Perché Parag Agrawal pensa che gli agenti AI possano spezzare l’economia dei clic

La tesi di Parag Agrawal è diretta: il modello economico del web è stato progettato per catturare l’attenzione umana, ma gli agenti AI potrebbero diventare i suoi utenti più assidui. Se questi software cercano, leggono e sintetizzano informazioni senza produrre visualizzazioni di pagina, impression pubblicitarie o clic significativi, il segnale economico che sostiene gli editori rischia di indebolirsi fino a scomparire. 1444

La società fondata da Agrawal, Parallel Web Systems, sta costruendo un’infrastruttura per quello che definisce il “secondo utente” del web: gli agenti software. L’idea non è necessariamente sostituire i siti pensati per le persone, ma aggiungere un livello nativo per gli agenti, dedicato a ricerca, recupero delle informazioni, attività di approfondimento, attribuzione delle fonti e pagamenti. 4047

Perché i clic potrebbero non bastare più

Nel web tradizionale la catena del valore è relativamente visibile: una persona fa una ricerca, apre un risultato, legge una pagina, visualizza la pubblicità e magari torna da quell’editore o sviluppa una preferenza per il suo marchio. Il clic svolge quindi due funzioni: può generare ricavi attraverso il traffico e aiutare i motori di ricerca a stimare la rilevanza di una fonte.

Un agente si comporta in modo diverso. Può interrogare decine di fonti, estrarre soltanto i passaggi utili, confrontarli e consegnare all’utente una risposta già sintetizzata. Le pagine originali potrebbero non ricevere nemmeno una visita umana. In questo scenario, il clic non dice se una fonte ha fornito il dato decisivo, confermato una conclusione o contribuito a completare un compito più ampio.

Secondo Agrawal, il web dovrà quindi misurare quanto un’informazione sia utile al compito dell’agente, non soltanto se una persona abbia aperto un link. La premessa dichiarata da Parallel è che gli agenti potrebbero usare il web “1000 volte di più” degli esseri umani, rendendo potenzialmente molto rilevante il divario tra attività degli agenti ed economia basata sul traffico umano. 14

Che cosa cambierebbe con il “parallel web”

Il cosiddetto parallel web sarebbe un livello di infrastruttura pensato prima di tutto per gli agenti. Le API di Parallel sono progettate per funzioni come ricerca sul web, estrazione di contenuti, ricerca approfondita, individuazione di entità, chat e monitoraggio. La documentazione della società presenta questi strumenti come un modo per offrire ad agenti e sviluppatori accesso alle informazioni online nei flussi di lavoro automatizzati e nelle attività di ricerca. 25

Il cambiamento centrale riguarda l’obiettivo dell’ottimizzazione. I sistemi web tradizionali usano spesso attenzione, link e clic come indicatori pratici di rilevanza. Un sistema nativo per gli agenti potrebbe invece chiedersi se una fonte abbia aiutato un agente a:

• trovare una risposta accurata;
• completare un’attività di ricerca;
• identificare correttamente un’entità o un fatto;
• sostenere una decisione o un flusso di lavoro; oppure
• migliorare la qualità della risposta finale.

L’utilità della fonte diventerebbe così un segnale legato al singolo compito, anziché un semplice punteggio generale di popolarità. Parallel ha descritto il feedback diretto degli agenti come un’alternativa al ricorso prevalente ai dati sui clic umani per il ranking e l’indicizzazione. 4445

È importante però distinguere la proposta dalla realtà del web nel suo complesso: si tratta della tesi di un’azienda, non di uno standard già affermato. Per funzionare su larga scala, il modello dovrebbe essere adottato da editori, sviluppatori di agenti, motori di ricerca e altri operatori dell’infrastruttura digitale.

Come i valori di Shapley potrebbero remunerare gli editori

Il modello di compensazione proposto da Parallel utilizza un’attribuzione ispirata ai valori di Shapley. In termini semplici, un valore di Shapley stima quanto valore aggiuntivo apporti un singolo partecipante quando più soggetti contribuiscono insieme a un risultato.

Applicato ai contenuti online, il quesito sarebbe: quanto ha contribuito una determinata fonte alla risposta corretta di un agente, considerando tutte le altre fonti disponibili? Una pagina che fornisce un fatto unico o modifica sostanzialmente il risultato potrebbe ricevere più credito di una fonte che si limita a ripetere informazioni già presenti altrove. 1629

L’obiettivo è spostare la remunerazione dal traffico grezzo o da un compenso di licenza fisso verso il contributo marginale. Restano tuttavia problemi tecnici e di governance tutt’altro che secondari: come si misura il “successo” di un agente? Come si calcola l’attribuzione in modo coerente? E come si impediscono manipolazioni e tentativi di aggirare il sistema?

Le informazioni disponibili descrivono questo meccanismo come un modello proposto, non come una sostituzione già dimostrata della pubblicità online.

Che cosa fa il prodotto Index

Index è la componente di Parallel rivolta agli editori e ai titolari dei contenuti. Secondo la società, offre a editori, fornitori di dati e creator indipendenti visibilità su come gli agenti AI utilizzano il loro lavoro: quali domande aiuta a rispondere, con quale frequenza viene citato e quanto è unico il suo contributo all’attività svolta dall’agente. Il compenso viene poi collegato a una stima del valore di Shapley della fonte. 29

Al lancio hanno partecipato partner come The Atlantic, Fortune e PR Newswire, oltre a fornitori di informazioni commerciali e creator indipendenti, secondo le notizie sul prodotto. 6

La rilevanza di Index sta nel tentativo di affrontare due problemi contemporaneamente: visibilità e pagamento. I titolari dei contenuti possono capire come i sistemi agentici si affidano al loro lavoro, mentre Parallel prova a creare un meccanismo per ricompensare le informazioni utili anche quando nessun lettore umano fa clic sulla pagina originale.

Finanziamenti e posizione sul mercato

Parallel ha raccolto 30 milioni di dollari in un round seed nel gennaio 2024, secondo le notizie sui finanziamenti successivi. Nel novembre 2025 ha annunciato un round Series A da 100 milioni, con una valutazione dichiarata di 740 milioni di dollari, co-guidato da Kleiner Perkins e Index Ventures. 1133

Nell’aprile 2026 la società ha raccolto altri 100 milioni in un round Series B guidato da Sequoia Capital, a una valutazione dichiarata di 2 miliardi di dollari. Secondo quanto riportato, hanno partecipato anche investitori già presenti come Kleiner Perkins, Index Ventures, Khosla Ventures, First Round, Spark, Terrain, e Abstract. 11015

I materiali pubblici di Parallel descrivono le sue API come infrastruttura per gli sviluppatori che costruiscono prodotti basati su agenti. L’annuncio della Series A citava aziende come Clay, Sourcegraph e Owner tra i clienti o utilizzatori, ma le fonti disponibili non forniscono un elenco completo dei clienti né un numero di sviluppatori verificato in modo indipendente. 40

Perché la partnership con Google Cloud è importante

Parallel è diventata anche un’opzione di ricerca e grounding per i clienti Google Cloud che costruiscono agenti aziendali con gli strumenti collegati a Gemini. Le integrazioni riportate consentono agli sviluppatori di usare Parallel Search insieme a Google Search per fornire agli agenti una base documentale proveniente dal web. 12

La partnership potrebbe offrire a Parallel distribuzione attraverso una piattaforma enterprise già affermata, proprio mentre le aziende sperimentano agenti capaci di svolgere ricerche e attività operative in autonomia. Crea però anche una tensione strategica: Google è al tempo stesso un importante canale di distribuzione e un’azienda con proprie infrastrutture di ricerca e intelligenza artificiale. 512

Perché Agrawal parla di 12-24 mesi

La finestra temporale indicata da Agrawal è una previsione, non un consenso misurato del settore. La scommessa alla base del suo ragionamento è che i progressi nei modelli, nell’uso degli strumenti e nei framework per agenti renderanno pratico per il software svolgere numerose ricerche e sotto-attività per conto di un singolo utente.

L’adozione potrebbe essere accelerata dagli attuali canali cloud e API. Se gli agenti iniziassero a generare molte più query delle persone, restituendo risposte sintetizzate invece di indirizzare il traffico verso singole pagine, la pressione sull’economia basata sui clic potrebbe manifestarsi prima che la maggior parte dei consumatori modifichi le proprie abitudini di navigazione.

La previsione “1000 volte di più” esprime la portata dello spostamento atteso da Agrawal e da Parallel, ma va considerata una convinzione dichiarata dall’azienda, non una previsione verificata. 14

L’incertezza decisiva

Agrawal non sta annunciando che il modello pubblicitario attuale sia già fallito: sta proponendo un nuovo disegno di mercato per un web in cui gli agenti potrebbero avere un ruolo dominante. Index, il feedback degli agenti e i pagamenti basati sui valori di Shapley offrono una possibile soluzione per ricompensare i contenuti che contribuiscono alle risposte generate dalle macchine.

Tutto dipende però da decisioni di attribuzione complesse e dalla partecipazione di un numero elevato di soggetti. La versione più solida della tesi è dunque condizionale: se gli agenti AI diventeranno l’interfaccia principale alle informazioni online, i clic potrebbero non essere più sufficienti come segnale economico e di ranking del web. Parallel scommette che il loro posto venga preso da un sistema fondato sui risultati ottenuti dagli agenti, sulla provenienza delle fonti e sui pagamenti per il contributo informativo misurabile.