Agenti AI che lavorano. Con controllo.
Un agente AI svolge un lavoro operativo al posto di una persona: legge, classifica, prepara, risponde, aggiorna.
Lo costruisco dentro gli strumenti che usi già, con approvazione umana dove serve e un registro di ciò che ha fatto. E lo collaudo prima che entri nel lavoro quotidiano.
30 minuti · Nessun impegno · Ti dico anche se un agente non serve.
Tutti parlano di agenti AI. Pochi sanno cosa farci in azienda.
Le demo sono brillanti. Poi il titolare torna in ufficio e nessuno sa dove metterlo: su quale processo, con quali dati, con quali limiti.
Il rischio opposto è metterlo ovunque. Ognuno usa il proprio assistente, con i propri dati, senza che nessuno sappia cosa esce dall'azienda e cosa viene deciso da una macchina.
Il valore sta in mezzo: un compito preciso, dentro i tuoi strumenti, con una persona che decide dove serve.
Se ti riconosci in una di queste situazioni:
«Riceviamo 80 email al giorno e qualcuno deve smistarle a mano.»
«Vorremmo un assistente che prepari le offerte dal CRM, ma non mi fido.»
«Abbiamo provato ChatGPT, poi ognuno ha fatto a modo suo.»
«Il fornitore ci propone un agente: come faccio a sapere se funziona davvero?»
Cos'è un agente AI, per una PMI.
Un agente AI è un software che riceve un compito, legge informazioni anche non strutturate (email, PDF, note, messaggi), decide entro limiti definiti e compie azioni nei sistemi aziendali: cerca dati, prepara documenti, aggiorna record, risponde.
A differenza di un'automazione a regole fisse, gestisce casi variabili. A differenza di un chatbot, non si limita a rispondere: lavora. E quando non è sicuro, chiede.
Regole fisse
- Stessi passaggi, ogni volta
- Dati strutturati in ingresso
- Se un caso non è previsto, si ferma
- Facile da controllare, costa meno
Risponde, non agisce
- Conversa con chi scrive
- Cerca nelle informazioni disponibili
- Non tocca i sistemi aziendali
- Nessuna azione, nessuna decisione
Legge, decide entro limiti, esegue
- Legge informazioni non strutturate
- Decide entro limiti definiti
- Esegue azioni nei sistemi
- Chiede quando non è sicuro
Se le regole sono chiare e i dati sono strutturati, basta un'automazione. L'agente serve quando c'è da leggere, interpretare e preparare.
Per i casi senza AI: automazione dei processi.
Un collega digitale con un perimetro preciso.
Un compito definito. Non "un agente per l'azienda", ma un agente per un lavoro: smistare le richieste, preparare le offerte, leggere le fatture. Un processo, misurabile, con un inizio e una fine.
Dentro gli strumenti che hai già. Microsoft 365, Teams, il CRM, il gestionale. L'agente lavora lì, con i tuoi dati e i tuoi permessi. Nessuna piattaforma in più da imparare.
Approvazione umana dove serve. Dove c'è una decisione, l'agente prepara e una persona approva, con un clic, in Teams. Dove non c'è una decisione, procede da solo.
Un registro di ciò che ha fatto. Ogni azione lascia una riga: cosa ha letto, cosa ha deciso, chi ha approvato, cosa è uscito. Se qualcosa va storto, si vede dove.
Quattro passaggi, dal caso giusto all'agente collaudato.
01 · Scelgo il caso giusto
Un processo, non dieci. Ripetuto spesso, con dati disponibili e un risultato misurabile. Se un'automazione senza AI basta, lo dico qui.
02 · Definisco regole e limiti
Cosa può fare da solo, cosa deve chiedere, cosa non deve fare mai. Quali dati può leggere e quali no. Scritto prima di costruire.
03 · Costruisco e collego
Copilot Studio, Power Automate o Python, a seconda del caso. Collegato ai dati aziendali con i permessi che hai già, dentro il tuo ambiente.
04 · Collaudo e consegno
Una griglia di prova: casi tipici, casi ambigui, richieste fuori ambito, risposte inventate. Solo dopo, registro e documentazione per usarlo e modificarlo.
Dove un agente conviene.
Lavori dove c'è da leggere, interpretare e preparare.
Smistare e rispondere alle richieste
Email e moduli in arrivo: capisce di cosa si tratta, assegna alla persona giusta, prepara una prima risposta.
Preparare offerte e documenti dal CRM
Legge la richiesta, recupera cliente e listino, prepara la bozza. Il commerciale rivede e approva.
Leggere fatture, ordini e PDF
Estrae i dati dai documenti che arrivano in formati diversi e li porta nel gestionale, segnalando ciò che non torna.
Controllare dati e segnalare anomalie
Confronta ordini, consegne e fatture. Segnala le differenze a chi deve decidere, con il motivo.
Rispondere alle domande interne
Prezzi, procedure, disponibilità: risponde ai colleghi sulla base dei documenti aziendali, citando la fonte.
Riassumere e classificare
Verbali, reclami, segnalazioni: riassume, assegna una categoria, aggiorna la lista o il registro.
Dove non conviene.
Regole già chiare
Se il processo segue sempre gli stessi passaggi su dati strutturati, basta un'automazione. Costa meno e si controlla meglio.
Dati non disponibili o di qualità bassa
Un agente che legge dati sbagliati prepara risposte sbagliate, con sicurezza. Prima si sistemano i dati.
Decisioni con responsabilità legale o finanziaria
Senza una persona che approva, no. L'agente può preparare; la firma resta a chi risponde.
Altri casi concreti nel magazine: agenti AI per le PMI, i casi d'uso.
Un agente che fa il suo lavoro e lascia traccia.
Un agente con un compito definito
Sa cosa deve fare, su quali dati e con quali limiti. Niente di più.
Approvazione umana dove serve
Dove c'è una decisione, l'agente prepara e una persona approva. In Teams, con un clic.
Registro di ogni azione
Cosa ha letto, cosa ha deciso, chi ha approvato, quando. Consultabile senza cercare nelle email.
Collaudo documentato prima dell'uso
Una griglia di prova con casi tipici, ambigui e fuori ambito, con i risultati scritti. Entra in produzione solo dopo.
Documentazione e regole per modificarlo
Come funziona, quali regole applica, come cambiarle quando il processo cambia.
L'agente viene costruito nel tuo ambiente e resta a disposizione della tua azienda.
Un agente per le richieste dei clienti, dall'email all'offerta.
Immagina una PMI commerciale di 30 persone. Le richieste dei clienti arrivano via email a una casella condivisa. Ogni mattina qualcuno le legge, capisce di cosa si tratta, cerca il cliente nel CRM e prepara l'offerta da zero.
Il flussoDall'email in arrivo all'offerta inviata.
-
01
Email in arrivo
Una richiesta arriva nella casella condivisa. Testo libero, a volte con allegati.
-
02 · agente
Legge e classifica
L'agente capisce di cosa si tratta e assegna una categoria.
- richiesta d'offerta → continua
- assistenza → inoltra al supporto
- altro → inoltra a una persona
-
03 · agente
Recupera dati da CRM e listino
Trova il cliente, le condizioni concordate e i prezzi in vigore. Se il cliente non esiste, lo segnala.
-
04 · agente
Prepara la bozza
Bozza di risposta e di offerta, con le fonti usate. Se manca un dato, lo scrive invece di inventarlo.
-
05 · decisione
Approvazione del commerciale
Il commerciale riceve la bozza in Teams. Modifica o approva. Nessuna offerta esce senza il suo clic.
-
06
Invio e registro
L'offerta parte, il CRM si aggiorna e il registro riceve:
- data
- richiesta
- categoria
- fonti
- chi ha approvato
- esito
Regole e limiti
Scritti prima di costruire. L'agente fa solo quello che è previsto; il resto lo passa a una persona.
| Situazione | Cosa fa l'agente | Chi decide | Traccia |
|---|---|---|---|
| Richiesta tipica, cliente noto | Classifica, recupera dati, prepara bozza di offerta | Il commerciale approva | Riga nel registro con fonti e approvazione |
| Cliente non presente nel CRM | Prepara solo la bozza di risposta, segnala il cliente mancante | Il commerciale crea il cliente e decide | Riga con segnalazione "cliente nuovo" |
| Richiesta incompleta | Prepara una risposta con le domande da fare, non prepara l'offerta | Il commerciale invia o integra | Riga con stato "in attesa di dati" |
| Condizioni fuori listino | Non propone prezzi, segnala la richiesta come speciale | Il responsabile commerciale | Riga con motivo e nome di chi decide |
| Richiesta fuori ambito | Inoltra alla casella corretta, non risponde al cliente | La persona che riceve l'inoltro | Riga con categoria e destinatario |
Se una situazione non è prevista, l'agente non inventa. Si ferma e coinvolge una persona.
Il registro
Ogni richiesta lascia una riga. Sai cosa ha fatto l'agente e chi ha approvato, senza ricostruirlo dalle email.
Estratto del registro
| Data | Richiesta | Categoria | Passaggio | Chi | Esito |
|---|---|---|---|---|---|
| 06.10 | RQ-0412 | Offerta | Classificazione | Agente | Completata |
| 06.10 | RQ-0412 | Offerta | Bozza offerta | Agente | Pronta · 2 fonti |
| 06.10 | RQ-0412 | Offerta | Approvazione | S. Ferrari | Approvata con modifica |
| 06.10 | RQ-0413 | Assistenza | Inoltro | Agente | Inoltrata al supporto |
| 07.10 | RQ-0415 | Offerta | Cliente non trovato | Agente | Segnalato |
| 07.10 | RQ-0415 | Offerta | Decisione | L. Keller | Cliente creato |
Quando qualcuno chiede: «Chi ha approvato questa offerta?» la risposta è già nel registro.
Collaudo prima dell'uso
Prima di far entrare l'agente nel lavoro quotidiano, lo metto alla prova con 40 richieste costruite apposta: 20 tipiche, 10 incomplete, 10 fuori ambito.
Le due risposte inventate sono il motivo per cui si collauda. In entrambi i casi l'agente aveva riempito un dato mancante con un valore plausibile. Ho corretto le regole (se manca un dato, lo dichiara) e ripetuto la prova prima del rilascio.
Il punto non è che l'agente sia perfetto. È sapere quando fidarsi e quando no, prima che lo scopra un cliente.
Numeri della demo, non risultati di un cliente. Il collaudo segue lo stesso metodo del collaudo prima del go-live.
Prima e dopo.
Prima
- Email smistate a mano ogni mattina
- Offerte preparate da zero
- Risposte diverse a seconda di chi scrive
- Dati cercati nel CRM a ogni richiesta
- Nessuna traccia di chi ha risposto cosa
Dopo
- Classificazione automaticaOgni richiesta arriva già etichettata alla persona giusta.
- Bozza pronta in minutiCon i dati del CRM e del listino già dentro, e le fonti indicate.
- Lo stesso standardStesso formato, stesse regole, chiunque sia in ufficio.
- Approvazione in un clicIl commerciale rivede e approva in Teams. Nessuna offerta esce da sola.
- RegistroCosa ha fatto l'agente e chi ha approvato, riga per riga.
Dove finiscono i dati.
Prima di costruire, rispondo a tre domande. Dove vengono elaborati i dati che l'agente legge. Cosa resta nel tuo tenant Microsoft 365 e cosa passa da un servizio esterno. Cosa non deve essere inviato in nessun caso: dati di persone, condizioni contrattuali, informazioni che non vuoi fuori dall'azienda.
Le risposte diventano regole dell'agente e una policy breve per chi lo usa. La verifica di cosa esce e cosa resta è documentata e fa parte del collaudo.
Il problema non è solo l'agente che costruisco. È l'assistente che ognuno usa già per conto suo, con i dati che gli capitano: sistemare questo è spesso il primo passo.
Quanto scrivo qui non sostituisce una consulenza legale sulla nLPD. Ti aiuto a sapere cosa succede ai dati; le valutazioni legali restano a chi ne ha titolo.
Nel magazine: Copilot e nLPD, dove finiscono i dati e shadow AI, i dati aziendali che escono senza che nessuno lo sappia.
Gli strumenti vengono dopo il problema.
Microsoft 365 · Copilot Studio · Power Automate · Python · API dei tuoi sistemi
Copilot Studio
Per gli agenti che lavorano in Teams e sui documenti aziendali, con i permessi di Microsoft 365 già in uso.
Power Automate
Per collegare l'agente a email, approvazioni, CRM e gestionale, e per la parte del flusso che non ha bisogno di AI.
Python
Quando serve leggere documenti complessi, parlare con sistemi senza connettore o controllare il modello con più precisione.
API dei tuoi sistemi
CRM, gestionale, listini: l'agente legge e scrive dove i dati stanno già, senza copie parallele.
Se un'automazione senza AI basta, costruisco quella. L'AI entra solo dove c'è da leggere e interpretare qualcosa che una regola non gestisce.
Quanto costa? Dipende dal caso.
Lavoro a preventivo: dopo la prima call ricevi una proposta scritta con attività, tempi e prezzo.
Cosa fa variare il preventivo
Complessità del compito e delle fonti
Un'email da classificare è una cosa. Un PDF di 30 pagine da leggere e confrontare con il listino è un'altra.
Sistemi da collegare
Microsoft 365 da solo, oppure CRM, gestionale e listini con connettori o API da costruire.
Livello di collaudo e continuità
Quanti casi provare prima del rilascio, e se vuoi che segua l'agente nel tempo quando il processo cambia.
Le eventuali licenze software vengono valutate separatamente.
Prima di costruire un agente, vediamo se ha senso.
Diagnosi iniziale
Diagnosi iniziale
Una giornata per capire se un agente ha senso, su quale processo e con quali dati.
Vediamo:
- quali processi hanno da leggere, interpretare e preparare;
- quali dati esistono e in che stato sono;
- dove serve un'approvazione umana;
- cosa può restare un'automazione senza AI;
- cosa succede ai dati e cosa non deve uscire.
Ricevi una nota scritta con le priorità, il caso consigliato, i rischi e cosa serve per partire.
Il costo della diagnosi te lo comunico nella prima call. Se poi partiamo con il progetto, viene scalato dal preventivo.
Prima di scrivermi.
È diverso da un chatbot?
Sì. Un chatbot risponde a domande. Un agente legge informazioni, recupera dati dai sistemi, prepara documenti e compie azioni, entro limiti definiti.
Quando non è sicuro, chiede a una persona invece di procedere.
Serve per forza l'AI?
No. Se le regole sono chiare e i dati sono strutturati, basta un'automazione tradizionale: costa meno e si controlla meglio.
Lo dico nella prima call, anche se significa un progetto più piccolo.
Chi è responsabile se l'agente sbaglia?
La responsabilità resta all'azienda e alle persone che approvano. Per questo l'agente ha un perimetro definito, chiede approvazione umana dove c'è una decisione e registra ogni azione.
Se sbaglia, si vede dove e perché, e si corregge la regola.
Dove vanno i nostri dati?
Nella maggior parte dei casi restano nel tenant Microsoft 365 dell'azienda. Prima di costruire definisco cosa l'agente può leggere, cosa non deve uscire e quale policy si applica, e lascio una verifica documentata.
Non sostituisce una consulenza legale sulla nLPD.
Quanto tempo serve per un pilota?
Per un caso singolo, dalle quattro alle otto settimane: definizione, costruzione, collaudo e consegna. Dipende dai sistemi da collegare e dalla qualità dei dati.
Dopo la prima call ricevi una proposta scritta con tempi e prezzo.
Hai un processo che un agente potrebbe alleggerire?
Raccontamelo in due righe.
Dimmi cosa arriva, chi lo legge oggi e cosa ne esce. In una prima call capiamo se un agente ha senso, dove serve una persona e da dove partire.
30 minuti · Nessun impegno · Ti dico anche se un agente non serve.