Gestire una piccola agenzia da founder significa fare tutto: strategie, clienti, esecuzione, amministrazione. Per anni ho risolto questo problema assumendo persone. Poi ho capito che il problema non era la mancanza di persone, ma la mancanza di sistema.
Oggi lavoro con uno stack di tool che mi permette di muovermi come un team strutturato. Non perché l’AI faccia tutto, ma perché ho eliminato il lavoro di coordinamento e overhead inutile.
Ecco cosa uso e perché.
La base: dove vive il lavoro
ClickUp è il mio sistema operativo. Tasks, progetti, clienti, scadenze. Non uso quasi nessuna feature avanzata, ma ho costruito una struttura precisa: uno spazio per cliente, un folder per ogni progetto attivo, liste con stati personalizzati. La chiave è la consistenza, non la complessità.
Notion per la documentazione e la knowledge base. Ogni cliente ha una pagina, ogni progetto ha la sua storia. Lo uso soprattutto per raccogliere decisioni prese, brief, feedback ricevuti. Cose che devo poter ritrovare tra sei mesi senza dover rileggere 300 email.
Gmail + Google Calendar per la comunicazione. Setup standard, ma ben integrato con il resto dello stack.
Il layer AI: dove il lavoro si accelera
Il cambio vero è arrivato quando ho smesso di usare l’AI come un motore di ricerca e ho iniziato a usarla come un collaboratore con contesto.
Claude è il mio modello principale per tutto quello che richiede scrittura o ragionamento: email commerciali, analisi di brief, primo draft di proposte, sintesi di meeting. Non lo uso per produrre contenuti da zero, ma per ridurre il tempo che passo davanti a una pagina bianca. Claude Cowork in particolare lo uso per le task che richiedono ragionamento complesso sul contesto del progetto: lavorare su file, costruire articoli come questo, gestire output strutturati. È il layer AI con più accesso diretto al mio workspace.
ChatGPT e Gemini li uso soprattutto per il brainstorming: hanno approcci leggermente diversi alla generazione di idee, e alternarli aiuta a uscire dai pattern. Gemini in particolare funziona bene per agenti AI tattici, flussi semi-automatici dove serve un modello che gestisca bene le istruzioni strutturate.
Notion AI per tutto quello che vive dentro Notion: riassumere le note di un progetto, generare prime bozze di documenti interni, estrarre action items da pagine di appunti disorganizzati. Non lo uso per la comunicazione esterna, ma per la gestione interna della knowledge base è ottimo.
Perplexity per la ricerca. Molto più veloce di Google per capire un settore, trovare dati, fare background su un’azienda prima di una call. Non per scrivere contenuti, ma come base per costruire argomenti solidi.
Il principio che funziona per tutti: non chiedo mai all’AI di fare qualcosa senza darle contesto. Chi è il cliente, qual è il tono, qual è l’obiettivo, cosa non deve fare. Più contesto dai, meno rework hai.
Il layer automazione: dove il lavoro sparisce
Questa è la parte che cambia davvero il rapporto ore/output.
n8n è diventato il centro dei miei flussi di automazione. Open source, self-hostabile, con una flessibilità che Zapier non ha. Lo uso per connettere tool, triggerare azioni su eventi, costruire pipeline dati tra sistemi diversi. La curva di apprendimento esiste, ma una volta che capisci la logica puoi costruire qualsiasi cosa. Dentro i flussi n8n integro anche i modelli AI come nodi: classificazione automatica di input, sintesi di dati prima che arrivino a me, generazione di draft da revisionare. È qui che il brainstorming diventa esecuzione vera.
Zapier per le connessioni veloci e standardizzate. Quando arriva un lead da un form, va automaticamente in ClickUp come task e in un foglio Google. Per i flussi semplici e stabili, è più rapido da configurare di n8n. Li uso in parallelo a seconda della complessità.
Cosa non funziona
Devo essere onesto su una cosa: questo stack funziona perché l’ho costruito in mesi di iterazione. Non funzionerebbe se lo copiassi tutto insieme senza adattarlo al mio modo di lavorare.
L’errore più comune è aggiungere tool senza togliere niente. Il risultato è un sistema sempre più complesso e sempre meno usato. Meno tool, usati bene, battono sempre molti tool usati male.
Il secondo errore è aspettarsi che l’AI funzioni bene senza investire tempo nel capire come usarla. Non è magia. È uno strumento che si impara, come tutti gli altri.
Se ti interessa vedere nel dettaglio uno degli strumenti o dei workflow, scrivimi. Ogni mese testo qualcosa di nuovo e condivido quello che funziona davvero.