Problema
Un team comunicazione di un'ONG stava processando decine di migliaia di email in entrata — richieste di donatori, richieste di partner, stampa, candidature di volontari, corrispondenza di advocacy — tutte fluivano in inbox condivise. Il team aveva uno staff full-time ridotto che passava la maggior parte della giornata a routare e draftare risposte iniziali a richieste ripetitive.
Approccio
Layer di gestione email basato su LLM. Ogni messaggio in entrata classificato su più assi — intento (donazione, richiesta, partnership, lamentela, stampa, advocacy), urgenza, lingua. Routing al channel team giusto con risposte draft con confidence-scoring per categorie ripetitive (ricevute donatori, onboarding volontari) che lo staff poteva review-and-send invece di draftare da zero. Supporto multilingua per una base donatori internazionale.
Stack
Claude · Python service layer · email integration · multi-language classification · audit log
Risultato
Il team comunicazione si è spostato dal draftare risposte routinarie al review-and-send. Il team ha mantenuto il pieno controllo — l'LLM non ha mai inviato autonomamente — ma il tempo risparmiato sul drafting routinario ha liberato bandwidth per la corrispondenza di advocacy a maggior valore su cui l'ONG voleva effettivamente che lavorassero.