Automazioni dei processi con Make.com, Google Workspace e l'IA

Uno «scenario» è una catena di passaggi: parte da un fatto (arriva una mail, compare una riga in un foglio, scocca un orario), passa per uno o più controlli e finisce scrivendo da qualche parte. Il mio criterio è che la logica stia nei fogli di calcolo, non dentro lo scenario: le formule le legge il titolare, le può correggere da solo e si vedono. Uno scenario che nasconde le regole al suo interno diventa una scatola nera che solo chi l'ha costruita sa toccare.

Ogni scenario scrive una riga di registro a ogni passaggio. Serve per due cose: capire perché una cosa non è stata fatta, e dimostrare che invece è stata fatta.

• Ordini in PDF: arrivano per posta, un modello IA li legge e ne trascrive il contenuto in un foglio di calcolo. Nessuno digita più numeri di riga e quantità.
• Confronto fra file: un foglio Excel e un PDF messi a confronto in automatico, con le differenze evidenziate. È il lavoro che a mano richiede due colonne affiancate e molta pazienza.
• Riconciliazione: ordini contro fatture passive, per trovare le righe che non tornano — prezzi diversi da quelli pattuiti, quantità fatturate e mai arrivate, righe doppie.
• Calendario: eventi e corsi che dal negozio online e dai fogli di calcolo finiscono da soli su Google Calendar; e i PDF del portale stampa di un festival trasformati in appuntamenti.
• Pratiche ricorrenti: la ricerca periodica della polizza assicurativa più conveniente per auto, moto, motorini e monopattini, o la richiesta di una nuova targa — modulistica compilata e inviata online — sono automazioni della stessa famiglia.

Il guadagno non è il tempo risparmiato nella singola trascrizione: è che l'errore di battitura sparisce, e che il controllo viene fatto tutte le volte, non solo quando qualcuno ci pensa.

La filiera dei contenuti è la stessa in ogni azienda: qualcuno scrive una bozza, qualcun altro la approva, poi va pubblicata in più posti. Le ho automatizzate le prime e le ultime parti, lasciando quella di mezzo alle persone.

Per un portale di informazione ho costruito due scenari che lavorano su un unico foglio di calcolo a cinque schede — istruzioni, articoli, post, impostazioni, registro. Il primo scenario prende gli articoli segnati come «da lavorare», li scarica, genera i testi per i social con un modello IA e li scrive nella scheda dei post con lo stato «in approvazione», poi avvisa su Telegram. Il secondo scenario guarda solo le righe che una persona ha contrassegnato come «da pubblicare» e le manda dove devono andare: Facebook, Instagram o LinkedIn, ognuno con la sua strada, e segna la riga come pubblicata. La cadenza concordata è di quattro contenuti a settimana, a giorni e orari fissi.

Su altri progetti la stessa filiera arriva anche al sito e alla scheda Google Maps dell'attività: bozza, revisione, pubblicazione su più canali in un colpo solo.

Per lo stesso portale ho progettato la traduzione automatica degli articoli. La prima cosa è stata misurare il volume vero, non quello ricordato: contando il flusso delle pubblicazioni sono risultati circa 280 articoli al mese, con punte vicine a 360 nei mesi dei festival — il committente ne stimava 200.

Poi il confronto dei costi, listino alla mano, su tutti i modelli disponibili. L'architettura che ho consigliato usa due famiglie di IA diverse: una corregge e traduce, un'altra rilegge in modo indipendente il lavoro della prima. Un traduttore automatico specializzato, da solo, sarebbe costato circa tre volte tanto — e senza fare né la correzione né il controllo.

Prima di consegnare, la dimostrazione è stata messa alla prova da un secondo agente IA con il compito di smontarla: ha trovato cinque errori seri, fra cui un innesco che non si attiva in modo affidabile quando la cella che sorveglia contiene una formula. Meglio scoprirlo in prova che in produzione.

Nessuno di questi processi pubblica, spende o manda niente all'esterno da solo. Il passaggio di approvazione è sempre esplicito: una casella da spuntare nel foglio, o una risposta a un messaggio. Gli avvisi arrivano sul canale che l'azienda già usa — Telegram, posta, chat interna — e arrivano solo quando serve davvero un intervento, perché un sistema che avvisa sempre smette di essere letto dopo una settimana.

Risultato: i dati passano da un programma all'altro senza essere ricopiati a mano, e le persone intervengono solo dove serve una decisione.