Scala la ricerca AI su fogli con AI Research Agent

La ricerca manuale tiene le aziende povere e poco redditizie.

Ecco perché:

È un lavoro noioso e ripetitivo che nessuno ama
La ricerca porta via tempo e, come sappiamo, il tempo è denaro
Quantità e qualità delle informazioni variano troppo se fatte a mano

Vale per tutti. Passiamo fin troppo tempo a scavare su Google per trovare informazioni, anche se non è quello per cui siamo pagati. (McKinsey stima che il 19% del nostro tempo venga speso a cercare informazioni^[4])

Qui entrano in gioco gli AI Research Agents: ti aiutano a scalare la ricerca AI su un foglio, e questa guida ti spiega tutto quello che serve, dai concetti chiave a use case pratici che puoi mettere in produzione oggi.

📌 Sintesi per chi va di fretta

Questo articolo spiega come usare gli AI Agents per scalare la ricerca AI su un foglio. Se hai poco tempo, ecco il succo:

Problema: fare ricerche manuali con l’AI richiede tempo e non scala. Cercare singolarmente per decine di aziende brucia ore di produttività.

Perché è un problema: la ricerca tradizionale richiede ≈ 5 minuti per query (8,3 ore per 100 query), i chatbot ≈ 3 minuti (5 ore per 100 query) e in entrambi i casi serve fare continuo copia-incolla

Soluzione: strumenti come l’AI Research Agent di Datablist scalano la ricerca AI sui fogli, chiudendo 100 task di ricerca in meno di 15 minuti invece che in ore.

Cosa impari: i concetti di ricerca AI, in cosa gli AI Research Agent sono diversi dai chatbot, use case pratici e le funzioni/limiti della ricerca AI su larga scala.

Perché usare Datablist per scalare la ricerca AI: 3 vantaggi chiave

Esegue ricerche AI su fogli con fino a 100k righe in parallelo

Elimina il copia-incolla popolando automaticamente i campi nella tua lista

Usa più strumenti (web scraping, API, paginazione) oltre ai soli LLM per completare task complessi

Argomenti trattati

Capire gli AI Research Agent e i concetti chiave
A cosa serve l’AI Research Agent nella lead generation
Panoramica: funzioni e limiti dell’AI Research Agent

AI Research Agent: concetti chiave

Per capire davvero il valore di scalare la ricerca AI, partiamo dagli AI Research Agent. Per inquadrarli al volo, confrontiamo la ricerca AI con la ricerca tradizionale.

Ricerca tradizionale

È quella che Google, Bing e i motori classici fanno da anni. Utile, ancora oggi. Il limite? I motori non capiscono davvero cosa vuoi, perché si basano su:

Keyword
Intent delle keyword
Combinazioni di keyword

Non analizzano il tuo obiettivo; cercano solo di fare matching^[1].

Traditional search is still useful sometimes

Ricerca AI

È ciò che fanno tutti adesso. Pensa alla ricerca AI come parlare con una persona che prova a trovare risposte che non ha già.

In passato l’AI si inventava la risposta; oggi l’AI cerca davvero, e lo fa bene perché può:

Analizzare il tuo intento e tono
Capire il tuo obiettivo
Provare angolazioni diverse

La parte migliore è che non devi trovare, analizzare e fare copia-incolla da solo: l’AI visita migliaia di articoli, paper, pagine prodotto e estrae lei le informazioni di cui hai bisogno.

Esempi di motori di ricerca AI

Claude
Perplexity
Google AI Mode
ChatGPT search

In sintesi, con la ricerca AI non devi più:

Fare query multiple
Cercare le pagine giuste
Aprire 10 tab
Estrarre informazioni
Visitare siti manualmente

Bello, ma nonostante tutto sei ancora limitato a un solo chatbot e una ricerca alla volta.

AI Research Agent in Datablist: i vantaggi

Immagina di dover scoprire:

Quando è stata fondata Anthropic AI
Da chi è stata fondata
Qual è il loro ultimo prodotto
Come ha reagito Reddit a quel lancio

Con una ricerca tradizionale dovresti:

Fare più ricerche
Aprire varie schede
Leggere articoli
Copiare a mano tutto in un foglio

Questo, per una sola azienda, sono almeno cinque minuti. Se ti servono 100 aziende, 500 minuti ≈ 8,3 ore di lavoro.

Con la ricerca AI in un chatbot dovresti:

Scrivere la query
Aspettare la risposta
Copiare i risultati nel foglio

Circa 3 minuti, con un prompt ben fatto. Ma per 100 ricerche diventano 300 minuti = 5 ore.

Con l’AI Research Agent di Datablist completi tutto in circa 15 minuti.

5 minuti per scrivere un prompt chiaro ed efficace
10 minuti perché l’AI Research Agent esegua il task

Così risparmi 485 minuti ≈ 8 ore di ricerca manuale^[2]

Questo è possibile perché gli AI Research Agents di Datablist:

Eseguono ricerca AI su un foglio
Eliminano il copia-incolla dei dati
Non ti costringono a ripartire da zero ogni volta come un chatbot

Funziona perché gli AI Research Agents di Datablist sono progettati per scalare la ricerca AI.

E questo fa una differenza enorme perché:

L’agent tratta ogni riga del foglio come una nuova query, risparmiando memoria di contesto
Esegue lo stesso prompt sulla stessa query più volte per garantire accuratezza e consistenza
Ha più strumenti oltre all’LLM per completare il lavoro

📘 AI Search nei Chatbot vs Datablist

La differenza tra la ricerca AI in chatbot come Claude o ChatGPT e Datablist non è enorme: tutti hanno capacità avanzate rispetto a un LLM “puro”.

La vera differenza è che gli AI Research Agents di Datablist eseguono lo stesso task di ricerca su liste fino a 100k righe, mentre i chatbot sono limitati a una ricerca alla volta.

AI Research Agent di Datablist = coltellino svizzero

In Datablist, l’AI Research Agent non è solo un motore di ricerca; è una macchina multifunzione per scalare la ricerca AI. È come avere Claude, Perplexity o ChatGPT che lavorano direttamente sul tuo foglio e:

Cercano su Google e Google News
Visitano pagine web
Paginano i contenuti
Eseguono task multi-step
Fanno chiamate API
Estraggono informazioni
…

La vera forza è la capacità di capire quali strumenti usare in quale fase in base al tuo prompt, rendendo l’AI Research Agent di Datablist il miglior tool per fare ricerca AI su una lista.

È come un researcher umano, solo più veloce, accurato e coerente.

Processor AI vs AI Research Agent

C’è un altro modo semplice per inquadrare gli AI Research Agent: confrontarli con i processor AI.

Processor AI

Quasi tutti abbiamo usato un’estensione AI su Excel o Google Sheets. Sono applicazioni base che usano un’API LLM in un ambiente controllato (es. il tuo foglio Excel).

Come dice il nome, processano dati. Sono ottimizzati per lavorare con i dati che hai già senza uscire dall’ambiente. Tipicamente si usano per:

Trasformare i dati
Pulire i dati
Editare i dati

AI Research Agents

Diversamente dai processor, gli AI Research Agents come quelli di Datablist sono sistemi autonomi con vincoli; sono progettati per interagire con il mondo esterno^[3]. Usano LLM, sì, ma li affiancano ad altri strumenti. Questo consente di:

Navigare sul web
Eseguire task multi-step
Raccogliere informazioni da fonti diverse
…e altro ancora

💡 Semplice e veloce

Pensa agli AI Research Agents come al sistema che fa ricerca su larga scala per trovare e portare dati esterni; i processor AI sono il sistema che ti aiuta a lavorare sui dati che hai già.

Perché è importante avere un AI Research Agent

Molti non colgono l’importanza di un AI Research Agent finché non lo provano. Per spiegarla, uso l’use case più comune che vediamo: costruire liste per la lead generation.

Il problema

Nella lead generation, quasi tutti hanno due problemi:

Troppo poche risposte
Troppa concorrenza

Perché tutti vogliono Lead, tutti fanno cold outreach, e molti non capiscono che conta la rilevanza, non la personalizzazione forzata. E siccome la rilevanza non si ottiene con dati generici, succede che:

↳ Se usi solo database B2B e scraper basici

↳↳ Usi gli stessi dati che usano tutti

↳↳↳ Competi sulle stesse persone

↳↳↳↳ Con gli stessi dati di tutti

Così il tuo messaggio è irrilevante per definizione.

La soluzione

La soluzione arriva quando capisci la causa. Ora che l’abbiamo vista, ecco come rendere i tuoi messaggi più rilevanti per:

Ottenere più risposte
Uscire dalla “guerra” con i concorrenti

La ricetta è semplice: risolvi il problema dell’irrilevanza. Come?

↳ Scala la ricerca AI

↳↳ Ottieni dati che contano

↳↳↳ Fatti notare nella loro inbox

Molti già lo sanno e fanno research a mano sui prospect per scrivere messaggi iper-personalizzati, ma puoi farlo anche in modo più semplice e veloce.

Scalare la ricerca sui prospect

Pensaci un attimo: i tuoi prospect non sono poi così unici, nemmeno i miei. Cerchiamo sempre gli stessi datapoint e caratteristiche per qualificarli, cioè la famosa definizione di ICP

Gli stessi datapoint che definiscono l’ICP sono spesso quelli che ti aiutano a scrivere un messaggio rilevante. Quindi se basi quei datapoint su ricerca custom e non su database statici, vinci.

Se devi contattare migliaia di aziende, la mossa migliore è scalare la ricerca AI per trovare informazioni pertinenti e accurate su larga scala.

Ovviamente, scalare la ricerca AI serve anche oltre alla lead list building; qui sotto trovi qualche idea.

A cosa serve l’AI Research Agent

Le possibilità sono quasi infinite: in pratica puoi usarlo per tutto ciò che faresti con la ricerca AI, ma in scala. Partiamo dagli use case più comuni ed efficaci.

P.S. Datablist offre anche template già pronti per iniziare in pochi minuti.

Contextual Domain Search: a volte il nome azienda non basta per trovare il sito giusto. Nomi come "Apollo LLC" o "Pioneer GmbH" possono riferirsi a migliaia di business. Aggiungendo contesto (settore, sede), l’AI Research Agent fa una ricerca mirata per identificare il dominio corretto, proprio come farebbe un umano.
Scraping di case study: l’AI Research Agent può visitare una lista di siti aziendali, trovare le pagine di case study o portfolio ed estrarre info chiave come nome cliente, dettagli progetto e altro.
Estrazione dettagli prodotti Amazon: se hai una lista di prodotti Amazon, puoi usare l’AI Research Agent di Datablist per estrarne i dettagli.

Tutti i task qui sopra richiederebbero ore senza la ricerca AI su larga scala. Se vuoi usare l’AI Research Agent per questi casi, ecco le guide:

Casi d’uso personalizzati dei nostri clienti

Oltre ai template, i clienti usano l’AI Research Agent per ogni tipo di ricerca custom. L’unico vero limite è la creatività. Alcuni casi che ci sono piaciuti:

Scoprire paper di ricerca più recenti: trovare i link alle pubblicazioni appena rilasciate da una specifica azienda o istituto.
Trovare dipendenti non elencati su LinkedIn: scovarli su siti aziendali, press release, liste speaker di conferenze, ecc.
Identificare i primi CEO alla loro prima esperienza: ricostruire la carriera per capire se è il primo incarico da CEO.
Determinare la struttura proprietaria di un ospedale: capire se una struttura è privata o pubblica.
Monitorare citazioni recenti sulle news: vedere se un’azienda è apparsa di recente su articoli, press o magazine di settore.

How I react when I see the things people use our AI Research Agent for

Ora che abbiamo visto applicazioni pratiche, passiamo a funzioni e limiti dell’AI Research Agent.

💡 Solo la creatività è il limite

Quelli nell’articolo sono solo esempi: l’AI Research Agent può fare molto di più. Se hai un’idea, ti aiutiamo a costruire il prompt per realizzarla.

AI Research Agent: funzioni e limiti

Capire cosa può o non può fare uno strumento è la chiave per usarlo bene. Ecco una panoramica chiara delle capacità e dei limiti dell’AI Research Agent di Datablist.

Cosa può fare

L’AI Research Agent di Datablist è progettato per replicare e automatizzare i compiti di un ricercatore umano. Ad esempio può:

Eseguire ricerca AI in scala: lanciare query personalizzate su interi fogli.
Valutare la qualità delle info: analizza e valuta la rilevanza di ciò che trova, filtrando il rumore.
Assegnare confidence score: per ogni risultato attribuisce uno score 0-100, così vedi subito quali sono più affidabili, utile soprattutto su ricerche complesse.
Eseguire task multi-step: puoi dare un obiettivo complesso, tipo: "Trova la pagina Careers, cerca ruoli Marketing, estrai i titoli e riassumi le descrizioni".
Capire il contesto: non fa solo matching di keyword. Capisce il contesto che fornisci, distinguendo tra aziende con nomi simili o trovando info non esplicite.
Estrarre dati specifici: puoi chiedere di estrarre pezzi precisi da una pagina, come la mission dalla pagina “About” o i dettagli di un prodotto su Amazon.
Dare risposte su misura: non solo dati grezzi; può sintetizzare per rispondere a domande dirette, es. "Questa azienda ha uno stabilimento in Germania?"

Capabilities of Datablist AI Research Agent

Come ogni strumento, anche l’AI Research Agent ha dei limiti. Conoscerli aiuta a impostare le aspettative e creare workflow efficaci.

Contenuti dietro login: non può accedere a info protette da username/password. Esempi: profili social privati, forum per membri, dashboard interne.
Accesso a siti iper-protetti: alcuni siti bloccano attivamente bot e scraper. L’agent copre gran parte del web pubblico, ma pochi siti molto protetti possono bloccarlo.
Accuratezza non al 100%: è molto accurato e fornisce confidence score, ma resta un sistema AI: può fraintendere o perdere sfumature, soprattutto su task oltre 5-6 passaggi.
Niente form o CAPTCHA: non compila form, non invia dati, non risolve CAPTCHA. È pensato per leggere/estrarre informazioni, non per interagire con i siti.

Scalare la ricerca AI su un foglio oggi è possibile: perché farla ancora a mano?

La ricerca manuale è un collo di bottiglia che uccide la produttività e porta a risultati incoerenti.

Gli AI Research Agents risolvono il problema mettendo in autopilot la raccolta dei dati. Se le informazioni che cerchi non sono ultra-sfumate e non richiedono verifica umana ogni volta, probabilmente dovresti usare un AI Agent e fare ricerca in scala.

Con AI Research Agents che eseguono task complessi e multi-step puoi:

Ottenere dati che contano: scala la ricerca AI su migliaia di righe
Risparmiare centinaia di ore: automatizza settimane di lavoro manuale
Personalizzare davvero: raccogli datapoint unici che rendono la tua outreach impossibile da ignorare
Costruire lead list migliori: qualifica i prospect con criteri che nessun database può darti
Estrarre dati ovunque: fai scraping di liste di siti in linguaggio naturale, senza codice

I competitor non dormono, la concorrenza non dorme, e noi nemmeno.

Gli strumenti ci sono; ora vince chi li usa meglio!

Domande frequenti (FAQ) su scalare la ricerca AI

Usare un AI Research Agent è difficile?

Per niente. Con piattaforme come Datablist non servono skill particolari oltre a descrivere ciò che vuoi. Forniamo anche template pronti per use case comuni come trovare case study o fare contextual domain search. Per task custom, ti basta un prompt semplice e in linguaggio naturale.

L’AI Research Agent può trovare i contatti?

No, l’AI Research Agent è pensato per ricerca web ed estrazione dati dai siti. Per trovare contatti come email e telefoni, Datablist offre enrichment dedicati, ad esempio il nostro Waterfall Email Finder, che concatena più provider per massimizzare la copertura.

In cosa è diverso un AI Research Agent da ChatGPT?

Usano entrambi LLM, ma fanno cose diverse. ChatGPT è conversazionale e risponde in base ai suoi dati di training. Un AI Research Agent è uno strumento operativo che naviga il web live, visita siti specifici ed estrae nuove informazioni in tempo reale per completare un task.

Cos’è un AI Research Agent?

Un AI Research Agent è un sistema autonomo che capisce un obiettivo, naviga online ed esegue ricerche multi-step per trovare, estrarre e sintetizzare informazioni. Diversamente da uno scraper semplice, capisce il contesto e adatta l’approccio per raggiungere obiettivi complessi.

Come scrivo un buon prompt per l’AI Research Agent?

I migliori prompt sono chiari, specifici e danno contesto. Framework rapido:

Obiettivo: definisci chiaramente cosa deve trovare
Contesto: fornisci il punto di partenza (es. sito aziendale)
Vincoli: indica cosa fare e cosa non fare (es. "Dammi solo i nomi progetto, niente introduzioni")
Output: specifica esattamente il formato dei dati

Come eseguire una ricerca AI su una lista?

Per cercare su una lista, usa un AI Research Agent come Datablist che esegue ricerche stile ChatGPT sui fogli. Carichi i dati, scrivi un prompt con ciò che vuoi trovare e l’agent esegue la stessa query su ogni riga in automatico. Niente più copia-incolla e ricerche Perplexity-like scalate su migliaia di record.

Esiste un modo per scalare la ricerca AI?

Sì. Con gli AI Research Agents di Datablist, che operano su un foglio. Così non fai più una ricerca alla volta nei chatbot: gli agent eseguono la stessa ricerca contestuale su intere liste, fino a 100k righe. Quello che prima richiedeva ore di ChatGPT manuale diventa minuti di ricerca automatizzata e coerente.

Come eseguire una ricerca tipo Perplexity su un foglio?

Puoi farlo con l’AI Research Agent di Datablist che naviga il web, visita siti ed estrae info per ogni riga automaticamente. Fornisci i dati e un prompt chiaro su cosa trovare. L’agent tratta ogni riga come una ricerca contestuale a sé, con risultati coerenti e senza interventi manuali.

Scalare la ricerca AI con AI agents: enorme risparmio