Trasformare gli Esperimenti con l’IA in Impatto per le Agenzie: Dalla Curiosità ai Risultati Misurabili

Galen Low: Qual è il sacro Graal dell’IA che gli operatori delle agenzie cercano di raggiungere dando al proprio team tempo e spazio per sperimentare con l’IA?

Kelly Vega: Prima impiegavo circa il 30% della mia settimana a fare ciò che ora mi richiede meno del 5%, senza dubbio.

Harv Nagra: Questo era qualche anno fa. Durante le nostre riunioni mensili con tutto il personale, creavamo lo spazio per chiunque volesse presentare alcuni dei propri esperimenti, così da condividere quella conoscenza con le altre persone.

Melissa Morris: Non lanciare la cosa al team con un semplice: "Ehi, facciamo X, Y e Z. Facciamo in modo che accada." Quando tutti sono responsabili, nessuno lo è davvero. Bisogna trattarla come se fosse un progetto per un cliente, altrimenti non si porterà mai a termine.

Kelly Vega: Abbiamo effettivamente formalizzato un accordo standard secondo cui ogni cosa deve essere trascritta e tutti erano d’accordo: sì, responsabilità. Ottimo.

Galen Low: Bene. La sessione di oggi riguarda proprio il passaggio da una fase di sperimentazione "artigianale" con l’IA, a uno stato in cui davvero si beneficia di operazioni potenziate dall’IA su larga scala. Quindi, conosciamo i nostri relatori.

Melissa Morris, fondatrice di Agency Authority e anche una prolifica autrice di video su LinkedIn. Pubblicavi tantissimi video. Tutti molto utili. Devo chiederti, Melissa: oltre a pubblicare quasi ogni giorno contenuti di valore per il mondo agenzie, ti ho vista anche protagonista di podcast insieme a nomi come Sharon Tarrick, Robert McPhee. Qual è la tua ricetta per mantenere un’energia così contagiosa ovunque tu compaia?

Melissa Morris: Sì, bevo davvero tantissima caffeina, Galen. No, scherzo!

Credo siano alcune cose. Lo faccio da tanto tempo. Sento di comprendere molto profondamente i titolari delle agenzie con cui lavoro. Sono entusiasta di aiutarli, quindi l’anima estroversa che c’è in me è felice di condividere tante informazioni utili e di trascorrere tempo con loro.

E ho anche un ottimo team che mi supporta. Abbiamo un sistema di gestione dei contenuti e flussi di lavoro molto solidi, quindi per me è facilissimo saltare davanti a una videocamera, parlare, chiacchierare, e poi loro si occupano di tutte le cose difficili.

Galen Low: Fantastico. Chi scelgo ora?

Forse scelgo Kelly Vega, Program Director in VML e anche comica virale su TikTok. Kelly, ti sei recentemente riunita con un account di una marca molto nota presso un’agenzia altrettanto nota, dopo un "viaggio" in un settore completamente diverso. Ti sembra di esserti svegliata da un sogno in un universo parallelo?

Cosa è cambiato nel modo di lavorare nella tua agenzia rispetto a prima?

Kelly Vega: È stato davvero un cambio di prospettiva. A volte, sai, che l’erba del vicino è più verde… ma non era per forza più verde, era solo un’esperienza diversa. A un certo punto, però, mi sono chiesta: "E ora? Cosa c’è dopo?".

E il "dopo" è stato tornare indietro, cosa che non avevo mai fatto. Non ero mai stata una "boomerang". È una bellissima esperienza. Mi occupo di operations per grandi clienti, quindi sono arrivata con uno sguardo nuovo e un bagaglio diverso, davvero felice di essere qui a parlare di IA e operations nelle agenzie.

Galen Low: È la bellezza del settore agenzie: la varietà. Puoi attraversare verticali e settori, tornare con lezioni apprese in spazi adiacenti. Portare quella prospettiva.

Kelly Vega: Sì, e vedere la cosa sia su piccola che larga scala… c’è tanto da dire al riguardo, è molto interessante.

Galen Low: Oggi userò alcune di queste prospettive. Grazie per essere con noi.

E dulcis in fundo, Harv Nagra, Head of Brand Communications in Scoro e conduttore del podcast The Handbook: Agency Ops. Harv, mi hai confessato recentemente che hai fatto il tuo debutto da attore in un video case study quando eri cliente Scoro.

Ora sei in Scoro, sfruttando la tua esperienza in agency ops e anche le tue doti attoriali per una nuova serie di video su LinkedIn chiamata Ops Quickies. La grande domanda: quanto manca a vedere The Handbook come film (o almeno più video da parte tua)?

Harv Nagra: Credo sia già in produzione, in realtà. Una storia horror: il team cliente che non fa i timesheet e ChatGPT che va in crash. Sono sicuro che ti piacerà.

Galen Low: Lo guarderei. Thriller assicurato!

Harv Nagra: Sì. Un incubo reale. Vivo a Londra, UK, ma sono originario di Vancouver, Canada. Bello vedere alcuni di voi del BC collegati.

Galen Low: Anche io, Harv, vengo da Vancouver, BC. Non ci conoscevamo allora, ma sono felice che adesso siamo collegati e posso coinvolgerti in queste tavole rotonde online dal Regno Unito.

Allora, introduco il tema. Sento molte agenzie che chiedono ai propri operatori di dedicare 2-4 ore a settimana a sperimentazione e ricerca sull’IA.

Non mi stupisce, vista la potenzialità promessa dall’IA, ma solo poco tempo fa non c’era lo spazio per prendersi 2-4 ore a settimana senza compromettere l’80% di utilizzo. I leader sperano che questi esperimenti portino a innovazioni che incrementino di dieci volte il loro business, ma la realtà è che "smanettare" con l’IA non basta.

Gli esperimenti richiedono struttura. Servono criteri di successo. E, in più, gli esperimenti di successo vanno mobilitati in fase di implementazione per portare beneficio all’intera organizzazione. Quindi la vera domanda è: qual è il modo migliore per passare da esperimenti informali sull’IA a miglioramenti operativi supportati dall’IA su scala agenzia? E cosa si rischia se non ci riusciamo?

Facciamo una panoramica. Parliamo di IA, parliamo di crescere un’agenzia o un’organizzazione, ma a volte il traguardo non è chiaro. Ecco perché lo chiedo ai nostri ospiti: qual è il sacro Graal che cercano di raggiungere gli operatori dando tempo e spazio ai propri team per l’IA?

È solo una questione di esporre lo staff alla tecnologia, o accelerare verso un business ibrido uomo-macchina? E se è la seconda, cosa significa? Kelly, vuoi iniziare tu?

Kelly Vega: Volentieri. Sì. Penso che il tempo dato per esplorare l’IA, almeno dal mio punto di vista di PM e operations, abbia come scopo principale l’efficienza.

Si tratta di ottimizzare la parte amministrativa, ridurre la paralisi da analisi. Quando perdi ore a fare il recap di una riunione, chi ha detto cosa, ci sono trascrizioni da inserire nei resoconti, nomi da verificare, frasi che non andrebbero annotate… l’IA toglie molto lavoro "di contorno" che altrimenti faresti tu. Prima impiegavo circa il 30% della mia settimana a fare ciò che ora mi richiede meno del 5%. Questo oggi è secondo me il focus, perché riguarda i processi operativi, la standardizzazione. Ci sono mille esempi, ma questo è centrale anche per i PM digitali.

Galen Low: Mi piace l’approccio con "l’umano al centro". Non azzera il lavoro, ma cambia la prospettiva. Inoltre, non avevo pensato a quanto sia faticoso, anche per i tuoi responsabili, vedere i migliori del team passare più tempo a scrivere i verbali perfetti che a valorizzare il loro vero talento, no?

Vorrei che tu facessi altro. Non è solo difficile per chi fa l’admin, ma anche per chi vuole vederti brillare su altro.

Kelly Vega: Esatto.

Supporta la consegna, ma non sostituisce il talento o la strategia necessari e su cui il cervello umano deve potersi concentrare. Ho meno burnout perché non spendo energie su task di amministrazione che non generano strategia.

Galen Low: Bello che il sacro Graal non sia l’essere sovraccarichi fino all’esaurimento.

Melissa, tu lavori con molte agenzie sulle operations. Immagino abbia una panoramica interessante su quale sia il traguardo.

Cosa senti dalle realtà con cui parli?

Melissa Morris: Sì, credo di vedere cose simili a quelle dette da Kelly, molto concrete e quotidiane. Ma salendo di livello, ciò che cercano davvero è una maggiore redditività. Le agenzie lavorano spesso con margini ridotti, specialmente le creative. Hanno margini sottilissimi: tre revisioni diventano dieci, poi il cliente cambia idea e si ricomincia tutto daccapo. Quindi c’è sempre la ricerca di semplificare, ottimizzare, allargare i margini e i tempi.

È difficile in certi contesti creativi. Ma se rendiamo più snelli i lavori amministrativi, come i verbali o la realizzazione di slide, magari otteniamo un po’ più di respiro là dove per anni abbiamo solo rincorso problemi.

Galen Low: Mi piace. In un nostro evento, a luglio, sui progetti creativi, mi ha colpito una cosa: non dev’essere una soluzione unica. Magari lo è per il PM che si occupa del delivery o operations, ma per il team c’è un momento giusto per spendere tanto tempo umano sulla creatività, mentre per il ridimensionamento immagini, ad esempio, preferisco che non siano i miei designer migliori a occuparsene. E magari l’IA è utile. Insomma, non va spinta a 110 su tutto, ma trovare i punti dove davvero fa la differenza.

Kelly Vega: Sì, tipo costruire una ticket su Jira sembra una cosa "amministrativa", ma c’è molta tecnica dietro. Se prendi una risposta articolata da un developer, la dai all’IA chiedendo "fammi una ticket Jira da questo", l’IA la sviluppa, tu poi la aggiusti, la adatti, metti le label che servono e risparmi tantissimo tempo. A volte i PM rimandano di giorni certi task perché ci devono pensare su.

Galen Low: Sono anch’io quel tipo! Ci metto giorni a creare una Jira. Se solo potessi iniziare prima…

Però è anche il lavoro umano: voglio essere sicuro su cosa condivido con il team perché ha ricadute sugli altri. Ma sì, c’è una quantità di tempo sottostimata tra cliccare, copiare, incollare, cercare info su vari strumenti. Se si può ottimizzare, è bellissimo. Proviamo a "zoommare" da qui per capire come funziona in diversi tipi di organizzazione. Magari chi ci ascolta pensa: "Bello, ma qui non funziona così. Non ho mezz’ora di IA libera al giorno".

Harv, tu parli con molte realtà. Cosa senti su questo?

Harv Nagra: Sì, mi torna in mente la mia vecchia agenzia, qualche anno fa. Nelle riunioni mensili (non era tempo obbligatorio dedicato a ciò), incoraggiavamo le persone a sperimentare strumenti nuovi. Nella riunione mensile chi voleva poteva presentare esperimenti fatti o cose imparate, così tutti potevano vedere.

Tempo fa ero a una colazione evento su IA e marketing. Un’agenzia nominava una "task force" di volontari: ogni mese si incontrano, devono presentare una news o un’esperienza/pratica sull’IA. Portare una cosa ogni mese fa sì che qualcosa venga effettivamente fatto, invece di rimandare all’infinito.

Così la conoscenza viene condivisa. Da Scoro abbiamo canale Slack sull’IA dove ci scambiamo novità ed esperimenti, e abbiamo appena fatto una survey interna sulle competenze IA per mappare chi usa cosa. Abbiamo regole d’uso ferree per la sicurezza dei dati, quindi sappiamo esattamente chi usa cosa e per cosa, dato che tutto è già selezionato. Queste cose consiglio di avere: momenti di apprendimento, presentazione e condivisione delle conoscenze.

Galen Low: È bellissimo come strumento di analisi, ed è positivo. Ho visto alcuni approcci un po’ "freddi" e impersonali: sembra quasi che possano licenziarti se sbagli risposta. Ma qui si guida verso l’educazione, che è fondamentale. Il tema della condivisione della conoscenza è forte.

Mi piace la "forzatura" di dover condividere: magari culturalmente non è per tutti, ma è la chiave perché senza condivisione tutto resta isolato e non si scala. Magari qualcuno accumula best practice senza diffonderle: l’impatto si riduce.

Altri esempi di come viene strutturata la sperimentazione IA in agenzie?

Kelly Vega: Sì. Noi abbiamo uno strumento proprietario molto robusto, suddiviso per necessità creative, operative, strategiche ecc. Anche se poi, spesso, semplicemente uso la chat integrata che già conoscevo. La robustezza serve quando hai bisogno di cose specifiche, ma per il resto l’accesso è semplice. Tutti possono usarlo liberamente, i clienti pure. Più che una fascia oraria predefinita per sperimentare, è incoraggiata la condivisione delle best practice: come usi con successo l’IA nel quotidiano? Se devo, ad esempio, analizzare un report Jira, l’esportazione è dettagliatissima ma se mi serve una cosa ultra-precisa, non ho tempo di "giocare" con i filtri. Esporto il file (seguendo sicurezza e linee guida), e chiedo all’IA: raccontami questa trend, aiutami a capire… Mi aiuta a ragionare e poi torno su Jira per ottimizzare. Quindi non solo mi dà risposte, ma stimola il pensiero e l’ottimizzazione.

Galen Low: Hai modo d’inserire input in quel tool proprietario? Si "addestra" sulle cose che fate ogni giorno, o caricate procedure/operazioni?

Kelly Vega: Mi chiedo anche io. È collegato al mio account, quindi tutte le azioni che compio incidono. Ho notato che nei riassunti riconosco sempre più la "mia voce". Ma non uso mai il testo così com’è: prendo spunti puntati/bullets, o i processi proposti e li rielaboro personalmente.

E ci sono comunque correzioni da fare: se dovessi quantificarlo, modifico dal 10 al 30% dei riassunti, collego risorse ecc., così che si capisca che personalizzo davvero. Non mando mai testi standard con le stesse emoji e gli stessi trattini.

Galen Low: O i trattini lunghi!

Kelly Vega: Sì, che li userei davvero, ma ora devo evitarli: si capisce troppo che è IA! Prima tutti sappiamo che l’usiamo…

Galen Low: Vado ad aggiungere qualche refuso alle email prima di mandarle!

Kelly Vega: Esatto, quasi!

Galen Low: L’utopia è troppo "pulita" per sembrare credibile, quindi dobbiamo sporcarla un po’.

Kelly Vega: Sbaglio "definitely" ogni volta.

Galen Low: Anch’io.

Forse andiamo ora sulla parte che ho accennato: passare dalla "smanettamento" alla vera produttività personale e organizzativa. È bello che un’agenzia investa tempo non fatturabile per far sperimentare il team con l’IA… Ma anche i migliori esperimenti rischiano di restare sulla "mensola". Servono struttura e formalità.

Quindi: come possono le agenzie strutturare la selezione delle idee, inserirle nella strategia e poi implementarle davvero così che diventino parte integrante del business e non solo lo strumento "sperimentale" di qualcuno?

Come evitare che questi progetti diventino i classici progetti interni che non sono mai prioritari?

Melissa Morris: Parlo molto di questo coi clienti: nelle operations spesso i progetti interni (devisare SOP, tool di project management ecc.) non sono la parte "divertente" e con il lavoro per clienti rischiano sempre di essere rimandati. Dico sempre ai titolari: se vuoi che un progetto interno arrivi al traguardo, devi gestirlo come se fosse per un cliente vero.

Non lanciare solo l’idea al team con "facciamo X". Sappiamo tutti che, quando tutti sono responsabili, nessuno lo è. E non assegnarlo a chi è saturo di scadenze clienti, perché non lo farà mai.

Quindi: trattalo come progetto cliente, con milestone reali: serve una brief creativa? Cosa vuoi risolvere, di preciso? Dire solo "Miglioriamo con l’IA" non porta da nessuna parte. Ma dire invece (come diceva Kelly) "Scrivere ticket Jira è faticoso, rubiamo tanto tempo: come possiamo sfruttare l’IA?". Diventa specifico e misurabile.

Dai anche parametri precisi: "Non spendere tre mesi a "cercare soluzioni", ma cosa sono i primi passi concreti? Quando ti aspetto? Quanto budget hai? Niente tool da 800 dollari al mese...". Definisci l’aspettativa e le tempistiche. Poi, gestisci tutto con le regole del cliente finale: standup, aggiornamenti, ostacoli, punti aperti. Così il progetto si chiude davvero, come quelli per i clienti.

Galen Low: Mi piace. E, pensando alle risorse, aggiungerei il tema del ROI e del business case: le agenzie investono tempo ed energie (quindi denaro!) in questi progetti per migliorare l’operatività e la qualità del lavoro. Deve esserci ritorno.

Mi piace l’idea che, già nella fase sperimentale, ci sia un’ipotesi da validare. Come ha scritto Carrie in chat: l’implementazione IA deve essere allineata agli obiettivi aziendali. Girando idee a caso si rischia di trovarsi con la Dropbox degli spunti piena di cose magari fuori tema. Serve allineamento e priorità, come per un portfolio progetti vero.

Melissa Morris: Esatto, inoltre bisogna valutare la rilevanza e dare una priorità. Ad esempio, con una slide che crei in 5 minuti da una trascrizione: bellissimo! Peccato che la slide la produci ogni 18 mesi… non ha senso formare tutti, fare training e festeggiare per una cosa che userai – forse – in futuro. Quindi valuta sempre input, risorse e ritorno reale su ciò che conta.

Galen Low: Prioritizzazione, quindi.

Kelly Vega: Va anche detto che l’entusiasmo di alcuni del team non equivale a buy-in generale. Vanno spiegati obiettivi, KPI e benefici… Quando tutti capiscono e c’è buy-in, si va veloci. E il progetto diventa davvero prioritario.

Galen Low: Una questione di change management. Però mi chiedo: quando affrontiamo progetti nuovi (come IA), non sempre sappiamo quanto tempo ci vorrà. Come si può gestire questa incertezza, soprattutto con i più "resistenti"?

Harv Nagra: In ogni cosa serve una stima, un timeboxing: non puoi dedicare 40 ore a settimana a esperimenti, magari solo un paio. Dici "dedichiamo 10 ore in tre settimane, poi valutiamo". Se serve altro, prosegui; se è troppo complesso, si mette in pausa o si cancella. Il timeboxing aiuta a valutare se si sta andando nella direzione giusta.

Galen Low: Mi piace anche perché ricorda il funding round-up: prima un po’ di risorse, se vai avanti ne arrivano altre… e così via. E devi avere il coraggio di dire "ok, abbiamo investito ma non funziona, stop prima che sia troppo tardi".

Kelly Vega: Sui progetti IA, non tutto quello che puoi fare, dovresti farlo. Lo sentiamo spesso soprattutto dalle richieste clienti che magari non conoscono best practice o ambiti davvero utili. A volte occorre proprio fermarsi e chiedersi: "Solo perché possiamo, conviene davvero?". Fare una valutazione.

Galen Low: Faccio l’avvocato del diavolo: visto che dobbiamo sperimentare e misurare, perché pianificare prima? Prendiamo tutte le idee buone e iniziamo a testare tutto in parallelo, meglio muovere qualcosa che restare fermi!

Perché non è così semplice?

Melissa Morris: Ogni nuova introduzione (IA compresa) richiede consapevolezza: diversi livelli di buy-in, abilità tecnica, comfort. Devi prestare attenzione a non "lasciare indietro" nessuno. Serve una pianificazione: quando coinvolgere il team, capire se condividono gli obiettivi, piani di formazione e supporto a chi resta indietro o è titubante.

Chi ama la tecnologia sarà entusiasta, altri meno. E poi c’è anche la paura: "Mi stanno chiedendo di creare la mia sostituzione con un bot? O mi vorranno far lavorare il doppio perché ora penseranno che con l’IA posso fare tutto più veloce?". La questione sicurezza del posto di lavoro non c’è mai stata così forte come per l’IA. Quindi bisogna comunicare sempre in modo chiaro obiettivi, piani di formazione, rispondere ai dubbi e creare uno spazio di dialogo.

Galen Low: Giusto. È la parte che non puoi semplicemente velocizzare: potresti tecnicamente lanciare cento iniziative nuove domani, ma cosa fa questo ai nostri cervelli? Alle emozioni? Come controlliamo cento KPI contemporaneamente? Molte implementazioni falliscono qui.

Kelly Vega: Non ho ora un team di PM che risponde a me, ma se lo avessi, assegnerei ai junior lo studio di prompt standardizzati IA (post-backlog, post-sprint ecc), ai mid-level l’ottimizzazione della documentazione, ai senior la visione strategica (2026!) sulle opportunità. Così puoi portare avanti più mobilitazioni insieme, gestite dal livello giusto.

Galen Low: Giusta dimensione dell’esperimento: non far riscrivere la procedura per i pagamenti all’ultimo arrivato! Serve anche leadership operativa vera: i progetti interni sono programmi da trattare come i client work. Forse questa è la nuova evoluzione: investire risorse strutturate, team di PM, sponsor interni ed esterni.

Kelly Vega: Un deliverable, ad esempio, è fare uno screen-recording di come crei una ticket Jira da zero, poi di come la fai con IA. Così hai qualcosa di concreto. Ma attenzione che non diventi una scusa per assegnarti subito altri mille progetti: bisogna proteggere lo spazio per le altre attività core. Così la qualità migliora.

Galen Low: Anche la fiducia: chiedere ai tuoi di filmarsi mentre lavorano, promettendo "non giudicheremo", ma in realtà giudichiamo tutti. Bisogna però costruire quell’ambiente di fiducia e partecipazione.

Kelly Vega: Oppure, ancora, ottenere approvazione e formazione sugli strumenti IA: se c’è qualcuno restìo o scettico, l’educazione è fondamentale.

Galen Low: Avete parlato di sicurezza dati, compliance. Harv, hai detto che in Scoro ci sono strumenti consentiti secondo la governance aziendale. In che misura le aziende considerano (o trascurano) la governance IA durante l’implementazione interna? Qual è il giusto livello di controllo a seconda della maturità?

Harv Nagra: Dipende dal grado di maturità dell’organizzazione. Negli ultimi anni, con la corsa all’IA, si è sperimentato tanto ma c’era preoccupazione (giustificata) di uploadare dati sensibili dei clienti. Ora ci sono linee guida chiare: quali strumenti usare, per fare cosa. È sempre esistito il shadow IT, con le persone che scaricano strumenti, sottoscrivono abbonamenti, fanno tutto senza controllo. Così rischi di pagare troppe licenze e di non condividere davvero valore. Perciò occorre un controllo operativo: selezione strumenti, sicurezza, indicazioni su cosa si può e non si può fare con ognuno.

Melissa Morris: Aggiungo: finora abbiamo guardato il tutto solo da dentro l’agenzia, ma è importante anche la trasparenza con i clienti, far sapere (nei limiti del caso) come si usano gli strumenti IA. Penso a un’azienda che tratta argomenti delicatissimi che – in caso finiscano in tribunale – rischiano che salti fuori un verbale o una registrazione "imprevista". In quei casi bisogna essere ancora più attenti, informare bene il cliente, ottenere il consenso (come per le registrazioni standard). Bisogna sapere bene dove salvi i dati e quali implicazioni possono avere quelle documentazioni.

Kelly Vega: Noi abbiamo introdotto un accordo standard in cui tutto poteva essere trascritto o registrato in ogni call, e tutti erano d’accordo: responsabilità, chiarezza. Non tutti la pensano così, ma per noi è stato molto utile.

Galen Low: Anche perché hai lavorato in settori molto regolamentati con clienti che magari avrebbero detto: "No, grazie". Ti ha sorpreso vedere che lo chiedono?

Kelly Vega: In realtà è il contrario: spesso è preferibile avere la registrazione proprio per accountability. Quando ci sono di mezzo permessi, regolamenti ecc., nella mia esperienza la richiesta era averla di default.

Galen Low: Quindi, proprio grazie ai regolamenti, si tende ad avere traccia delle conversazioni.

Kelly Vega: Sì. Ma a volte, se voglio che un meeting sia più "informale", NON lo registro, tranne se chi partecipa lo richiede espressamente. Registro le chiamate "operative", non, per esempio, le 1:1 con i PM… c’è bisogno di respirare, non solo di documentare tutto!

Galen Low: Giusto.

Un grande grazie ai nostri panelist per il tempo dedicato oggi. So che di solito ci vediamo tra noi, ma oggi insieme è stato davvero un piacere.

Grazie mille per gli spunti condivisi.

Kelly Vega: Grazie a voi.

Melissa Morris: Grazie.