In questo articolo trovi la trascrizione completa dello speech tenuto all’interno dell’evento “Bella l’AI, ma come la uso nel mio business” organizzato dalla community di Maikers.
Un intervento che parte da un caso reale di innovazione in azienda: l’agente AI EMMA, per riflettere su come connettere i processi, valutare il costo-opportunità e costruire percorsi di ottimizzazione sostenibili e misurabili.
Trascrizione completa
Moderatore: partiamo con il secondo caso studio. Massimo Gobbo, consulente marketing strategico, ci parladi un caso reale. Iniziamo a vedere casi studio pratici.
Massimo: grazie, grazie. Buonasera a tutti, buon pomeriggio. Io parto con ringraziare prima di tutto chi mi ha preceduto perché per due motivi fondamentalmente.
Il primo è che quando si corre una staffetta e idealmente stiamo un po’ facendo questa staffetta, il primo che parte, i primi 100 metri, non sono mai nella Gazzetta dello Sport il giorno dopo, perché non c’è mai la foto di quello che parte. Però, se quello che parte male o inciampa o perde il testimone, mi sa che anche quelli che arrivano dopo fanno fatica ad andare a medaglia. Ritengo che i 100 metri con cui abbiamo iniziato questa corsa siano 100 metri sicuramente con un intertempo molto buono e che ci lasciano anche molti spunti.
Per questo io parto proprio da uno degli ultimi elementi che Alessandro ha condiviso: prima di costruire le grandi piramidi dell’IA all’interno dell’azienda, selezionate un progetto che possa essere anche piccolo, selezionate il processo da ottimizzare, selezionate lo strumento o gli strumenti da utilizzare e iniziate da lì, iterate, cominciate a migliorare il processo.
Perché? Perché cos’è che succede in realtà in molte realtà, anche medio-grandi e anche in quelle piccole?
Che imprenditrici e imprenditori il venerdì pomeriggio vanno a un evento sull’intelligenza artificiale.
Il sabato mattina l’imprenditore o l’imprenditrice è in ufficio ed è lì che ci pensa.
La domenica pomeriggio è sul cellulare a cercare informazioni.
Il lunedì mattina aspetta di chiamare quello che gli gestisce il server, quello che ha rifatto il CRM, l’amico “esperto di queste robe qua”. Solo che dopo tutte queste serie di telefonate e di riunioni, quello che succede è che il progetto che salta fuori è questo:
“Sia C un disco di raggio R iscritto alla base di un parallelepipedo rettangolo di dimensioni L × L × H, di cui L è uguale a 2R“. E cosa vogliamo fare di tutta questa roba qua? Beh, vogliamo “creare un automatismo per verificare la continuità tra la disposizione radiale dei settori e l’ortogonalità strutturale della scatola che contiene il nostro disco.”
Quando un imprenditore, ma anche un singolo professionista, arriva a questa descrizione, dice:
“Bene, l’intelligenza artificiale che la faccia la mega-ditta da 5.000 dipendenti. Noi questa roba qua, se ci mettiamo a farla, ci lasciamo le penne.“
Il punto è che tutta questa descrizione in realtà parlava di una pizza all’interno del suo cartone, un disco diviso in triangoli dentro un parallelepipedo. Molto spesso quello che succede è che si crea, anziché una task force che selezioni il progetto, quello che un mio ex collega definiva l’Ufficio UCAS: Ufficio Complicazione Affari Semplici.
Ed è proprio quello che dobbiamo evitare quando si cerca di innovare o portare qualcosa di nuovo in azienda.
Su questo ho chiesto alla IA generativa del gruppo Alibaba di crearmi un proverbio cinese per rafforzare questo concetto, e lo vedete scritto:
“Chi vuole coltivare la foresta pianti prima un solo seme e lasci che il vento non lo copra di foglie inutili.”
Come dico lì, questa non l’ho scritta io, non l’ha scritta Confucio, non l’ha scritta chissà quale grandissimo filosofo… l’ha scritta una IA generativa. Però direi che ci ha azzeccato. Io la tengo come considerazione.
Dunque, il mio caso studio di cui vi andrò a parlare: come è stato detto in presentazione, mi occupo di strategia di marketing, di lancio di prodotti sul mercato e di crescita su mercati internazionali.
Vengo chiamato da un’azienda manifatturiera B2B veneta che produce componentistica e subfornitura meccatronica. Produce componenti sia in proprio, con un reparto produttivo interno in Veneto e all’estero, sia commercializza prodotti di altri.
Quando mi chiamano, mi chiedono tre cose:
- migliorare la performance commerciale del team interno;
- creare i presupposti per entrare in mercati europei dove non erano presenti;
- aumentare il numero di contatti in ingresso.
Cominciamo a ragionare con tutti i reparti: commerciale, amministrazione, produzione e logistica.
Come consulente marketing, una delle prime cose che faccio è creare una nuova campagna di lead generation, selezionare i nuovi responsabili di area nei nuovi mercati e ottimizzare tutto il processo.
Questo funziona: arrivano contatti nuovi, si spediscono campionature, si generano i primi piccoli ordini, comincia a entrare fatturato, ma presto, in una riunione di aggiornamento, emerge che tutta questa attività sta portando grande confusione a livello documentale, di magazzino e di monitoraggio.
L’’’amministrazione dice:
“Io solo in un mese ho tre documenti di conto visione non chiusi, due documenti di campione per prove distruttive tornati indietro… così non andiamo da nessuna parte.”
La logistica aggiunge:
“Io non posso arrivare alle 6:30 di sera col commerciale che mi chiama: ‘Domani mattina quel pezzo deve essere in Finlandia, altrimenti ci fanno causa’, e io non so neanche dov’è.”
Cosa immaginiamo a quel punto?
Immaginiamo di assumere Emma in azienda.
Emma diventa il collega di intelligenza artificiale all’interno del team.
Apro una parentesi: perché Emma, e perché ha quei capelli?
Tutto nasce da un aneddoto alla macchinetta del caffè con l’’’imprenditore: gli faccio vedere una foto del mio cane che ho fatto elaborare a ChatGPT. Lui dice: “Voglio provare anch’io con la mia cagnolina, che si chiama Emma.” Lui ha un maltese che si chiama Emma e viene fuori una ragazza bionda con gli occhiali. Da lì è nata “Emma”, che è poi diventata la collega virtuale dell’azienda.
Cosa fa Emma? Si integra con i processi aziendali e supporta i diversi reparti per evitare i problemi che descrivevo prima. L’amministrazione ha detto una frase chiave:
“Emma ha umanizzato il gestionale.”
L’azienda aveva cambiato gestionale un anno e mezzo prima, sentire dire che “Emma ha umanizzato il gestionale” ci ha quasi commossi.
Emma lavora così.
Gli agenti esterni e i commerciali interni la attivano tramite un bot su Telegram.
Compilano dei campi (codice prodotto, specifiche, ecc.).
Emma verifica se il codice è in anagrafica, risponde “ok, ricevuto, possiamo procedere” e crea un ID univoco del campione o prototipo, salvandolo in un database condiviso.
Nel frattempo, aggiorna logistica, produzione, amministrazione e commerciale che il processo è iniziato.
Poi, tramite le API del gestionale, parla con l’ERP, monitora l’avanzamento del processo produttivo o di prelievo e precompila un documento di trasporto, che viene validato dall’amministrazione.
La seconda fase è quella che fa risparmiare più tempo: quando prima i commerciali telefonavano per sapere “a che punto siamo?“, ora basta un messaggio su Telegram. Emma risponde: “È in spedizione, è in imballaggio”, ecc.
È in grado anche di recuperare i dati aggiornati del cliente e informare i reparti. Quando la produzione inserisce “prodotto pronto per la spedizione”, Emma (che sa dimensioni e peso dal gestionale) aggiorna l’amministrazione e invia l’ID del campione. Il commerciale può così avvisare il cliente (“ti arriverà fra due giorni”) e la logistica prepara la spedizione.
L’azienda ora sta lavorando per fare in modo che:
- i DDT non richiedano più approvazione manuale;
- Emma prenoti automaticamente il corriere;
- Emma diventi anche interfaccia con il cliente (tracking, documenti, stato spedizione).
Questo genera risposte automatiche, meno conflitti e meno errori documentali, con un risparmio di tempo enorme.
Il titolare ha voluto calcolare tutto: quanto tempo si risparmia, quante chiamate evitate, quante interruzioni ridotte. Ha definito “La settimana d’oro di Emma” quella in cui l’azienda ha risparmiato complessivamente 12 ore di lavoro. Non tutte le settimane sono così, ma il dato è comunque notevole.
Nota importante: non è gratis. Gran parte delle interrogazioni e integrazioni non sono comandi gratuiti e l’ufficio IT interno ha dovuto lavorarci molto. Il costo-opportunità del progetto sta in piedi, ma non va affrontato pensando che “tanto l’AI è gratis”, perché non lo è.
Domande dal pubblico
Domanda dal pubblico: Emma è stata sviluppata da reparti già presenti in azienda o avete dovuto assumere qualcuno?
Massimo: sì, è stata sviluppata internamente.
Domanda dal pubblico: si può dire che tech avete utilizzato per questo progetto?
Massimo: per la primissima versione di Emma hanno utilizzato n8n per comandare tutto il resto.
Poi, vista la validità del flusso, hanno codificato la parte interna. Integrazione con l’ERP, uso di LLM per ragionare, inizialmente appoggiata su ChatGPT open, e ora stanno testando soluzioni per gestire le lingue straniere, perché Emma dovrà rispondere anche ai clienti esteri.
Domanda dal pubblico: usando un LLM, come avete gestito le allucinazioni e gli errori di risposta?
Massimo: è proprio per questo che la documentazione, anche se precompilata, viene sempre controllata manualmente. All’inizio gli errori erano tanti, poi si sono ridotti quasi a zero. È un po’ come quando usavamo Excel le prime volte: non sbaglia, ma se sbagli tu, ti restituisce una data del 1970! Oggi siamo nell’ordine di pochissimi errori.
Domanda dal pubblico: Emma è nata come progetto pianificato o come esigenza?
Massimo: in realtà è nata come esigenza, non come progetto pianificato. L’azienda aveva già provato in passato ad assegnare quel ruolo a persone interne, prima all’amministrazione, poi al commerciale, ma non aveva funzionato. Quando l’azienda è cresciuta all’estero, la prima idea è stata “prendiamo una stagista per il backoffice”. Il rischio era creare un altro collo di bottiglia. Così è nata Emma: per automatizzare senza aggiungere burocrazia e per tenere traccia delle informazioni in modo oggettivo.
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