Il 20 giugno 2026, OpenAI ha annunciato l’introduzione di Record & Replay<\/strong> all’interno dell’app Codex per macOS. La notizia \u00e8 stata riportata in dettaglio da The Decoder<\/a>. Il funzionamento \u00e8 lineare: l’utente esegue manualmente un’operazione sul proprio computer, Codex la osserva in tempo reale e la trasforma in una \u00abskill\u00bb persistente. In seguito, l’agente \u00e8 in grado di ripetere quella stessa sequenza di azioni in modo autonomo, ogni volta che necessario.<\/p>\n Tuttavia, esiste un limite geografico rilevante. La funzione non \u00e8 al momento disponibile nell’Unione Europea, nel Regno Unito e in Svizzera. Pertanto, le aziende italiane non possono ancora accedervi direttamente. Nonostante ci\u00f2, la direzione tecnologica \u00e8 chiara e il rilascio europeo \u00e8 da considerarsi una questione di tempo, non di principio.<\/p>\n Oltre a questo, vale la pena inquadrare la novit\u00e0 nel contesto pi\u00f9 ampio. Codex non \u00e8 un semplice strumento di scripting. \u00c8 un agente AI progettato per operare su computer reali, interagendo con applicazioni, file system e interfacce grafiche. Record & Replay aggiunge una modalit\u00e0 di apprendimento per osservazione, che abbassa drasticamente la soglia tecnica necessaria per automatizzare un processo.<\/p>\n The paradigm of Learning from demonstration<\/strong> non \u00e8 nuovo nella ricerca sull’intelligenza artificiale. Tuttavia, la sua applicazione a un agente desktop generalista rappresenta un salto di maturit\u00e0 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.<\/p>\n Con Record & Replay, il processo si inverte. L’utente non descrive cosa fare: lo mostra. Codex interpreta la sequenza di azioni \u2014 click, input, navigazione tra finestre, copia-incolla \u2014 e le astrae in una procedura replicabile. Di conseguenza, anche chi non ha competenze tecniche pu\u00f2 creare automazioni funzionanti.<\/p>\n Similarly to what happens with modern tools of Robotic Process Automation (RPA) analyzed by Gartner<\/a>, il valore non sta solo nell’esecuzione automatica. Sta nella scalabilit\u00e0: una skill registrata una volta pu\u00f2 essere eseguita decine o centinaia di volte, su dataset diversi, senza degrado di qualit\u00e0. Dunque, il risparmio di tempo \u00e8 cumulativo e cresce con la frequenza del task.<\/p>\n Per i responsabili marketing, la domanda concreta \u00e8: quali attivit\u00e0 quotidiane possono beneficiare di questo approccio? La risposta \u00e8 pi\u00f9 ampia di quanto sembri a prima vista.<\/p>\n Specifically, candidate workflows for registration include:<\/p>\n Additionally, the teams that manage Google Ads campaigns<\/a> o LinkedIn campaign<\/a> sanno bene quanto tempo assorbano le operazioni di reporting e ottimizzazione manuale. Record & Replay potrebbe ridurre sensibilmente questo overhead operativo, liberando risorse per attivit\u00e0 a maggiore valore strategico.<\/p>\n Allo stesso modo, chi gestisce attivit\u00e0 di SEO<\/a> \u2014 audit tecnici, monitoraggio posizionamenti, aggiornamento di meta tag su larga scala \u2014 trover\u00e0 in questo tipo di agente un alleato per le operazioni pi\u00f9 meccaniche e ripetitive.<\/p>\n L’entusiasmo attorno agli agenti AI \u00e8 comprensibile. Tuttavia, un’adozione acritica espone le organizzazioni a rischi concreti che vale la pena nominare esplicitamente.<\/p>\n First of all, the problem of fragilit\u00e0 contestuale<\/strong>. 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 \u00e8 meno trasparente e pi\u00f9 difficile da debuggare.<\/p>\n Secondly, there is a theme of data security and governance<\/strong>. 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 \u2014 GDPR in primis \u2014 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, \u00e8 necessario un assessment specifico.<\/p>\n Infine, c’\u00e8 il rischio di error automation<\/strong>. Se il workflow dimostrato contiene imprecisioni, Codex le replicher\u00e0 fedelmente, potenzialmente su larga scala. Di conseguenza, la qualit\u00e0 dell’input umano rimane determinante anche in un contesto di automazione avanzata.<\/p>\n Research like that published by Harvard Business Review sull’adozione dell’AI in azienda<\/a> confermano che i fallimenti nell’implementazione di strumenti AI dipendono spesso non dalla tecnologia, ma dalla mancanza di processi di validazione e supervisione umana.<\/p>\n Nonostante la funzione non sia ancora disponibile in Europa, il momento giusto per prepararsi \u00e8 adesso. Le organizzazioni che arriveranno al rilascio europeo con una strategia definita potranno adottare Record & Replay in modo controllato, anzich\u00e9 reattivo.<\/p>\n We of SHM Studio<\/a> We suggest a three-phase approach.<\/p>\n Prima fase \u2014 mappatura dei workflow ripetitivi.<\/strong> Ogni team dovrebbe identificare le operazioni che vengono eseguite pi\u00f9 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 \u00e8 il prerequisito di qualsiasi automazione efficace.<\/p>\n Seconda fase \u2014 valutazione della governance.<\/strong> Prima di abilitare qualsiasi agente con accesso al desktop aziendale, \u00e8 necessario definire policy chiare su: quali applicazioni pu\u00f2 osservare, quali dati pu\u00f2 trattare, chi approva le skill registrate prima del deployment. Il coinvolgimento del DPO aziendale \u00e8 raccomandato, specialmente per aziende che operano con dati di clienti o partner.<\/p>\n Terza fase \u2014 integrazione con la strategia digitale complessiva.<\/strong> Record & Replay non \u00e8 uno strumento isolato. Il suo valore massimo emerge quando si inserisce in un ecosistema digitale coerente \u2014 CRM, piattaforme di digital marketing<\/a>, strumenti di analytics \u2014 progettato per la scalabilit\u00e0. Le aziende che hanno gi\u00e0 investito in una AI strategy<\/a> strutturata saranno avvantaggiate nell’integrazione.<\/p>\n Record & Replay \u00e8 un indicatore di una tendenza pi\u00f9 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<\/a>, le attivit\u00e0 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.<\/p>\n Pertanto, la domanda per i responsabili marketing non \u00e8 pi\u00f9 \u00abse\u00bb adottare questi strumenti, ma \u00abcome\u00bb farlo in modo che amplifichi le competenze del team anzich\u00e9 generare dipendenza tecnologica non governata.<\/p>\n Companies that today invest in solid digital infrastructure<\/a>, in contenuti di qualit\u00e0<\/a> 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.<\/p>\n Per approfondire come integrare strumenti di automazione AI nella propria strategia digitale, \u00e8 possibile Contact the SHM Studio team<\/a> to explore related articles on blog dell’agenzia<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" OpenAI lancia Record & Replay per Codex su macOS: si dimostra un’azione una volta, l’AI la replica autonomamente. Implicazioni per la produttivit\u00e0 aziendale.<\/p>","protected":false},"author":7,"featured_media":24122,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"tags":[],"news-category":[162],"class_list":["post-24125","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","news-category-ai","entry"],"acf":{"tldr_content":" OpenAI ha rilasciato la funzione Record & Replay<\/strong> per la sua app Codex su macOS. Il meccanismo \u00e8 semplice: l'utente esegue un workflow una sola volta, Codex lo osserva e lo converte in una \u00abskill\u00bb riutilizzabile. Da quel momento, l'agente ripete l'operazione in autonomia, senza ulteriori istruzioni. La funzione non \u00e8 ancora disponibile in Europa, nel Regno Unito e in Svizzera.<\/p> Pertanto, il segnale strategico \u00e8 rilevante. Non si tratta di semplice automazione rule-based: Codex apprende dall'osservazione diretta del comportamento umano. Di conseguenza, anche processi difficili da codificare in script tradizionali diventano automatizzabili. Per i responsabili marketing e digital, questo apre scenari concreti: reportistica ricorrente, aggiornamento di asset, operazioni su CRM e strumenti di campaign management.<\/p> Noi di SHM Studio<\/strong> monitoriamo da vicino l'evoluzione degli agenti AI applicati ai workflow di marketing. Infatti, la capacit\u00e0 di ridurre il carico operativo ripetitivo \u00e8 oggi una leva competitiva reale per le PMI italiane. In questo articolo analizziamo cosa cambia con Record & Replay, quale impatto immediato \u00e8 atteso e come le aziende possono prepararsi.<\/p>"},"yoast_head":"\nIl meccanismo sotto la superficie: come funziona l’apprendimento per dimostrazione<\/h2>\n
Immediate impact on marketing and digital teams<\/h2>\n
\n
What nobody tells you: operational risks not to be underestimated<\/h2>\n
What to do now: a step-by-step approach for Italian companies<\/h2>\n
Prospettive: verso l’agente come collaboratore stabile<\/h2>\n