Dust raggiunge i 6 milioni di dollari di fatturato annuo, aiutando le aziende a creare agenti di intelligenza artificiale che fanno davvero cose invece di limitarsi a parlare

Dust , una piattaforma di intelligenza artificiale di due anni che aiuta le aziende a sviluppare agenti di intelligenza artificiale in grado di completare interi flussi di lavoro aziendali, ha raggiunto un fatturato annuo di 6 milioni di dollari, un aumento di sei volte rispetto al milione di dollari di un anno fa. La rapida crescita dell'azienda segnala un cambiamento nell'adozione dell'intelligenza artificiale aziendale, passando da semplici chatbot a sistemi sofisticati in grado di intraprendere azioni concrete in tutte le applicazioni aziendali.

La startup con sede a San Francisco ha annunciato giovedì di essere stata selezionata come parte dell'ecosistema "Powered by Claude" di Anthropic, evidenziando una nuova categoria di aziende di intelligenza artificiale che creano strumenti aziendali specializzati basati su modelli di linguaggio di frontiera anziché sviluppare da zero i propri sistemi di intelligenza artificiale.

"Gli utenti vogliono più di semplici interfacce conversazionali", ha affermato Gabriel Hubert, CEO e co-fondatore di Dust, in un'intervista a VentureBeat. "Invece di generare una bozza, vogliono creare automaticamente il documento vero e proprio. Anziché ricevere riepiloghi delle riunioni, hanno bisogno che i record del CRM vengano aggiornati senza intervento manuale".

La piattaforma di Dust va ben oltre gli strumenti di intelligenza artificiale in stile chatbot che hanno dominato la prima adozione aziendale. Invece di limitarsi a rispondere alle domande, gli agenti di intelligenza artificiale di Dust possono creare automaticamente problemi su GitHub, pianificare riunioni in calendario, aggiornare i record dei clienti e persino inviare revisioni del codice basate su standard di programmazione interni, il tutto mantenendo protocolli di sicurezza di livello aziendale.

L'approccio dell'azienda diventa chiaro attraverso un esempio concreto descritto da Hubert: un'azienda di vendita business-to-business che utilizza più agenti Dust per elaborare le trascrizioni delle chiamate di vendita. Un agente analizza quali argomenti di vendita hanno avuto successo con i potenziali clienti e aggiorna automaticamente le schede di supporto in Salesforce. Contemporaneamente, un altro agente identifica le richieste di funzionalità dei clienti, le associa alla roadmap del prodotto e, in alcuni casi, genera automaticamente ticket GitHub per piccole funzionalità ritenute pronte per lo sviluppo.

"Ogni trascrizione di chiamata verrà analizzata da più agenti", ha spiegato Hubert. "Avrete un agente di ottimizzazione delle schede di vendita che analizzerà le argomentazioni presentate dal venditore, quali sono state efficaci e sembrano aver trovato riscontro nel potenziale cliente, e questo andrà a integrare un processo lato Salesforce."

Questo livello di automazione è reso possibile dal Model Context Protocol (MCP) , un nuovo standard sviluppato da Anthropic che consente ai sistemi di intelligenza artificiale di connettersi in modo sicuro a fonti di dati e applicazioni esterne. Guillaume Princen, responsabile EMEA di Anthropic, ha descritto MCP come "una sorta di connettore USB-C tra modelli di intelligenza artificiale e app", consentendo agli agenti di accedere ai dati aziendali mantenendo al contempo i limiti di sicurezza.

Il successo di Dust riflette cambiamenti più ampi nel modo in cui le aziende stanno affrontando l'implementazione dell'IA. Anziché creare modelli personalizzati, aziende come Dust stanno sfruttando modelli di base sempre più performanti, in particolare la suite Claude 4 di Anthropic, e li combinano con software di orchestrazione specializzato.

"Vogliamo solo offrire ai nostri clienti l'accesso ai modelli migliori", ha affermato Hubert. "E credo che al momento Anthropic sia in testa, soprattutto per quanto riguarda i modelli relativi alla programmazione". L'azienda applica tariffe di 40-50 dollari al mese per utente e serve migliaia di spazi di lavoro, dalle piccole startup alle grandi aziende con migliaia di dipendenti.

I modelli Claude di Anthropic hanno registrato un'adozione particolarmente forte per le attività di coding, con l'azienda che ha registrato una crescita del 300% nell'utilizzo di Claude Code nelle ultime quattro settimane, a seguito del lancio dei suoi ultimi modelli Claude 4. "Opus 4 è il modello per il coding più potente al mondo", ha osservato Princen. "Eravamo già in testa alla classifica del coding. Stiamo rafforzando ulteriormente questa posizione."

Il passaggio ad agenti di intelligenza artificiale in grado di intraprendere azioni concrete sui sistemi aziendali introduce nuove complessità di sicurezza che non esistevano con le semplici implementazioni di chatbot. Dust affronta questo problema attraverso quello che Hubert chiama un "livello di autorizzazione nativo" che separa i diritti di accesso ai dati dai diritti di utilizzo degli agenti.

"La creazione di autorizzazioni, così come la gestione di dati e strumenti, fa parte dell'esperienza di onboarding per mitigare l'esposizione di dati sensibili quando gli agenti di intelligenza artificiale operano su più sistemi aziendali", spiega l'azienda nella documentazione tecnica. Questo diventa fondamentale quando gli agenti hanno la possibilità di creare problemi su GitHub, aggiornare i record CRM o modificare documenti nell'intero stack tecnologico di un'organizzazione.

L'azienda implementa un'infrastruttura di livello enterprise con le policy Zero Data Retention di Anthropic, garantendo che le informazioni aziendali sensibili elaborate dagli agenti di intelligenza artificiale non vengano archiviate dal fornitore del modello. Questo risolve una delle principali preoccupazioni delle aziende che stanno valutando l'adozione dell'intelligenza artificiale su larga scala.

La crescita di Dust fa parte di quello che Anthropic definisce un ecosistema emergente di "startup native AI": aziende che fondamentalmente non potrebbero esistere senza capacità di intelligenza artificiale avanzate. Queste aziende stanno costruendo il loro business non sviluppando i propri modelli di intelligenza artificiale, ma creando applicazioni sofisticate basate su modelli di base esistenti.

"Queste aziende hanno un'idea molto precisa di ciò di cui i loro clienti finali hanno bisogno e desiderano per quello specifico caso d'uso", ha spiegato Princen. "Forniamo loro gli strumenti per costruire e adattare il loro prodotto a quei clienti e casi d'uso specifici che stanno cercando".

Questo approccio rappresenta un cambiamento significativo nella struttura del settore dell'intelligenza artificiale. Invece di costringere ogni azienda a sviluppare autonomamente le proprie capacità di intelligenza artificiale, piattaforme specializzate come Dust possono fornire il livello di orchestrazione che rende potenti modelli di intelligenza artificiale utili per specifiche applicazioni aziendali.

Il successo di aziende come Dust suggerisce che il mercato dell'intelligenza artificiale aziendale stia superando la fase sperimentale e puntando all'implementazione pratica. Anziché sostituire completamente i lavoratori umani, questi sistemi sono progettati per eliminare le attività di routine e il passaggio da un'applicazione all'altra, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività di maggior valore.

"Fornendo primitive di intelligenza artificiale universali che rendono tutti i flussi di lavoro aziendali più intelligenti, nonché un adeguato sistema di autorizzazioni, stiamo gettando le basi per un sistema operativo di agenti a prova di futuro", ha affermato Hubert.

La base clienti dell'azienda comprende organizzazioni convinte che l'intelligenza artificiale cambierà radicalmente le operazioni aziendali. "Il filo conduttore che accomuna tutti i clienti è la loro forte propensione al futuro e la convinzione che questa tecnologia cambierà molte cose", ha osservato Hubert.

Con l'aumentare delle capacità dei modelli di intelligenza artificiale e la maturazione di protocolli come MCP, la distinzione tra strumenti di intelligenza artificiale che si limitano a fornire informazioni e quelli che agiscono diventerà probabilmente un fattore di differenziazione chiave nel mercato aziendale. La rapida crescita del fatturato di Dust suggerisce che le aziende sono disposte a pagare prezzi più elevati per sistemi di intelligenza artificiale in grado di completare un lavoro reale, piuttosto che limitarsi ad assisterlo.

Le implicazioni si estendono oltre le singole aziende, fino alla struttura più ampia del software aziendale. Se gli agenti di intelligenza artificiale potessero integrare e automatizzare senza soluzione di continuità i flussi di lavoro tra applicazioni aziendali disconnesse, ciò potrebbe rimodellare il modo in cui le organizzazioni concepiscono l'approvvigionamento del software e la progettazione dei flussi di lavoro, riducendo potenzialmente la complessità che da tempo affligge gli stack tecnologici aziendali.

Forse il segno più significativo di questa trasformazione è la naturalezza con cui Hubert descrive gli agenti di intelligenza artificiale non come strumenti, ma come dipendenti digitali che si presentano al lavoro ogni giorno. In un mondo aziendale che ha trascorso decenni a connettere sistemi con API e piattaforme di integrazione, aziende come Dust stanno dimostrando che il futuro potrebbe non richiedere di connettere tutto, ma solo di insegnare all'intelligenza artificiale a districarsi nel caos che abbiamo già creato.