Codex Record & Replay: automatizzare workflow aziendali con un solo esempio

Cosa è cambiato: Record & Replay entra nel parco funzionalità di Codex

Il 20 giugno 2026, OpenAI ha annunciato l’introduzione di Record & Replay all’interno dell’app Codex per macOS. La notizia è stata riportata in dettaglio da The Decoder. Il funzionamento è lineare: l’utente esegue manualmente un’operazione sul proprio computer, Codex la osserva in tempo reale e la trasforma in una «skill» persistente. In seguito, l’agente è in grado di ripetere quella stessa sequenza di azioni in modo autonomo, ogni volta che necessario.

Tuttavia, esiste un limite geografico rilevante. La funzione non è al momento disponibile nell’Unione Europea, nel Regno Unito e in Svizzera. Pertanto, le aziende italiane non possono ancora accedervi direttamente. Nonostante ciò, la direzione tecnologica è chiara e il rilascio europeo è da considerarsi una questione di tempo, non di principio.

Oltre a questo, vale la pena inquadrare la novità nel contesto più ampio. Codex non è un semplice strumento di scripting. È un agente AI progettato per operare su computer reali, interagendo con applicazioni, file system e interfacce grafiche. Record & Replay aggiunge una modalità di apprendimento per osservazione, che abbassa drasticamente la soglia tecnica necessaria per automatizzare un processo.

Il meccanismo sotto la superficie: come funziona l’apprendimento per dimostrazione

The paradigm of Learning from demonstration non è nuovo nella ricerca sull’intelligenza artificiale. Tuttavia, la sua applicazione a un agente desktop generalista rappresenta un salto di maturità significativo. Tradizionalmente, automatizzare un workflow richiedeva la scrittura di script, la configurazione di trigger su piattaforme come Zapier o Make, oppure l’intervento di uno sviluppatore.

Con Record & Replay, il processo si inverte. L’utente non descrive cosa fare: lo mostra. Codex interpreta la sequenza di azioni — click, input, navigazione tra finestre, copia-incolla — e le astrae in una procedura replicabile. Di conseguenza, anche chi non ha competenze tecniche può creare automazioni funzionanti.

Similarly to what happens with modern tools of Robotic Process Automation (RPA) analyzed by Gartner, il valore non sta solo nell’esecuzione automatica. Sta nella scalabilità: una skill registrata una volta può essere eseguita decine o centinaia di volte, su dataset diversi, senza degrado di qualità. Dunque, il risparmio di tempo è cumulativo e cresce con la frequenza del task.

Immediate impact on marketing and digital teams

Per i responsabili marketing, la domanda concreta è: quali attività quotidiane possono beneficiare di questo approccio? La risposta è più ampia di quanto sembri a prima vista.

Specifically, candidate workflows for registration include:

• Extraction and formatting of reports from analytics platforms (Google Analytics, Meta Ads, LinkedIn Campaign Manager)
• Recurring spreadsheet updates with data from CRM or advertising tools
• Publishing or scheduling content on a CMS, with repetitive sequences of uploading, tagging, and categorizing
• Quality check operations on landing pages or digital assets before launching campaigns
• Filling out internal forms for creative or budget approval requests

Additionally, the teams that manage Google Ads campaigns o LinkedIn campaign sanno bene quanto tempo assorbano le operazioni di reporting e ottimizzazione manuale. Record & Replay potrebbe ridurre sensibilmente questo overhead operativo, liberando risorse per attività a maggiore valore strategico.

Allo stesso modo, chi gestisce attività di SEO — audit tecnici, monitoraggio posizionamenti, aggiornamento di meta tag su larga scala — troverà in questo tipo di agente un alleato per le operazioni più meccaniche e ripetitive.

What nobody tells you: operational risks not to be underestimated

L’entusiasmo attorno agli agenti AI è comprensibile. Tuttavia, un’adozione acritica espone le organizzazioni a rischi concreti che vale la pena nominare esplicitamente.

First of all, the problem of fragilità contestuale. Una skill registrata in un determinato stato dell’interfaccia potrebbe non funzionare correttamente se l’applicazione target viene aggiornata, se cambia il layout o se i dati di input variano significativamente. A differenza di uno script ben documentato, una skill appresa per osservazione è meno trasparente e più difficile da debuggare.

Secondly, there is a theme of data security and governance. Codex opera con accesso al desktop dell’utente: vede file, credenziali, contenuti aperti nelle applicazioni. Per le aziende soggette a normative sulla protezione dei dati — GDPR in primis — questo solleva domande legittime su cosa viene trasmesso ai server di OpenAI durante la fase di registrazione. Pertanto, prima di adottare la funzione in ambienti produttivi, è necessario un assessment specifico.

Infine, c’è il rischio di error automation. Se il workflow dimostrato contiene imprecisioni, Codex le replicherà fedelmente, potenzialmente su larga scala. Di conseguenza, la qualità dell’input umano rimane determinante anche in un contesto di automazione avanzata.

Research like that published by Harvard Business Review sull’adozione dell’AI in azienda confermano che i fallimenti nell’implementazione di strumenti AI dipendono spesso non dalla tecnologia, ma dalla mancanza di processi di validazione e supervisione umana.

What to do now: a step-by-step approach for Italian companies

Nonostante la funzione non sia ancora disponibile in Europa, il momento giusto per prepararsi è adesso. Le organizzazioni che arriveranno al rilascio europeo con una strategia definita potranno adottare Record & Replay in modo controllato, anziché reattivo.

We of SHM Studio We suggest a three-phase approach.

Prima fase — mappatura dei workflow ripetitivi. Ogni team dovrebbe identificare le operazioni che vengono eseguite più di tre volte a settimana, con sequenze prevedibili e input standardizzati. Questi sono i candidati ideali per la prima sperimentazione con agenti AI. Un’analisi strutturata dei processi interni è il prerequisito di qualsiasi automazione efficace.

Seconda fase — valutazione della governance. Prima di abilitare qualsiasi agente con accesso al desktop aziendale, è necessario definire policy chiare su: quali applicazioni può osservare, quali dati può trattare, chi approva le skill registrate prima del deployment. Il coinvolgimento del DPO aziendale è raccomandato, specialmente per aziende che operano con dati di clienti o partner.

Terza fase — integrazione con la strategia digitale complessiva. Record & Replay non è uno strumento isolato. Il suo valore massimo emerge quando si inserisce in un ecosistema digitale coerente — CRM, piattaforme di digital marketing, strumenti di analytics — progettato per la scalabilità. Le aziende che hanno già investito in una AI strategy strutturata saranno avvantaggiate nell’integrazione.

Prospettive: verso l’agente come collaboratore stabile

Record & Replay è un indicatore di una tendenza più profonda. Gli agenti AI stanno evolvendo da strumenti di generazione di testo a collaboratori operativi capaci di agire su sistemi reali. Secondo le proiezioni di McKinsey sul potenziale economico dell’AI generativa, le attività automatizzabili nei ruoli knowledge worker potrebbero raggiungere il 60-70% entro il 2027-2028, con un impatto particolarmente significativo su funzioni come marketing, operations e customer service.

Pertanto, la domanda per i responsabili marketing non è più «se» adottare questi strumenti, ma «come» farlo in modo che amplifichi le competenze del team anziché generare dipendenza tecnologica non governata.

Companies that today invest in solid digital infrastructure, in contenuti di qualità and in well-documented processes will be best positioned to take advantage of the next generation of AI agents. Therefore, technological and organizational preparedness go hand in hand.

Per approfondire come integrare strumenti di automazione AI nella propria strategia digitale, è possibile Contact the SHM Studio team to explore related articles on blog dell’agenzia.