Se succede X, fai Y
Regole fisse, perfette per i passaggi che non cambiano mai: una sincronizzazione, un promemoria, una fattura che parte da sola.
Arriva un pagamento → il gestionale si aggiorna.
Agenti AI e automazioni
Dove ci sono dati, un agente lavora.
Agenti di intelligenza artificiale su misura: leggono i tuoi dati, agiscono sui tuoi strumenti e passano la mano a una persona quando serve. Per vendere, assistere, capire i numeri e tenere in ordine il CRM.
Quattro famiglie di agenti
Cos’è un agente AI
Non risponde soltanto. Lavora.
Un agente AI è un software che legge i dati della tua azienda, capisce cosa sta succedendo, decide il passo successivo e lo esegue sui tuoi strumenti. Quando il caso non è suo, chiama una persona.
Risponde alle domande
Conversa, ma di solito si ferma lì: non vede il tuo CRM e non agisce sui tuoi sistemi. Una risposta, non un lavoro fatto.
Orari, prezzi, risposte già scritte.
Ha un obiettivo e fa il lavoro
Legge il contesto, sceglie i passi, usa gli strumenti — CRM, email, WhatsApp, database — e passa la mano a una persona quando serve.
Qualifica un contatto, lo registra nel CRM, fissa l’appuntamento e avvisa il commerciale.
Non sono alternative. Le automazioni fanno scorrere i dati; gli agenti prendono le decisioni che prima aspettavano una persona. Insieme, un processo gira da solo.
Dove ci sono dati
Ogni dato è lavoro in attesa.
Ogni azienda siede su dati che nessuno ha il tempo di leggere: contatti, conversazioni, contratti, ordini, tabelle, documenti. Un agente li legge tutti, ogni giorno, e fa quello che oggi aspetta che qualcuno trovi cinque minuti.
I tuoi dati
- CRM
- Gestionale · ERP
- Database SQL
- Sito e moduli
- Fogli e documenti
- E-commerce
- Calendari
L’agente
- Legge
- Capisce
- Decide
- Agisce
- Passa la mano
Il lavoro fatto
- Contatto qualificato, appuntamento fissato
- Richiesta risolta, o ticket già istruito
- Report e avvisi che arrivano da soli
- Scheda cliente aggiornata e pulita
- Bozza di risposta pronta da rileggere
E dove i dati sono altri — amministrazione, contratti, magazzino, risorse umane — il principio è lo stesso: se c’è un processo che legge e scrive dati, c’è quasi sempre un agente che può aiutare.
Cosa costruiamo
Quattro agenti. Un solo obiettivo: meno lavoro che non serve.
Ognuno può vivere da solo o lavorare con gli altri, sugli stessi dati e con le stesse regole.
Vendita
Agenti di vendita
Nessun contatto resta senza risposta. Nessun preventivo resta senza seguito.
- Rispondono subito a chi scrive dal sito, da WhatsApp o da un modulo, a qualsiasi ora
- Qualificano il contatto con le domande giuste e lo registrano nel CRM, senza doppioni
- Propongono la prova, la visita o l’appuntamento e li mettono in agenda
- Fanno il follow-up su preventivi e richieste ferme, e riattivano i contatti dormienti
- Passano al commerciale il contatto caldo, con il contesto già riassunto
Si collega a
- Sito
- CRM
- Calendario
Un esempioUn contatto scrive alle 23:10. L’agente risponde, capisce cosa cerca, propone due orari e crea la scheda nel CRM. Il mattino dopo il commerciale trova un appuntamento, non un messaggio da richiamare.
Assistenza
Agenti di assistenza
Risposte giuste, dove le persone già scrivono.
- Rispondono dalle informazioni della tua azienda, non da ciò che “sembra” giusto: se la risposta non c’è, lo dicono
- Gestiscono le richieste che tornano sempre: orari, prenotazioni, disdette, documenti, stato di una pratica
- Funzionano su sito, app e WhatsApp, in più lingue
- Aprono il ticket già compilato e passano alla persona giusta con la conversazione allegata
- Riconoscono una lamentela o un caso delicato e passano subito la mano a una persona
Si collega a
- Sito
- App
- Ticket
Un esempioUn cliente chiede come disdire. L’agente controlla la regola, la spiega in due righe e indica dove farlo. Se il caso è personale, apre il ticket con tutto il contesto e avvisa il team.
Analisi dati
Agenti di analisi dati
Fai la domanda. Il numero arriva con la sua spiegazione.
- Interrogano il tuo database in linguaggio naturale: “quanti contatti sono diventati clienti questo mese, per canale?”
- Preparano ogni settimana il report che oggi qualcuno costruisce a mano, e lo mandano a chi serve
- Controllano i dati in continuo e avvisano quando qualcosa si scosta: un calo di conversioni, un incasso mancato, un doppione
- Riconciliano e riclassificano dati che arrivano da fonti diverse
- Spiegano cosa vedono e su quali numeri si basano, così nessuno deve fidarsi sulla parola
Si collega a
- Database SQL
- ERP
- CRM
- Fogli
- Dashboard
Un esempioOgni lunedì alle 8 arriva un messaggio: dove si è fermato il funnel, quali canali hanno reso, cosa è cambiato rispetto alla settimana scorsa. Con i dati veri e un link per scendere nel dettaglio.
CRM
Agenti di supporto al CRM
Un CRM che si compila da solo e dice cosa fare dopo.
- Aggiornano anagrafiche e pipeline da email, chiamate e messaggi: meno inserimento a mano
- Ripuliscono il database: doppioni, campi mancanti, schede da riunire
- Riassumono lo storico di un cliente prima di una telefonata o di una riunione
- Preparano la bozza di risposta a un’email: la rilegge una persona, e la invia lei
- Suggeriscono la prossima azione e ricordano scadenze, rinnovi e promesse fatte
Si collega a
- CRM
- Calendario
- Ticket
Un esempioEntra un’email. L’agente riconosce chi scrive, ritrova la sua storia, scrive una bozza nel thread e la lascia lì. Nessuna risposta parte senza che una persona l’abbia vista.
Non vedi il tuo caso? Dove c’è un processo che legge e scrive dati, un agente spesso può aiutare. Raccontaci il processo: ti diciamo se conviene.
Parliamone→In produzione
Già al lavoro, in un club vero.
Li abbiamo costruiti dentro Athlon Club, a Roma. Ogni agente è partito da un problema vissuto al banco e oggi lavora ogni giorno accanto al team.
Leggi il caso Athlon→- Un assistente AI su sito e app risponde con le informazioni del club, rimanda al modulo giusto, e ogni richiesta arriva nel CRM già deduplicata.
- Un agente su WhatsApp risponde, propone la prova e passa la conversazione al desk quando serve una persona, nella casella condivisa del team.
- Le email in arrivo trovano una bozza di risposta già nel thread: una persona la rilegge e la invia lei.
- Le regole non si scavalcano: gli agenti non inventano, e davanti a una lamentela chiamano una persona.
Come lavoriamo
Un processo alla volta. Prima il risultato, poi la tecnologia.
- 01
Scegliamo un processo
Partiamo da un solo flusso: quello che costa più tempo o fa perdere più contatti. Misuriamo com’è oggi, per poter dire se funziona.
- 02
Colleghiamo i dati
API, database, webhook: l’agente legge dai tuoi sistemi e scrive solo dove gli abbiamo detto di scrivere. Il gestionale che hai si collega, non si sostituisce.
- 03
Lo addestriamo sul tuo contesto
Istruzioni, informazioni dell’azienda, regole e tono di voce. Lo proviamo su casi reali, anche quelli difficili, prima di metterlo davanti ai clienti.
- 04
Lo supervisioniamo
Un registro di ogni conversazione e di ogni azione, soglie oltre le quali decide una persona, e miglioramenti sui casi che non ha saputo risolvere.
Controllo e sicurezza
Un agente utile è un agente con dei limiti.
Non inventa
Risponde dalle fonti che gli indichiamo. Se l’informazione non c’è, lo dice e passa a una persona.
Una persona nel giro
Le azioni a rischio — un rimborso, un contratto, un messaggio importante — aspettano l’approvazione di chi ne ha la responsabilità.
Permessi minimi
Sola lettura dove basta. Ogni agente può fare solo ciò che gli serve, sui soli dati che gli servono.
Tutto nel registro
Cosa ha letto, cosa ha deciso, cosa ha fatto. Si può rivedere, correggere e spiegare.
I dati personali sono trattati secondo il GDPR: consensi separati per scopo, solo i dati necessari, e modello e hosting scelti insieme a te in base a quanto i dati sono sensibili.
Domande frequenti
Quello che ci chiedono sugli agenti AI.
Che cos’è un agente AI, e in cosa è diverso da un chatbot?
Un chatbot risponde alle domande. Un agente AI ha un obiettivo: legge i dati della tua azienda, decide il passo successivo e lo esegue sui tuoi strumenti — registra un contatto nel CRM, fissa un appuntamento, prepara un report — e passa la mano a una persona quando serve.
In cosa è diverso da un’automazione?
Un’automazione segue regole fisse: se succede X, fai Y. Funziona benissimo quando il processo non cambia. Un agente gestisce ciò che le regole non coprono: testi liberi, richieste sempre diverse, decisioni che richiedono contesto. Di solito li usiamo insieme: l’automazione fa scorrere i dati, l’agente decide.
Per quali processi conviene un agente AI?
Dove ci sono molti dati e un lavoro ripetitivo che richiede un po’ di giudizio: rispondere ai contatti e qualificarli, istruire le richieste di assistenza, aggiornare il CRM, preparare report, controllare i dati. Dove il processo è raro o ad alto rischio, partiamo con l’agente come assistente di una persona, non al suo posto.
Un agente AI può sbagliare? Come lo tenete sotto controllo?
Può, come una persona. Per questo lo progettiamo con dei limiti: risponde solo dalle fonti che gli indichiamo, se non sa lo dice, le azioni a rischio aspettano l’approvazione di una persona e tutto finisce in un registro che si può rivedere. Lo proviamo su casi reali prima di metterlo in produzione e lo miglioriamo sui casi che non risolve.
Funziona con il mio CRM o con il mio gestionale?
Quasi sempre sì. Ci colleghiamo tramite API, webhook o direttamente al database — anche un SQL Server su Windows — e non ti chiediamo di sostituire quello che usi. Se un sistema non ha interfacce, troviamo il modo più pulito di leggerne i dati.
I miei dati sono al sicuro? Come funziona con il GDPR?
I dati personali sono trattati secondo il GDPR: consensi separati per scopo, solo i dati necessari, permessi minimi per ogni agente e un registro di ciò che fa. Scegliamo con te modello e hosting in base a quanto i dati sono sensibili; i dati sulla salute si usano solo con un consenso esplicito.
Gli agenti AI sostituiscono le persone?
No. Tolgono il lavoro ripetitivo e lasciano alle persone quello in cui servono: la relazione, le eccezioni, le decisioni. Quando una situazione è delicata, l’agente passa la mano.
Quali modelli di intelligenza artificiale usate?
Scegliamo il modello in base al compito, al costo e alla sensibilità dei dati. Nei nostri progetti usiamo, ad esempio, i modelli Claude di Anthropic.
Da dove si comincia, e quanto costa?
Da un processo solo. Ascoltiamo come lavori, guardiamo i dati e ti diciamo, senza giri di parole, se un agente conviene e che risultato ci si può aspettare. Il costo dipende dal processo e dai sistemi da collegare: lo definiamo dopo l’audit, prima di scrivere codice.