- Agente AI
- Vendite e commerciale
- Progetto tipo · demo di laboratorio
Ogni settimana arrivano decine di richieste di preventivo via email, con allegati e dati incompleti. Questo agente le legge, le completa, recupera prezzi e storico e prepara l'offerta. Il commerciale approva. Ecco come lo costruiremmo, con quali tutele sui dati e che conto ci aspettiamo.
Prima offerta in giornata invece che in 2-3 giorni, zero trascrizioni a mano, offerte coerenti con lo storico, dati e know-how che restano sotto il controllo dell'azienda. Stima: circa 9 ore a settimana restituite al commerciale, su 30 richieste.
Il conto, con le ipotesi dichiarate
Tempo di preparazione per richiesta
~8 min (revisione)
prima: ~25 min
Stima su 30 richieste/settimana; il tempo "prima" è quello che misuriamo in fase 1, il "dopo" in fase 4
Ore a settimana del commerciale sui preventivi
~4 h
prima: ~12,5 h
30 richieste × 25 min contro 30 × 8 min; circa 9 ore restituite alla vendita
Tempo dalla richiesta alla prima offerta
in giornata
prima: 2-3 giorni
Dipende dalla coda di approvazione: l'agente prepara in minuti, la persona approva quando può
Richieste incomplete scoperte subito
entro pochi minuti dall'arrivo
prima: alla lettura, a volte dopo giorni
Controllo automatico dei campi obbligatori; la mail di chiarimento è pronta all'istante
Errori di trascrizione
da misurare nel pilota
prima: presenti, non misurati
Non promettiamo l'azzeramento: in fase 3 contiamo gli errori per campo su 50 richieste storiche
Stime su ipotesi dichiarate, non misure su un cliente. Sono le metriche che useremo per valutare il pilota: le misuriamo prima, le confrontiamo dopo.
Il contesto e il problema
Prima di parlare di AI, il processo com'è oggi: chi fa cosa, con quali strumenti, e dove si perde tempo.
Il processo: le richieste arrivano per email, con uno o più allegati (disegno o specifica in PDF, a volte un Excel con le quantità). Alcune dal modulo del sito, alcune per telefono e poi “ti mando una mail”. Per rispondere serve capire cosa viene chiesto, controllare che ci siano quantità, materiale, caratteristiche e tempi, cercare se è già stato quotato in passato, applicare il listino e il costo del momento, compilare il modello di offerta, far controllare al titolare sopra una certa cifra, inviare.
Chi ci lavora: in genere una o due persone dell’ufficio commerciale, una delle quali dedicata quasi solo ai preventivi.
L’esempio che usiamo: un’officina meccanica conto terzi con 40 addetti, lavorazioni su disegno del cliente, 30 richieste a settimana. È un caso tipo costruito sulle situazioni che incontriamo più spesso e su una demo di laboratorio con dati sintetici: non un caso cliente. Lo stesso schema vale per chi quota impianti, componenti, lavorazioni o forniture su specifica.
Il problema e cosa costa
Il problema non è fare il preventivo: è tutto quello che c’è prima.
- Richieste incomplete: nella nostra esperienza una richiesta su tre arriva senza un dato essenziale (quantità, materiale, trattamento). Ogni volta si scrive al cliente, si aspetta, si riprende in mano la pratica da zero.
- Storico introvabile: lo stesso particolare è stato quotato un anno fa, ma l’offerta sta in una cartella condivisa con il nome del cliente, o nella posta di chi l’ha fatta. Si rifà da capo, e a volte con un prezzo diverso.
- Trascrizione a mano: codici, misure e quantità passano dal PDF all’Excel al Word. Ogni passaggio è un’occasione di errore, e l’errore si scopre quando il pezzo è già in macchina.
- Coda: le richieste si accumulano, le più semplici aspettano dietro le più complesse, e il cliente che non riceve risposta in 48 ore ha già chiesto altrove.
- Preventivi già dentro un chatbot personale: per fare prima, qualcuno incolla richiesta e listino in ChatGPT, Claude o Gemini con l’account personale. Il lavoro si velocizza, ma listini, nomi dei clienti e condizioni finiscono su server esterni senza regole né contratto: è il caso tipico di shadow AI, e va affrontato prima di parlare di agenti.
Il conto, con le nostre ipotesi: 30 richieste a settimana per circa 25 minuti ciascuna di lavoro di preparazione (lettura, controllo, ricerca storico, compilazione) fanno 12,5 ore a settimana, più il tempo morto delle richieste incomplete. In un anno sono circa 600 ore di una persona: quasi quattro mesi di lavoro spesi a preparare, non a vendere. Il tempo medio dalla richiesta alla prima offerta, nelle aziende di questo tipo, sta tra 2 e 3 giorni lavorativi.
Perché succede
Non succede perché le persone sono lente. Succede perché il processo è fatto di passaggi manuali tra sistemi che non si parlano: la posta, le cartelle dei disegni, il gestionale con i listini, il modello Word, la testa di chi ricorda le quotazioni passate.
Tre cause ricorrenti:
Un agente AI serve esattamente qui: non a “fare i preventivi”, ma a eseguire questi passaggi ripetitivi con regole chiare, lasciando alla persona la decisione sul prezzo e sul cliente.
Nessuna regola scritta su cosa serve per quotare
Ognuno controlla a modo suo, quindi la richiesta incompleta si scopre tardi.
Lo storico non è una base dati
, è un archivio di file. Cercare costa più che rifare.
Il listino vive nel gestionale, l’offerta vive in Word
In mezzo c’è una persona che copia.
La soluzione: come lavora l'agente
L’agente lavora come un assistente del commerciale che prepara la pratica. Passo per passo:
Il tempo dell’agente su una richiesta è di qualche minuto. Il tempo della persona scende alla revisione: nella nostra stima 7-8 minuti invece di 25.
Ingresso
Una casella email dedicata (o una regola sulla casella commerciale) e il modulo del sito consegnano la richiesta all’agente. Gli allegati PDF, Excel e immagini vengono estratti.
Lettura e classificazione
Un modello linguistico legge testo e allegati e compila una scheda strutturata: cliente, articolo o descrizione, quantità, materiale, trattamenti, tolleranze, consegna richiesta. Classifica la richiesta: cliente esistente o nuovo, articolo già quotato o nuovo, dentro o fuori dalle lavorazioni che l’azienda fa.
Controllo di completezza
Una lista di campi obbligatori, scritta con il commerciale, decide se la pratica può andare avanti. Se manca un dato, l’agente prepara l’email di richiesta al cliente con i dati già trovati, e la mette in coda al commerciale per l’invio con un clic.
Ricerca nello storico
Cerca tra le offerte precedenti (indicizzate una volta, poi aggiornate automaticamente) quelle dello stesso cliente o dello stesso particolare, e le allega alla pratica con la data e il prezzo di allora.
Prezzo dal listino
Legge il listino lavorazioni e il costo materiale dal gestionale e compila le righe dell’offerta. Ogni cifra riporta la fonte. Se un elemento non trova riscontro, lo lascia vuoto e lo segnala: non inventa prezzi.
Bozza nel modello aziendale
Compila il modello Word o PDF dell’offerta e crea la riga nel CRM o nel gestionale, con stato “da approvare”.
Approvazione
Il commerciale apre la pratica: scheda, storico, bozza, segnalazioni. Corregge, approva, invia. Sopra la soglia che decide l’azienda, passa anche dal titolare. Niente parte senza una persona.
Niente parte senza una persona. L'agente prepara, confronta e segnala. La decisione sul prezzo e sul cliente resta al commerciale.
Scelte tecniche e perché
Nessun fornitore è la risposta a tutto. Ogni componente ha una scelta e un'alternativa scartata, e si decide sui tuoi dati.
Modello linguistico
Modello di fascia alta via API con contratto business (Claude, GPT, Gemini o Mistral: si sceglie dopo i test sui tuoi documenti)
Serve una lettura affidabile di PDF e disegni con testo e tabelle. I piani business e API dichiarano l'esclusione dei dati dal training; prima di partire verifichiamo conservazione dei log, regione di elaborazione e intestazione del contratto all'azienda. Alternativa: modello open in locale se i documenti sono know-how critico, con i costi e le responsabilità descritti sotto.
Dove gira
Tre opzioni confrontate: API del fornitore, cloud enterprise già in uso (Azure OpenAI, Vertex AI, AWS Bedrock), server in azienda con modello open (Llama, Qwen, Mistral)
Dipende da cosa contengono i documenti, dai volumi, dai contratti e da chi gestisce l'IT. Per 30 richieste a settimana l'API è la più economica; il cloud enterprise conviene se esiste già un contratto con regione europea e un IT interno; il locale tiene tutto in rete aziendale ma sposta su di te hardware, aggiornamenti e sicurezza.
Recupero storico e listini
Indice interno delle offerte precedenti e dei listini (approccio RAG) con permessi e citazione della fonte
I prezzi vengono dai tuoi documenti, non dalla memoria del modello, e ogni cifra è tracciabile. L'indice rispetta i permessi esistenti: l'agente vede solo ciò che il commerciale è autorizzato a vedere. Alternativa scartata: far "ricordare" i prezzi al modello, il modo più sicuro per inventarli.
Orchestrazione
Un motore di flussi installato nel perimetro scelto (cloud aziendale o server interno), con code, log e riesecuzione dei passaggi
L'agente non vive in una chat: è un flusso ispezionabile passo per passo, con registro di ogni operazione. Si può mettere in pausa, riprovare un passaggio, spegnere con un interruttore. Lo strumento specifico si sceglie in base all'infrastruttura già presente.
Dati e sicurezza
Minimizzazione, accessi per ruolo, cifratura in transito e a riposo, conservazione dei log definita, test su dati sintetici o storici chiusi
Verso il modello passano solo le parti del documento necessarie alla quotazione, non interi archivi. Dati personali di clienti e referenti restano nel CRM e vengono pseudonimizzati dove possibile; con il fornitore serve un accordo sul trattamento dei dati (DPA) e, se il caso lo richiede, una valutazione d'impatto con il DPO.
Integrazione gestionale e CRM
API o export/import schedulati, a seconda del gestionale, in sola lettura sui listini
Il listino resta dove sta e non viene mai modificato dall'agente. Se il gestionale non ha API si lavora su export: meno elegante, ma non si tocca il sistema che fattura.
Modello di offerta
Il tuo Word o PDF attuale, compilato via template
Il cliente riceve l'offerta che conosce. Non cambiamo il documento, cambiamo chi lo compila.
Implementazione per fasi
Pilota: 6 settimane su un tipo di richiesta. Ogni fase consegna qualcosa che puoi vedere.
Analisi del processo
Mezza giornata con il commerciale: come arrivano le richieste, cosa serve per quotare, dove stanno listini e storico. Si scrive la lista dei campi obbligatori e le soglie di approvazione. Consegna: scheda del processo e perimetro del pilota (un tipo di richiesta).
Dati, rischio e architettura
Inventario di cosa contengono disegni e offerte, classificazione dei dati (pubblici, interni, riservati, personali), scelta tra API, cloud enterprise e locale, verifica dei contratti e dei termini sul trattamento. Se servono valutazioni privacy, qui entra il DPO. Consegna: architettura scelta e motivata, registro dell'uso AI.
Costruzione e test su dati chiusi
Flussi, estrazione, indice dello storico con permessi, modello di offerta. Test su 50 richieste già chiuse, anonimizzate dove serve: confronto tra la bozza dell'agente e l'offerta realmente inviata. Consegna: report di accuratezza per campo e per tipo di richiesta.
Affiancamento in parallelo
L'agente prepara, il commerciale continua a fare come prima e confronta. Si correggono regole e prompt, si forma chi lo userà. Consegna: misura prima/dopo sul tempo richiesta→offerta.
Decisione
Con i numeri in mano: estendere ad altri tipi di richiesta, fermarsi, o cambiare architettura. Consegna: piano dei tre mesi successivi oppure spegnimento pulito.
Cosa cambia per le persone
La persona che oggi passa metà settimana a preparare preventivi passa a rivederli e a parlare con i clienti. Il titolare vede solo le offerte sopra soglia, già complete di storico e segnalazioni. Il cliente riceve una risposta in giornata, anche quando è una domanda di chiarimento, e percepisce un’azienda che ha il controllo delle proprie informazioni.
Il cambiamento meno visibile è il più importante: lo storico delle offerte diventa una base consultabile, non più la memoria di una persona. Se quella persona va in ferie o cambia lavoro, l’azienda non riparte da zero.
Supervisione, dati e sicurezza
Controlli proporzionati al rischio, decisi prima di scrivere una riga di codice.
Una persona approva
Nessuna offerta parte senza la revisione del commerciale. L'agente prepara, non invia. Sopra una soglia decisa dall'azienda passa anche dal titolare. È la supervisione umana che il progetto prevede per gli output significativi.
Prezzi solo da fonti autorizzate
Listini e offerte precedenti sono le uniche fonti; ogni cifra riporta da dove viene e l'agente dichiara quando non trova riscontro.
Dati sotto controllo
Al modello arriva il minimo necessario, con cifratura e accessi per ruolo. Dove e per quanto vengono conservati i dati è scritto nel contratto con il fornitore, verificato prima di partire; se servono garanzie di residenza europea, l'architettura si sceglie di conseguenza.
Architettura scelta sui dati, non sulla moda
API con contratto business, cloud enterprise o modello in locale: si decide dopo aver guardato cosa contengono disegni e offerte, quali contratti esistono già e chi gestisce l'infrastruttura.
AI Act e GDPR: inquadramento prima, non dopo
Un assistente alla preventivazione con approvazione umana rientra, nella classificazione preliminare, tra gli usi a rischio limitato: restano gli obblighi di trasparenza verso le persone, la formazione di chi lo usa (AI literacy) e un inventario degli usi AI in azienda. Prepariamo documentazione e registro; la valutazione legale la fanno DPO e legale.
Log, tracciabilità e spegnimento
Ogni richiesta, estrazione e bozza è registrata: si ricostruisce perché l'agente ha proposto un prezzo. Il processo manuale resta in piedi: l'agente si disattiva senza fermare le vendite.
Limiti e cosa non fa
Dirlo prima evita delusioni dopo. Questi sono i confini entro cui i risultati valgono, e le parti che richiedono professionisti specializzati.
Disegni complessi
tabelle fitte, quote a mano o scansioni di bassa qualità possono essere letti male. In fase 3 misuriamo l’accuratezza per tipo di documento e decidiamo cosa resta manuale.
Prezzi non standard
per lavorazioni fuori listino l’agente segnala e si ferma. Il giudizio tecnico resta all’ufficio.
Qualità dei listini
se i listini sono disordinati, l’agente eredita il disordine. È la prima cosa che sistemiamo, e a volte è il vero progetto.
Dati personali, NDA e segreti industriali
se le richieste contengono dati personali o documenti riservati del cliente, la scelta dell’architettura, i termini del fornitore e l’eventuale valutazione d’impatto vanno decisi con il DPO o con il legale. Noi prepariamo il quadro tecnico; la valutazione la fanno loro.
Conformità
non rilasciamo certificazioni né garanzie di conformità all’AI Act o al GDPR. Progettiamo controlli proporzionati, documentiamo e lasciamo tracce verificabili; la responsabilità e le valutazioni legali restano all’azienda e ai suoi professionisti.
Validità dei numeri
le stime valgono per un tipo di richiesta, un reparto, i tuoi volumi. Non sono una promessa: sono la metrica che useremo per decidere.
Domande frequenti
Un agente AI per i preventivi può leggere i nostri disegni tecnici senza farli vedere a un fornitore esterno?
Dipende dall'architettura scelta. Con un modello in locale i documenti restano nella rete aziendale; con un'API (Claude, GPT, Gemini, Mistral) il fornitore vede i dati ma solo se il suo contratto business esclude l'uso per l'addestramento—verificato prima di partire. Se i disegni sono know-how critico, il locale è più controllabile; l'API è più economica per 30 richieste a settimana. La scelta la facciamo dopo aver visto che cosa contengono davvero i vostri documenti.
Quanto tempo ci vuole prima di avere un agente così operativo in azienda?
Il pilota dura 6 settimane su un solo tipo di richiesta. La prima settimana è l'analisi del processo, la seconda la scelta di dati e architettura, poi due settimane di costruzione e test su richieste già chiuse e anonimizzate, due di affiancamento in parallelo al lavoro del commerciale. Alla fine si decide con i numeri se estendere, fermarsi o cambiare strada.
Che cosa succede se il nostro listino è disordinato o incompleto?
L'agente eredita il disordine: se i prezzi sono sparsi in più fogli, le logiche sono implicite o i codici articolo non coincidono, anche l'agente farà fatica. Sistemarli è spesso il primo lavoro, non l'ultimo. La rilettura del listino con il vostro commerciale è un prerequisito; se è fatto bene, il resto è più semplice.
L'agente può sbagliare il prezzo o il peso di una lavorazione?
Sì, se il documento è di bassa qualità (scansione sfocata, tabelle fitte, quote a mano) l'estrazione può fallire. Per questo ogni cifra viene da fonti che citate—listini, offerte precedenti—e non inventate dal modello. Se un prezzo non lo trova, lo segnala e si ferma. Nella fase di test misuriamo l'accuratezza per tipo di documento e decidiamo cosa rimane manuale.
Chi decide il prezzo finale dell'offerta, l'agente o il commerciale?
Il commerciale, sempre. L'agente prepara i dati, propone il prezzo dal listino e crea la bozza; il commerciale apre la pratica, la rivede, la corregge se serve, e approva. Sopra la soglia che decidete voi, passa anche al titolare. Niente parte senza una persona che dice sì.
Possiamo caricare i nostri preventivi su ChatGPT o su un altro assistente con l'account personale?
Tecnicamente sì, ma con cautela. Con gli account personali di ChatGPT, Claude, Gemini e simili i documenti finiscono sui server del fornitore e, a seconda delle impostazioni, possono essere usati per addestrare i modelli o letti da revisori: l'addestramento si può disattivare nelle impostazioni, la conservazione per un periodo e la revisione per abusi restano. Per preventivi con nomi di clienti, prezzi riservati o disegni coperti da NDA conviene anonimizzare, oppure usare i piani business o le API, che regolano questi punti per contratto. Verifica sempre i termini del piano specifico.
Candida il tuo processo di preventivazione
Partiamo da un solo tipo di richiesta, misuriamo prima e dopo, e decidiamo insieme se estendere. Parli con chi farà il lavoro, non con un commerciale.
Cosa serve per partire
Listini leggibili (Excel, gestionale o PDF strutturato), un archivio di offerte precedenti, il modello di offerta aziendale e una persona del commerciale disponibile mezza giornata all'inizio e un'ora a settimana durante il pilota.
Si integra con
- Email e PEC aziendali
- Modulo del sito
- Gestionale / ERP (listini, anagrafiche)
- Archivio offerte precedenti (cartelle, PDF, Excel)
- CRM
- Modello di offerta Word / PDF
Candida il tuo processo
Raccontaci in due righe cosa arriva, chi lo gestisce e dove si inceppa. Entro 24 ore lavorative ti rispondiamo per capire se ha senso un pilota.