Il lavoro manuale tra i suoi tool, gestito da un sistema che può vedere.
La maggior parte dei team perde ore ogni settimana in lavoro che vive negli spazi tra i tool: copiare dati, scrivere le stesse risposte, rincorrere approvazioni, aggiornare il CRM a mano. Trasformo quei workflow in sistemi AI con responsabilità chiara, approvazione umana dove conta e una dashboard che mostra cosa è girato e quanto è costato.
Quota fissa di progetto, perimetrata sul workflow. Un retainer mensile opzionale la tiene a punto.
Un'automazione di cui nessuno si fida è peggio di nessuna automazione.
Il motivo per cui la maggior parte delle automazioni viene spenta non è il modello. È che girano in silenzio: nessun log, nessun passaggio di approvazione, nessun modo di distinguere un'esecuzione buona da una cattiva. Così, alla prima cosa strana, il team smette di usarle. Un workflow che si può osservare e correggere è un workflow che il team tiene.
Sistemi di workflow AI: bozze, integrazioni, approvazioni e dashboard.
Perimetrato su un processo reale che lei gestisce oggi, collegato ai tool che già usa, con un umano nel loop ovunque un errore costerebbe caro.
- Refund draft — order #8412Awaiting approval
- CRM update — Meridian CoApproved
- Invoice reminder — NET-30Approved
- Slack digest — #supportApproved
- Contract summary — v3Held
Runs today
148
6.2h of manual work carried
Failed safely
2
flagged, never sent
Illustrativo: la coda di approvazione con cui viene consegnato ogni build di workflow
Poche mosse, ognuna verificabile.
Ogni fase consegna i propri risultati: vede i progressi e corregge la rotta prima che inizi la successiva.
Mappare il workflow
Seguiamo il processo reale da un capo all'altro e troviamo i passaggi che vale la pena automatizzare — e quelli che richiedono un umano.
Costruire il nucleo
Costruisco le bozze, le integrazioni e i passaggi di approvazione contro i suoi tool reali, non contro una demo.
Aggiungere i controlli
Entrano log, costi e gestione degli errori, perché il team possa fidarsi e lei possa vedere.
Consegnare e mettere a punto
Il suo team ne è proprietario. Un retainer opzionale lo tiene a punto quando il lavoro cambia.
Costruito dal lavoro reale, non da slide sul lavoro.
Per questo i controlli vengono prima. Le automazioni che tengo in funzione sono quelle con un log, un passaggio di approvazione e una riga di costo. Quelle senza sono quelle che ogni team prima o poi spegne.
Non do consigli sull'AI dall'esterno. Costruisco questi sistemi prima nei miei prodotti, convivo con i loro modi di guasto e ricostruisco le parti che si rompono con utenti veri. I pattern che porto nel suo build sono quelli che ho già pagato nel mio.
Una quota di progetto. Nessuna sorpresa.
Quota fissa di progetto, perimetrata sul workflow. Un retainer mensile opzionale la tiene a punto.
Un workflow, costruito e consegnato contro i suoi tool reali.
Gestione continuativa opzionale: monitoraggio, messa a punto e nuovi workflow. Minimo tre mesi.
Prima di scrivere
Inizi con una breve call. Risposta schietta in ogni caso.
Confermiamo il fit, definiamo il perimetro e decidiamo se partire dall'Intensive o andare dritti al build.
Una lettera, ogni domenica. Sistemi che funzionano, non hot take.
Build log, sistemi in produzione e note dal campo da un portafoglio di venture AI.