Risultati reali, aziende reali

Ogni mese il cliente leggeva manualmente decine di report PDF di taratura per trascriverne i dati in un template Excel di fatturazione. Lavoro lento, soggetto a errori, ripetitivo.

Pipeline n8n che monitora la casella email, decomprime gli archivi ricevuti, estrae i dati strutturati dai PDF con un LLM e compila in automatico il template di bollettazione. Notifiche Telegram in caso di anomalia.

Il volume di nuovi follower e commenti su parole chiave era troppo alto per essere gestito a mano. Il cliente perdeva opportunità di conversazione ogni giorno.

ManyChat gestisce DM personalizzati e risposte automatiche ai commenti. Webhook verso n8n per logging eventi, statistiche aggregate su Google Sheets e alert Telegram in caso di errore.

Ogni pratica richiedeva review email, archiviazione documenti e generazione etichetta spedizione su un portale corriere senza API pubbliche. Tempo morto su ogni singolo sinistro.

Due workflow n8n per triage delle email, archiviazione automatica, compilazione moduli e integrazione tramite reverse-engineering degli endpoint del corriere. Etichetta PDF generata in tempo reale.

Chiamate in arrivo perse durante meeting e fuori orario, richieste informative che consumavano tempo prezioso e nessun registro strutturato delle conversazioni.

Agente Retell AI che risponde 24/7, prenota appuntamenti su Cal.com e invia recap in tempo reale via webhook n8n verso Telegram. Stessa pipeline per chiamate informative outbound.

Il cliente riceveva su WhatsApp messaggi di testo, audio e foto da clienti finali. Trattarli a mano era lento, e rispondere fuori orario era impossibile. Un bot a regole sarebbe sembrato finto al primo messaggio.

Workflow n8n con AI Agent e memoria contestuale collegato a YCloud WhatsApp API. Trascrive gli audio con Whisper, analizza le immagini con Vision, capisce il contesto e risponde con il formato giusto (testo, immagine, documento, video, audio o template). Typing indicator e pause naturali per UX umana.

Ogni meeting produceva audio che nessuno aveva tempo di riascoltare. Trascrivere e riassumere a mano era proibitivo, e affidarsi a un singolo servizio di trascrizione era rischioso: se andava giu, tutto il flusso si bloccava.

Pipeline n8n che riceve l'audio via webhook e tenta la trascrizione su Speechmatics; se fallisce passa a Deepgram, e in ultima istanza ad AssemblyAI. Il transcript va a un LLM via OpenRouter che genera il recap in markdown, convertito in HTML e inviato via email con notifica Telegram.

Ogni nuovo crash di un'app passava per le mani di qualcuno che doveva capire se fosse già segnalato, aprire o aggiornare la card, allertare il team. Tra app, ambienti e versioni i crash ricorrenti rischiavano di diventare duplicati o di sfuggire del tutto.

Webhook n8n riceve gli eventi di Crashlytics, fa lookup nel DataTable per capire se quel crash ha già una card aperta su Trello: se si la aggiorna con il nuovo conteggio e manda un 'Crash ricorrente x N' su Telegram, se no apre una card nuova e notifica 'Nuovo crash'. Error trigger dedicato per i fallimenti del flusso stesso.

Lo studio pubblicava decine di app tra App Store e Google Play. Leggere ogni review, capire cambi di rating, tradurre lingue diverse e preparare risposte coerenti era un lavoro quotidiano che nessuno faceva fino in fondo.

Workflow n8n che ogni giorno preleva le nuove review via App Store Connect e Google Play API, normalizza i dati, traduce e classifica con LLM via OpenRouter, genera una bozza di risposta, invia il riepilogo su Telegram, crea una card Trello per il follow-up e manda un digest email con lo stato di salute generale.