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Tutorial pratici, test di strumenti e idee per usare davvero l’AI nel lavoro di tutti i giorni.
OpenAI ha presentato Agent Builder e Chatkit, un canvas visuale dentro ChatGPT per disegnare flussi agentici: drag & drop, logica, stato, approvazioni, tool via MCP e guardrail, tutto nello stesso ambiente, con la posssibilità di integrare il chatbot dal sito ai tuoi sistemi.
Lo puoi già usare al link: https://platform.openai.com/agent-builder/
Perché interessa a chi lavora davvero con l’AI
L’obiettivo è spostare l’AI dalla “chat” alla consegna operativa. Non solo risposte, ma azioni: ticket che si aprono e si chiudono, documenti che si analizzano, dati che si arricchiscono, passaggi a operatore quando serve. Un ambiente unico dove flussi, regole e strumenti convivono e si misurano.
Come funziona
Disegni il flusso su un canvas con blocchi (agent, if/else, transform, approval), monti i tuoi sistemi come server MCP (CRM, helpdesk, M365/Teams, DB, e-mail), scegli il modello OpenAI e pubblichi. È un quadro plausibile dai materiali circolati; i dettagli esatti li metterò qui dopo il keynote.
Cosa NON aspettarsi
- Modelli esterni: niente Claude, Gemini, Mistral all’interno della piattaforma OpenAI.
- Esecuzione on-prem/local: il builder gira nei server OpenAI (contratti enterprise possono aiutare su regione/DP, ma non sono self-hosted).
- Connettori “magici”: per integrazioni serie serviranno comunque server MCP ben progettati, logging, retry, gestione errori.
No, non è “RIP n8n/Zapier/Make”
Questi strumenti restano forti su vendor-neutrality, ampiezza connettori, self-hosting e compliance. Il pattern sensato è ibrido: prototipi e MVP rapidi su Agent Builder; produzione regolata o ambienti sensibili su orchestratori flessibili (anche self-hosted), riusando gli stessi server MCP.
Il contesto del mercato
Non si muove solo OpenAI: ElevenLabs ha annunciato il proprio Agent Workflow (editor visuale con sub-agent, handoff umano e knowledge base). Segnale chiaro: chi sa progettare flussi avrà un vantaggio reale, anche se, con strumenti così accessibili, quel vantaggio dura poco per chi resta fermo.
Use case pronti (idee da provare subito)
- Triage IT con estrazione dati, suggerimenti di risposta, human-in-the-loop, aggiornamento ticket e recap finale.
- Arricchimento lead (ricerche, normalizzazione, scoring, assegnazione a venditore), con guardrail su claim e PII.
- RAG documentale con approval prima dell’invio a clienti/fornitori.
- Back-office: riconciliazione documenti, controlli formali, invio esiti e apertura task follow-up.
Come prepararsi oggi (checklist pratica)
- Mappa i workflow AI-centrici candidabili
- Imballa i tuoi sistemi in server MCP (CRM, Helpdesk, M365/Teams, DB, e-mail).
- Definisci guardrail: sicurezza, toni, PII, claim; crea un test set minimo.
- Osservabilità: KPI operativi (FCR/CSAT per supporto, conversione per marketing, costo per esecuzione).
- Piano B: per clienti regolati, prevedi roll-out su n8n/self-hosted con gli stessi MCP.
- Contratti & DPIA: verifica regione dati, retention, logging, export.
FAQ
Posso usare modelli non-OpenAI?
No, il builder è parte dell’ecosistema OpenAI.
Posso eseguirlo in locale/on-prem?
No. Per esigenze on-prem valuta orchestratori self-hosted e/o modelli open-source, mantenendo MCP come livello d’astrazione.
Come collego i miei sistemi?
Espone le funzionalità via MCP (quindi puoi collegarlo a qualsiasi strumento\app compatibile), e tramite chatkit puoi integrarlo sul tuo sito come widget chatbot e anche nei tuoi server e applicazioni.
Sostituisce n8n/Zapier/Make?
No. È complementare. Builder nativo per velocità; orchestratori terzi per portabilità e governance.
Prezzi?
Costi legati al consumo token delle chiamateAPI
La mia riflessione
Con Agent Builder, OpenAI punta a spostare il baricentro: dall’esperimento singolo alle automazioni AI operative.
Concluderemo il 2025 in un mondo sempre più agentico e chi saprà progettare flussi avrà un vantaggio concreto, anche se, con strumenti così, quel vantaggio durerà poco per chi non si muove adesso.
