Dal mandato alla macchina: come abbiamo creato 230 flussi di lavoro basati sull'IA e trasformato un'organizzazione di marketing in 8 mesi

Nessun consulente. Nessun "ufficio di trasformazione". Solo un mandato settimanale, un sistema sviluppato internamente e la ricerca incessante del rapporto tra output e organico.

Tutte le aziende dicono di "occuparsi di IA". Per la maggior parte, ciò significa semplicemente che qualcuno nel team ha una scheda di ChatGPT aperta. Questo è turismo dell'IA, non trasformazione.

Otto mesi fa, il mio team di marketing in ClickUp rientrava in quella categoria. Certo, l’IA veniva utilizzata qua e là: per riepiloghi/riassunti, prime bozze, appunti delle riunioni. Ma era un uso sporadico, irregolare e privo di una struttura di fondo. Non avevo visibilità su ciò che le persone stavano realizzando. Non avevo modo di sapere se stessimo effettivamente migliorando o se ci limitassimo a spuntare la casella dell’IA.

Oggi disponiamo di 230 flussi di lavoro basati sull'IA catalogati distribuiti su 13 team. 169 di essi sono attivi in produzione. Abbiamo aumentato l'utilizzo dell'IA di 20 volte nelle prime sei settimane della trasformazione. Il nostro team SEO è passato da 75 a 8 produttori di contenuti. Un membro del nostro team dedicato alla domanda è passato dall'organizzare un webinar al mese a sei. E posso aprire una singola vista di ClickUp in questo momento e dirti esattamente dove si trova ogni team e ogni persona sulla curva di maturità dell'IA, cosa dovrebbero sviluppare in seguito e perché.

Quello che segue è il vero e proprio playbook. Tutte e cinque le fasi, gli errori che ho commesso, i numeri che ne sono derivati e gli agenti e i flussi di lavoro specifici che oggi gestiscono il tutto. Se sei a capo di un team di revenue o marketing e prendi sul serio questa cosa, sentiti libero di copiarlo.

L'unica metric che ha guidato Tutto

Prima di addentrarmi nelle fasi, devi comprendere la metrica alla base di ogni decisione che abbiamo preso: il rapporto tra output e organico. Ogni flusso di lavoro, ogni agente, ogni riorganizzazione che abbiamo effettuato è stata filtrata attraverso una semplice domanda: questo ci permette di fare di più con il team che abbiamo, o di fare lo stesso con meno risorse? Dobbiamo accelerare la crescita o tagliare le spese (o entrambe le cose)!

Non stiamo cercando la novità. Stiamo cercando il vantaggio competitivo. E questo approccio è fondamentale, perché mantiene il team concentrato su ciò che fa davvero progredire l'azienda, invece che sulla creazione di demo accattivanti che non portano a nulla.

Cosa imparerai in questa guida

Ecco una panoramica:

Fase 1: Il mandato del venerdì

Il primo passaggio che abbiamo compiuto nell'estate del 2025 non era affatto affascinante. Nessun nuovo strumento, nessun grande comunicato stampa. Solo un ordine permanente: ogni membro del team, ogni settimana, in un canale dedicato di ClickUp Chat, doveva presentare almeno un nuovo caso d'uso dell'IA.

Potrebbe essere qualsiasi cosa. Qualcosa che ha fatto risparmiare 30 secondi. Qualcosa che ha fatto risparmiare 30 minuti.

L'asticella era stata volutamente abbassata perché l'obiettivo non era quello di produrre un lavoro rivoluzionario fin dal primo giorno. L'obiettivo era quello di portare le persone a utilizzare l'IA con regolarità.

È qui che la scelta di ClickUp ci ha offerto un vantaggio strutturale. L'IA era già integrata negli strumenti che le persone utilizzavano quotidianamente. Nessun cambio di contesto. Nessun accesso a un'altra piattaforma. Era possibile provare qualcosa e effettuare la condivisione dei risultati nello stesso canale di chat in cui risiedeva il mandato. L'attrito era ridotto al minimo.

Ma il mandato di per sé è solo la posta in gioco. Ecco la parte che la maggior parte dei dirigenti tralascia.

Ogni venerdì sera e sabato mattina (io sono sulla costa orientale, gran parte del mio team è sulla costa occidentale), leggo ogni singolo invio. Tutti quanti. Ho commentato ciascuno di essi con riflessioni, suggerimenti e incoraggiamenti. Ho detto grazie. Ho posto domande di approfondimento. Ho dimostrato che non si trattava di una semplice messinscena.

Se il tuo team percepisce anche solo per un secondo che, come leader, stai semplicemente spuntando una casella, l'intero esercizio fallisce. I membri del team devono vedere che stai prestando attenzione e che ti interessa davvero ciò che stanno scoprendo.

Ci è voluto molto tempo da parte loro, e avevo bisogno che capissero che non si trattava di un lavoro inutile. Era qualcosa che la leadership era sinceramente interessata a comprendere.

Abbiamo portato avanti questa iniziativa per circa sei settimane. E poi qualcosa è scattato. Non avevamo più bisogno di un mandato. Le persone erano ormai conquistate. La pressione è venuta meno perché l'uso dell'IA non doveva necessariamente cambiare il mondo. Doveva semplicemente renderti migliore dell'1% ogni giorno.

E l'effetto alone è stato enorme. Le persone hanno visto cosa stavano facendo i loro colleghi e hanno iniziato a imitarli. I prompt sono stati riutilizzati. Gli agenti sono stati condivisi. L'esperimento di una persona è diventato il flusso di lavoro quotidiano di dieci persone. È qui che risiede il vero valore aggiunto.

Dopo sei settimane, ho notato un indicatore incoraggiante: un aumento di 20 volte nell'utilizzo dell'IA in tutto il team.

Cosa imparare dalla Fase 1

Crea un canale pubblico. Rendi visibili gli invii. Abbassa l'asticella per alleggerire la pressione. Fallo funzionare per un periodo fisso, 4-6 settimane, abbastanza lungo da creare un'abitudine ma abbastanza breve da non farlo sembrare permanente. E la cosa più importante: i leader devono impegnarsi in modo visibile. Commenta ogni invio. Se non riesci a impegnarti in questo, non perdere tempo con l'iniziativa.

Fase 2: i Super Agenti hanno trasformato tutti in creatori

Entro l'autunno, il team ragionava in termini di IA. Avevano interiorizzato le nozioni di base: riassumere, stesura, ricerca, formattazione e analisi semplificate. Ma l'80% di ciò che avevano realizzato era ancora automazione delle attività. Cose del tipo da A a B. Utili, e che sicuramente stavano facendo la differenza nel nostro rapporto tra produzione e organico. Ma non rivoluzionarie.

Successivamente, ClickUp ha lanciato internamente Super Agents. E l'intera situazione è cambiata.

Invece di mettere insieme manualmente i prompt e concatenare semplici automazioni in qualcosa di più complesso, un utente non tecnico poteva descrivere un flusso di lavoro in più fasi in un linguaggio semplice utilizzando un generatore di agenti, e ClickUp poteva creare il Super Agente adatto. La barriera alla creazione di una vera automazione è scesa quasi a zero. Per un team che era già pronto a pensare in questo modo, è stato come gettare benzina sul fuoco.

Abbiamo sfidato il team a pensare in grande. Non da A a B, ma da A a Z. Abbiamo chiesto a tutti di identificare i flussi di lavoro complessi e articolati in più fasi che, nel loro ambito, richiedevano troppo tempo e dovevano essere automatizzati. E poiché sapevamo che avremmo lanciato pubblicamente Super Agents a fine dicembre, tutti avevano un incentivo intrinseco: il loro lavoro sarebbe stato messo in evidenza. Avrebbero potuto mostrare al mondo i propri miglioramenti in termini di efficienza.

All'inizio di gennaio, avevamo una libreria di oltre 150 video del nostro team che creava e utilizzava i Super Agents. Le persone erano orgogliose del proprio lavoro. Si sono posizionate come esperti in materia. E l'intero esercizio ha prodotto un circolo virtuoso in cui i guadagni in termini di efficienza a livello interno sono diventati contenuti di marketing a livello esterno.

Alcuni dei lavori che hai svolto anche solo la settimana scorsa non sono più rilevanti e devono essere abbandonati a favore di un modo nuovo e migliore. Non puoi permetterti di essere troppo reticente al riguardo.

Questo è un errore che la maggior parte dei team commette. Creano qualcosa che funziona e poi lo proteggono. Ma il ritmo di questi processi implica che bisogna essere disposti a ritirare le cose costantemente. Abbiamo eliminato alcune delle nostre automazioni estive nel giro di pochi mesi perché le versioni Super Agent erano semplicemente migliori. Non è uno spreco, è una parte naturale del processo.

Fase 3: La libreria (avrei dovuto terminare prima)

Ok, momento di sincerità.

Se potessi rifare una cosa, sarebbe proprio questa. Avrei iniziato a organizzarmi fin dal primo giorno.

Ecco invece cosa è successo. Dopo nove mesi, avevamo flussi di lavoro basati sull'IA ovunque. Ogni team ne aveva uno proprio. Ogni individuo aveva i propri agenti di riferimento. Ma nessuno, me compreso, aveva una visione completa di ciò che effettivamente esisteva all'interno dell'organizzazione. Era potente ma invisibile.

Così ho creato un inventario strutturato. Questo è il momento in cui la trasformazione ha smesso di essere un insieme di successi e ha iniziato a diventare un sistema operativo. All'interno di ClickUp, ogni agente IA attivo e ogni flusso di lavoro riceve un'attività con campi personalizzati che catturano tutto ciò che conta:

Che attività svolge? Specifica. Non "aiuta con il marketing". Quale attività o processo esatto gestisce questo agente?

Qual è l'impatto? Risparmio di tempo, risparmio di denaro, aumento della produttività. Numeri reali, non impressioni.

Chi ne è responsabile? Chi l'ha creato, chi lo gestisce e chi chiami quando smette di funzionare?

Con quale frequenza viene eseguito? Ogni giorno? Ogni settimana? Su richiesta? In modo continuo?

Dove si trova? ClickUp Super Agent, Cursor, Retool, Replit, Hex, Claude Code, AirOps. Utilizziamo molti strumenti. La colonna "Sistema" li monitora tutti.

Quale team? E, cosa fondamentale, a quale livello di maturità?

📌 Il vantaggio di ClickUp: quando si hanno centinaia di flussi di lavoro distribuiti tra i team, trovare quello giusto diventa un problema a sé stante. ClickUp Enterprise Search ti consente di effettuare ricerche tra attività, documenti, commenti e strumenti collegati senza dover fare affidamento su conoscenze interne o su chi per primo ha creato il flusso di lavoro.

Oggi questo elenco conta 230 flussi di lavoro. 169 attivi. 40 in fase di sviluppo. 17 sono in fase di creazione e verifica. Distribuiti su 13 team funzionali. E poiché si trova su ClickUp, con veri e propri campi personalizzati, viste e filtri, posso suddividerlo come preferisco. Per team, per maturità, per impatto, per sistema, per stato. È il pannello di controllo per l'intera nostra operatività IA.

230 flussi di lavoro basati sull'IA distribuiti su 13 team: risultati concreti

Ecco dove conservo le prove. Si tratta di flussi di lavoro reali attualmente in produzione, con numeri concreti sull'impatto ricavati direttamente dalla libreria.

Cosa ha reso possibile questo sistema in ClickUp

ClickUp Chat per raccogliere e condividere pubblicamente i casi d'uso ClickUp Tasks + campi personalizzati per catalogare flussi di lavoro, titolarità, impatto, sistema e maturità ClickUp Dashboard e Views per monitorare la libreria tra i team ClickUp Automazioni e Super Agents per automatizzare flussi di lavoro complessi e in più passaggi ClickUp Brain e Brain MAX per analizzare la libreria, individuare le lacune e definire la roadmap

Fase 4: Abbiamo utilizzato l'IA per valutare la nostra stessa IA

È qui che la cosa diventa meta. E, onestamente, è qui che l'intero progetto ha iniziato a sembrare un vero e proprio sistema invece che un insieme di progetti.

Una volta che tutti i 230 flussi di lavoro sono stati catalogati in ClickUp con dati strutturati, ho indirizzato ClickUp Brain all'intero elenco e gli ho chiesto di valutare l'organizzazione. Quali team sono più avanti? Quali sono ancora per lo più al livello "Assistito dall'IA"? Dove si trovano le lacune interfunzionali? Cosa dovremmo sviluppare in seguito?

L'intuizione più importante non era sorprendente, ma significativa: la maggior parte dei team operava in silos. Le persone automatizzavano le proprie attività. Poi concatenavano queste automazioni per le attività a livello di team. Ma i flussi di lavoro si fermavano ai confini del team. Il team operativo rappresentava l'eccezione, poiché lavora per sua natura in modo interfunzionale, quindi i suoi agenti coprivano naturalmente più team.

Ma tutti gli altri? Isolati.

Quella intuizione da sola è valsa l'intero esercizio perché mi ha mostrato esattamente dove risiede la prossima ondata di valore: negli spazi tra i team. La connessione tra le diverse funzioni. I flussi di lavoro che collegano la domanda agli eventi sul campo, alla comunità e ai contenuti. Questi non si creano in modo organico. Devono essere progettati.

Per la prima volta ho una visione chiara di ciò che esiste all'interno della mia organizzazione dal punto di vista della maturità dell'IA. E so quali sono i prossimi passi e perché. Posso stabilire le priorità, allocare le risorse, assegnare il personale e costruire una roadmap. Ora è un vero e proprio programma.

⚠️ La maturità dell'IA è ciò che distingue il valore aggiunto dal rumore

Qualche flusso di lavoro ben fatto può sembrare in stato di progresso. Un vero sistema è ben diverso.

La Valutazione della maturità ClickUp AI ti aiuta a capire a che punto si trova oggi il tuo team e cosa deve cambiare prima che l'IA inizi a diffondersi in tutta l'organizzazione.

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Fase 5: Roadmap, piani di coaching e nuovo DNA

La valutazione della maturità ci ha fornito due elementi che hanno cambiato il modo in cui gestiamo il team d'ora in poi.

Primo: una vera e propria roadmap per l'IA. Sulla base delle lacune identificate da Brain, ora abbiamo 40 flussi di lavoro in coda con lo stato "Roadmap" nel medesimo elenco di ClickUp. Posso vedere cosa si sta realizzando, chi ne è responsabile e la logica alla base. Viene data priorità all'integrazione tra i reparti. Il divario tra la domanda e la community viene affidato a un agente dedicato.

Il divario tra PMM e eventi sul campo viene colmato. Per la prima volta, la nostra trasformazione basata sull'IA è supportata da una vera e propria gestione dei progetti. Definizione delle priorità. Assegnazione delle risorse. Responsabilità. Insomma, tutto ciò che trasforma le buone idee in risultati concreti.

Secondo: piani di coaching personalizzati. Ogni membro del team, me compreso, riceve un piano su come colmare le proprie lacune nelle competenze di IA. In cosa sono forti? In cosa devono migliorare? Quali flussi di lavoro specifici dovrebbero affrontare successivamente? E le persone che sono più avanti diventano mentori per coloro che stanno ancora acquisendo esperienza. È la valorizzazione delle persone alimentata dalla valutazione dell'IA.

Abbiamo anche cambiato il nostro approccio alle assunzioni. Durante tutto questo percorso, abbiamo deliberatamente inserito nel team persone che sono sviluppatori "IA-first". Non semplici appassionati. Persone che comprendono i sistemi di agenti complessi, che ragionano in termini di flussi di lavoro anziché di attività, che sono in grado di creare qualcosa e poi insegnare ad altre tre persone come ampliarlo. Sono il nuovo DNA dell'organizzazione e hanno agito da moltiplicatori di forza per tutti coloro che li circondano.

È così che continueremo a sfruttare al massimo le nostre risorse e a migliorare il nostro rapporto tra produzione e organico.

🚀 Il vantaggio di ClickUp: una volta che l'IA inizia a diffondersi tra i team, il vero problema non è l'accesso, ma la frammentazione. ClickUp Brain MAX aiuta a risolvere questo problema fornendo agli utenti un unico livello di IA desktop per tutto il loro lavoro, con ricerca integrata, modelli multipli e la funzione Talk to Text incorporata. Meno confusione tra gli strumenti. Meno domande del tipo "dove si trovava?".

Il playbook sintetico

Se stai leggendo questo articolo e pensi "dobbiamo farlo", ecco la versione che puoi stampare e attaccare al tuo monitor.

Inizia con un obiettivo, non con una piattaforma. La tecnologia non conta se il tuo team non ha l'abitudine di ricorrere all'IA come prima scelta. Canale pubblico. Invii settimanali. Requisiti minimi. 6 settimane. Interagisci personalmente con ognuno di essi.

Svela i misteri, poi lascia che si diffonda. Il cambiamento più grande non è stato un singolo flusso di lavoro. È stato il momento in cui le persone hanno capito che l'IA non deve essere rivoluzionaria per essere preziosa. Condividi tutto pubblicamente in modo che le idee possano essere riutilizzate.

Quando arrivano strumenti migliori, alza l'asticella. Super Agents ha reso l'automazione complessa accessibile anche a chi non ha competenze tecniche. Cerca questi punti di svolta nel tuo stack e utilizzali per spingere il team oltre i propri limiti.

Elimina costantemente i tuoi progetti preferiti. Alcune delle nostre automazioni estive sono state ritirate nel giro di pochi mesi. Bene. Significa che stiamo migliorando più velocemente di quanto ci affezioniamo.

Cataloga tutto. Prima di quanto pensi sia necessario. Se potessi rifare una cosa, inizierei l'inventario strutturato fin dal primo giorno. La libreria non è solo documentazione. È la base per la valutazione, la pianificazione strategica e il coaching guidati dall'IA. Senza di essa, vai alla cieca.

Usa l'IA su se stessa. Una volta che i tuoi flussi di lavoro sono in un sistema strutturato, lascia che l'IA li analizzi e ti fornisca una valutazione della maturità. Individuerà le lacune interfunzionali e i modelli di compartimentazione più velocemente di qualsiasi analisi umana.

Assumi dei costruttori. Hai bisogno di un gruppo di persone che siano autentici operatori "IA-first". Non si limitano a costruire per se stessi. Insegnano, fanno da mentori, alzano il livello di tutti coloro che li circondano.

Gestiscila come un prodotto. Roadmap. Backlog. Priorità degli sprint. Visibilità. Attenzione da parte della leadership. Se la tua trasformazione IA è un progetto secondario, rimarrà un progetto secondario.

🎥 Se vuoi avere una visione più ampia di come si presenta la trasformazione dell'IA quando è collegata al lavoro reale, questo video è un utile complemento al playbook sopra riportato.

Cosa ha reso possibile tutto questo lavoro

Se si analizza l'intera trasformazione per capire cosa l'ha resa efficace, si arriva a pochi semplici modelli:

Dove porterà tutto questo

Nove mesi fa, l'IA era qualcosa che il nostro team utilizzava solo quando se ne ricordava. Oggi disponiamo di 230 flussi di lavoro catalogati, un modello di maturità a tre livelli, una roadmap con priorità definite, piani di coaching personalizzati per ogni membro del team e un sistema che cresce ogni settimana.

Siamo passati da esperimenti sparsi a un progetto strutturato. Da agenti isolati a sistemi interfunzionali. Da reportistica manuale ad analisi automatizzate della pipeline. E l’abbiamo fatto con gli strumenti che già avevamo, le persone che già impiegavamo e l’impegno a considerare la maturità dell’IA come un vero e proprio programma, non come un’aspirazione.

Il rapporto tra produzione e organico è il nuovo parametro di valutazione della competitività di un team. I team che realizzano sistemi concreti, invece di fermarsi all'entusiasmo, sono quelli che avranno successo.

Siamo ancora agli inizi. E sono ottimista riguardo alla direzione che stiamo prendendo.

Se il tuo team vuole fare lo stesso, ClickUp ti offre il sistema per crearlo, effettuare il monitoraggio e ampliarlo.

Domande frequenti

Quanto tempo ha impiegato il team di marketing di ClickUp per creare il proprio sistema operativo basato sull'IA?

Il reparto marketing di ClickUp ha sviluppato il proprio sistema operativo strutturato basato sull'IA in circa nove mesi, partendo da un semplice mandato settimanale di casi d'uso e evolvendo fino a creare una libreria di 230 flussi di lavoro monitorati distribuiti su 13 team.

Qual è la metrica più importante in una trasformazione basata sull'IA?

Per questo team, il rapporto tra produzione e organico era la metrica chiave. Ogni flusso di lavoro e ogni agente sono stati valutati in base alla loro capacità di aumentare la produzione con lo stesso team o di mantenere la produzione con meno risorse.

Perché ClickUp ha catalogato tutti i flussi di lavoro basati sull'IA in un unico sistema?

Un inventario strutturato ha consentito il monitoraggio dell'impatto, della titolarità, della maturità e delle lacune in tutta l'organizzazione. Senza quella visibilità, l'adozione dell'IA rimaneva potente ma invisibile.

Cosa ha permesso all'adozione dell'IA di attecchire davvero in tutto il team?

I fattori principali sono stati il coinvolgimento di visibilità della leadership, un'abitudine settimanale senza intoppi, la condivisione pubblica dei casi d'uso e strumenti che hanno permesso agli utenti non tecnici di creare flussi di lavoro utili all'interno del sistema che già utilizzavano.

In che modo ClickUp ha utilizzato l'IA per migliorare la propria trasformazione digitale?

Una volta catalogati i flussi di lavoro in ClickUp, il team ha utilizzato ClickUp Brain per valutare la maturità dell'IA nei vari team, identificare le lacune, dare priorità alle opportunità della roadmap e definire piani di coaching per i singoli individui.