[ Agentic Execution Lab ]

Formare il team su un progetto reale

Agentic Execution Lab è una formazione operativa su un progetto della tua azienda. Il team impara a dare contesto agli agenti AI, delegare attività e verificare il lavoro mentre costruisce un risultato concreto. Restano file, istruzioni e controlli riutilizzabili. Il caso e la consegna attesa vengono concordati prima dell'avvio.

Portami un caso reale
[ La decisione ]
Quali attività il team può delegare e quali controlli deve mantenere.
[ La consegna ]
Un progetto verificabile, con file di lavoro, istruzioni e checklist riutilizzabili.
[ Chi fa cosa ]
Lavoriamo insieme. Il team mantiene responsabilità e controllo; la manutenzione va concordata.

[Caso reale]

Si lavora su un problema dell'azienda.

Report, analisi, contenuti, codice, automazioni, ricerca competitor, operations o e-commerce: niente esempi scolastici.

[Progettare -> Realizzare -> Verificare]

Agenti come colleghi operativi.

Il team impara a dare contesto, dividere il lavoro, delegare attività articolate, revisionare output e decidere quando intervenire.

[Metodo]

Alla fine resta un nuovo modo di lavorare.

Non solo strumenti: restano playbook, istruzioni per gli agenti, checklist di verifica, file di lavoro e criteri per delegare lavoro verificabile.

cosa ricevi

  • Workflow utilizzabile o prototipo verificabile, concordato prima dell'avvio
  • Prompt, istruzioni per gli agenti e file di lavoro
  • Checklist di revisione e controllo qualità
  • Workflow Codex/Claude documentato
  • Playbook replicabile per il team
  • Matrice di delega: cosa affidare all'agente, cosa verificare e quando fermarlo

per chi è

Team che non vogliono un corso AI generico

Vuoi imparare facendo, con casi che lasciano valore concreto all'azienda.

Founder e manager operativi

Vuoi capire come usare agenti AI per produrre lavoro reale, non solo bozze o idee.

Team tecnici, marketing e operations

Vuoi adottare Codex, Claude Code o Cowork con metodo, verifica e standard condivisi.

Ti ci ritrovi? Scrivimi il contesto e ti dico se ha senso partire da qui.

Portami un caso reale

come lavoriamo

  1. 01

    Scelta del caso

    Selezioniamo un processo reale con output utile: un workflow, un report, una pagina, un'automazione o una pipeline.

  2. 02

    Scomposizione del lavoro

    Separiamo cosa deve fare l'umano, cosa può fare l'agente, dove serve verifica e quali standard definiscono un buon output.

  3. 03

    Lavoro guidato sul caso

    Usiamo OpenAI Codex, Claude Code o Claude Cowork sul caso reale, rendendo visibili decisioni, controlli e correzioni mentre il lavoro avanza.

  4. 04

    Review e correzione

    Costruiamo la checklist di controllo qualità: errori tipici, limiti, criteri di stop, iterazioni e validazione finale.

  5. 05

    Consegna replicabile

    Il team riceve asset, prompt, istruzioni, workflow e criteri per ripetere il metodo su casi simili.

come si parte

[ Primo passo richiesto ]

Porta un'attività reale, i materiali disponibili e il team che la svolge. Concordiamo una consegna verificabile e chi ne manterrà il controllo. Se prima occorre scegliere il processo o progettare l'integrazione, partiamo da AI Strategy & Integration.

confini dell'intervento

  • Si lavora su un'attività reale, con un responsabile interno e materiali utilizzabili.
  • Istruzioni e passaggio al team fanno parte della consegna; la manutenzione continuativa non è implicita.
  • I passaggi ad alto impatto richiedono controllo umano e criteri di stop espliciti.
  • Il risultato è un workflow verificabile, non una promessa di autonomia completa.

[ il passo dopo ]

Il team ripete il workflow sul caso scelto e verifica quando adattarlo. Se il passo successivo richiede nuove integrazioni, dati o responsabilità, torniamo alla progettazione del processo prima di aumentare l'autonomia degli agenti.

Integrare l'AI nei processi aziendali

letture collegate

Vuoi capire da dove partire?

Raccontami contesto, sito e obiettivo. Ti rispondo con il primo passo sensato.

Portami un caso reale