Il problema: inserimento manuale delle conferme d'ordine
Nel reparto pubblicitario di t3n ogni vendita si traduce in una conferma d'ordine PDF, che elenca tutti i servizi acquistati dal cliente, come sponsorizzazioni podcast o post sponsorizzati. Prima di avviare la realizzazione, ogni servizio deve diventare un’attività nel progetto Asana, con sotto‑task e scadenze. Fino a metà agosto 2026 questo lavoro veniva svolto manualmente, ordine per ordine, richiedendo fino a 40 minuti per le prenotazioni più complesse.
Il team ha deciso di trasformare questo processo ripetitivo in una procedura automatizzata, creando un agente IA in grado di leggere il PDF, estrarre le informazioni necessarie e popolare Asana senza intervento umano.
La soluzione: Claude, l’agente IA “senza sviluppatori”
Il primo passo è stato chiedere a Claude, l’assistente interno, quali dati fossero necessari per automatizzare la creazione delle attività. Claude, dotato di un “skill” interno, ha risposto con una serie di domande mirate, ottenendo come input una breve documentazione di processo e dieci esempi reali di conferme d'ordine.
Claude ha simulato l’inserimento di questi ordini, confrontando i risultati con le voci già presenti in Asana. Le discrepanze emerse sono state annotate e, nello stesso pomeriggio, hanno generato la prima versione della sua “guida operativa”.
Iterazione continua su Slack
La prima guida si è subito rivelata insufficiente per l’uso quotidiano. Il team ha quindi spostato la discussione in un thread di Slack, dove ha segnalato gli errori in linguaggio naturale. Claude ha integrato ogni correzione nella sua documentazione, aggiornando automaticamente la guida. Dopo il primo test, Claude ha identificato due errori in una voce inserita manualmente, dimostrando la sua capacità di autocorrezione.
Entro 24 ore la guida è arrivata alla versione 12, grazie alla combinazione di:
- Accesso di Claude agli strumenti interni dell’azienda
- Board Asana pre‑configurato con campi fissi e template
Nel mese di agosto, Claude è stato messo in produzione con ordini reali, utilizzando una copia di test del board che il team non aveva mai creato. Da quel momento, bastava menzionare Claude in un thread Slack per avviare la procedura di inserimento.
Risultati concreti e impatto sul lavoro
Il nuovo flusso consente al team di verificare le attività generate da Claude in meno di cinque minuti per i casi semplici e in dieci minuti al massimo per le campagne più articolate. Nei primi due mesi di utilizzo non è stato segnalato alcun errore che abbia influito sul lavoro quotidiano, dimostrando l’affidabilità della soluzione.
Il vantaggio più evidente si registra quando un membro del team è in ferie: Claude continua a gestire autonomamente gli inserimenti, evitando colli di bottiglia e garantendo la continuità operativa.
Cosa include la “Blaupause”
Il caso d'uso t3n PRO fornisce:
- Un’analisi delle regole estratte da dieci conferme d'ordine reali
- Le istruzioni di canale Slack con cui Claude interagisce
- Un estratto del thread Slack relativo al primo ordine reale
Gli utenti interessati possono sbloccare questi contenuti tramite l’abbonamento t3n PRO.
Lezioni apprese e prospettive future
Questo progetto dimostra che è possibile creare agenti IA efficaci senza un team di sviluppo dedicato, sfruttando strumenti già presenti (Slack, Asana) e una metodologia iterativa basata su feedback continuo. Le aziende che desiderano replicare l’esperienza dovrebbero:
- Identificare un processo ripetitivo con dati ben strutturati
- Fornire esempi reali all’agente IA
- Utilizzare canali di comunicazione collaborativi per raccogliere correzioni
- Aggiornare costantemente la documentazione operativa
In un contesto in cui l’IA è sempre più pervasiva, la “Blaupause” di t3n offre una guida pratica, basata su metriche concrete, sforzo realistico e risultati verificabili, aiutando le organizzazioni a trasformare compiti manuali in processi automatizzati e scalabili.