AI Automation: 35 ore di lavoro sparite al mese – caso reale

Ieri sera è passato da Audiocassetta Roberto Ettorre . Il video è sopra: un’ora abbondante di automazioni, agenti e processi reali in azienda. Se hai il tempo, guardala tutta. Non te ne pentirai.

Se hai cinque minuti, questa è la versione scritta.

I casi d’uso, le tip operative e quello che mi porto a casa.

Chi è Roberto Ettorre

Roberto è il co-fondatore di Webshop, agenzia digitale di Pescara. Siti web, campagne Google Ads, CRM su Zoho, automazioni di processo. Ha iniziato come libero professionista nel 2008 e ha fondato Webshop nel 2016 con un’idea semplice: fare del web uno strumento che genera risultati veri per le aziende, non una vetrina.

La cosa che lo distingue da chi si è avvicinato all’AI solo nell’ultimo anno: Roberto fa automazioni da prima che esistesse l’AI generativa. Ha cominciato con IFTTT quando non lo usava quasi nessuno. Poi è diventato esperto Zapier. Venti, venticinque nodi per workflow. Loop, condizioni, connettori. Tutto a mano, tutto da capire.

Quel percorso gli ha dato un pensiero logico allenato che oggi, con gli agenti AI, è la sua arma principale. L’AI amplifica il tuo modo di ragionare. Se il ragionamento è confuso, amplifica il caos. Se è pulito, amplifica i risultati.

Caso d’uso 1. Gli attestati che si rinominano da soli

Roberto entra in un ente di formazione per edili. Vende un sito web. Poi guarda come lavorano e nota una signora che ogni giorno, per ore, fa la stessa cosa: apre il PDF con tutti gli attestati del corso, sfoglia pagina per pagina, legge il nome del corsista, il codice del corso, il codice dell’azienda, rinomina il file, lo carica su Dropbox nella cartella giusta. Un’ora e mezza. Due ore. Tutti i giorni.

Roberto dice al direttore: noi facciamo anche queste cose. Il direttore capisce subito il valore del tempo risparmiato e gli dà carta bianca.

La soluzione: un workflow con pdf.co come parser, circa venti nodi, che estrae i dati dal PDF, costruisce il nome del file corretto, crea la cartella su Dropbox, carica tutto. In loop, per ogni attestato. Niente AI generativa. Niente GPT. Solo logica, connettori, e un processo che prima era manuale e adesso gira da solo.

Risparmio stimato: tra un’ora e mezza e due ore al giorno. Ogni giorno.

Caso d’uso 2. Il commerciale che trova il CRM già compilato

Il commerciale inserisce un nuovo lead nel CRM: nome, azienda, email. Quattro campi. Fine.

Poi riapre il profilo e trova già tutto: fatturato dell’azienda, numero di dipendenti, chi è il CEO, quando ha pubblicato su LinkedIn l’ultima volta, di cosa parla sui social. Non l’ha messo lui.

È partito un agente. Trigger: nuovo lead inserito. Obiettivo: raccogliere tutto ciò che è pubblicamente disponibile su quella persona o azienda. Output: i campi compilati in automatico nel CRM, con le informazioni già normalizzate.

Questo è l’automazione agentica in pratica. Il punto di partenza è deterministico. Ma l’agente poi decide come cercare, dove guardare, cosa estrarre. Non segue passi fissi. Ha un obiettivo e lo persegue.

Roberto lo costruisce con gli agenti nativi di Zapier, integrati con Zoho CRM.

Caso d’uso 3. Il commerciale stanco che parla a Telegram

Chi lavora fuori ufficio difficilmente popola il CRM tornando a casa la sera. È stanco, l’interfaccia è scomoda da mobile, i dati si perdono.

La soluzione: parla a Telegram. Descrivi la visita a voce o per testo. Un agente ascolta, normalizza i dati, li manda nei campi giusti del CRM. Non serve aprire il gestionale. Non serve imparare nulla di nuovo.

Stessa logica per il gestionale vocale per ristoranti che Roberto ha costruito con Lovable ed ElevenLabs. Il titolare dice: “Segna prenotazione per due, ore 20, a nome Giovanni, telefono 333...” e il sistema capisce da solo cosa è il nome e cosa è il numero, senza che tu glielo specifichi. Output: una schermata gestionale classica, con tutte le informazioni già al posto giusto.

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La tip che non mi aspettavo: NotebookLM per capire il cliente prima della presentazione

Questa è quella che mi ha fatto alzare un sopracciglio.

Roberto registra la prima call con un potenziale cliente. Carica il transcript su NotebookLM. Chiede: profilo psicologico, bias cognitivi, leve da usare nella presentazione commerciale. Porta l’output su Gemini, lo lavora, lo dà in pasto a Gamma per costruire le slide.

Risultato: una presentazione costruita sulle parole del cliente stesso, che anticipa i suoi dubbi, che usa il suo registro.

Non è magia. È preparazione seria. Quella che prima richiedeva ore di analisi, o un intuito commerciale che non tutti hanno, adesso ha un metodo replicabile in venti minuti.

Precisazione doverosa: non è “profilazione” in senso manipolatorio. È capire come ragiona il tuo interlocutore per parlargli nel modo giusto. Lo fanno i bravi commerciali da sempre. Con questo flusso ci metti venti minuti invece di ore.

I 5 tool della Cassetta degli AI-trezzi di Roberto

Alla fine di ogni live su Audiocassetta chiedo i cinque strumenti. I suoi:

Lovable per costruire interfacce e gestionali custom con vibe coding, connesso a Supabase per il database. ElevenLabs per agenti vocali, speech-to-text, riconoscimento e normalizzazione dei dati. NotebookLM per lavorare sui propri documenti, fare analisi, ridurre le allucinazioni. Gamma per le presentazioni. Claude, “tutta la vita”, ha detto. E ha aggiunto: si è comprato anche il Mac per avere Cowork.

Cosa mi porto a casa

Il problema del CRM vuoto, delle f