Salesforce

Marc Benioff ha dichiarato nel giugno 2025 che l'IA stava svolgendo tra il 30% e il 50% del lavoro presso Salesforce. Undici mesi dopo, Srinivas Tallapragada, President e Chief Engineering Officer, ha reso pubblica in dettaglio la metà ingegneristica di quell'affermazione: oltre il 90% di adozione dell'IA, la sua organizzazione ha standardizzato a livello aziendale su «Claude Code» e ha rimosso ogni limite di token, sulla base della dottrina secondo cui un tetto sui token è un attrito da eliminare. Aprile 2026 contro aprile 2025: item di lavoro per sviluppatore +50,8%, PR uniti +79%, e un punteggio di Effective Output (una misura di machine learning del valore reale del codice) +151,3%. Una migrazione di 33 endpoint API, stimata in 231 persone-giorno, si è chiusa in 13 giorni su 5 PR, il più grande dei quali ha consegnato 21 endpoint con copertura al 100%. Gli incidenti sono calati del 5% nello stesso periodo.

La stessa azienda ha inventato il modello SaaS basato sui seat che Elliot Greenwald individua come il conflitto strutturale dei fornitori storici di customer experience: quanto migliore è la loro IA, tanti meno seat servono ai loro clienti. Salesforce ha tagliato 4.000 ruoli nel supporto clienti, ha aumentato i prezzi del 15% tra il 2020 e il 2024, ed è letta da Jaya Gupta e Ashu Garg come un sistema di record che memorizza lo stato attuale piuttosto che lo stato al momento della decisione, ragione per cui sostengono che non possa costruire un context graph. Yamini Rangan posiziona «HubSpot» contro di essa come nativa nell'IA piuttosto che con l'IA aggiunta.

Tallapragada indica cosa è rimasto difficile: la qualità variabile dei file CLAUDE.md, gli agenti che agiscono anziché suggerire, e un raggio d'azione (blast radius) che, a suo dire, richiede un modello di sicurezza radicalmente diverso.