A cura di Giuliano Ferri, Head of Contact Center, Minsait Italia
L’adozione dell’IA da parte delle aziende italiane ha ancora molta strada da fare. Secondo il nostro studio, condotto insieme all’Università LUISS Guido Carli, solo un’azienda su quattro ha piani di implementazione allineati ai propri piani strategici. Nell’adozione dell’IA siamo in ritardo e senza una chiara direzione strategica.
Tra le motivazioni che le aziende italiane dichiarano per l’adozione di questa tecnologia, due spiccano su tutte: l’efficienza dei processi e delle operazioni e il miglioramento della customer experience. In quest’ultimo ambito, il contact center è senza dubbio uno dei canali naturali di applicazione, nonché una delle aree con l’impatto più promettente sul rapporto tra aziende e utenti.
In questo canale, l’IA ha accelerato una rivoluzione già in corso. Da diversi anni ormai, il Contact Center sta attraversando una trasformazione radicale nelle aziende, passando da un mero centro di costo a un canale cruciale per stabilire rapporti di valore a lungo termine con i clienti.
Infatti, secondo un altro nostro studio, realizzato insieme al Politecnico di Milano, il 46% delle aziende italiane ha effettuato investimenti nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale con l’obiettivo di valorizzare il processo di assistenza ai clienti attraverso strumenti di IA.
Due macroaree promettono di avere un impatto più profondo sul contact center come lo conosciamo oggi: il supporto agli operatori per rendere il loro lavoro più agile ed efficiente e l’assistenza ai clienti attraverso bot (quasi) completamente autonomi.
Nell’ambito relativo all’assistenza agli operatori, emergono le soluzioni per suggerire Next-best Offer/Action, adottate dal 25% delle aziende italiane, secondo i nostri dati. Inoltre, lo sviluppo di motori di ricerca intelligenti che assistono gli operatori nella ricerca di informazioni e procedure all’interno della knowledge base aziendale sono stati adottati da circa il 16% delle aziende.
Altre soluzioni, come Speech & Text Analytics per interpretare in modo autonomo le richieste in ingresso, strumenti di Sentiment Analysis per rilevare lo stato emotivo dell’utente e sistemi di Smart Routing per prioritizzare le richieste in entrata al Contact Center in base all’importanza e indirizzarle al canale più idoneo, sono ancora meno diffuse, ma rappresentano potenziali sviluppi futuri.
In tutti questi casi parliamo di intelligenza artificiale generativa a supporto di un essere umano (operatore o supervisore o team leader) che si avvale della GenAI per accelerare il proprio lavoro, essere più efficiente e anche per migliorare la qualità stessa del sistema. Ma parliamo anche di casi in cui un eventuale errore della GenAI può essere “assorbito” dall’operatore umano che, sulla carta, può individuare e minimizzare in termini di impatto verso il cliente finale.
La seconda area di applicazione è più delicata ed è dominata dallo sviluppo di chatbot in grado di gestire autonomamente richieste semplici e ripetitive, adottate da circa il 18% delle aziende. In questo campo, la vera sfida è evitare errori e allucinazioni dei bot, garantendo l’alimentazione e l’addestramento dei modelli sulla base di informazioni corrette, accurate e imparziali.
Questa formazione affidabile degli algoritmi sarà cruciale nei prossimi anni, non solo per garantire relazioni con i clienti eccellenti, ma anche per assicurare che le aziende si comportino in modo responsabile e preservino la loro reputazione in quanto attori chiave nel tessuto economico e sociale dei nostri Paesi.
