Come le aziende stanno costruendo prodotti SaaS di intelligenza artificiale

Generazione di output strutturato all'interno di UI reali

Alcune delle funzioni di IA di maggiore impatto non generano contenuti, ma strutture su cui è possibile costruire.

L'intelligenza artificiale Excalidraw è un esempio perfetto. Si descrive il flusso desiderato ("un utente si iscrive, verifica l'e-mail e accede alla dashboard") e l'intelligenza artificiale scrive il codice Mermaid.js corrispondente. Il diagramma appare immediatamente, completamente modificabile all'interno dell'app. Non si parte da zero, ma si ottiene una base intelligente e strutturata che si adatta al caso d'uso.

Non si tratta di una grafica statica. È un codice che pensa, trasformato in un flusso di lavoro visivo che si può manipolare.

Anche altri strumenti stanno esplorando questo aspetto, come Uizard, che trasforma i prompt in layout dell'interfaccia utente, e Retool, in cui l'intelligenza artificiale configura i frontend e le query del backend in base agli obiettivi dell'utente.

In tutti questi casi, l'LLM non si limita ad aiutare l'utente a muoversi più velocemente, ma produce output nella lingua madre del prodotto.

Agenti di supporto alle decisioni integrati nel flusso di lavoro

La maggior parte degli strumenti SaaS presuppone che l'utente sappia cosa fare dopo. L'intelligenza artificiale sta cambiando le cose.

Ora vediamo agenti integrati in grado di leggere lo stato attuale di un progetto, di un problema o di un documento e di proporre l'azione successiva.

In Linearl'intelligenza artificiale riassume i bug e i problemi, quindi suggerisce una priorità in base alla gravità, alla frequenza o allo stato di blocco. Non si limita a riassumere i ticket, ma interpreta l'urgenza e spinge il team ad agire, assumendo il ruolo di un agente AI verticale che funge essenzialmente da ponte tra i reparti.

Asana AI sta facendo qualcosa di simile con i dati dei progetti. Individua le attività bloccate, i proprietari non allineati o la deriva dei tempi 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, incarichi, input - e fa piccole mosse utili che cambiano la direzione del lavoro.

Onboarding AI-nativo che si adatta all'utente

La maggior parte dei flussi di onboarding sono statici: pochi clic guidati, magari una lista di controllo. Ma LLMs permettono di partire da ciò che l'utente desidera e di costruirlo intorno a questo.

In Coda, l'onboarding è più simile a una conversazione. Si descrive ciò che si sta cercando di fare (pianificare una trasferta di un team, gestire le consegne dei clienti, tenere traccia delle abitudini) e l'intelligenza artificiale costruisce un'impalcatura di spazio di lavoro per iniziare a lavorare. Tabelle, pulsanti, formule, già pronti.

Guidde adotta un approccio diverso: utilizza i metadati dei prodotti e l'intelligenza artificiale per generare automaticamente le guide in-app sulla base dei vostri input. Voi dite di che tipo di guida avete bisogno e lui crea il flusso, senza bisogno di acquisizione manuale.

Quello che prima era un tour ora è un vantaggio.

Ci si presenta con un intento. Il prodotto risponde alla struttura.

Dall'output strutturato all'onboarding adattivo, ogni caso d'uso che abbiamo trattato si basa su un'infrastruttura in grado di gestire il linguaggio naturale, il contesto, la memoria e gli output dinamici. Alcuni di questi strumenti lavorano dietro le quinte. Altri sono integrati direttamente nello stack del prodotto.

Esaminiamo le piattaforme più importanti che alimentano i SaaS AI-nativi in questo momento: quelle che aiutano a costruire agenti, gestire pipeline RAG, strutturare gli input e inserire LLMs in flussi di lavoro reali.

1. Botpress

Botpress è la soluzione ideale per la creazione di agenti che non devono limitarsi a rispondere alle domande. È pensato per i team che vogliono avere un controllo reale sul comportamento dell'intelligenza artificiale, combinando logica, memoria, flussi di azione e distribuzione multicanale in un unico luogo.

È possibile collegarla a qualsiasi backend, passare il contesto attraverso i turni, gestire le chiamate API e attivare risultati reali, il tutto all'interno della stessa conversazione. È particolarmente efficace nelle situazioni in cui la chat deve guidare il comportamento, non solo offrire risposte. Sia che si tratti di onboarding di utenti, di programmazione di visite, di gestione di operazioni interne o di assistenza, Botpress fa sì che tutto ciò avvenga senza soluzione di continuità.

La piattaforma supporta anche il web, piattaforme come WhatsApp e Telegrame gli SDK personalizzati, in modo che il vostro agente vada dove sono già i vostri utenti.

Caratteristiche principali:

• Pieno controllo sulla logica, sulla memoria e sulle azioni API
• Strumenti integrati per test, analisi e versioning
• Supporto multicanale (web, WhatsApp, Slack, personalizzato)
• Facile passaggio agli agenti in carne e ossa, flussi di fallback e widget personalizzati dell'interfaccia utente.

Prezzi:

• Piano gratuito: $0/mese con $5 di credito AI incluso
• Plus$89/mese - include il passaggio dell'agente in diretta e le analisi
• Team: $495/mese - aggiunge gestione dei ruoli, SSO, collaborazione
• Impresa: Prezzi personalizzati per i team che operano su larga scala o che richiedono un elevato livello di conformità.

2. Catena di Langhe

LangChain è la spina dorsale di molte funzioni di intelligenza artificiale che non hanno affatto l'aspetto di una chat: agenti di pianificazione, copiloti interni, spiegatori di analisi e così via. È flessibile, modulare e offre agli sviluppatori un modo chiaro per collegare LLMs a strumenti, API e memoria.

Questa flessibilità comporta alcuni compromessi. LangChain è molto incentrato sull'SDK: la maggior parte dell'orchestrazione e del debug avviene in Python o JavaScript. È stato introdotto un costruttore no-code chiamato LangFlow, ma è ancora agli inizi e non ha il livello di pulizia e stabilità dell'esperienza dell'SDK principale.

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

Caratteristiche principali:

• Struttura ad agenti con supporto per l'uso di strumenti, la pianificazione e la memoria.
• Supporto nativo per le funzioni OpenAI , pipeline RAG, ricerca vettoriale
• Design modulare per concatenare flussi di lavoro e fasi di ragionamento
• Funziona con la maggior parte delle API, dei DB vettoriali e dei caricatori di documenti.

Prezzi:

• LangChain OSS: gratuito e open source
• LangSmith (debug + monitoraggio): Attualmente gratuito; in arrivo prezzi basati sull'uso

3. Pigna

Pinecone è il database vettoriale presente in quasi tutti i sistemi RAG di produzione, e per una buona ragione. È veloce, scalabile e consente di memorizzare e recuperare dati ad alta dimensionalità con una configurazione minima. Che si tratti di indicizzare ticket di assistenza, documenti interni o conoscenze strutturate, Pinecone semplifica l'inserimento di un contesto rilevante nei flussi di lavoro LLM .

Il nuovo Pinecone Assistant rende tutto questo ancora più semplice. Gestisce chunking, embedding e retrieval dietro le quinte, in modo che i team possano creare agenti e funzioni di ricerca consapevoli dei dati senza dover gestire l'infrastruttura.

Raramente è l'unico elemento del vostro stack , ma quando il recupero veloce e filtrato è importante, Pinecone è quello che la maggior parte dei team sceglie. Collegatelo a LangChain o Cohere e avrete una base affidabile per qualsiasi assistente basato su RAG.

Caratteristiche principali:

• Ricerca vettoriale veloce e pronta per la produzione
• Assistente pigna (2025) complessità di reperimento degli abstracts
• Filtri di metadati, indicizzazione multi-tenant, scoring ibrido
• Infrastruttura gestita: non è necessario l'hosting o la messa a punto.

Prezzi:

• Starter: Gratuità fino a 5 milioni di vettori
• Standard: Scalabilità elastica basata sull'uso
• Impresa: Capacità e supporto dedicati

4. Coerenza

Cohere è nato come il punto di riferimento per le incorporazioni veloci e di alta qualità, e ancora oggi domina quello spazio. Nell'ultimo anno, però, si è evoluta in una piattaforma più ampia che consente la generazione aumentata del reperimento (RAG) grazie a strumenti come l'API Rerank e i modelli R Command ospitati.

L'API Rerank è il punto di forza di Cohere. Consente di riordinare i risultati della ricerca in base alla loro corrispondenza con la query, in modo che invece di passare 20 pezzi grezzi al vostro LLM, ne inviate 3 che contano. Il risultato: risposte più rapide, minore utilizzo di token e risposte più nitide che sembrano intenzionali.

Inoltre, è disponibile il supporto multilingue, la consapevolezza del contesto lungo e uno stack opzionale ospitato che gestisce embedding, ricerca e rerank in un unico luogo, senza bisogno di alcuna messa a punto.

Cohere brilla quando è necessario migliorare ciò che il modello vede, non cambiare il modo in cui ragiona. Abbinando la sua API di Rerank a un buon archivio vettoriale come Pinecone e a un orchestratore intelligente come LangChain, si ottengono risposte più brevi, più accurate e più spiegabili.

Caratteristiche principali:

• Rerank v3.5 per una selezione delle risposte più precisa e consapevole del contesto
• stack RAG in hosting con API a bassa latenza
• Funziona bene con Pinecone, LangChain e LlamaIndex

Prezzi:

• Embeddings: Gratuito fino a 100k query/mese
• Rerank: basato sull'utilizzo (contattare per i prezzi)

5. LlamaIndex

LlamaIndex si basa su un'idea specifica: la vostra intelligenza artificiale è buona solo quanto i dati che le fornite. E se i dati vengono estratti da PDF, wiki, database o fogli di calcolo, LlamaIndex è il modo in cui li prepara per il recupero, con struttura, metadati e instradamento intelligente.

A differenza di Pinecone, che gestisce la ricerca vettoriale, o di Cohere, che ricrea la rilevanza, LlamaIndex si concentra sulla pipeline che alimenta il modello. Il sistema raggruppa e indicizza le fonti, tiene traccia dei metadati dei documenti e instrada le query in base alla struttura e all'intento, non solo alle parole chiave o agli embeddings.

È particolarmente utile per i team che costruiscono prodotti di intelligenza artificiale che si basano su contenuti specifici del dominio (manuali dei prodotti, dati dei clienti, registri di progettazione), dove il contesto è importante e il reperimento generico non funziona.

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

Caratteristiche principali:

• Pipeline di indicizzazione per dati strutturati e non strutturati
• Routing intelligente delle query e tracciamento delle fonti
• Funziona con Pinecone, Chroma o con i negozi di memoria locale.
• Si abbina meglio agli agenti che necessitano di un accesso ai dati interni ad alta affidabilità.

Prezzi:

• Open Source: Libero (MIT)

6. Vercel AI

Vercel AI SDK è per i team che vogliono che l'intelligenza artificiale sia parte integrante del prodotto, non solo un chatbot abbandonato in un angolo. Vi aiuta a costruire interfacce reattive e simili a chat all'interno della vostra applicazione utilizzando React, Svelte o Next.js, con supporto completo per lo streaming delle risposte, la memoria e la chiamata di strumenti esterni.

È stato realizzato dallo stesso team che ha creato Next.js, il che dimostra quanto bene gestisca lo stato e l'UX del frontend. L'ultima versione aggiunge anche il supporto per MCP(Model Context Protocol), uno standard di prossima introduzione per la strutturazione degli input del modello, dell'uso degli strumenti e delle fonti di messa a terra. Ciò significa API più pulite, personalizzazione più semplice e un migliore controllo su ciò che fa il vostro assistente.

Qui non si costruiscono agenti, ma se ne avete già uno, questo è il modo per trasformarlo in un'esperienza di prodotto raffinata. L'SDK si inserisce perfettamente in qualsiasi stack front-end e il suo supporto per MCP, uso di strumenti e streaming lo rende ideale per le interfacce AI che devono sembrare native.

Caratteristiche principali:

• Aggiunta di interfacce AI direttamente nelle applicazioni React o Svelte
• Streaming, cronologia delle chat, supporto per gli strumenti e messa a terra
• Supporta MCP per un comportamento strutturato e controllabile del modello.
• Realizzato dai creatori di Next.js - ottimizzato per l'UX del frontend

Prezzi:

• SDK open source: Gratuito
• Hosting Vercel: Basato sull'uso (calcolo + larghezza di banda)

7. Fare

Make è come il nastro adesivo per i prodotti SaaS, soprattutto nei primi giorni di integrazione dell'intelligenza artificiale. Si tratta di una piattaforma di automazione visiva che consente di mettere insieme app, attivare flussi di lavoro e persino inserire modelli di intelligenza artificiale senza scrivere molto codice.

È davvero eccellente nel fornire ai team di prodotto la possibilità di prototipare il comportamento dell'intelligenza artificiale senza richiedere un backend completo o un livello di orchestrazione. Avete bisogno di attivare un follow-up dell'assistenza quando un utente fornisce un feedback negativo in una chat? Usate Make. Volete riassumere il messaggio con OpenAI e registrarlo nel vostro CRM Hubspot? Utilizzate anche Make.

Non è costruito per agenti di pianificazione complessi o per l'uso di strumenti profondi, ma per le attività in cui è sufficiente collegare A a B a C, è veloce, flessibile e amichevole. Questo è particolarmente utile quando il vostro prodotto non è AI-first ma volete incorporare un po' di intelligenza dietro le quinte.

Caratteristiche principali:

• Costruttore visuale con centinaia di integrazioni di app precostituite
• Facilità di attivazione di azioni a partire dagli input dell'intelligenza artificiale (ad es. riepiloghi GPT → email/invio/CRM)
• Modulo OpenAI integrato, oltre al supporto HTTP e webhook
• Ottimo per i team ops, i loop di feedback e l'automazione leggera
  
  

Prezzi:

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

1. Rendere l'intelligenza artificiale parte integrante del prodotto, non solo un componente aggiuntivo.

L'intelligenza artificiale deve supportare l'esperienza principale, non rimanere in disparte. Se sembra una funzione scollegata, come una finestra di chat che fluttua nell'angolo, non verrà utilizzata.

Invece, integrate l'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro su cui le persone fanno già affidamento. In Linear, l'intelligenza artificiale supporta il tracciamento dei problemi e la definizione delle priorità. In Coda, costruisce tabelle e logica intorno agli obiettivi dell'utente. Queste funzioni non sono separate, ma fanno parte del funzionamento del prodotto.

Iniziate identificando i punti in cui gli utenti si bloccano o in cui il lavoro rallenta. Utilizzate l'intelligenza artificiale per attenuare questi momenti, non solo per impressionare.

2. Costruire intorno all'intento, non solo ai dati

LLMs funzionano meglio quando capiscono perché qualcuno sta facendo qualcosa, non solo quello che ha digitato. Ciò significa che il vostro prodotto deve catturare l'intento dell'utente in anticipo e progettare i flussi in base ad esso.

È questo che rende utili strumenti come Notion AI o Duolingo Max. Non si limitano a rispondere, ma modellano le loro risposte in base al contesto e agli obiettivi. Questo funziona solo se si struttura la UX in modo da guidare e imparare dall'intento dell'utente, non solo dalle sue parole.

Chiedere: Che cosa sta cercando di ottenere l'utente? Poi, basatevi su questo.

3. Dare agli utenti visibilità e controllo

L'intelligenza artificiale deve supportare le decisioni, non prenderle in una scatola nera. Gli utenti devono capire cosa sta facendo il modello, dove ha preso le informazioni e come regolare il suo comportamento.

Le buone interfacce di intelligenza artificiale spiegano perché hanno suggerito qualcosa. Permettono agli utenti di riprovare, modificare o esplorare alternative. Questo aiuta gli utenti a creare fiducia ed evita un eccessivo affidamento all'automazione.

Esporre le fonti di dati, mostrare la logica di richiesta quando ha senso e lasciare sempre spazio per le modifiche manuali.

4. Prepararsi ai casi limite e ai fallimenti

LLMs non si comportano sempre come ci si aspetta. Possono perdere il contesto, produrre output vaghi o interpretare male le istruzioni. Il vostro prodotto deve essere pronto per questo.

Aggiungere dei guardrail. Utilizzare i punteggi di confidenza per indirizzare le risposte incerte. Permettete di passare ad altri modelli linguistici di grandi dimensioni o al supporto umano. E soprattutto, tracciate il modo in cui gli utenti interagiscono con l'intelligenza artificiale, in modo da capire dove è utile e dove invece deve essere migliorata.

L'intelligenza artificiale deve migliorare il prodotto, non renderlo imprevedibile.

5. Iniziare con un caso d'uso forte ed espandersi gradualmente

Non è necessario che l'intero prodotto sia guidato dall'intelligenza artificiale fin dal primo giorno. I team di maggior successo iniziano con piccole cose - una funzione, un flusso di lavoro - e le migliorano fino a quando gli utenti vi fanno affidamento ogni giorno.

Potrebbe trattarsi di onboarding, ricerca di documenti, riepiloghi analitici o automazione delle attività. Concentratevi su un'area in cui l'IA può ridurre l'attrito o aumentare la velocità, e fatela funzionare bene prima di scalare.

Le funzionalità forti e affidabili creano fiducia. Una volta che i vostri utenti si affidano a queste funzionalità, l'espansione ad altri casi d'uso diventa molto più facile.