Cosa serve davvero per fondare un'agenzia di IA $100M: il manuale di Nate Herk

La prima automazione che Nate Herk propone nel suo percorso di sviluppo aziendale viene raramente presentata come una svolta tecnologica. Si tratta piuttosto di qualificare i potenziali clienti, aggiornare un sistema di gestione delle relazioni con i clienti, generare un report o eliminare diverse ore di lavoro amministrativo ripetitivo. Questa apparente mancanza di fascino è un elemento centrale del modello.

Le aziende possono anche essere affascinate dagli agenti autonomi, ma in genere investono per ottenere tempi di risposta più rapidi, costi operativi inferiori e un minor numero di dipendenti impegnati a trasferire informazioni da un sistema all’altro. Un’agenzia specializzata in intelligenza artificiale diventa commercialmente utile quando riesce a tradurre una tecnologia in rapida evoluzione in quei risultati misurabili.

Herk, imprenditore nel settore dell’automazione con sede a Chicago e formatore online, afferma di aver fondato un’agenzia di automazione basata sull’intelligenza artificiale nel settembre 2024 e di aver raggiunto $100.000 di ricavi ricorrenti mensili nove mesi dopo, prima di cedere la propria quota ai soci in affari. Da allora ha trasformato questa esperienza in corsi, comunità online e una guida pratica per aspiranti titolari di agenzie.

I dati non sono stati sottoposti a revisione contabile indipendente e il valore della vendita non è stato reso pubblico. Il suo modello dovrebbe quindi essere considerato come il resoconto di un fondatore piuttosto che come un caso di studio verificato sulle prestazioni dell’agenzia.

Nonostante questa precisazione, il playbook riflette un cambiamento significativo nel mercato dei servizi di intelligenza artificiale. Le piattaforme low-code e i modelli linguistici disponibili in commercio hanno ridotto i costi di realizzazione dei prototipi. Il lavoro più impegnativo si è spostato altrove: individuare un processo che valga la pena modificare, integrare i sistemi in modo sicuro, dimostrare la redditività e garantire il supporto all’automazione una volta che questa entra in produzione.

È proprio qui che un’agenzia può creare valore. Ed è anche qui che molti nuovi operatori sottovalutano il lavoro da svolgere.

Vendi il risultato operativo, non l'intelligenza artificiale

Il principio di Herk che ha maggiore credibilità dal punto di vista commerciale è che un'agenzia dovrebbe vendere un risultato piuttosto che uno strumento.

Di norma, un cliente non ha bisogno di un “flusso di lavoro n8n”, di un “agente AI” o di una connessione a un particolare modello linguistico fine a se stesso. Potrebbe invece aver bisogno di rispondere a ogni richiesta commerciale entro cinque minuti, ridurre il tempo necessario per preparare le offerte o evitare che le richieste di assistenza clienti vadano perse tra l’e-mail e il sistema di ticket.

Questa distinzione determina se l'incarico dia luogo a un rapporto commerciale duraturo o a un'iniziativa che, pur apparendo di grande effetto, rimanga marginale rispetto alle attività operative.

Un'agenzia che valuti un processo di assistenza clienti, ad esempio, dovrebbe calcolare il costo attuale della ricezione, della classificazione e dell'inoltro delle richieste. Dovrebbe stabilire quante di esse siano ripetitive, con quale frequenza il personale corregga gli errori e quale sia il costo per l'azienda di una risposta ritardata. Solo allora potrà determinare se valga la pena realizzare un sistema automatizzato.

L'architettura tecnologica deriva dal problema stesso. Alcune attività potrebbero richiedere un modello linguistico, poiché gli input sono non strutturati o variabili. Altre, invece, vengono gestite meglio tramite regole convenzionali, query su database e interfacce di programmazione delle applicazioni. L'aggiunta di IA generativa in contesti in cui sarebbe sufficiente un software deterministico comporta costi e imprevedibilità, senza necessariamente migliorare il risultato.

Ciò è particolarmente rilevante in un momento in cui il mercato sta passando dalla fase sperimentale a quella di un'attenta valutazione finanziaria. L'adozione dell'IA è ormai diffusa, ma la percentuale di progetti che producono il rendimento atteso rimane molto più bassa. Un'agenzia in grado di individuare quando l'IA non è necessaria potrebbe rivelarsi più preziosa di una che cerchi di inserire un agente autonomo in ogni flusso di lavoro.

Inizia con un processo che possa essere misurato

La generica promessa di “automatizzare un’azienda” è difficile da vendere e pericolosa da mantenere. L’approccio più concreto di Herk parte da singoli flussi di lavoro che hanno un responsabile identificabile e un costo quantificabile.

La qualificazione dei lead è un punto di partenza comune. Un sistema può raccogliere le richieste, arricchire i dati, classificare i potenziali clienti e preparare una risposta iniziale prima di assegnare l'opportunità a un addetto alle vendite. Il risultato può essere misurato in termini di tempi di risposta, incontri qualificati, conversione e ore risparmiate.

Altri processi adatti includono l'estrazione di informazioni dai documenti, la preparazione di report periodici, l'inoltro dei ticket di assistenza, l'aggiornamento delle schede dei clienti o la redazione di comunicazioni standard da sottoporre all'approvazione di un operatore.

Queste attività presentano diverse caratteristiche in comune. Si verificano frequentemente, seguono una struttura riconoscibile e producono un risultato che può essere verificato. Gli errori sono solitamente individuabili prima che possano causare gravi conseguenze finanziarie o legali.

In una fase iniziale è opportuno evitare processi in cui un modello possa trasferire denaro, assumere impegni vincolanti o comunicare senza supervisione su questioni delicate. L’automazione ad alto rischio potrà essere introdotta in un secondo momento, una volta che il cliente avrà messo a punto procedure di monitoraggio, approvazione e escalation.

L'obiettivo di un progetto iniziale non è quello di dimostrare la massima autonomia che la tecnologia è in grado di raggiungere, bensì di dimostrare che un determinato processo può essere migliorato in modo sufficientemente affidabile da indurre il cliente ad ampliare la collaborazione.

L'audit sull'automazione è un prodotto a sé stante

Uno degli elementi più significativi nel percorso di Herk da libero professionista a consulente è il ricorso a un audit a pagamento sull’automazione.

La maggior parte delle aziende è consapevole che alcune delle proprie attività sono inefficienti, ma non sa necessariamente quali processi dovrebbero essere automatizzati per primi. Spesso, dalle interviste emergono elenchi di desideri influenzati dal reparto più influente o dall’ultima dimostrazione di intelligenza artificiale, piuttosto che dall’impatto commerciale.

Una verifica adeguata illustra come il lavoro si articola attualmente all’interno dell’organizzazione. Identifica i sistemi coinvolti, le persone che prendono le decisioni, i dati necessari e le eccezioni che interrompono il processo standard.

L'agenzia può quindi classificare le opportunità in base al volume, al costo del lavoro, alla fattibilità tecnica, al rischio e al rendimento atteso. Un'attività ripetitiva svolta da dieci dipendenti può sembrare allettante, ma non lo è se i dati di input sono incoerenti o se un caso su cinque richiede un giudizio soggettivo.

Fare pagare questa analisi cambia il rapporto. L'agenzia viene pagata per individuare il problema, anziché dipendere interamente da un successivo contratto di realizzazione. Il cliente riceve una tabella di marcia utilizzabile anche se decide di affidare parte del lavoro a un altro fornitore.

Inoltre, serve a selezionare i potenziali clienti. È improbabile che un’azienda che non sia disposta a fornire dati, a indicare un responsabile del processo o a definire un indicatore di successo possa garantire un’implementazione in produzione di successo.

I ricavi ricorrenti richiedono una responsabilità costante

Herk sostiene l'opportunità di ricorrere a compensi fissi piuttosto che affidarsi esclusivamente a onorari una tantum per i singoli progetti. La logica economica è chiara: i contratti mensili garantiscono entrate più prevedibili e aumentano il valore dell'agenzia.

Il cliente ha bisogno di un motivo altrettanto valido per continuare a pagare.

Un'automazione non è un sito web statico che si può consegnare e poi dimenticare. Le applicazioni esterne cambiano le loro interfacce, i fornitori di modelli linguistici aggiornano i propri prodotti e i dipendenti del cliente modificano i processi che ruotano attorno al sistema. Un flusso di lavoro che funzionava in modo affidabile al momento del lancio potrebbe non funzionare più dopo che un fornitore ha cambiato un metodo di autenticazione o il cliente ha modificato un campo nel proprio CRM.

Un compenso giustificabile può includere il monitoraggio, la risposta agli incidenti, la valutazione dei modelli, il controllo dei costi, gli aggiornamenti di sicurezza e lo sviluppo di flussi di lavoro aggiuntivi. L’agenzia dovrebbe fornire report relativi al tempo di attività, agli errori, all’utilizzo e ai risparmi effettivi, anziché inviare una fattura per un “supporto AI” non meglio definito.

Questo modello di servizio è più impegnativo di quanto non lasci intendere il suo fatturato ricorrente. Comporta obblighi che esulano dalla normale esecuzione dei progetti e richiede all’agenzia di mantenere una conoscenza approfondita dell’architettura di ciascun cliente. Una piccola azienda che accumula sistemi personalizzati per numerosi clienti può trovarsi rapidamente a dover gestire un carico di assistenza ingestibile.

La standardizzazione è quindi fondamentale. Le agenzie hanno bisogno di componenti riutilizzabili per la registrazione, l’approvazione, il collaudo e l’implementazione, anche quando i processi aziendali di ciascun cliente differiscono tra loro. Più ogni implementazione viene realizzata da zero, meno vantaggiosa diventa la redditività a lungo termine.

"No-code" non significa "senza ingegneria"

Il materiale didattico di Herk illustra spesso sistemi realizzati tramite piattaforme come n8n, che consentono di collegare applicazioni, database e modelli di intelligenza artificiale attraverso flussi di lavoro visivi.

Questi strumenti hanno ridotto le barriere all'ingresso. Un consulente può realizzare un prototipo funzionante senza dover sviluppare un'intera applicazione software e può mostrare a un potenziale cliente un risultato in tempi relativamente brevi.

La facilità con cui si può realizzare un sistema dimostrativo può far passare inosservata la differenza tra un prototipo e un'infrastruttura di produzione.

Un flusso di lavoro affidabile richiede autenticazione, autorizzazioni, registrazione degli eventi, gestione degli errori e un metodo di ripristino nel caso in cui un servizio diventi indisponibile. I dati devono essere archiviati e trasmessi in modo appropriato. I risultati dei modelli potrebbero richiedere una convalida prima che un altro sistema possa utilizzarli.

L'agenzia deve inoltre stabilire chi sia il titolare del flusso di lavoro, degli account e delle credenziali. Un cliente non dovrebbe scoprire, al termine di un incarico, che un'infrastruttura essenziale è collegata all'account personale del fondatore o che solo l'agenzia è in grado di gestirla.

Le piattaforme no-code e low-code riducono la quantità di programmazione personalizzata necessaria. Tuttavia, non eliminano la necessità di un’architettura di sistema, di test o di misure di sicurezza.

Ciò crea una divisione naturale all’interno del modello di agenzia. Il fondatore può occuparsi della fase di analisi, delle vendite e della strategia client, mentre ingegneri esperti in automazione si occupano dell’implementazione e del controllo qualità. Cercare di mantenere l’immagine di un’agenzia gestita da una sola persona, pur ricorrendo di fatto a un subappalto non strutturato, può comportare rischi in termini di consegna dei progetti e di riservatezza.

I casi di studio devono reggere a un'analisi finanziaria approfondita

Il modello di crescita di Herk si basa in gran parte sui contenuti: creare un processo automatizzato, spiegarlo pubblicamente e lasciare che la dimostrazione attiri potenziali clienti. Si tratta di una strategia di acquisizione efficace perché trasforma il lavoro tecnico in una dimostrazione di competenza.

Per un caso di studio credibile non bastano il tempo impiegato per creare il flusso di lavoro e il compenso richiesto.

Il cliente dovrebbe essere in grado di determinare il costo precedente, i costi di implementazione e i costi operativi correnti. I risparmi devono tenere conto della revisione manuale, degli abbonamenti software, dell’utilizzo dei modelli e della manutenzione. Gli incrementi di fatturato dovrebbero essere distinti dalle opportunità semplicemente elaborate dal sistema.

L'affermazione secondo cui un processo di automazione avrebbe “fatto risparmiare 20 ore alla settimana” è utile solo se l'azienda spiega come sono state impiegate quelle ore. Se i dipendenti le hanno semplicemente destinate ad altre attività di scarso valore, il ritorno economico è diverso rispetto all’eliminazione delle spese di esternalizzazione o alla possibilità per l’azienda di crescere senza assumere nuovo personale.

È proprio in questo ambito che l’agenzia deve evitare di considerare i risparmi salariali teorici come se fossero denaro effettivamente incassato. Risparmiare metà del tempo di un dipendente non riduce il costo del personale, a meno che l’azienda non riesca a riassegnare tale risorsa in modo produttivo.

I migliori casi di studio collegano i miglioramenti dei processi a un meccanismo finanziario: un maggior numero di potenziali clienti qualificati contattati, un minor numero di recessi da parte dei clienti, una riduzione delle spese per gli appaltatori o cicli di incasso delle fatture più brevi.

I contenuti possono diventare una seconda attività

Il percorso professionale di Herk mette in luce una caratteristica del mercato moderno dei servizi di intelligenza artificiale: la formazione e la creazione di un pubblico potrebbero assumere un’importanza commerciale pari a quella dei servizi offerti ai clienti.

Il suo sito web, il canale YouTube e le comunità online insegnano agli utenti a creare e vendere soluzioni di automazione. Il pubblico genera poi entrate grazie agli abbonamenti a pagamento, ai prodotti formativi, alle sponsorizzazioni e alle opportunità di consulenza.

Questo non rappresenta necessariamente un punto debole del modello, ma complica l’analisi dei dati. I ricavi attribuiti in senso lato all“”IA” possono provenire da contratti di consulenza con agenzie, dai media, dal settore dell’istruzione, da partnership di affiliazione o da attività di consulenza. Chi intende fondare un’agenzia non dovrebbe dare per scontato che ogni risultato descritto pubblicamente sia stato ottenuto esclusivamente grazie ai servizi forniti ai clienti.

La distribuzione dei contenuti può tuttavia rappresentare un potente vantaggio competitivo. I servizi basati sull’intelligenza artificiale sono difficili da valutare per gli acquirenti e spesso la fiducia si instaura prima ancora che abbia inizio una trattativa di vendita formale. Un consulente in grado di illustrare i flussi di lavoro reali, i limiti e le decisioni relative all’implementazione può dimostrare la propria competenza su larga scala.

Il rischio è che gli incentivi legati ai contenuti premiano la rapidità e la novità piuttosto che l’affidabilità a lungo termine. Un video può mostrare un agente all’opera una sola volta in condizioni controllate. Un cliente ha bisogno che continui a funzionare anche quando i dati sono incompleti, un fornitore modifica il proprio software o il modello produce una risposta inaspettata.

Gli standard di consegna dell’agenzia devono quindi essere più prudenti rispetto a quanto mostrato nelle sue dimostrazioni.

Il problema da $100 milioni

L'affermazione contenuta nel titolo, secondo cui Herk avrebbe fondato un'agenzia di intelligenza artificiale da $100 milioni, non trova riscontro nelle prove disponibili. Secondo quanto da lui stesso dichiarato, l'azienda avrebbe raggiunto $100.000 di ricavi ricorrenti mensili, equivalenti a $1,2 milioni all'anno se mantenuti per un intero anno.

Anche questo dato va contestualizzato. I ricavi mensili ricorrenti non corrispondono all’utile, al valore aziendale né al contante incassato da una vendita. L’agenzia dovrebbe sostenere costi legati alla fornitura, al software, ai collaboratori esterni, alle vendite e all’assistenza. Inoltre, i ricavi potrebbero concentrarsi su un numero ristretto di clienti, la cui perdita avrebbe un impatto significativo sull’attività.

Il fatto che un’azienda di servizi raggiunga tale run rate in nove mesi rappresenterebbe comunque un notevole progresso commerciale. Esagerarne la portata fino a presentarla come un’attività da $100 milioni rende il risultato sottostante meno credibile anziché più impressionante.

L'insegnamento più utile non è il dato finale, bensì il percorso che porta dalle piccole implementazioni alla consulenza a pagamento, ai progetti più grandi, alle collaborazioni continuative e, infine, a un'attività formativa rivolta a un pubblico specifico.

Ogni fase risolve un vincolo diverso. I progetti freelance forniscono prove concrete. La consulenza rafforza la credibilità strategica. I contratti di consulenza a forfait migliorano la visibilità dei ricavi. I contenuti riducono i costi di acquisizione dei clienti e aprono ulteriori fonti di reddito.

Saltare queste fasi può portare un'agenzia che propone servizi di trasformazione aziendale a trovarsi sprovvista dei risultati concreti, dei sistemi o del team necessari per fornirli.

Cosa dovrebbero acquistare le aziende da un'agenzia specializzata in IA

Un cliente dovrebbe iniziare chiedendo un miglioramento concreto dei processi piuttosto che una presentazione generica sulla strategia di intelligenza artificiale.

Il fornitore dovrebbe essere in grado di mappare il flusso di lavoro esistente, quantificare le opportunità e spiegare perché l’architettura proposta ricorra all’intelligenza artificiale proprio in quei punti specifici. Dovrebbe inoltre identificare i dati necessari, le decisioni che rimangono di competenza delle persone e le conseguenze di un risultato errato.

I termini commerciali dovrebbero distinguere tra implementazione e assistenza continuativa. La titolarità, l’hosting, le credenziali e le modalità di recesso devono essere concordate prima dell’inizio dei lavori. Il cliente dovrebbe inoltre avere accesso ai dati di monitoraggio ed essere in grado di sospendere l’automazione senza dipendere interamente dall’agenzia.

Soprattutto, il successo dovrebbe essere legato a un indicatore di performance aziendale stabilito prima della realizzazione del sistema.

Il manuale di Herk risulta convincente quando considera l’automazione basata sull’intelligenza artificiale come una consulenza operativa piuttosto che come un elenco di agenti dalle prestazioni impressionanti. È invece meno utile quando le affermazioni del fondatore vengono ripetute senza un contesto finanziario o quando la prototipazione rapida viene scambiata per un’implementazione duratura.

Il mercato non ha bisogno di altre agenzie che promettano di automatizzare tutto. Ha bisogno di fornitori disposti a comprendere un processo in modo sufficientemente approfondito da poterlo migliorare, misurarne i risultati e assumersi le proprie responsabilità anche dopo la fine della dimostrazione.