[ Agentic Execution Lab ]
Formare il team su un progetto reale
Il problema non è imparare un altro strumento. È cambiare il modo in cui il team delega lavoro, controlla output e decide quando un agente ha davvero finito. Qui scegliamo un processo vero, costruiamo un workflow utilizzabile e lasciamo un metodo replicabile.
[Caso reale]
Si lavora su un problema dell'azienda.
Report, analisi, contenuti, codice, automazioni, ricerca competitor, operations o e-commerce: niente esempi scolastici.
[Plan -> Build -> Review]
Agenti come colleghi operativi.
Il team impara a dare contesto, dividere il lavoro, far eseguire task lunghi, 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.
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- 01
Scelta del caso
Selezioniamo un processo reale con output utile: un workflow, un report, una pagina, un'automazione o una pipeline.
- 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.
- 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.
- 04
Review e correzione
Costruiamo la checklist di controllo qualità: errori tipici, limiti, criteri di stop, iterazioni e validazione finale.
- 05
Consegna replicabile
Il team riceve asset, prompt, istruzioni, workflow e criteri per ripetere il metodo su casi simili.
[ Primo passo richiesto ]
Scelta di un processo con input disponibili, un owner interno, un output osservabile e una metrica verificabile. Evitare un caso troppo ampio o senza responsabile è la decisione che determina il risultato.
- Non lavoro su casi costruiti per l'occasione. Serve un processo vero, con un owner interno che ci mette il nome.
- Non consegno un agente che nessuno in azienda sa mantenere. Il passaggio di consegne fa parte del lavoro, non è un allegato.
- Non automatizzo passaggi ad alto impatto senza un controllo umano dichiarato e un criterio di stop.
- Non prometto autonomia completa. Prometto un workflow verificabile, con log di cosa ha fatto, su quali dati e secondo quali regole.
[ il passo dopo ]
Un workflow che funziona su un caso vale quanto il caso successivo che riesci a scegliere. La misurazione della visibilità è una fonte continua di casi adatti: input disponibili, output osservabile, metrica già definita e un motivo commerciale per farlo adesso.
Vuoi capire da dove partire?
Raccontami contesto, sito e obiettivo. Ti rispondo con il primo passo sensato.