The Clay Operator

GTM Engineering

AI in GTM Experience

Founder

Vidyard

Advisor / GTM Engineering

Teramind

HeyReach.io

Clay

I run a 6-Weeks GTM Engineering Training Program. DM me to apply.

Elite GTM Engineering Training

Pavilion

Executive Member

Maildoso

Strategic Advisor

Icypeas

Saleshandy

I build B2B GTM (Go-To-Market) Systems on Clay

#1 GTM Engineering Advisor in the world with 900+ students, consulting the fastest growing B2B companies and the highest number of testimonials in the entire GTM Engineering ecosystem.

1) 6 weeks program to become an Elite GTM Engineer
2) Fractional GTME work with mid-market companies
3) The 80/20 GTME Course (99$)

Author of 'The GTM Engineer', Available on Amazon: https://www.amazon.com/dp/B0FGLVG5HL

I am working with companies like: Appcue, Teramind, Vidyard, Procore, HeyReach, Isendu (Sendcloud), Single Grain etc..

Check all the Testimonials on clayoperator.com

'Through the Claygency program, we now deliver advanced workflows and measurable results for mid-market and enterprise clients, even securing retainers up to $12,000 per month'.

(Daniel Monteverde Founder @ LeadField)

'A client of mine, a tech giant, was genuinely impressed by the results and even inquired how I was able to deliver such exceptional outcomes. No agencies, not even the most renowned ones, had ever delivered anything similar during their years of collaboration.' 

(Alessandro Martinengo, MP @ Chattwin, Early Stage Startup Investor)

Mike's program helps cut your learning curve by more than half, with little headaches. After I spent hours and hours every day for a month learning Clay with the help of his program, I closed three new retainers and 4 other workflow builds.

(Cody Carnes, Founder @ How To Use Clay)

'IMPACT0 biggest challege has always been acquiring new clients consistently. We tried everything, including working with renowned marketing agencies and outsourcing appointment setting. The real breakthrough came when we sought the help of Michael: his sales operations alongside our SDR team achieved an impressive 20% conversion rate on MQL that allows us to reach our revenue goals'.

(Sonja Fuggiano, Founder, IMPACT0)

'Since joining, we’re building campaigns ten times faster, managing 12 clients with a small team. Before, I wasted money and time on tools that didn’t yield results, overwhelmed by too many choices. Now, I know that just three or four integrations are enough for strong outcomes in most niches.'

(Pablo Beitman Founder & CEO, Blumo.io)

You can read all of them here: clayoperator.com

Michael Saruggia

[Clay Scholarship Announcement]

6 Days left to work 1-1 with me for 0$

Can’t be more excited for this, Christmas is coming earlier 🎅 

2025 was one of my best year ever, GTM Engineering gave me so much, it truly changed my life for good and I wanted to give a little back.

What’s the deal?

> Access to my Clay Handbook: (99$)
> Access to my Enterprise GTME Course (399$)
> 60 Days 1-1 GTME Training with Michael (5999$)
> Free Smartlead account for 60 days, Pro Plan (95$/m) (TOT: 190$)
> Free Clay account for 60 days, Explorer Plan (330$/m) (TOT: 660$)
> 3 Guaranteed Intros with companies who need GTME services (900$)

TOTAL VALUE = 8135$

1 FULL Scholarship (100% OFF)
5 Partial Scholarship (60% OFF)

(6 days left)

(100 applications and I will close the context since I have no time to follow-up with everybody and don't want to get blocked).

REMEMBER: 
--> everybody who applies gets a 70% discount on my 99$ course.

Basically you have a chance to follow the journey of people like:

> Alessandro Martinengo V.: who know runs a 500K/y Claygency
> Pablo Beitman: who manage 12 active GTME clients
> Asher Chua who closed 4 GTME clients in 45 days

How to Apply:

Click on the link and follow the instructions:

> https://lnkd.in/dGYTaQrz

(6 days left and I will announce the winner)

(max 100 applications)

Wish you best luck

MS

GTM Engineering for Mid-Market Companies | Clay Consultant Program: Land a Client in 60 Days Guaranteed | Get My Trainings👇

Edison

In quanto membro del Comitato Scientifico della Edison Digital Academy mi occupo della progettazione e supervisione del programma di upskilling sul tema AI per i dipendenti Edison

Responsabile AI – Comitato Scientifico Digital Academy

Talent Garden

AI Expert

Innovazione.AI

Consulenza e Divulgazione AI su Linkedin e YouTube

Startup Checklist

Come Wikipedia, per le Startup
Valida la tua idea gratuitamente con un percorso guidato dall'idea alla raccolta fondi
startupchecklist.it

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Trainect - Wellbeing Revolution

Fractional Head of AI

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Formatore

uBroker S.p.A.

Da piccola Startup appena nata a grande SpA Leader della Crescita con un fatturato di 77M in soli 6 anni. Un'azienda che mi ha fatto crescere insieme a lei e che porterò sempre nel cuore.

Web Specialist

Social & Content

Visionary Days

Visionary Days è un evento che incoraggia la discussione sui temi legalti al futuro.

Co-Founder

VisioTrade SpA

Employee

Non solo tool di AI: vi aiutiamo ad integrare l'AI nel prodotto, nella piattaforma e nella strategia.
Seguimi per notizie e insights utili sull'Intelligenza Artificiale.

Precedentemente (a ritroso) ho fatto trasformazione digitale 2 anni con PMI, ho lavorato 6 anni in una Scaleup e ho fatto Startup 2 anni.

Yuri Mariotti

Chiedere a GPT di "analizzare" qualcosa è inutile

Ti spiego perchè 👇🏼

Oggi abbiamo modelli di ragionamento che quindi possono eseguire degli step in background, ma pur sempre scrivendo. Possono riflettere ecc

Ma "analizzare" è una facoltà del pensiero
↳ non di un LLM

Piuttosto dobbiamo descrivergli 
→ cosa deve generare nei suoi step
→ quali obiettivi deveo perseguire
→ quali microtask eseguire in background

Quindi "analizza il file" no, perchè lui già lo legge e analizza implicitamente

Piuttosto
- riassumi il file
- poi estrai gli elementi x, y, z
- descrivi lo stile ideale con cui rispondere
- definisci cosa vorrebbe il target
- scrivi una prima bozza nello stile di...
- fai una critica dal punto di vista di...
- restituiscimi l'output migliorato

Es è solo un esempio generico

Da esperto, puoi guidare il suo ragionemento in modo incredibilmente efficace e preciso

Se invece vuoi andare nella direzione opposta e umanizzare il più possible l'output nelle tue interazioni con GPT5, ti rimando ad un altro post su questo argomento

Fractional Head of AI - AI Expert @TAG - Founder @innovazione.AI @StartupChecklist - Speaker

Quando usare modelli Open o modelli Closed?

Di recente un cliente mi ha detto che voleva creare degli agenti con modelli openweights come Deepseek o Llama, caricati sul suo server locale on premise.

La motivazione era la sicurezza, ma parliamone

E affrontando velocemente il discorso hardware 

→ server locali davvero sicuri possono permetterseli solo le corporate, e vale lo stesso per i private cloud che hanno costi fissi altissimi
→ per tutti gli altri casi cloud standard o serverless sono soluzioni una più economica e scalabile dell'altra, a seconda del "numero di utenti e richieste"

Ma tornando al software quindi
↳ quando usare modelli Open o Closed?

In termini economici
↳ se non hai centinaia di migliaia di utenti e un utilizzo intenso di token, raramente vale la pena usare modelli Open.

- sono più complessi da installare
- richiedono competenze più di nicchia
- hanno una qualità mediamente inferiore
- paghi comunque il cloud

A meno che non li usi comunque tramite API, anche tramite provider come Groq ad esempio, ma a questo punto stai facendo un compromesso tra qualità e prezzo, ignorando la sicurezza

In termini di sicurezza quindi?
↳ entrambe sono soluzioni molto sicure

Ho approfondito questo argomento in due post, te li linko nei commenti se vuoi approfondire

Ma in breve, è praticamente certo che OpenAI, Anthropic e Google NON usino i vostri dati aziendali per il training, come non li usano i Cloud provider

Il discorso dovrebbe spostarsi più sul rischio!!

Ovvero: un uso anche anonimizzato e non riconducibile di questi dati da parte del fornitore è un rischio davvero esistenziale per la vostra azienda? 

99/100 la risposta è no

E nei pochi casi contrari, allora è richiesto molto più di modelli openweights, ovvero soluzioni costose in private cloud o on-premise con team e soluzioni di cybersec dedicati.

---

Per questo cliente quindi, che non è una corporate ma 
- una media impresa di servizi non digitali 
- senza un'infrastruttura cloud
- con usecase su centinaia di utenti
- anche se tratta dati medici

La risposta per me è semplice
↳ modelli Closed in cloud serverless

Semplice, economico, scalabile, sufficientemente sicuro

Il prompting richiede chiarezza

Ma gli esperti sfruttano l'ambiguità

E non quella nella domanda
↳ ma nel ragionamento

Vi ho già spiegato che dargli un elenco di step di ragionamento da seguire è una delle cose piú efficaci che potete fare per massimizzare la qualità di un output.

Ma dovete dargli degli step di qualità

Nel "chain of verification" uno degli step finali è di autocritica 👇🏼👇🏼👇🏼

Dopo avergli detto di fare qualcosa

↳ trova 3 errori, punti ciechi, critiche
→ e per ciascuno fai una revisione

Dirgli di essere piú preciso serve a poco perchè è troppo vago, come dovrebbe fare?

Serve chiarezza (!!)

Ma non quella che chiude
↳ quella che si apre all'ambiguità di pensiero

Un'altra tecnica è "adversarial prompting" in cui gli si dice proprio di attaccare il suo ragionamento da un particolare punto di vista 👇🏼👇🏼👇🏼

Dopo avergli detto di fare un compito

↳ critica dal punto di vista della "controparte"
→ e fai una revisione che ne tenga conto

E lo ripeto

👉🏼 Non sono prompt separati
↳ ma fasi di ragionamento nello stesso prompt

Ovviamente vanno usate in casi specifici

- analisi strategica per individuare bias e punti di vista concorrenziali
- copywriting per mettere alla prova coerenza, tono e fragilità dei messaggi
- problem solving tecnico per anticipare scenari "edge"
- decision making per stress-testare scelte e motivazioni
- contrattualistica per far emergere ambiguità, rischi e sbilanciamenti

E concludo con una specifica
👇🏼👇🏼👇🏼

Il punto di questo post non è dirgli di essere critico. Questo lo avete già sentito dire da qualcun altro, ne sono certo.

Il mio obiettivo è farvi andare oltre.

Il punto è inserire meccanismi di auto analisi e correzione efficaci all'interno degli step di ragionamento, per guidarlo nell'esplorazione verso output di qualità maggiore.

La parola chiave è auto-correzione

Il vero punto è guidare l'AI a seguire il metodo scientifico
→ la più grande invenzione della storia

Hai un problema?

L'AI puó cambiarlo, non risolverlo

Sarai tu a risolverlo, ma con l'AI avrai un approccio diverso e prospettive nuove

Invece di risolverlo direttamente
↳ il modo migliore di interagire con l'AI è partire da lontano e collaborare con uno strumento praticamente onniscente.

E per collaborare efficacemente

→ indaga gli argomenti
→ delega alcune fasi
→ migliora l'output
→ ripeti

Ogni step ha uguale importanza (!!)

Il punto non è scrivere un prompt per delegare all'AI. Se è questo che ti hanno insegnato, è solo la punta dell'iceberg.

Il vero punto è interagire con l'AI in cicli sempre piú rapidi per arrivare a soluzioni migliori, più efficaci, nello stesso tempo.

Se ci metti meno è solo un bonus

Lo ripeto
→ velocizza i cicli di esplorazione e ottimizzazione

Nello stesso tempo sarai diversi cicli più avanti degli altri, questo è il vero potere della collaborazione con l'AI

Qualità > Velocità
Velocità ---> Qualità

GPT5 non scrive per le persone

Scrive per addestrare altre AI 🙃

Ma perchè? E come umanizzare gli output?

Partiamo dal perchè 👇🏼👇🏼👇🏼

GPT5 è nato per essere uno strumento intelligente, e verrà ampiamente usato per utilizzo agentico di tool nelle app, e per generare testi con cui addestrare modelli futuri.

E nel suo processo di addestramento, fatto da scienziati e consulenti, ha imparato che gli output migliori hanno
→ complessità
→ linguaggio tecnico
→ lunghezza e struttura
→ elenchi puntati e titoli

Ma spesso non è quello che vogliamo

Quindi come umanizzare GPT5? 👇🏼👇🏼👇🏼
1. Con GPT5 è meglio eliminare piuttosto che aggiungere

Dirgli cosa non fare piuttosto che aggiungere specifiche che finiscono per creare conflitti e ulteriore complessità.

Quindi non dirgli di scrivere in modo naturale
↳ digli cosa NON scrivere

Ad esempio quali parole NON usare

Con l'esperienza saprai bene quali sono, ma mi riferisco alle classiche da supercazzola consulenziale
- ottimizzare
- leader
- sinergia
- professionale
- ... altre?

O digli di NON usare frasi da più di 15 parole. 

Dobbiamo rimuovere la complessità apparente, che lo porta al ragionamento, infatti il secondo punto è

2. Non farlo ragionare

La modalità di ragionamento si è adattata al mondo scientifico e di sviluppo software, alla logica e all'esecuzione ordinata
↳ finisce per seguire i soliti pattern

L'abbiamo già detto

👉🏼 GPT5 è un router

E per scrivere in modo più umano e diretto, dobbiamo evitare di indirizzarlo verso il modello di ragionamento.
Quindi seleziona il modello instant

Oinizia il prompt con - reasoning effort: minimal- output: concise

Risponderà in modo più diretto e breve, come farebbe un umano, senza attivare il ragionamento che va in una direzione molto diversa.
3. Dagli un framework su cui scrivere

- intro, concetto, conclusione
- saluto, domanda, cta- anche più punti, scegli tu

E digli quanto lungo vuoi l'output, quante frasi.---

Qui si vede la differenza tra il prompt di un esperto e di un principiante.

Per questo GPT5 è uno strumento pazzesco
↳ perchè abilita molto più di prima gli esperti

Ma dobbiamo spingerlo nella giusta direzione
- dicendogli cosa non dire
- guidando il ragionamento o non
- dandogli framework da seguire

Provaci e fammi sapere come va

Regolamentare l'AI: sí o no?

Ieri in Fabbrica Campus ho raccontato le opportunità e rischi dell'AI.

E in particolare voglio riportare qui 2 rischi

1. La centralizzazione del potere, che già oggi vede 3 individui (Musk Zuck Besk, prova a dirlo veloce) con piú potere economico dei 150.000.000 americani piú poveri, il 50% dello stato piú potente del mondo.

E ci siamo arrivati con un internet pubblico e distribuito, mentre ora vediamo:

2. La competizione di piattaforme su cui costruire le soluzioni tecnologiche del futuro, con divisione e lockin.

Vi immaginate se ci fossero stati 3 diversi internet?

O se un'azienda avesse capitalizzato l'intero traffico globale?

Questo è quello che sta succedendo

---

La conclusione dello speech?

Regolamentare sí, assolutamente sí.

E cito Uljan Sharka, founder di iGenius, in un suo intervento qualche giorno fa.

"L'AI Act non è un freno ma una guida"

Purtroppo non abbiamo le carte per regolamentare il mondo, e sicuramente questo in qualche modo ci mette in difficiltà.

Ed è anche vero che forse dovremmo cambiare il modo (proposte valide non ne conosco).

Ma finchè agevoliamo i pochi in cima a discapito dei pochi in fondo, il gap di potere aumenta invece di ridursi.

E il sogno democratico si fa piú sfocato.

Sembra strano doverlo dire, ma io tifo per un futuro migliore, e nemmeno per la maggioranza ma per tutti(!!)

L'AI dovrà superare molte sfide tecnologiche, politiche, etiche e sociali per aiutarci in questo obiettivo.

Ma ricordiamoci che non è assolutamente un risultato scontato, al contrario.

Quindi
- informatevi sull'AI
- fate le discussioni difficili
- votate con lungimiranza

taplio

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