• Progetto tipo · demo di laboratorio
  • Vendite e commerciale

Agente AI per la preventivazione

Ogni settimana arrivano decine di richieste di preventivo via email, con allegati e dati incompleti. Questo agente le legge, le completa, recupera prezzi e storico e prepara l'offerta. Il commerciale approva. Ecco come lo costruirei, con quali tutele sui dati e che conto mi aspetto.

Prima offerta in giornata invece che in 2-3 giorni, zero trascrizioni a mano, offerte coerenti con lo storico, dati e know-how che restano sotto il controllo dell'azienda. Stima: circa 9 ore a settimana restituite al commerciale, su 30 richieste.

Parliamone, 15 minuti →Come lavora

Il flusso, in 7 passi

— Il conto che mi aspetto

È un progetto tipo: non l’ho ancora realizzato per un cliente. I numeri sono stime su un’azienda esempio e si misurano nel pilota, prima e dopo.

  • Tempo di preparazione per richiesta

    Stima da misurare

    ~8 min (revisione)

    Prima: ~25 min

    Stima su 30 richieste/settimana; il tempo "prima" è quello che misuro in fase 1, il "dopo" in fase 4

  • Ore a settimana del commerciale sui preventivi

    Stima da misurare

    ~4 h

    Prima: ~12,5 h

    30 richieste × 25 min contro 30 × 8 min; circa 9 ore restituite alla vendita

  • Tempo dalla richiesta alla prima offerta

    Stima da misurare

    in giornata

    Prima: 2-3 giorni

    Dipende dalla coda di approvazione: l'agente prepara in minuti, la persona approva quando può

  • Richieste incomplete scoperte subito

    Stima da misurare

    entro pochi minuti dall'arrivo

    Prima: alla lettura, a volte dopo giorni

    Controllo automatico dei campi obbligatori; la mail di chiarimento è pronta all'istante

  • Errori di trascrizione

    Stima da misurare

    da misurare nel pilota

    Prima: presenti, non misurati

    Non prometto l'azzeramento: in fase 3 conto gli errori per campo su 50 richieste storiche

— Il contesto e il problema

Il processo: le richieste arrivano per email, con uno o più allegati (disegno o specifica in PDF, a volte un Excel con le quantità). Alcune dal modulo del sito, alcune per telefono e poi “ti mando una mail”. Per rispondere serve capire cosa viene chiesto, controllare che ci siano quantità, materiale, caratteristiche e tempi, cercare se è già stato quotato in passato, applicare il listino e il costo del momento, compilare il modello di offerta, far controllare al titolare sopra una certa cifra, inviare.

Chi ci lavora: in genere una o due persone dell’ufficio commerciale, una delle quali dedicata quasi solo ai preventivi.

L’esempio che uso: un’officina meccanica conto terzi con 40 addetti, lavorazioni su disegno del cliente, 30 richieste a settimana. È un caso tipo costruito sulle situazioni che incontro più spesso e su una demo di laboratorio con dati sintetici: non un caso cliente. Lo stesso schema vale per chi quota impianti, componenti, lavorazioni o forniture su specifica.

Dove si perde tempo

  • Richieste incomplete: nella mia esperienza una richiesta su tre arriva senza un dato essenziale (quantità, materiale, trattamento). Ogni volta si scrive al cliente, si aspetta, si riprende in mano la pratica da zero.
  • Storico introvabile: lo stesso particolare è stato quotato un anno fa, ma l’offerta sta in una cartella condivisa con il nome del cliente, o nella posta di chi l’ha fatta. Si rifà da capo, e a volte con un prezzo diverso.
  • Trascrizione a mano: codici, misure e quantità passano dal PDF all’Excel al Word. Ogni passaggio è un’occasione di errore, e l’errore si scopre quando il pezzo è già in macchina.
  • Coda: le richieste si accumulano, le più semplici aspettano dietro le più complesse, e il cliente che non riceve risposta in 48 ore ha già chiesto altrove.
  • Preventivi già dentro un chatbot personale: per fare prima, qualcuno incolla richiesta e listino in ChatGPT, Claude o Gemini con l’account personale. Il lavoro si velocizza, ma listini, nomi dei clienti e condizioni finiscono su server esterni senza regole né contratto: è il caso tipico di shadow AI, e va affrontato prima di parlare di agenti.

Il problema non è fare il preventivo: è tutto quello che c’è prima. Il conto, con le mie ipotesi: 30 richieste a settimana per circa 25 minuti ciascuna di lavoro di preparazione (lettura, controllo, ricerca storico, compilazione) fanno 12,5 ore a settimana, più il tempo morto delle richieste incomplete. In un anno sono circa 600 ore di una persona: quasi quattro mesi di lavoro spesi a preparare, non a vendere. Il tempo medio dalla richiesta alla prima offerta, nelle aziende di questo tipo, sta tra 2 e 3 giorni lavorativi.

Perché succede.

Non succede perché le persone sono lente. Succede perché il processo è fatto di passaggi manuali tra sistemi che non si parlano: la posta, le cartelle dei disegni, il gestionale con i listini, il modello Word, la testa di chi ricorda le quotazioni passate.

Tre cause ricorrenti:

Un agente AI serve esattamente qui: non a “fare i preventivi”, ma a eseguire questi passaggi ripetitivi con regole chiare, lasciando alla persona la decisione sul prezzo e sul cliente.

  • 01

    Nessuna regola scritta su cosa serve per quotare

    Ognuno controlla a modo suo, quindi la richiesta incompleta si scopre tardi.

  • 02

    Lo storico non è una base dati

    , è un archivio di file. Cercare costa più che rifare.

  • 03

    Il listino vive nel gestionale, l’offerta vive in Word

    In mezzo c’è una persona che copia.

— Come lavora, passo per passo

  1. 01

    Ingresso

    Una casella email dedicata (o una regola sulla casella commerciale) e il modulo del sito consegnano la richiesta all’agente. Gli allegati PDF, Excel e immagini vengono estratti.

  2. 02

    Lettura e classificazione

    Un modello linguistico legge testo e allegati e compila una scheda strutturata: cliente, articolo o descrizione, quantità, materiale, trattamenti, tolleranze, consegna richiesta. Classifica la richiesta: cliente esistente o nuovo, articolo già quotato o nuovo, dentro o fuori dalle lavorazioni che l’azienda fa.

  3. 03

    Controllo di completezza

    Una lista di campi obbligatori, scritta con il commerciale, decide se la pratica può andare avanti. Se manca un dato, l’agente prepara l’email di richiesta al cliente con i dati già trovati, e la mette in coda al commerciale per l’invio con un clic.

  4. 04

    Ricerca nello storico

    Cerca tra le offerte precedenti (indicizzate una volta, poi aggiornate automaticamente) quelle dello stesso cliente o dello stesso particolare, e le allega alla pratica con la data e il prezzo di allora.

  5. 05

    Prezzo dal listino

    Legge il listino lavorazioni e il costo materiale dal gestionale e compila le righe dell’offerta. Ogni cifra riporta la fonte. Se un elemento non trova riscontro, lo lascia vuoto e lo segnala: non inventa prezzi.

  6. 06

    Bozza nel modello aziendale

    Compila il modello Word o PDF dell’offerta e crea la riga nel CRM o nel gestionale, con stato “da approvare”.

  7. 07

    Approvazione

    Il commerciale apre la pratica: scheda, storico, bozza, segnalazioni. Corregge, approva, invia. Sopra la soglia che decide l’azienda, passa anche dal titolare. Niente parte senza una persona.

Niente parte verso clienti o fornitori senza l’approvazione di una persona.

— Scelte tecniche e perché

  • Modello linguistico

    Modello di fascia alta via API con contratto business (Claude, GPT, Gemini o Mistral: si sceglie dopo i test sui tuoi documenti)

    Serve una lettura affidabile di PDF e disegni con testo e tabelle. I piani business e API dichiarano l'esclusione dei dati dal training; prima di partire verifico conservazione dei log, regione di elaborazione e intestazione del contratto all'azienda. Alternativa: modello open in locale se i documenti sono know-how critico, con i costi e le responsabilità descritti sotto.

  • Dove gira

    Tre opzioni confrontate: API del fornitore, cloud enterprise già in uso (Azure OpenAI, Vertex AI, AWS Bedrock), server in azienda con modello open (Llama, Qwen, Mistral)

    Dipende da cosa contengono i documenti, dai volumi, dai contratti e da chi gestisce l'IT. Per 30 richieste a settimana l'API è la più economica; il cloud enterprise conviene se esiste già un contratto con regione europea e un IT interno; il locale tiene tutto in rete aziendale ma sposta su di te hardware, aggiornamenti e sicurezza.

  • Recupero storico e listini

    Indice interno delle offerte precedenti e dei listini (approccio RAG) con permessi e citazione della fonte

    I prezzi vengono dai tuoi documenti, non dalla memoria del modello, e ogni cifra è tracciabile. L'indice rispetta i permessi esistenti: l'agente vede solo ciò che il commerciale è autorizzato a vedere. Alternativa scartata: far "ricordare" i prezzi al modello, il modo più sicuro per inventarli.

  • Orchestrazione

    Un motore di flussi installato nel perimetro scelto (cloud aziendale o server interno), con code, log e riesecuzione dei passaggi

    L'agente non vive in una chat: è un flusso ispezionabile passo per passo, con registro di ogni operazione. Si può mettere in pausa, riprovare un passaggio, spegnere con un interruttore. Lo strumento specifico si sceglie in base all'infrastruttura già presente.

  • Dati e sicurezza

    Minimizzazione, accessi per ruolo, cifratura in transito e a riposo, conservazione dei log definita, test su dati sintetici o storici chiusi

    Verso il modello passano solo le parti del documento necessarie alla quotazione, non interi archivi. Dati personali di clienti e referenti restano nel CRM e vengono pseudonimizzati dove possibile; con il fornitore serve un accordo sul trattamento dei dati (DPA) e, se il caso lo richiede, una valutazione d'impatto con il DPO.

  • Integrazione gestionale e CRM

    API o export/import schedulati, a seconda del gestionale, in sola lettura sui listini

    Il listino resta dove sta e non viene mai modificato dall'agente. Se il gestionale non ha API si lavora su export: meno elegante, ma non si tocca il sistema che fattura.

  • Modello di offerta

    Il tuo Word o PDF attuale, compilato via template

    Il cliente riceve l'offerta che conosce. Non cambio il documento, cambio chi lo compila.

— Come si parte

Pilota: 6 settimane su un tipo di richiesta. Ogni fase consegna qualcosa che puoi vedere.

  1. 1 settimana

    Analisi del processo

    Mezza giornata con il commerciale: come arrivano le richieste, cosa serve per quotare, dove stanno listini e storico. Si scrive la lista dei campi obbligatori e le soglie di approvazione. Consegna: scheda del processo e perimetro del pilota (un tipo di richiesta).

  2. 1 settimana

    Dati, rischio e architettura

    Inventario di cosa contengono disegni e offerte, classificazione dei dati (pubblici, interni, riservati, personali), scelta tra API, cloud enterprise e locale, verifica dei contratti e dei termini sul trattamento. Se servono valutazioni privacy, qui entra il DPO. Consegna: architettura scelta e motivata, registro dell'uso AI.

  3. 2 settimane

    Costruzione e test su dati chiusi

    Flussi, estrazione, indice dello storico con permessi, modello di offerta. Test su 50 richieste già chiuse, anonimizzate dove serve: confronto tra la bozza dell'agente e l'offerta realmente inviata. Consegna: report di accuratezza per campo e per tipo di richiesta.

  4. 2 settimane

    Affiancamento in parallelo

    L'agente prepara, il commerciale continua a fare come prima e confronta. Si correggono regole e prompt, si forma chi lo userà. Consegna: misura prima/dopo sul tempo richiesta→offerta.

  5. mezza giornata

    Decisione

    Con i numeri in mano: estendere ad altri tipi di richiesta, fermarsi, o cambiare architettura. Consegna: piano dei tre mesi successivi oppure spegnimento pulito.

Cosa serve per partire

Pilota: 6 settimane su un tipo di richiesta

Listini leggibili (Excel, gestionale o PDF strutturato), un archivio di offerte precedenti, il modello di offerta aziendale e una persona del commerciale disponibile mezza giornata all'inizio e un'ora a settimana durante il pilota.

Si integra con

  • Email e PEC aziendali
  • Modulo del sito
  • Gestionale / ERP (listini, anagrafiche)
  • Archivio offerte precedenti (cartelle, PDF, Excel)
  • CRM
  • Modello di offerta Word / PDF

— Cosa cambia per le persone

La persona che oggi passa metà settimana a preparare preventivi passa a rivederli e a parlare con i clienti. Il titolare vede solo le offerte sopra soglia, già complete di storico e segnalazioni. Il cliente riceve una risposta in giornata, anche quando è una domanda di chiarimento, e percepisce un’azienda che ha il controllo delle proprie informazioni.

Il cambiamento meno visibile è il più importante: lo storico delle offerte diventa una base consultabile, non più la memoria di una persona. Se quella persona va in ferie o cambia lavoro, l’azienda non riparte da zero.

— Limiti e cosa non fa

Dirlo prima evita delusioni dopo.

Disegni complessi

tabelle fitte, quote a mano o scansioni di bassa qualità possono essere letti male. In fase 3 misuro l’accuratezza per tipo di documento e decido cosa resta manuale.

Prezzi non standard

per lavorazioni fuori listino l’agente segnala e si ferma. Il giudizio tecnico resta all’ufficio.

Qualità dei listini

se i listini sono disordinati, l’agente eredita il disordine. È la prima cosa che sistemo, e a volte è il vero progetto.

Dati personali, NDA e segreti industriali

se le richieste contengono dati personali o documenti riservati del cliente, la scelta dell’architettura, i termini del fornitore e l’eventuale valutazione d’impatto vanno decisi con il DPO o con il legale. Io preparo il quadro tecnico; la valutazione la fanno loro.

Conformità

non rilascio certificazioni né garanzie di conformità all’AI Act o al GDPR. Progetto controlli proporzionati, documento e lascio tracce verificabili; la responsabilità e le valutazioni legali restano all’azienda e ai suoi professionisti.

Validità dei numeri

le stime valgono per un tipo di richiesta, un reparto, i tuoi volumi. Non sono una promessa: sono la metrica che useremo per decidere.

— Domande frequenti

Preventivi, in chiaro.

Un agente AI per i preventivi può leggere i nostri disegni tecnici senza farli vedere a un fornitore esterno?

Dipende dall'architettura scelta. Con un modello in locale i documenti restano nella rete aziendale; con un'API (Claude, GPT, Gemini, Mistral) il fornitore vede i dati ma solo se il suo contratto business esclude l'uso per l'addestramento—verificato prima di partire. Se i disegni sono know-how critico, il locale è più controllabile; l'API è più economica per 30 richieste a settimana. La scelta la faccio dopo aver visto che cosa contengono davvero i vostri documenti.

Quanto tempo ci vuole prima di avere un agente così operativo in azienda?

Il pilota dura 6 settimane su un solo tipo di richiesta. La prima settimana è l'analisi del processo, la seconda la scelta di dati e architettura, poi due settimane di costruzione e test su richieste già chiuse e anonimizzate, due di affiancamento in parallelo al lavoro del commerciale. Alla fine si decide con i numeri se estendere, fermarsi o cambiare strada.

Che cosa succede se il nostro listino è disordinato o incompleto?

L'agente eredita il disordine: se i prezzi sono sparsi in più fogli, le logiche sono implicite o i codici articolo non coincidono, anche l'agente farà fatica. Sistemarli è spesso il primo lavoro, non l'ultimo. La rilettura del listino con il vostro commerciale è un prerequisito; se è fatto bene, il resto è più semplice.

L'agente può sbagliare il prezzo o il peso di una lavorazione?

Sì, se il documento è di bassa qualità (scansione sfocata, tabelle fitte, quote a mano) l'estrazione può fallire. Per questo ogni cifra viene da fonti che citate—listini, offerte precedenti—e non inventate dal modello. Se un prezzo non lo trova, lo segnala e si ferma. Nella fase di test misuro l'accuratezza per tipo di documento e decido cosa rimane manuale.

Chi decide il prezzo finale dell'offerta, l'agente o il commerciale?

Il commerciale, sempre. L'agente prepara i dati, propone il prezzo dal listino e crea la bozza; il commerciale apre la pratica, la rivede, la corregge se serve, e approva. Sopra la soglia che decidete voi, passa anche al titolare. Niente parte senza una persona che dice sì.

Possiamo caricare i nostri preventivi su ChatGPT o su un altro assistente con l'account personale?

Tecnicamente sì, ma con cautela. Con gli account personali di ChatGPT, Claude, Gemini e simili i documenti finiscono sui server del fornitore e, a seconda delle impostazioni, possono essere usati per addestrare i modelli o letti da revisori: l'addestramento si può disattivare nelle impostazioni, la conservazione per un periodo e la revisione per abusi restano. Per preventivi con nomi di clienti, prezzi riservati o disegni coperti da NDA conviene anonimizzare, oppure usare i piani business o le API, che regolano questi punti per contratto. Verifica sempre i termini del piano specifico.

— Il servizio

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Lo costruisco dopo la mappatura, solo dove la mappa mostra lo spreco. Come lavoro →

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Raccontami in due righe cosa arriva, chi lo gestisce e dove si inceppa. Parto da un solo tipo di richiesta, misuro prima e dopo, e decidiamo insieme se estendere.

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