L’interesse verso soluzioni autonome e “multi-agente” come Manus AI apre scenari inediti per imprenditori e dirigenti orientati a riorganizzare i processi interni e valorizzare l’innovazione. Le prestazioni dichiarate dal team di sviluppo, insieme all’attenzione suscitata presso figure di spicco del settore tecnologico, evidenziano il potenziale di una piattaforma di intelligenza artificiale in grado di operare con elevata autonomia, soprattutto se abbinata a una consulenza che ne anticipi le criticità e ne valorizzi i punti di forza. In questo contesto, Rhythm Blues AI propone un accompagnamento su misura, utile a adottare l’AI in modo strategico e a valutare se soluzioni come Manus possano costituire un tassello importante per la crescita aziendale.
Origini e impatto di Manus AI
Manus AI ha esordito come progetto avanzato nato dall’esperienza di una startup cinese chiamata Butterfly Effect, con sede a Wuhan, che in precedenza aveva rilasciato un assistente di intelligenza artificiale di nome Monica. Questo lavoro preliminare ha gettato le basi per la creazione di un sistema “generale”, pensato per gestire obiettivi complessi in modo autonomo. L’attenzione mediatica, alimentata dalla partecipazione di investitori e partner tecnologici di primo piano, ha reso Manus AI un caso particolarmente interessante per chi dirige un’azienda e desidera capire come integrare soluzioni AI di nuova generazione.
Secondo alcune stime, il lancio ufficiale di Manus ai primi di marzo 2025 ha attirato oltre 186.000 persone in lista d’attesa. Personalità come Jack Dorsey (cofondatore di Twitter) e Victor Mustar (product lead di Hugging Face) hanno elogiato la capacità del sistema di affrontare compiti disparati, sottolineando un livello di autonomia che i chatbot tradizionali, di norma, non presentano. Questi commenti positivi hanno suscitato curiosità anche al di fuori della Cina, alimentando discussioni sulle prospettive di un agente capace di svolgere operazioni sul web, coordinare flussi di lavoro e interagire con servizi esterni senza interventi continui.
Butterfly Effect, secondo fonti vicine alla startup, ha raccolto oltre 10 milioni di dollari in finanziamenti, a riprova di quanto l’idea di un “dipendente digitale” a basso costo possa attirare capitali consistenti. L’azienda si avvale del supporto di realtà come Alibaba Cloud e altre società di spicco nel panorama tecnologico, interessate all’espansione del progetto. Questo contesto spinge a riflettere su come e quando un’organizzazione possa sperimentare un agente in grado di gestire mansioni ripetitive e analisi su ampia scala.
A livello aziendale, esaminare i retroscena di Manus aiuta a comprendere l’integrazione dell’AI in un modello di gestione quotidiana. Per molte imprese prive di reparti specializzati in analisi dati o di software sofisticati, l’idea di delegare alcune attività a uno “strumento virtuale” può risultare attraente. Tuttavia, chi ha già testato la piattaforma sottolinea la necessità di una pianificazione realistica, poiché anche le soluzioni più promettenti incontrano ostacoli di stabilità e scalabilità, specialmente in fasi beta con server esposti a sovraccarichi di accessi.
Sul piano strategico, attirare l’interesse di imprenditori e manager va oltre la semplice novità. È essenziale capire come un agente di questo tipo possa davvero creare valore e ridurre i costi, poiché il passaggio da una sperimentazione poco strutturata a un’adozione efficace richiede la capacità di armonizzare gli strumenti digitali con la visione aziendale complessiva. La credibilità di Manus, in ultima analisi, dipende anche dalla sua abilità di superare test complessi, offrendo vantaggi tangibili alle organizzazioni che scelgono di investirvi.
Architettura Multi-Modello: il cuore di Manus AI
Un elemento determinante per comprendere il fascino esercitato da Manus AI sta nell’architettura multi-modello. Diversamente da un chatbot tradizionale, che sfrutta un solo modello linguistico, Manus si propone come un “direttore d’orchestra” in grado di coordinare motori di intelligenza artificiale avanzati, tra cui Anthropic Claude (versione 3.5 Sonnet) e Qwen di Alibaba. Questo approccio mira a valorizzare componenti specializzate per compiti come l’analisi testuale, la navigazione web e la gestione di flussi di lavoro complessi, allo scopo di offrire un servizio integrato che smisti le operazioni tra i vari modelli coinvolti.
La finestra “Manus’s Computer” consente di osservare in tempo reale l’attività dell’AI, mostrando i siti che consulta e i dati raccolti. In ambito professionale, ciò permette un controllo più diretto sulle azioni effettive dell’agente, riducendo l’ansia di affidare un intero processo a un sistema “a scatola chiusa”. Inoltre, la possibilità di intervenire manualmente in caso di captcha, paywall o altre barriere completa un quadro di interazione che, pur molto automatizzato, non esclude l’intervento umano quando serve correggere o validare determinate scelte.
Grazie all’approccio asincrono, Manus può proseguire le attività anche con l’utente disconnesso, usando l’infrastruttura cloud per adeguare i calcoli alla complessità dei compiti. Per un’azienda, significa che la stesura di report, il monitoraggio di tendenze di mercato o persino la ricerca di appartamenti può avvenire mentre il manager è impegnato altrove. I risultati saranno disponibili al suo ritorno, ottimizzando il tempo in contesti come le piccole e medie imprese, dove le risorse umane sono spesso limitate e un solo responsabile copre più ruoli contemporaneamente.
Un aspetto decisivo è la memoria a lungo termine, che consente a Manus di apprendere dalle interazioni precedenti. Se un dirigente definisce criteri di preferenza — ad esempio la ricerca di voli in determinati orari o la selezione di candidati con specifiche competenze informatiche — l’agente ripropone tali filtri in sessioni future, riducendo la necessità di istruzioni ripetute. L’idea, nelle intenzioni degli sviluppatori, è paragonabile a quella di un collaboratore che, apprese certe procedure, le esegue più velocemente in seguito.
In un contesto aziendale, affidare a un’AI la raccolta di dati finanziari, la comparazione di offerte o la generazione automatica di documenti può aumentare la produttività. Tuttavia, l’esito di tali automatismi dipende dalla solidità dell’infrastruttura e dalla qualità dei modelli integrati. Una piattaforma che combina modelli di terze parti deve garantire un servizio continuo, anche se i partner modificano le API o impongono nuove restrizioni. Senza un’adeguata supervisione tecnica e una governance chiara, un malfunzionamento nell’integrazione potrebbe paralizzare flussi di lavoro già assegnati a Manus.
Infine, la sicurezza non può essere trascurata: l’uso di una sandbox in ambiente Linux tende a limitare i rischi di azioni indesiderate, ma l’ampia autonomia dell’agente comporta sempre la possibilità di errori o comportamenti imprevedibili. Le aziende che vogliono adottare questi strumenti devono quindi pianificare controlli periodici, predisporre presìdi umani in fasi critiche (come pagamenti o gestione di dati sensibili) e assicurarsi che l’AI sia impiegata responsabilmente, soprattutto in settori regolamentati o dove la privacy dei clienti è prioritaria.
Test e vantaggi aziendali di Manus AI
Uno degli elementi che hanno contribuito a consolidare la reputazione di Manus AI è la notizia secondo cui l’agente avrebbe superato, in tre livelli di difficoltà, i modelli di OpenAI in un test denominato GAAI (General AI Assistant). Questa valutazione mira a verificare la capacità di affrontare scenari progressivamente più complessi, in cui il sistema deve ricavare, elaborare e utilizzare informazioni da fonti eterogenee. Pur mancando una conferma indipendente di questi risultati, l’attenzione della stampa tecnologica internazionale indica che Manus, in alcuni ambiti di analisi e navigazione, ottiene prestazioni comparabili o superiori a soluzioni più note.
La piattaforma cinese 36Kr, specializzata in tecnologia e startup, segnala che i costi di Manus per singolo compito si aggirano sui 2 dollari, circa dieci volte in meno rispetto al servizio ChatGPT DeepResearch. Questo vantaggio economico può influenzare sensibilmente le scelte di un manager che valuti l’impiego di un agente AI, specie in contesti dove l’ottimizzazione dei costi è cruciale. Tuttavia, diversi tester evidenziano limiti di stabilità del sistema e momenti di sovraccarico, con interruzioni e loop che richiedono un intervento umano per essere risolti.
Per un’azienda interessata alla business intelligence, le capacità di Manus sono ampie: analisi di mercato, comparazioni di prezzi, monitoraggio dei trend online, raccolta di notizie finanziarie. L’agente può anche compilare documenti in Word, Excel o PDF, strutturando resoconti di sintesi più rapidamente rispetto al lavoro manuale. Alcuni casi pratici mostrano come l’AI possa individuare opportunità commerciali in tempi ridotti, offrendo suggerimenti immediati per successivi approfondimenti da parte del management.
Un punto di forza è la possibilità di generare codice o piccoli script per automatizzare procedure informatiche. Questa funzione aiuta reparti IT già carichi di lavoro, permettendo prototipi rapidi e test immediati di nuove soluzioni. Naturalmente, come ogni generatore di codice basato su modelli linguistici, anche Manus richiede un esame umano per validare la bontà del risultato. Tuttavia, la rapidità con cui si ottiene un output iniziale può accelerare la sperimentazione in molte imprese, soprattutto in quelle che non dispongono di un ampio team di sviluppatori.
Sul fronte delle risorse umane, Manus ha dimostrato di riuscire a passare al setaccio elenchi di curriculum, siti specializzati e portali professionali, incrociando i requisiti forniti dal datore di lavoro con una grande quantità di dati online. In alcune prove, però, i risultati sono risultati incompleti o non ben bilanciati, richiedendo un intervento manuale per eliminare candidati duplicati o poco pertinenti. Queste attività di refining rientrano in un processo di miglioramento che ogni AI, specialmente in fase beta, deve perfezionare.
Per i dirigenti che osservano con interesse tali sviluppi, la lezione principale è evitare di sopravvalutare gli strumenti sperimentali. I benefici competitivi esistono, a patto di introdurre un monitoraggio attento e di gestire il rischio di errori o informazioni imprecise, il cosiddetto fenomeno di “allucinazione”. In settori particolarmente competitivi come finanza o logistica, anche un singolo errore può provocare conseguenze significative, motivo per cui le aziende che adottano Manus dovrebbero investire in personale capace di effettuare la supervisione e di individuare prontamente eventuali anomalie.
Concorrenza e scenari di mercato per Manus AI
La nascita di progetti come Manus sta avvenendo in un momento di grande fermento: colossi come OpenAI, Baidu, Huawei e Tencent stanno sviluppando modelli linguistici sempre più potenti, anche se spesso non sono ancora concepiti per agire in piena autonomia multi-step. OpenAI, per esempio, si è distinta per GPT-4 e ChatGPT, a cui ha affiancato plugin in grado di interagire con servizi esterni, ma ancora non offre una piattaforma unificata che si prenda carico di un intero flusso operativo, dall’inizio alla fine, senza chiedere all’utente di intervenire frequentemente. Baidu ha puntato su ERNIE Bot, focalizzato soprattutto sulla lingua cinese, mentre Huawei e Tencent dispongono di modelli come PanGu e Hunyuan, usati principalmente per rafforzare ecosistemi proprietari nel cloud, nei servizi enterprise e nelle comunicazioni.
Il caso di DeepSeek, apparso a inizio 2025, testimonia la capacità di alcune startup di realizzare soluzioni competitive in tempi rapidi. DeepSeek ha sviluppato modelli di generazione testuale con costi di addestramento ridotti, mostrando che, nonostante la leadership di grandi aziende, possono emergere iniziative più piccole ma capaci di muoversi con maggiore agilità e di introdurre funzioni nuove. Manus si pone in questa scia, dichiarando di integrare più modelli per raggiungere una versatilità altrimenti difficile da ottenere. L’idea di avere un “agente generale” che pianifica, scrive codice, fa ricerche e naviga online, sebbene ancora imperfetta, è un segnale di come l’industria dell’AI si stia orientando verso soluzioni che vanno oltre la semplice chat testuale.
Per un’azienda che valuta dove posizionarsi in questo panorama, è fondamentale confrontare soluzioni come Manus con gli approcci di grandi fornitori. Un’impresa molto strutturata, con vincoli di conformità severi, potrebbe preferire piattaforme enterprise, magari on-premises, capaci di offrire contratti di servizio e garanzie di uptime. Invece, chi si muove con più flessibilità e non ha particolari vincoli normativi può trovare interessante l’uso di un sistema che gira sul cloud pubblico e che promette di ridurre i costi generali rispetto a servizi occidentali più conosciuti. Al tempo stesso, l’appartenenza di Manus a una startup cinese solleva questioni su privacy e gestione dei dati, soprattutto in contesti internazionali dove vigono regolamentazioni differenziate.
Alcune fonti sostengono che la stabilità di Manus non sia ancora paragonabile a quella di un colosso come OpenAI. Molti tester riportano errori di esecuzione e blocchi che richiedono un reset completo del processo. Questo livello di incertezza potrebbe risultare tollerabile in fasi sperimentali, ma diventa problematico se l’agente viene impiegato in compiti critici, come transazioni o analisi finanziarie complesse, dove anche un lieve margine di errore può pesare in modo significativo.
Resta da capire quanto velocemente Butterfly Effect saprà evolvere la sua piattaforma e se i nuovi fondi permetteranno di risolvere le limitazioni evidenziate dai primi utilizzatori. L’ambizione di aprire parte del codice in modalità open source potrebbe attirare una community di sviluppatori disposta a contribuire con plugin e integrazioni, rendendo Manus più flessibile e ricco di funzionalità. Questo percorso, se ben strutturato, potrebbe garantire un livello di innovazione in costante aggiornamento, mantenendo alto l’interesse delle aziende che vogliono provare un’AI capace di orchestrare più modelli tra loro.
Parallelamente, le imprese che guardano a questi agenti non dovrebbero dimenticare di mettere a sistema la conoscenza maturata da esperienze precedenti: un’adozione massiccia di AI ha bisogno di personale formato, di regole di governance e di un’attenzione costante agli aspetti etici e legali. Se un manager decide di integrare Manus nel proprio organigramma digitale, deve strutturare un piano di responsabilità chiaro: chi controlla e approva le azioni dell’agente? Quali dati può consultare e quali no? Come vengono gestite le eventuali anomalie? Rispondere a questi quesiti fin dalle prime fasi di sperimentazione può evitare incresciosi imprevisti in un secondo momento.
Strategie di consulenza: il ruolo di Rhythm Blues AI al fianco di Manus AI
In un panorama dove i sistemi di intelligenza artificiale si moltiplicano e si evolvono velocemente, Rhythm Blues AI offre percorsi di accompagnamento finalizzati a introdurre l’AI in modo progressivo e sostenibile all’interno delle aziende. La logica alla base di questi servizi è partire da un’audit iniziale su processi, strutture e necessità specifiche, per poi definire un piano di azione che includa governance, strategie, gestione del ROI e, in ultima istanza, l’uso di AI generativa. L’idea è di identificare dove e come un agente come Manus (o altri strumenti simili) possa apportare un contributo concreto, evitando dispersioni di budget e fallimenti legati a valutazioni superficiali.
Le imprese possono adottare un avvio graduale, selezionando un primo livello formativo che affronta i concetti base, adatto per chi desidera una panoramica rapida sulle applicazioni dell’AI in vari reparti. In una fase successiva, la consulenza può toccare aspetti più complessi, dalla definizione di KPI per misurare l’impatto di un progetto di automazione, fino all’integrazione di soluzioni generative e analisi di ritorno sull’investimento. Questo percorso avanzato consente di affinare le competenze interne e di creare team capaci di interfacciarsi con sistemi di AI autonoma in modo da massimizzarne i benefici operativi.
Per le aziende che aspirano a un livello di maturità ancora più elevato, l’approccio Executive di Rhythm Blues AI mira alla trasformazione trasversale di tutti i reparti, introducendo prassi di compliance con normative sia europee che internazionali e prevedendo anche la collaborazione con partner esterni come università, centri di ricerca e startup. A questo stadio evoluto, un agente come Manus potrebbe essere impiegato a fianco di altri strumenti, per strutturare processi altamente automatizzati in produzione, logistica, marketing e perfino nel dipartimento risorse umane. Il valore aggiunto consiste nella creazione di una roadmap chiara, supportata da piani di formazione costante, in cui l’AI viene vista come un elemento organico dell’impresa, e non come un semplice esperimento tecnologico.
L’aspetto chiave per un CEO o un dirigente di PMI è ricevere un supporto consulenziale che sappia calibrare ogni step di adozione, così da evitare di investire su strumenti costosi o di difficile implementazione senza una reale strategia alle spalle. Rhythm Blues AI contribuisce a questa consapevolezza, portando in primo piano i rischi di bias, le questioni etiche e le principali norme vigenti (come AI Act e GDPR), affinché l’impiego di una tecnologia autonoma non si scontri con vincoli regolamentari o con resistenze interne. L’adozione di un sistema come Manus dev’essere sempre accompagnata da un piano di gestione del cambiamento, che include la comunicazione ai vari reparti e la definizione di responsabilità ben delineate.
In questo modo, un’azienda potrà gradualmente sperimentare l’AI su un progetto pilota, monitorarne i risultati, e valutare con dati concreti l’opportunità di estendere l’utilizzo della stessa ad altri ambiti. Tale approccio riduce la percezione di rischio e fornisce un metodo che guida le decisioni manageriali verso investimenti in grado di generare rendimenti tangibili nel medio e nel lungo periodo. La consulenza non si limita quindi a un’analisi teorica o a corsi di formazione generici: comprende un affiancamento pratico, essenziale per rendere l’azienda autonoma nella gestione e nell’eventuale manutenzione degli strumenti di AI selezionati.
Il crescente interesse verso agenti come Manus non deve distrarre dall’obiettivo finale di ogni impresa: conseguire risultati misurabili, che siano un aumento di produttività, una riduzione dei costi o un miglioramento dell’esperienza del cliente. Un consulente esperto, abituato a ragionare in termini di governance e di sostenibilità, può tradurre le potenzialità di un’AI multi-agente in un vantaggio competitivo stabile, indirizzando le risorse là dove hanno l’impatto maggiore e creando un ecosistema di soluzioni integrate che si rafforzano a vicenda.
Prospettive future e opportunità di Manus AI per dirigenti e imprenditori
I progressi di sistemi come Manus AI indicano un’evoluzione verso forme di intelligenza artificiale che non si limitano a rispondere a domande, ma intraprendono azioni complesse in autonomia, con potenziali ricadute profonde sul tessuto produttivo. Per i vertici aziendali che analizzano questi trend, uno degli interrogativi più rilevanti riguarda come sfruttare la fase attuale per posizionarsi in anticipo sulla concorrenza, affiancando a uno strumento innovativo anche la formazione necessaria a gestirlo e a integrarlo con i processi preesistenti.
Le prossime tappe per agenti di questo tipo potrebbero includere un’ulteriore specializzazione in alcuni settori verticali: dalla gestione finanziaria evoluta, capace di incrociare dati macroeconomici e analisi storiche, fino all’automazione di interi workflow di marketing, con la stesura di contenuti, il monitoraggio delle performance online e il lancio di campagne pubblicitarie personalizzate. In parallelo, grandi aziende tech con ecosistemi consolidati potrebbero sviluppare soluzioni autonome simili, spingendo a un’ulteriore accelerazione nel mercato e aumentando la pressione competitiva. Chi guida un’impresa, grande o piccola, ha quindi la responsabilità di valutare se un approccio basato su più servizi cloud e modelli AI esterni può costituire un vantaggio oppure se è più indicata una soluzione on-premises, magari sviluppata ad hoc da fornitori con garanzie di assistenza sul lungo periodo.
Rhythm Blues AI, in tale scenario, propone un servizio che si concentra sia sugli aspetti introduttivi sia su quelli più avanzati, dimostrando che l’intelligenza artificiale va letta come un processo di crescita costante, anziché un singolo salto tecnologico. Grazie a una metodologia modulare, chi si trova a dover prendere decisioni di investimento può iniziare con interventi più limitati, valutare i risultati e poi salire di complessità, individuando aree aziendali dove l’AI generativa e l’automazione autonoma offrono i benefici maggiori in termini di efficienza e di posizionamento competitivo.
Dal punto di vista strategico, agenti capaci di orchestrare azioni multi-step online suggeriscono uno spostamento ulteriore verso servizi in cloud che lavorano in background, liberando il personale umano per compiti di supervisione o di alto livello decisionale. Se si confermeranno affidabili e realmente scalabili, soluzioni simili a Manus potranno ridurre l’incidenza del fattore umano nei lavori ripetitivi, pur mantenendo la necessità di professionisti in grado di interpretare i dati e di validare le scelte più critiche. Da qui nasce la necessità di figure ibride, che abbiano competenze sia in ambito tecnologico sia in ambito manageriale, capaci di interloquire con l’AI e di definire confini di responsabilità chiari.
La sfida cruciale resta comunque la governance dei dati e la supervisione costante: delegare attività di ricerca e automazione non significa rinunciare al controllo, specie quando sono in gioco informazioni riservate o settori regolamentati. Le normative sulla privacy e l’uso etico dei modelli richiedono un monitoraggio continuo, che incide sulla struttura organizzativa e sui requisiti di compliance. Per questo motivo, la consulenza di Rhythm Blues AI si è rivelata appetibile a dirigenti e proprietari di PMI, perché mette in luce i punti di forza e le criticità che potrebbero emergere prima di lanciare un progetto ambizioso con un agente autonomo. Ricevere una mappa dei rischi potenziali e dei passi da compiere aiuta a ridurre la probabilità di investire tempo e risorse in sperimentazioni destinate a scontrarsi con barriere legali o con una mancanza di competenze interne.
In prospettiva, la sinergia tra agenti AI sempre più performanti e una consulenza orientata a integrare tecnologie di ultima generazione sembra destinata a consolidarsi. La competizione fra grandi player e startup dinamiche, unita all’interesse crescente dei manager, crea un terreno fertile dove, con le giuste premesse, nascono modelli di business capaci di portare valore tangibile e duraturo alle aziende. Per chi si prepara a cogliere queste opportunità, il momento attuale appare ricco di possibili sperimentazioni da cui trarre spunti utili, sia in termini di automazione diretta sia come leva per migliorare la cultura interna e l’approccio complessivo all’innovazione.
Considerazioni finali sull’adozione di Manus AI
Le considerazioni emerse mostrano che sistemi autonomi come Manus AI offrono prospettive interessanti, ma sollevano interrogativi sulla loro affidabilità e sulle responsabilità connesse. Se da un lato spicca la capacità di svolgere funzioni complesse con interventi umani minimi, dall’altro il mercato propone già soluzioni come OpenAI, Baidu, Huawei o Tencent, spesso più consolidate sul piano tecnologico. Imprenditori e dirigenti devono dunque valutare con pragmatismo se l’AI autonoma, in questo stadio di sviluppo, possa fornire un margine di vantaggio sufficiente da compensare i possibili rischi di malfunzionamenti e gli eventuali costi di integrazione. Un approccio prudente prevede prove pilotate in scenari non critici, accompagnate da un monitoraggio costante.
Inoltre, il panorama attuale comprende chatbot consolidati, meno versatili di Manus ma spesso più affidabili in specifiche aree, come la produzione di testi strutturati o il supporto alla customer care. Raffrontare questi approcci aiuta a capire se l’autonomia aggiuntiva sia davvero necessaria o se possa bastare un chatbot tradizionale, magari potenziato con funzionalità agentiche essenziali. Bisogna anche ricordare che la tecnologia evolve di continuo, quindi la decisione di oggi potrebbe essere revisionata a breve alla luce di nuovi progressi o mutamenti del mercato.
Dal punto di vista strategico, la consulenza di Rhythm Blues AI risulta vantaggiosa perché personalizza l’adozione di tali tecnologie, riducendo il rischio di mosse avventate. L’audit iniziale e i diversi moduli di formazione, dall’introduzione di base a un livello executive, strutturano un percorso graduale in cui il management fissa obiettivi precisi, individua i reparti in cui l’AI può dare il maggior contributo e tiene conto degli obblighi normativi. Parallelamente, rimane centrale l’aspetto etico e di governo dei dati, specialmente se si intende delegare a un agente autonomo processi critici.
Chi desidera approfondire come Rhythm Blues AI possa supportare la propria impresa nell’adozione di agenti autonomi e di intelligenza artificiale generativa, può prenotare un incontro per valutare la situazione aziendale e i possibili margini di miglioramento. Un confronto preliminare evidenzia punti di forza e criticità, gettando le basi per un piano personalizzato in grado di offrire benefici concreti nel breve e nel lungo periodo. Di seguito i contatti per chi intenda avviare un dialogo più strutturato:
Contatti per saperne di più su Rhythm Blues AI
Per prenotare una call gratuita di 30 minuti e analizzare i prossimi passi verso un’adozione intelligente dell’AI, è sufficiente utilizzare il link: https://calendar.google.com/calendar/u/0/appointments/AcZssZ3eexqwmgoYCSqEQU_4Nsa9rvUYF8668Gp7unQ
Comentarios