Negli ultimi anni l’automazione in CRM e marketing ha fatto grandi passi avanti. Ma nella maggior parte dei casi parliamo ancora di workflow che eseguono azioni ripetitive su dati già presenti: spostano proprietà, inviano email, creano task, assegnano record.
L’introduzione della nuova azione Run agent nei workflow (attualmente in alpha) apre invece una possibilità diversa: integrare agenti AI dentro i processi, in modo che un workflow non si limiti a eseguire passaggi, ma possa generare nuove informazioni e usarle per attivare decisioni operative.
In pratica: l’agente diventa un “collaboratore” che lavora dentro l’automazione, e il workflow diventa un sistema di orchestrazione.
Run agent action è un’azione che puoi aggiungere in un workflow per:
selezionare un agente (di ricerca, di triage, di sintesi, ecc.)
passargli input (testi, URL, dati del record, proprietà CRM…)
ricevere output strutturati
usare questi output per:
aggiornare record CRM
attivare branch condizionali
creare task o ticket
inviare notifiche o assegnazioni
La differenza chiave rispetto ai workflow tradizionali è che qui non lavori solo su “dati già noti”, ma puoi far produrre all’agente nuovi dati utili al processo.
Quando configuri Run agent puoi definire gli action outputs, ovvero variabili temporanee dove il workflow salva ciò che l’agente restituisce.
Esempi tipici di output:
categoria (lead / ticket)
priorità (alto / medio / basso)
sintesi (1–2 righe)
punteggio (0–100)
rischio (stallo / churn / escalation)
next step suggerito
Questi output sono “temporanei”: vivono solo nell’esecuzione del workflow.
Se vuoi che diventino dati del CRM, devi inserirli in un’azione successiva come Edit record.
Questo ti consente di distinguere tra:
output che diventano dato ufficiale (proprietà CRM)
output che rimangono supporto operativo (note, task, riassunti)
Uno degli scenari più immediati è nel Customer Service.
Problema
I ticket arrivano spesso disordinati: descrizioni confuse, urgenza non indicata, assegnazioni manuali. Risultato: SLA instabili e spreco di tempo.
Cosa fa l’agente
Un “Support triage agent” può:
classificare la categoria (bug, accesso, fatturazione, richiesta info…)
stimare l’urgenza (Critical / High / Medium / Low)
produrre una sintesi utile
indicare se mancano informazioni chiave (e quali)
Come diventa workflow
Trigger: nuovo ticket
Run agent: analisi del contenuto
Output: categoria, urgenza, sintesi, missing info
Edit record: salva categoria e urgenza sul ticket
Branch:
Critical → assegnazione immediata + notifica
High → routing team tecnico
Medium/Low → coda standard
Se mancano info → invio email automatica con richiesta dati
Risultato
Non stai “automatizzando un passaggio”: stai automatizzando una parte del lavoro che prima richiedeva giudizio umano.
Per capire la portata, ecco altri scenari tipici:
Lead enrichment e scoring: l’agente arricchisce il lead, stima settore e dimensione, assegna uno score e attiva routing sales diverso.
Post-call automation: sintesi della call, estrazione next step e aggiornamento automatico del CRM + task follow-up.
Deal hygiene: revisione settimanale dei deal fermi, stima rischio stallo e creazione task mirati.
Content QA: checklist automatica per landing/email (CTA, tono, claim, rischi) con task se non conforme.
Se vuoi introdurre questa funzione in modo concreto:
Parti da un processo ad alto impatto (ticket triage, lead scoring, post-call)
Definisci 3–4 output core (non 15)
Salva nel CRM solo ciò che serve davvero per decisioni e reporting
Mantieni branch semplici (alto/medio/basso) e iterali nel tempo
Misura l’impatto: SLA, tempo risparmiato, conversion rate, qualità pipeline
La vera novità di Run agent nei Workflows è che l’automazione non esegue soltanto: produce output, li rende persistenti nel CRM e li usa per attivare azioni operative.
È un passaggio da “workflow come regole” a “workflow come processo” e quando i processi diventano più consistenti e veloci, anche la crescita diventa più governabile.
Run agent salva i dati nel CRM automaticamente?
No. L’agente produce output temporanei (action outputs). Per salvare i dati sul record serve un’azione come “Edit record”.
Che tipo di output posso ottenere?
Dipende dall’agente. In generale: valori strutturati (categoria, punteggio, priorità, sintesi, raccomandazioni) che puoi poi usare in azioni e branch del workflow.
Posso usare più agenti nello stesso workflow?
Sì: puoi concatenare agenti diversi e far usare i rispettivi output in step successivi.
È adatto a processi sensibili (compliance, legale, escalation)?
Sì, ma con governance: in processi ad alto rischio è consigliabile mantenere un controllo umano o step di verifica prima di azioni irreversibili.
È già pronto per produzione?
Essendo in alpha, è realistico aspettarsi cambiamenti e limiti. Consigliamo di partire con un progetto pilota su un processo ben definito.
Se introduci Run agent nei workflow, definisci subito una governance minima per evitare “rumore” nel CRM:
Separa proprietà “stabili” da proprietà “operative”
Es: “Industry” e “Company size” sono dati stabili. “AI score” o “Deal risk” sono dati dinamici e vanno trattati come tali.
Usa naming chiaro per le proprietà AI
Prefisso consigliato: AI - oppure Agent - (es. AI - Ticket Urgency, Agent - Deal Risk)
Ti aiuta a riconoscerle e a gestire reporting/filtri.
Salva nel CRM solo output utili e misurabili
Se un output non serve per decisioni, segmentazione o reporting, mettilo in task/note e non come proprietà.
Controlla i branch con soglie semplici
Evita logiche troppo complesse all’inizio. Tre livelli sono spesso sufficienti: alto/medio/basso.
Prevedi un fallback
Se l’agente non produce output affidabile o non risponde, il workflow deve avere una strada alternativa (es. assegnazione manuale o task di revisione).