Come l’automazione dei flussi di lavoro AI sta trasformando le aziende nel 2025

Gestire un'azienda richiede già tutta la tua attenzione. Non dovresti dover passare ore a inseguire aggiornamenti, spostare dati tra strumenti o rispondere due volte alla stessa domanda.

L’automazione dei flussi di lavoro AI trasforma la fatica in slancio. Pensa meno alla gestione delle attività e più a flussi di lavoro che si gestiscono da soli.

Dal routing dei lead alla compilazione di report fino alla risoluzione delle richieste, gli agenti IA aziendali stanno diventando silenziosamente il compagno di squadra su cui molti team fanno affidamento.

Quindi, cosa lo fa funzionare esattamente — e dove è utile? Approfondiamo la questione.

Cos’è l’automazione dei flussi di lavoro con l’IA?

L’automazione dei workflow con IA ridefinisce l’efficienza aziendale automatizzando compiti ripetitivi e permettendo decisioni in tempo reale.

I flussi di lavoro guidati dall'IA utilizzano agenti AI per apprendere dai modelli storici e processare dati non strutturati in modo compatibile con le applicazioni legacy esistenti, ottimizzando le operazioni ripetitive.

Gartner prevede che entro il 2026 il 20% delle organizzazioni utilizzerà l’IA per automatizzare le attività di gestione, rendendola un investimento fondamentale per la sopravvivenza aziendale.

Eliminando inefficienze in generazione di lead, onboarding HR e monitoraggio delle performance, l’AI riduce i costi operativi e aumenta la produttività.

Ad esempio, in Botpress, usiamo un bot chiamato Gordon per gestire la pianificazione delle demo. Monitora Hubspot e condivide le informazioni dei potenziali clienti con altre azioni direttamente come chatbot aziendale, risparmiando ore ogni settimana al nostro team commerciale.

Concetti chiave nell’automazione dei flussi di lavoro

Come funziona l’automazione dei flussi di lavoro con l’IA

L’automazione dei flussi di lavoro AI inizia non appena si verifica un evento trigger — ad esempio un lead nel CRM o un webhook da un modulo.

Il trigger porta con sé una serie di informazioni, che possono essere chiamate collettivamente payload dell’evento. Il payload viene inviato a un agente AI, che interpreta il contesto della richiesta e attiva lo strumento giusto per ottenere il risultato finale. Dopo ogni azione, controlla il nuovo stato e ripete il ciclo finché il compito non è completato e il risultato consegnato.

Vediamo cosa succede dal momento in cui una richiesta entra nel sistema fino a quando ricevi una risposta.

Il flusso di lavoro inizia con un trigger reale

La prima cosa che succede, prima di tutto il resto, è che qualcosa cambia. Questo insieme di cambiamenti può essere chiamato trigger reale, che può essere qualsiasi tipo di interazione con il sistema.

Il trigger trasporta le informazioni iniziali da quell’evento e comunica al sistema: “Ehi, è ora di iniziare.”

Una volta registrate, queste informazioni sono disponibili per l’agente AI, che gestirà l’intero processo.

Un agente AI legge l’input e determina il prossimo passo

Un agente AI leggerà poi queste informazioni, che possono essere testo semplice o dati strutturati, e deciderà cosa fare dopo.

Qui entra in gioco un LLM o un modello di classificazione degli intenti.

In alcuni sistemi, questo è un pianificatore basato su prompt, che si traduce direttamente in qualcosa di semplice come:

«Ehi, l'utente sta dicendo: 'Posso riprogrammare la mia sessione?' — cosa dovrebbe fare il sistema?»

E da lì, elabora un piano per gestire la richiesta.

L’azione viene eseguita tramite uno strumento o API collegato

Una volta compreso il compito, il sistema sceglie lo strumento più adatto per svolgerlo.

Potrebbe trattarsi di una chiamata API, una richiesta al database, una ricerca su internet o anche solo di un calcolo matematico applicato ai dati ricevuti.

L'agente formatterà la richiesta con i dati corretti e la passerà allo strumento per ottenere il sotto-compito desiderato.

Il risultato viene passato al passaggio successivo se necessario

Una volta che lo strumento è stato eseguito e il risultato è disponibile, l’agente utilizza quell’esito per decidere la prossima azione da intraprendere.

Se restano altri passaggi, il flusso continua, passando i dati avanti e rivalutando lo stato fino al risultato finale.

Quel ciclo continua finché il lavoro non è completato, sia che si tratti di un aggiornamento singolo sia di un processo multi-step che coinvolge diversi sistemi.

Vantaggi chiave dell’automazione dei flussi di lavoro con AI

L'automazione dei flussi di lavoro AI rende i processi più intelligenti, veloci e auto-ottimizzanti. Le aziende non devono più affrontare flussi di lavoro rigidi che si bloccano quando le condizioni cambiano.

Se hai mai passato metà giornata ad aggiornare dashboard o inoltrare thread su Slack, questi vantaggi ti saranno familiari.

Principali casi d’uso dell’automazione dei flussi di lavoro con IA

1. Automatizzare l’estrazione di dati da documenti complessi

La maggior parte dei team lavora con dati non strutturati. Questi dati, a volte scritti a mano o sotto forma di documenti stampati, spesso non seguono regole comuni.

L’automazione dei flussi di lavoro consente di estrarre valore in modo efficiente e su larga scala.

I flussi di lavoro alimentati da indicizzazione AI dei documenti garantiscono che ogni file venga letto e archiviato in modo strutturato all’interno di un database vettoriale.

Quando abbinati alla generazione aumentata dal recupero, i dati estratti dai documenti possono essere utilizzati direttamente dall'agente AI che gestisce il flusso di lavoro per rispondere alle domande o avviare azioni.

2. Semplificare l’onboarding dei clienti su più canali

L'onboarding dei clienti non è solo raccolta dati — è una serie di azioni che devono avvenire rapidamente e in modo coordinato.

I lead arrivano da diversi canali e ognuno deve essere acquisito e qualificato nel CRM. L’automazione dei flussi AI collega questi passaggi.

Non appena un lead entra nel sistema, il chatbot di generazione lead estrae i dati chiave, verifica che siano completi e avvia le azioni di follow-up.

Questo rende l’onboarding rapido e reattivo senza bisogno di controlli manuali.

3. Generazione di contenuti aziendali con input minimi

Oggi i team producono un flusso costante di contenuti operativi — fondamentali per il marketing ma raramente ottimizzati per il riutilizzo.

Poiché i contenuti risiedono su piattaforme diverse, tali documenti possono essere molto difficili da consolidare.

I moderni flussi di marketing chatbot sfruttano quei dati grezzi, li collegano e li trasformano automaticamente in contenuti utilizzabili.

Con un piccolo input o trigger, un chatbot RAG ben costruito può generare un riassunto completo o una bozza senza che nessuno debba cercare la fonte o formattarla manualmente.

4. Gestire le operazioni HR con agenti AI

I team HR gestiscono un flusso costante di richieste — dalle domande sulle policy alle approvazioni e alle attività di onboarding. Non sono richieste complesse, ma interrompono il lavoro vero e si accumulano rapidamente.

Un chatbot HR può gestire queste interazioni direttamente, rispondendo alle domande, raccogliendo input e guidando i dipendenti nei flussi di lavoro interni.

Si integra con gli strumenti già utilizzati dal tuo team e mantiene tutto in movimento senza creare nuove code.

5. Gestione dell’assistenza clienti tramite chatbot AI

La maggior parte delle richieste di supporto segue uno schema. L’utente ha bisogno di una soluzione rapida — magari un aggiornamento, una correzione o semplicemente una direzione. E più di tutto, si aspetta una risposta veloce.

Un chatbot per il servizio clienti può gestire queste interazioni senza ritardi. Porta avanti la conversazione, crea o aggiorna ticket in background e mantiene tutto in movimento.

Questo tipo di ticketing AI permette ai team di concentrarsi sui casi più importanti. Con funzionalità come human-in-the-loop, un operatore può intervenire quando serve, mentre i problemi di routine si risolvono automaticamente.

Top 5 strumenti di automazione dei flussi di lavoro con AI

1. Crea

Ideale per: Team che costruiscono automazioni visive complesse che coinvolgono più strumenti e passaggi AI occasionali

Make è una piattaforma di automazione visuale dove progetti i flussi di lavoro collegando visivamente le app e definendo la logica tra di esse.

È popolare per i flussi di lavoro operativi — come la sincronizzazione dei dati tra CRM e fogli di calcolo — ma supporta anche AI conversazionale.

Make supporta anche l’analisi di file e l’aggiunta di contenuti a vector store, risultando utile per i team che gestiscono flussi di lavoro IA come l’estrazione di documenti o il recupero basato su RAG.

È particolarmente adatto ai team che vogliono vedere come tutto si collega, passo dopo passo.

Funzionalità principali:

• Builder visuale con logica ramificata illimitata e gestione degli errori
• Supporto OpenAI per completamenti, riassunti, analisi file e RAG
• Integrazioni native con app come Notion, Slack, Google Workspace, HubSpot
• Esecuzione programmata o su trigger con cronologia completa delle versioni

Svantaggi:

• Curva di apprendimento più ripida per flussi di lavoro molto complessi
• I casi d’uso dell’IA richiedono una certa comprensione di prompt e archiviazione vettoriale

2. Botpress

‍Ideale per: Automatizzare flussi di lavoro in chat usando nodi AI che gestiscono processi completi

Botpress è un builder visuale di workflow per la creazione di agenti IA.

La piattaforma offre strumenti avanzati per approfondire il funzionamento e l’interazione dei workflow, andando ben oltre le semplici schede offerte da altre piattaforme.

Il builder basato su canvas ti permette di controllare variabili chiave e contesto mentre si spostano tra integrazioni e piattaforme.

Funziona bene anche se non capisci completamente come si collegano gli strumenti. Una volta collegati e concesse le autorizzazioni, il Nodo Autonomo può gestire il flusso.

Se il tuo team lavora con un flusso disordinato che non si adatta bene ad altre piattaforme, Botpress può collegarsi a strumenti come Zapier o Make per aiutarti a strutturarlo.

Funzionalità principali:

• Flussi passo passo con variabili definite per ogni nodo
• Knowledge Base integrata per il recupero da documenti e URL
• Supporto per strumenti esterni tramite API, trigger e integrazioni con Zapier/Make
• Memoria e input isolati per prevenire la perdita di contesto

Svantaggio: Progettare con logiche circoscritte richiede un po' di apprendimento iniziale

3. N8n

Ideale per: Team che desiderano uno strumento di workflow flessibile, orientato agli sviluppatori e con controllo open-source

n8n è pensato per chi vuole il pieno controllo su come si comportano i flussi di lavoro e dove vengono eseguiti.

È auto-ospitabile, estendibile con codice e non ti vincola a schemi predefiniti. Se hai mai desiderato uno Zapier con la flessibilità di Git, questa è la soluzione.

I flussi di lavoro sono costruiti in modo visuale ma supportano JavaScript personalizzato in ogni fase.

Gestisce nativamente ramificazioni, tentativi, condizioni e webhook, ed è compatibile con API personalizzate e sistemi interni.

Funzionalità principali:

• Builder di workflow visivo con logica a nodi
• Open-source con opzioni di self-hosting e cloud
• Funziona bene con webhook e attività di lunga durata

Svantaggi:

• Richiede una configurazione più complessa rispetto agli strumenti in hosting
• Non pensato per utenti non tecnici o per casi d’uso rapidi

4. Zapier

Ideale per: Team non tecnici che vogliono automatizzare rapidamente tra i principali strumenti SaaS

Zapier è pensato per la velocità e la semplicità. Scegli un trigger, definisci cosa succede dopo e gestisce tutto il resto dietro le quinte.

Per i team che desiderano semplicemente una soluzione funzionante senza dover pensare a logiche ramificate o all’infrastruttura.

Brilla quando lavori con strumenti già nel suo ecosistema. Che tu stia inviando lead da un modulo a un CRM o spostando aggiornamenti tra Slack e Google Sheets, la configurazione richiede pochi minuti e funziona in modo affidabile in background.

Non è pensato per una personalizzazione profonda, ma questo è il punto. Se il tuo flusso di lavoro è chiaro e non richiede molte condizioni, Zapier ti porta al risultato più velocemente di qualsiasi altra soluzione.

Funzionalità principali:

• Oltre 6.000 integrazioni app, tra cui Google Workspace, Slack e Salesforce
• Editor visuale intuitivo con una libreria di modelli predefiniti

Svantaggi:

• I costi possono aumentare con l’uso intensivo delle attività e delle funzionalità premium
• Personalizzazione limitata per flussi di lavoro complessi o molto specifici

5. Aisera

Ideale per: Team aziendali che automatizzano i flussi di lavoro interni in IT, HR e supporto clienti

Aisera si concentra sull’automazione su larga scala alimentata da un'AI specifica per il settore.

È progettato per aiutare i team a gestire operazioni ad alto volume — dalla risoluzione di ticket IT all’onboarding dei dipendenti o alla risposta alle richieste dei clienti.

Ciò che distingue Aisera è il modo in cui applica l’IA all’intero flusso di lavoro. I suoi modelli di linguaggio naturale — sviluppati ben prima dell’era GPT — supportano da anni casi d’uso aziendali, ora integrati da LLM più grandi quando necessario.

Anche se non è pensato per startup o singoli sviluppatori, Aisera è una soluzione solida per grandi team che vogliono automazioni affidabili basate su IA senza doverle costruire da zero.

Funzionalità principali:

• Modelli linguistici addestrati su domini specifici per automazioni accurate e contestuali
• Si integra con piattaforme come ServiceNow, Salesforce e Workday

Svantaggi:

• La configurazione può essere complessa a seconda dei tuoi sistemi e delle fonti dati
• Ideale per casi d'uso su larga scala — eccessivo per team più piccoli

Ottimizza i tuoi flussi di lavoro con l’automazione AI

La maggior parte dei team si scontra con lo stesso ostacolo: sanno cosa va automatizzato, ma gli strumenti provati non si adattano ai loro sistemi.

Botpress ti permette di costruire attorno al tuo vero processo, non su un modello predefinito. Decidi tu come funziona la logica, cosa fa il bot e come si collega agli strumenti che il tuo team usa già ogni giorno.

Se ti sei mai detto, “Questo dovrebbe essere automatico”, è qui che devi iniziare.

Inizia a costruire oggi — è gratis.

Domande frequenti

1. Quali risorse interne o membri del team sono necessari per configurare i flussi di lavoro AI?

Per configurare flussi di lavoro AI, di solito serve qualcuno che conosca i processi aziendali (come un responsabile operativo), qualcuno esperto di API o integrazioni (ad esempio un responsabile tecnico o un ingegnere di sistema) e, opzionalmente, uno specialista AI/automazione. Tuttavia, molte piattaforme come Botpress riducono la necessità di programmare, quindi spesso basta un piccolo team multidisciplinare.

2. I workflow AI possono essere implementati senza interrompere le attività in corso?

Sì, i flussi di lavoro AI possono essere implementati senza interrompere le attività aziendali in corso. La maggior parte delle piattaforme supporta rollout graduali e funziona come overlay sui sistemi esistenti, consentendo di testare e lanciare in modo incrementale senza causare interruzioni.

3. Come posso passare dall’automazione tradizionale a flussi di lavoro guidati dall’IA?

Per passare dall’automazione tradizionale a flussi di lavoro guidati dall’AI, inizia mappando i processi basati su regole che gestiscono attività ripetitive e potrebbero trarre vantaggio da flessibilità o comprensione contestuale. Poi introduci gradualmente agenti o logiche AI, spesso iniziando con un approccio ibrido prima di sostituire del tutto la logica basata su regole.

4. Quali sono i costi iniziali e ricorrenti associati all’automazione dei flussi di lavoro con l’IA?

Il costo iniziale per l'automazione dei workflow AI dipende dalla piattaforma (alcune offrono piani gratuiti) e dalla necessità di sviluppo personalizzato. I costi ricorrenti includono di solito abbonamenti alla piattaforma, eventuali costi di calcolo (per chiamate API o LLM) e aggiornamenti o manutenzione, soprattutto man mano che i workflow crescono.

5. Cosa succede se il workflow AI prende una decisione sbagliata?

Se un flusso IA prende una decisione sbagliata, la maggior parte delle piattaforme ti permette di definire meccanismi di fallback e di intervenire manualmente sulla logica. Puoi anche riaddestrare o perfezionare il comportamento dell’agente nel tempo usando feedback e dati storici per ridurre gli errori futuri.