFlow, ma è ancora agli inizi e manca della rifinitura o della stabilità dell’SDK principale.

Tuttavia, se hai bisogno di pieno controllo su come il tuo agente pensa, pianifica e agisce — questo è lo strumento che la maggior parte delle persone sceglie.

Funzionalità principali:

• Framework per agenti con supporto all’uso di strumenti, pianificazione e memoria
• Supporto nativo per funzioni OpenAI, pipeline RAG, ricerca vettoriale
• Design modulare per concatenare flussi di lavoro e passaggi di ragionamento
• Funziona con la maggior parte delle API, database vettoriali e caricatore di documenti

Prezzi:

• LangChain OSS: Gratuito e open source
• LangSmith (debug e monitoraggio): Attualmente gratuito; prezzi in base all'utilizzo in arrivo

3. Pinecone

Pinecone è il database vettoriale che compare in quasi tutti i sistemi RAG in produzione — e per una buona ragione. È veloce, scalabile e ti permette di archiviare e recuperare dati ad alta dimensionalità con una configurazione minima. Che tu stia indicizzando ticket di supporto, documenti interni o conoscenza strutturata, Pinecone rende facile fornire il contesto giusto ai tuoi workflow LLM.

Il nuovo Pinecone Assistant rende tutto ancora più semplice. Gestisce la suddivisione in blocchi, l'embedding e il recupero dietro le quinte, così i team possono creare agenti consapevoli dei dati e funzioni di ricerca senza dover gestire l’infrastruttura.

Raramente è l’unico elemento nel tuo stack — ma quando serve un recupero rapido e filtrato, Pinecone è la scelta di molte squadre. Collegalo a LangChain o Cohere e avrai una base affidabile per qualsiasi assistente basato su RAG.

Funzionalità principali:

• Ricerca vettoriale veloce e pronta per la produzione
• Pinecone Assistant (2025) semplifica la complessità del recupero delle informazioni
• Filtri sui metadati, indicizzazione multi-tenant, punteggio ibrido
• Infrastruttura gestita — nessun hosting o configurazione necessari

Prezzi:

• Starter: Gratuito fino a 5M vettori
• Standard: In base all'utilizzo, scalabilità elastica
• Enterprise: capacità e supporto dedicati

4. Cohere

Cohere è nata come punto di riferimento per embedding veloci e di alta qualità — e domina ancora questo settore. Ma nell’ultimo anno si è evoluta in una piattaforma più ampia che alimenta la generazione aumentata dal recupero (RAG) grazie a strumenti come la sua Rerank API e i modelli Command R ospitati.

L’API Rerank è il punto di forza di Cohere. Permette di riordinare i risultati di ricerca in base alla pertinenza con la query — così invece di inviare 20 blocchi grezzi al tuo LLM, ne mandi solo 3 davvero rilevanti. Il risultato: risposte più rapide, meno token usati e risposte più precise e mirate.

Hai anche supporto multilingue, memoria di contesto estesa e uno stack opzionale ospitato che gestisce embedding, ricerca e rerank in un unico posto — senza bisogno di fine-tuning.

Cohere è ideale quando vuoi migliorare ciò che il tuo modello vede — senza cambiare il modo in cui ragiona. Abbina la sua API Rerank a un buon vector store come Pinecone e a un orchestratore intelligente come LangChain, e otterrai risposte più brevi, accurate e spiegabili.

Funzionalità principali:

• Rerank v3.5 per una selezione di risposte più precisa e contestuale
• Stack RAG ospitato con API a bassa latenza
• Funziona bene con Pinecone, LangChain e LlamaIndex

Prezzi:

• Embeddings: gratis fino a 100.000 query/mese
• Rerank: In base all'utilizzo (contattaci per i prezzi)

5. LlamaIndex

LlamaIndex si basa su un concetto chiave: la tua IA è valida quanto i dati che le fornisci. Se i tuoi dati provengono da PDF, wiki, database o fogli di calcolo, LlamaIndex li prepara per il recupero — con struttura, metadati e routing intelligente.

A differenza di Pinecone, che gestisce la ricerca vettoriale, o Cohere, che riorganizza la rilevanza, LlamaIndex si concentra sulla pipeline che alimenta il modello. Suddivide e indicizza le tue fonti, tiene traccia dei metadati dei documenti e instrada le query in base a struttura e intento — non solo parole chiave o embedding.

È particolarmente utile per i team che sviluppano prodotti AI basati su contenuti specifici di dominio — manuali prodotto, dati clienti, log tecnici — dove il contesto è fondamentale e il recupero generico non basta.

LlamaIndex si sovrappone a LangChain in alcune aree, ma è più focalizzato su preparazione e indicizzazione dei dati, non sulla pianificazione degli agenti o sull’uso di strumenti.

Funzionalità principali:

• Pipeline di indicizzazione per dati strutturati e non strutturati
• Instradamento intelligente delle query e tracciamento delle fonti
• Compatibile con Pinecone, Chroma o memorie locali
• Ideale per agenti che necessitano di accesso a dati interni ad alta affidabilità

Prezzi:

• Open Source: Gratuito (MIT)

6. Vercel AI

Vercel AI SDK è pensato per i team che vogliono integrare l'IA come parte integrante del prodotto, non solo come un chatbot relegato in un angolo. Aiuta a costruire interfacce reattive, simili a una chat, all'interno della tua app usando React, Svelte o Next.js, con pieno supporto per risposte in streaming, memoria e chiamate a strumenti esterni.

È sviluppato dallo stesso team di Next.js, e si vede da come gestisce bene lo stato frontend e l’esperienza utente. L’ultima versione aggiunge anche il supporto per MCP (Model Context Protocol) — uno standard in arrivo per strutturare input ai modelli, uso degli strumenti e fonti di riferimento. Questo significa API più pulite, personalizzazione più semplice e maggiore controllo su ciò che fa il tuo assistente.

Qui non si costruiscono agenti — ma se ne hai già uno, ecco come trasformarlo in un’esperienza prodotto completa. L’SDK si integra facilmente in qualsiasi stack front-end e il supporto per MCP, tool use e streaming lo rende ideale per interfacce AI che devono sembrare native.

Funzionalità principali:

• Aggiungi interfacce IA direttamente in app React o Svelte
• Streaming, cronologia chat, supporto strumenti e grounding
• Supporta MCP per un comportamento del modello strutturato e controllabile
• Creato dagli sviluppatori di Next.js — ottimizzato per l’esperienza utente frontend

Prezzi:

• Open source SDK: Gratuito
• Vercel hosting: In base all'utilizzo (calcolo + banda)

7. Crea

Make è come il nastro adesivo per i prodotti SaaS — soprattutto nelle prime fasi di integrazione dell’IA. È una piattaforma di automazione visiva che ti permette di collegare app, attivare flussi di lavoro e persino integrare modelli IA senza dover scrivere molto codice.

Eccelle davvero nel permettere ai team di prodotto di prototipare il comportamento AI senza richiedere un backend completo o un livello di orchestrazione. Serve attivare un follow-up di supporto quando un utente lascia un feedback negativo in chat? Usa Make. Vuoi riassumere quel messaggio con OpenAI e registrarlo nel tuo Hubspot CRM? Usa ancora Make.

Non è pensato per agenti di pianificazione complessi o uso avanzato di strumenti, ma per attività in cui basta collegare A a B a C è veloce, flessibile e intuitivo. Questo è particolarmente utile quando il tuo prodotto non è incentrato sull’AI ma vuoi aggiungere un po’ di intelligenza dietro le quinte.

Funzionalità principali:

• Builder visuale con centinaia di integrazioni app predefinite
• Facile attivare azioni dagli input AI (es. riepiloghi GPT → email/invio/CRM)
• Modulo OpenAI integrato, oltre al supporto HTTP e webhook
• Ideale per operazioni di team, cicli di feedback e automazioni leggere
  
  

Prezzi:

• Gratis: 1.000 operazioni/mese, 2 scenari attivi
• Core: $9/mese — per piccoli team e utilizzo leggero
• Pro: $16/mese — aggiunge più operazioni, pianificazione e gestione degli errori
• Enterprise: Personalizzato — per team che gestiscono flussi mission-critical

Best practice per aggiungere l’AI ai prodotti SaaS

Costruire con l’AI non significa solo aggiungere una nuova funzione — spesso cambia il funzionamento del prodotto a livello fondamentale. Queste best practice aiutano i team a concentrarsi su ciò che conta di più: utilità, chiarezza e fiducia dell’utente.

1. Integra l’IA nel prodotto, non solo come aggiunta

L’AI dovrebbe supportare la tua esperienza principale, non restare ai margini. Se sembra una funzione scollegata — come una finestra di chat che galleggia in un angolo — non verrà utilizzata.

Integra invece l’IA nei flussi di lavoro che le persone già utilizzano. In Linear, l’IA supporta il tracciamento e la priorità dei ticket. In Coda, costruisce tabelle e logiche attorno agli obiettivi dell’utente. Queste funzioni non sembrano separate: sono parte integrante del prodotto.

Inizia identificando dove gli utenti si bloccano o dove il lavoro rallenta. Usa l’IA per rendere più fluidi quei momenti, non solo per stupire.

2. Costruisci attorno all’intento, non solo all’input

Gli LLM funzionano meglio quando capiscono il motivo di un’azione, non solo ciò che viene digitato. Significa che il tuo prodotto dovrebbe cogliere l’intento dell’utente fin dall’inizio e costruire i flussi di conseguenza.

È questo che rende strumenti come Notion AI o Duolingo Max davvero utili. Non si limitano a rispondere: modellano le risposte in base al contesto e agli obiettivi. Questo funziona solo se strutturi la tua UX per guidare e apprendere dall’intento dell’utente, non solo dalle sue parole.

Chiediti: cosa vuole ottenere l’utente? Poi, costruisci a partire da lì.

3. Offri agli utenti visibilità e controllo

L’AI dovrebbe supportare le decisioni, non prenderle in modo opaco. Gli utenti devono capire cosa fa il modello, da dove prende le informazioni e come regolarne il comportamento.

Le buone interfacce AI spiegano perché hanno suggerito qualcosa. Permettono agli utenti di riprovare, modificare o esplorare alternative. Questo aiuta a costruire fiducia e previene un’eccessiva dipendenza dall’automazione.

Rendi visibili le fonti dati, mostra la logica dei prompt quando serve e lascia sempre spazio a interventi manuali.

4. Prepara per casi limite e possibili errori

Gli LLM non si comportano sempre come previsto. Possono perdere il contesto, produrre risultati vaghi o interpretare male le istruzioni. Il tuo prodotto dovrebbe essere pronto a gestirlo.

Aggiungi barriere di sicurezza. Usa i punteggi di confidenza per instradare le risposte incerte. Consenti fallback eleganti verso altri large language model o verso il supporto umano. E, soprattutto, monitora come gli utenti interagiscono con l’IA per capire dove aiuta — e dove serve migliorare.

L’AI dovrebbe migliorare il tuo prodotto, non renderlo imprevedibile.

5. Parti da un caso d'uso forte e amplia gradualmente

Non è necessario rendere tutto il prodotto guidato dall'AI fin dal primo giorno. I team di maggior successo iniziano in piccolo — una funzione, un flusso — e lo migliorano fino a renderlo indispensabile per gli utenti.

Potrebbe trattarsi di onboarding, ricerca documentale, sintesi di analisi o automazione di compiti. Concentrati su un’area in cui l’AI può ridurre le frizioni o aumentare la velocità, e assicurati che funzioni bene prima di espandere.

Funzionalità solide e affidabili generano fiducia. Quando gli utenti ci fanno affidamento, espandere ad altri casi d’uso diventa molto più semplice.

Aggiungi l’IA alle tue soluzioni SaaS oggi stesso

Se vuoi portare l’intelligenza in tempo reale nel tuo prodotto SaaS — che si tratti di onboarding, supporto o workflow interni — ti serve più di un modello. Serve un’infrastruttura che colleghi l’IA alla logica del prodotto, al contesto utente e agli strumenti.

Ed è proprio qui che entra in gioco Botpress. È pensato per i team che vogliono andare oltre la semplice chat e iniziare a progettare agenti AI che generano risultati.

Puoi collegarlo alle tue API, integrare fonti di conoscenza, gestire la memoria e distribuire su canali come WhatsApp, web o app personalizzate — tutto in un unico posto. Che tu voglia aggiungere un assistente AI o costruire un vero livello agentico nella tua app.

Inizia a costruire oggi — è gratis.

Domande frequenti

1. Quali settori sono oggi più adatti all’adozione di soluzioni AI SaaS?

I settori più adatti ad adottare oggi l'AI SaaS sono assistenza clienti, sanità, finanza, istruzione e risorse umane: ambiti in cui l'automazione di processi ripetitivi o la comprensione del linguaggio naturale migliora direttamente l'efficienza. Questi settori stanno già vedendo un forte ROI grazie all'alto volume di attività prevedibili.

2. Devo ricostruire il mio prodotto SaaS per aggiungere l’IA?

Non serve ricostruire il tuo prodotto SaaS per aggiungere l’AI. La maggior parte delle aziende inizia integrando l’AI in una funzione specifica – come la ricerca intelligente o il supporto chatbot – usando API o strumenti di integrazione compatibili con l’infrastruttura esistente.

3. Qual è la differenza tra un agente AI e un chatbot?

La differenza tra un agente AI e un chatbot è che un chatbot risponde a domande statiche, mentre un agente AI esegue azioni multi-step e interagisce con sistemi o API per completare compiti in autonomia.

4. Quali sono gli errori più gravi da evitare quando si aggiunge l’AI a un SaaS?

Gli errori più grandi da evitare nell’aggiungere l’IA a un SaaS sono: lanciare funzionalità AI senza un caso d’uso chiaro, ignorare trasparenza o controllo dell’utente, non cogliere e comprendere correttamente l’intento dell’utente e scalare l’IA prima di averne validato l’utilità con utenti reali.

5. Come dovrei iniziare ad aggiungere l’AI al mio prodotto?

Per iniziare ad aggiungere AI al tuo prodotto, concentrati su una singola funzionalità ad alto impatto e basso rischio, come onboarding personalizzato o ricerca intelligente. Distribuiscila a un gruppo limitato di utenti e perfezionala prima di espandere, per assicurarti di risolvere problemi reali.