Workflow AI custom per il tuo marketing.
L'AI marketing non è installare ChatGPT. È costruire workflow integrati con il tuo CRM, MarTech stack e processi commerciali — agent AI che qualificano lead, scrivono copy on-brand, sintetizzano insight, automatizzano reportistica. Tutto custom, tutto on-premises o GDPR-compliant.
Cos'è davvero l'AI marketing nel 2026?
L'AI marketing è passato in 24 mesi da "chiacchiera da convegno" a stack operativo che, se costruito bene, restituisce 30-50% di tempo al team commerciale e marketing. Il problema è che la maggior parte delle PMI italiane usa l'AI come "ChatGPT più Canva": gadget singoli, scollegati, senza misurazione. Il salto è costruire workflow custom che vivono dentro i processi reali — CRM, MarTech, sales enablement, customer success.
Lavoriamo solo su use case ad alto ROI dimostrabile. Niente "AI strategy" da consulenti che vendono PowerPoint. Selezioniamo 2-3 workflow critici (es. lead scoring, content production, customer support tier-1, sales briefing pre-call), li costruiamo in 4-8 settimane, li integriamo nel tuo stack esistente, misuriamo l'impatto in ore-uomo risparmiate e revenue lift.
Cosa fa parte del servizio?
AI readiness audit
Analisi del tuo stack tecnologico, processi commerciali e marketing, dati disponibili. Output: ranking dei 5-10 workflow con miglior ROI/effort ratio.
Costruzione workflow AI custom
Sviluppo end-to-end di 2-3 workflow prioritari con i top LLM 2026 (Claude Opus 4.7, GPT-5, Gemini 3), sistemi RAG per knowledge base proprietari, agent multi-step orchestrati.
Integrazione CRM & MarTech
API integration con HubSpot, Salesforce, Pipedrive, Zoho. Connessione a tool marketing (Klaviyo, ActiveCampaign, Marketo) e dati GA4/Search Console.
Agent operations + monitoring
Sistemi di osservabilità per gli agent AI: log delle decisioni, eval automatici, alerting su drift, dashboard di performance per il management.
GDPR-by-design + on-premises option
Architettura compliance GDPR per dati personali. Opzione di deployment on-premises o cloud sovrano UE per settori regolamentati o paranoici sui dati.
Training del team
Formazione 1:1 e in workshop sulle best practice prompting, evaluation outputs AI, human-in-the-loop. Non sostituiamo il team — lo amplifichiamo.
Come lavoriamo, in 5 fasi
AI readiness assessment + workshop di prioritizzazione. Output: shortlist 5-10 workflow con stima ROI e effort.
Selezione 2-3 workflow prioritari. Architecture design, scelta modelli LLM, integration spec, eval criteria.
Sviluppo iterativo: prototype → test interno → eval → deployment. Una settimana per workflow medio.
Integrazione nello stack di produzione. Setup monitoring, alerting, dashboard. Training operativo del team.
Retainer mensile di optimization: monitoraggio performance, fine-tuning, expansion ad altri use case quando il primo set è stabilizzato.
Quanto costa?
Pricing basato su numero di workflow e complessità integrazione. Il retainer è opzionale ma raccomandato — gli agent AI degradano nel tempo senza monitoring e re-tuning.
Cosa chiedono i clienti?
Devo essere già su HubSpot/Salesforce per fare AI marketing?
No, ma serve una qualche forma di CRM strutturato. Se sei su Excel o un CRM custom legacy, il primo workflow probabilmente è la migrazione del dato in un sistema interrogabile via API. AI senza dato pulito è teatro.
Quali workflow AI hanno ROI più alto per PMI italiane?
Nei nostri progetti i top performer sono: lead scoring + qualificazione (riduce tempo sales del 40-60%), generazione assets multilingue da brief breve (riduce content cost del 50-70%), customer support tier-1 con escalation umana (riduce ticket del 30-50%), sales briefing pre-call (aumenta conversion del 15-25%).
Quanto costa l'infrastruttura AI mensile?
Per una PMI tipica con 2-3 workflow attivi: 200-800 €/mese in API LLM (Claude, OpenAI), 100-400 €/mese in vector database e infrastruttura. Costo molto inferiore al risparmio in ore-uomo nei primi 6 mesi.
I dati dei miei clienti finiscono in OpenAI/Anthropic per allenarli?
No, se configurato correttamente. Usiamo gli endpoint enterprise/API dei provider, che hanno data retention zero e non utilizzano dati per training. Per settori più regolamentati offriamo deployment on-premises con modelli open-source (Llama 4, Mistral Large 3, Qwen 3).
Differenza tra "AI agent" e "AI automation tradizionale" (Zapier, Make)?
Zapier/Make eseguono regole if-then deterministiche (sempre uguale a parità di input). Gli AI agent ragionano: gestiscono input ambigui, decidono i prossimi step, chiedono chiarimento se serve. Più potenti ma anche più rischiosi se non monitorati.
Quanto tempo prima di vedere ROI?
I primi workflow operativi danno ROI in 30-45 giorni dal go-live. Il break-even sull'investimento iniziale (12.000 €) tipicamente in 3-5 mesi. Dopo, è tutto guadagno netto in produttività.
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