Revisione di Claude di Anthropic: Un esempio di trasformazione dell'infrastruttura AI

Ryze e il Cambiamento di Paradigma nell’Infrastruttura AI

L’esperienza di Ryze rappresenta un esempio lampante di quanto rapidamente l’infrastruttura AI possa essere sconvolta. Non si è trattato di un declino graduale: un singolo aggiornamento della Claude AI di Anthropic—insieme ai connettori Meta Ads di Manus AI—ha reso istantaneamente obsoleta un’intera categoria di prodotti specializzati. Questo dimostra l’enorme impatto dell’innovazione a livello di piattaforma: una nuova funzionalità può rimodellare drasticamente il mercato in pochi giorni.

I dati illustrano il crollo improvviso. Ryze aveva conquistato una solida nicchia, attirando diverse centinaia di clienti paganti in soli due mesi e vantando un tasso di chiusura del 70%. Questo slancio è svanito da un giorno all’altro. Dopo l’aggiornamento, il loro tasso di chiusura è sceso al 20%. Non si è trattato semplicemente di perdere terreno rispetto a un concorrente: è stata la repentina irrilevanza di un prodotto costruito sopra una piattaforma fondamentale. L’agente AI di Ryze, progettato per automatizzare la gestione degli annunci per Google e Meta, si è improvvisamente trovato di fronte a un rivale nativo con le stesse capacità di base, sostenuto da un’azienda con risorse molto maggiori e un ecosistema più ampio.

Questo sconvolgimento segnala l’ascesa di un nuovo livello infrastrutturale: il Model Context Protocol (MCP). L’obiettivo è permettere agli agenti AI di selezionare e coordinare gli strumenti senza soluzione di continuità, eliminando la necessità per gli utenti di scegliere tra una lista di opzioni. Questo cambiamento rispecchia l’effetto trasformativo dell’App Store. Quando Apple lanciò l’iPhone App Store nel 2008, non introdusse solo una nuova app—ridefinì il modo in cui il software veniva scoperto, distribuito e utilizzato, rendendo obsolete le app store indipendenti per una generazione di sviluppatori. Allo stesso modo, MCP potrebbe diventare l’interfaccia predefinita per gli agenti AI, consentendo loro di selezionare il miglior strumento per il compito da svolgere e di saltare l’integrazione manuale di piattaforme di automazione di terze parti come Ryze.

Al momento, la minaccia è ancora in evoluzione. Claude, attualmente, può solo analizzare dati e non ha accesso diretto a Google Ads, quindi l’offerta principale di Ryze gode ancora di una finestra di opportunità temporanea. Tuttavia, la direzione è chiara. Come osserva la fondatrice di Ryze, Ira Bodnar, “basteranno pochi mesi, e ci riuscirà.” La rapida adozione di funzionalità AI significa che qualsiasi vantaggio sarà probabilmente di breve durata. L’infrastruttura sottostante sta cambiando, e i costruttori di piattaforme stanno gettando le nuove basi.

La Nuova Infrastruttura: Potenza di Calcolo e Abilità AI Native

La disruption di Ryze non è stata solo il risultato di una modifica software—è stato un salto nell’infrastruttura AI sottostante. La nuova base si fonda su due pilastri principali: potenza computazionale senza precedenti e avanzate capacità native degli agenti. Queste forze esponenziali permettono alle piattaforme di inglobare e superare soluzioni specializzate.

L’innovazione più evidente è la finestra di contesto da 1 milione di token in beta per Claude Sonnet 4.6. Si tratta di un cambiamento radicale. In passato, i modelli AI dovevano processare documenti lunghi o codebase complesse a segmenti, perdendo spesso il contesto. Ora il modello può processare interi dataset o documenti in un’unica soluzione, consentendo ragionamenti e pianificazioni profonde e articolate—cruciali per la gestione di campagne pubblicitarie complete e multicanale.

Altrettanto significativo è il salto nelle abilità di interazione con il computer. Anthropic ha introdotto questa funzionalità sperimentale a fine 2024, passando da interazioni macchinose e soggette a errori a una competenza quasi umana. L’AI ora può operare direttamente sulle interfacce software—cliccando pulsanti, navigando nei menu, inserendo testi—senza bisogno di connettori personalizzati. Per la gestione delle inserzioni, questo colma una lacuna fondamentale. Un’AI che può usare un computer come una persona, potenzialmente, può gestire direttamente Google e Meta Ads, eliminando la necessità di strumenti di automazione di terze parti come Ryze.

Forse lo sviluppo più trasformativo è l’autonomia orchestrata. La funzionalità dei team di agenti in Claude Opus 4.6 consente a più agenti specializzati di lavorare in parallelo, ognuno gestendo una parte di un compito complesso prima di unire i risultati. Questo approccio imita un team umano, permettendo all’AI di affrontare workflow prima irraggiungibili. Si gettano così le basi per una vera automazione multi-step.

Insieme, queste innovazioni creano un nuovo stack tecnologico: l’ampia finestra di contesto fornisce la memoria, le abilità di utilizzo del computer offrono un’interfaccia, e i team di agenti abilitano l’orchestrazione. Questa capacità integrata posiziona piattaforme come Claude come diretti concorrenti di strumenti di nicchia come Ryze. Il cambiamento non riguarda semplici funzionalità incrementali—è la piattaforma stessa che diventa l’infrastruttura per la prossima ondata di lavoro.

Sopravvivere alla Disruption: Pivot Strategici per Startup

La storia di Ryze offre un chiaro avvertimento alle startup: lo strato infrastrutturale è ora l’arena principale della competizione. Quando una piattaforma come Claude incorpora una funzione fondamentale, i prodotti di nicchia costruiti sopra di essa possono vedere il loro mercato scomparire quasi da un giorno all’altro. La domanda immediata è come sopravvivere. La fondatrice di Ryze, Ira Bodnar, ha già effettuato un pivot—passando dalla vendita di uno strumento di automazione di base allo sviluppo di workflow AI complessi per grandi agenzie pubblicitarie. Il suo nuovo focus sono le agenzie che gestiscono centinaia di account, dove la scala e la complessità richiedono integrazione profonda e supervisione umana, non solo semplice automazione.

Questo cambiamento è una risposta diretta ai limiti attuali della disruption. Sebbene la minaccia sia reale, non è ancora totale. Come sottolinea Bodnar, Claude può solo analizzare dati e non può accedere o modificare direttamente account Google Ads. Ciò crea una finestra breve ma fondamentale in cui gli strumenti specializzati possono ancora aggiungere valore integrandosi con agenti AI e offrendo funzioni mancanti. Per ora, la sopravvivenza significa agire come connettore essenziale durante questa transizione.

Guardando al futuro, Bodnar immagina un mondo di commercio agentico, dove gli agenti AI fanno acquisti in modo indipendente, confrontano prodotti e selezionano le migliori opzioni. Questo renderebbe intere categorie delle commodity, erodendo i margini e rendendo obsolete le strategie di vendita tradizionali. Il messaggio per le startup è chiaro: se il tuo prodotto può essere automatizzato da un agente AI, è una commodity. Il vero vantaggio competitivo risiede nel design dei workflow, nell’integrazione o nel tocco umano che l’AI non può replicare.

In definitiva, l’infrastruttura si sta evolvendo. Le startup devono scegliere se costruire sopra queste nuove fondamenta o rischiare di essere lasciate indietro. Il percorso di Ryze evidenzia una via: usare la disruption come motivazione per salire nella catena del valore, concentrandosi su sfide complesse e ad alto impatto che richiedono più della semplice automazione. In un’era di rapida adozione dell’AI, questa è l’unica strategia sostenibile.

Infrastruttura AI: Catalizzatori, Rischi e Cosa Succederà Dopo

La competizione per definire il prossimo livello dell’infrastruttura AI è in una fase iniziale turbolenta. Per le startup, il successo dipende dall’individuare i trend giusti e dal gestire un rischio chiave: costruire sopra piattaforme che a loro volta stanno evolvendo rapidamente. I vincitori saranno coloro che anticiperanno i cambiamenti di paradigma anziché semplicemente reagirvi.

Il catalizzatore più immediato è l’integrazione di Manus AI con Google Ads. Meta ha già iniziato a lanciare la propria integrazione, e alcuni inserzionisti Meta sono ora avvisati che le funzionalità di Manus sono disponibili direttamente all’interno di Ads Manager. Questo segna il primo passo verso la chiusura della lacuna che attualmente protegge gli strumenti specializzati. Una volta che Google abiliterà connettori nativi e completi per la propria piattaforma, la nicchia residua per strumenti di automazione di terze parti come Ryze scomparirà. Questo accelererà la commoditizzazione della gestione pubblicitaria di base, costringendo tutti i player a virare verso offerte a maggior valore aggiunto o a essere assorbiti dalle piattaforme.

Su scala più ampia, l’adozione di protocolli come il Model Context Protocol (MCP) sarà un segnale chiave. Se MCP diventerà lo standard per la comunicazione tra agenti e strumenti, plasmerà il nuovo ecosistema applicativo. Gli sviluppatori troveranno il proprio vantaggio competitivo non nelle app autonome, ma nei workflow e nelle integrazioni che operano all’interno di questo protocollo. La piattaforma che stabilirà l’interfaccia predefinita—proprio come ha fatto l’App Store—dominerà. Osservare quali strumenti guadagnano trazione all’interno di MCP e quali piattaforme lo supportano rivelerà i prossimi leader infrastrutturali.

Il rischio centrale per le startup è chiaro: la disruption esponenziale implica che lo strato infrastrutturale è il vero campo di battaglia. Costruire uno strumento per un compito che gli agenti AI possono automatizzare significa creare una commodity. L’unico vantaggio duraturo risiede nel workflow, nell’integrazione o nella supervisione umana—aree che l’AI non può ancora replicare completamente. Come nota Bodnar, Claude attualmente può solo analizzare dati e non ha accesso diretto a Google Ads, ma si tratta di un vantaggio temporaneo. Il vero rischio è che qualsiasi prodotto costruito sopra una piattaforma in rapida evoluzione possa diventare obsoleto prima di raggiungere la scala. La corsa non riguarda solo le funzionalità—si tratta di posizionarsi per la prossima ondata di disruption.