Quando parliamo di automazione dei processi aziendali, spesso pensiamo a quelle sequenze lineari del tipo: “se succede X, allora fai Y“, e per anni questo è bastato, o quasi. Ma il mondo si muove, le esigenze cambiano e quella logica “if this then that” comincia a mostrare i suoi limiti.
È un approccio quasi passivo che attende un input per agire. Cosa succede se vogliamo un sistema che non solo reagisca, ma che proattivamente cerchi di raggiungere un obiettivo, magari scegliendo tra diverse strade possibili?
Agenti AI con Make.com: oltre il semplice “if this then that”
Molti di noi hanno ormai abbastanza dimestichezza con la classica automazione con workflow. È un modo per alleggerire carichi di lavoro ripetitivi. Un nuovo lead arriva dal modulo contatti? Invio automatico di una email di benvenuto. Semplice, efficace, ma si ferma tutto lì, non c’è pensiero, non c’è adattamento.
Il problema emerge quando il processo non è sempre identico, quando richiede una valutazione contestuale, una sorta di giudizio. Quanto spesso ci siamo trovati a voler automatizzare qualcosa, solo per scoprire che richiedeva un’interazione umana per una singola, piccola decisione?
La differenza con gli agenti AI, è che provano a replicare, seppur in minima parte, quel giudizio di cui abbiamo accennato prima. Non si limitano ad eseguire un comando predefinito, ma cercano di interpretare l’intento, di capire il contesto e di scegliere l’azione più appropriata per raggiungere un obiettivo finale.
È un cambio di paradigma significativo, da un’automazione rigida basata su regole a una più flessibile, orientata al risultato. Ovviamente, non aspettatevi che l’agente risolva i vostri problemi esistenziali, ma per compiti aziendali specifici, può fare la differenza.
Perché l’automazione AI con Make.com è diversa
La promessa di Make.com, e di altri strumenti simili come n8n, è di democratizzare l’accesso a questa capacità. L’idea è di fornire un’interfaccia visiva, drag-and-drop, per costruire logiche complesse che, fino a poco tempo fa, richiedevano codice e competenze specifiche. L’enfasi sul no-code non è solo una moda, è un tentativo di mettere il potere di creazione nelle mani di chi conosce meglio il problema di business, ovvero l’utente finale o l’analista di processo.
Da regole statiche ad agenti orientati all’obiettivo
Il cuore della questione sta nella transizione da logiche prescrittive a logiche più autonome. Un’automazione tradizionale può semplicemente fare: “Se ricevi un’email da [indirizzo specifico], sposta in [cartella]”.
Un agente AI, invece, potrebbe avere un obiettivo più ampio: “Gestisci tutte le richieste di supporto clienti in modo efficiente”. Questo obiettivo implica che l’agente debba, ad esempio, leggere l’email, classificarne la priorità, identificare l’argomento, magari cercare una soluzione nella knowledge base e solo allora decidere se rispondere automaticamente con un template o se inoltrare la richiesta a un operatore umano (il famoso Human in the loop), specificandone il contesto.
Come funziona l’automazione AI in Make.com
In pratica, Make.com agisce come una sorta di direttore d’orchestra per i moduli AI. Prende i dati da una fonte, li passa a un modulo AI (spesso basato su modelli di linguaggio avanzati dei provider più popolari), riceve una risposta elaborata, e poi utilizza quella risposta per compiere un’azione in un’altra applicazione.
È un flusso di lavoro, certo, ma uno in cui l’AI non è solo un semplice trigger, bensì un motore decisionale. L’aspetto cruciale è la capacità di concatenare queste operazioni, di far “dialogare” i vari passaggi, permettendo all’AI di influenzare non solo il cosa fare, ma anche il come farlo, in base all’obiettivo finale.
Due esempi veloci di automazione AI
Per rendere l’idea più concreta, vediamo un paio di casi d’uso dove l’approccio dell’agente AI, anche se semplificato, può fare la differenza. Questi non sono sistemi perfetti, ma mostrano la direzione.
Un workflow per marketing
Immaginiamo un team marketing che gestisce campagne email. Invece del solito invio massivo, potremmo creare un workflow AI con make.com che agisca come un “agente di personalizzazione delle email”.
Quando un utente visita una pagina prodotto specifica sul sito per la terza volta senza effettuare un acquisto, l’agente entra in azione. Non si limita a inviare una email generica. Prende i dati messi a disposizione dall’utente (sempre rispettando il GDPR ed i dati personali), ed utilizza un LLM per generare un’email personalizzata che evidenzi i benefici dei nostri prodotti o servizi specifici e magari offra un piccolo incentivo.
L’obiettivo dell’agente è aumentare il tasso di conversione, e per farlo, sceglie l’approccio più mirato possibile. È un’attività che, fatta manualmente, richiederebbe ore e un’attenzione al dettaglio che pochi possono mantenere.
Un workflow per customer service
Pensiamo al servizio clienti, un ambito dove l’automazione può sia brillare sia fallire miseramente. Quando arriva una richiesta di supporto via email, l’agente legge il testo, classifica la natura del problema (tecnico, fatturazione, reso), estrae le informazioni chiave (numero ordine, prodotto coinvolto), e poi agisce.
Se è un problema comune, l’agente potrebbe generare una risposta dettagliata pescando dalla knowledge base. Se la questione è complessa o richiede un intervento umano, l’agente la inoltra all’operatore, pre-compilando il ticket con tutti i dettagli e suggerendo possibili soluzioni. Questo riduce drasticamente i tempi di attesa e libera gli operatori per i casi che realmente necessitano del loro intervento. Non si tratta di sostituire l’umano, ma di potenziarlo.
Come iniziare a costruire il tuo primo agente AI
Allora, come ci si butta in questo mondo? Il primo passo è abbandonare l’idea che l’automazione debba essere sempre lineare e rigida. Inizia a pensare in termini di obiettivi e decisioni. Qual è un compito ripetitivo che richiede un minimo di pensiero umano? Dove una semplice regola “if-then” non è sufficiente?
Per iniziare a esplorare la AI automation con Make.com, ti consiglio di partire da un problema piccolo ma significativo. Non tentare di costruire subito un sistema ultra-complesso, prendi piuttosto un processo che conosci bene, identifica i punti in cui una decisione umana è attualmente necessaria, e prova a capire come un modulo AI, potrebbe replicare quella decisione.
Non avrai bisogno di scrivere codice, ma dovrai affinare la tua capacità di formulare istruzioni chiare per l’AI con una buona base di prompt engineering. Capire come comunicare efficacemente con un modello di linguaggio è metà del lavoro, ed è una competenza preziosa. I primi tentativi saranno probabilmente rudimentali, ma è così che si impara. In questo contesto, il valore di strumenti come Make.com non è tanto la loro magia intrinseca, quanto la loro capacità di catalizzare un cambio di mentalità, da esecutori di regole a progettisti di intenti. Questo è, in fondo, il vero punto di svolta.
AUTORE:Giuseppe Mastrandrea Apri profilo LinkedIn
Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision. Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.
