Per creare un agente AI si può usare una piattaforma senza codice, come Microsoft Copilot Studio, gli agenti di ChatGPT, n8n o Zapier, oppure uno sviluppo su misura. La piattaforma va bene per provare un'idea su un processo interno in pochi giorni. Lo sviluppo serve quando l'agente deve scrivere in un gestionale senza connettori, lavorare su volumi alti o rispettare controlli stretti sui dati.
Quali famiglie di strumenti esistono?
Gli strumenti si dividono in due famiglie. La prima vive dentro una suite che l'azienda usa già, come Microsoft 365, Google Workspace o ChatGPT, e lavora sui dati di quella suite. La seconda è fatta di piattaforme di automazione, come n8n e Zapier, che collegano centinaia di applicazioni diverse e inseriscono un modello linguistico nei passaggi del flusso. Un confronto fra le piattaforme di automazione è nell'articolo di Deepelse su n8n, Zapier e Make a confronto.
| Strumento | Per chi | Dove rende | Limite da mettere in conto |
|---|---|---|---|
| Microsoft Copilot Studio | aziende su Microsoft 365 | lavora su Outlook, Teams e SharePoint e sui connettori Microsoft | costi e licenze legati alla suite Microsoft |
| Agenti di ChatGPT (agenti dell'area di lavoro, GPT personalizzati) | team su ChatGPT Business, Enterprise o Edu | l'agente si descrive a parole e si condivide con il team | collegamenti ai sistemi interni limitati alle app collegabili |
| Gemini Enterprise di Google | aziende su Google Workspace | lavora su Gmail, Drive e Docs | stessa logica di Copilot Studio, dentro Google Workspace |
| n8n | chi vuole flussi su misura e dati in casa | si installa sui propri server, con nodi dedicati ai modelli AI | serve qualcuno che lo installi e lo mantenga |
| Zapier | piccoli team con molte applicazioni | migliaia di applicazioni già collegate | il costo cresce con il numero di operazioni |
| Sviluppo su misura | processi con integrazioni profonde | controllo completo su permessi, registri e costi | richiede competenze di sviluppo e manutenzione |
Nomi dei piani e prezzi cambiano spesso: prima di scegliere conviene controllare la pagina ufficiale di ciascuno strumento. Un esempio recente: Agent Builder, lo strumento visuale di OpenAI per costruire agenti, chiude il 30 novembre 2026, e OpenAI indica come alternative gli agenti dell'area di lavoro di ChatGPT e l'Agents SDK per chi sviluppa (OpenAI, pagina delle deprecazioni).
Come si sceglie lo strumento?
Lo strumento si sceglie dopo il processo, con quattro domande. Su quale suite lavora l'azienda: chi è su Microsoft 365 ha il percorso più breve con Copilot Studio. Dove stanno i dati: se l'agente deve leggere un gestionale senza connettori, la piattaforma senza codice non basta. Quanti casi al giorno: con centinaia di documenti le piattaforme a consumo diventano care. Chi lo mantiene: un flusso con decine di blocchi diventa difficile da capire per chi non l'ha costruito.
Prima di arrivare allo strumento conviene però chiedersi se serve un agente o basta un'automazione: la guida su agente o automazione confronta le alternative.
Come si costruisce un agente senza codice?
Un agente senza codice si costruisce in sei passaggi, e i primi quattro si fanno su un foglio prima di aprire lo strumento.
- Scrivi il compito in una frase, con il risultato atteso: preparare nel gestionale la bozza degli ordini arrivati nella casella ordini, con codice articolo e data di consegna.
- Elenca le fonti che l'agente deve leggere: la casella email, il listino, l'anagrafica clienti.
- Elenca le azioni permesse: creare una bozza d'ordine sì, confermarla al cliente no.
- Scrivi le istruzioni: ruolo, formato del risultato, casi da passare a una persona.
- Prova su 20-30 casi reali del mese precedente e conta quanti escono corretti, quanti sbagliati e quanti vengono passati a una persona.
- Tieni una persona a confermare ogni azione per le prime settimane, poi allarga il perimetro dove i numeri lo permettono.
Il quinto passaggio è quello che si salta più spesso, ed è quello che dice se l'agente è pronto. Il resto del percorso è nella guida su come si porta un agente in produzione.
Quando lo strumento senza codice non basta più?
Lo strumento senza codice smette di bastare in quattro situazioni:
- il gestionale non ha un connettore, come succede con molte installazioni in azienda di gestionali diffusi in Italia: serve un'integrazione sulle API, sul database in sola lettura o con un server MCP;
- i volumi crescono, e il costo per operazione delle piattaforme a consumo supera quello di uno sviluppo su misura;
- i dati sono personali, e servono permessi per ruolo, registri e un contratto di trattamento con ogni fornitore coinvolto;
- il processo cambia spesso, e la manutenzione ricade su una sola persona.
A quel punto si passa allo sviluppo, che usa le stesse logiche con più controllo. Il passaggio si prepara bene se il prototipo senza codice ha già raccolto i casi veri e le eccezioni.
Domande frequenti su agenti AI
Qual è lo strumento migliore per creare un agente AI senza codice?
Dipende dalla suite su cui lavora l'azienda. Su Microsoft 365 il percorso più breve è Copilot Studio, su Google Workspace è Gemini Enterprise. Chi vuole tenere i dati sui propri server e collegare applicazioni diverse sceglie spesso n8n. Una classifica valida per tutti non esiste: conta su quali dati l'agente deve lavorare.
Si può creare un agente AI gratis?
Per provare, sì. n8n si installa sui propri server senza costi di licenza, con una licenza fair-code che ne limita l'uso commerciale come servizio, e molti strumenti hanno piani gratuiti con limiti di utilizzo. In produzione un costo c'è sempre: almeno il consumo del modello a ogni operazione e il tempo di chi mantiene l'agente.
Un agente creato senza codice è sicuro?
Lo è quanto i permessi che gli dai. Un agente senza codice che può leggere tutta la posta aziendale o scrivere nel gestionale senza conferme è rischioso quanto uno scritto a mano. Valgono le stesse regole: permessi minimi, conferma umana sulle azioni, registro delle operazioni e un piano aziendale con contratto di trattamento dei dati.
Fonti
Scritto da
Co-founder, CTO e COO di Deepelse
Giovanni Vanini è co-founder di Deepelse, dove guida la parte tecnica e operativa: architetture degli agenti, scelta dei modelli, integrazioni con gestionali e CRM, agenti vocali.
