Il servizio clienti e la più ampia area della customer experience sono ambiti in cui l’intelligenza artificiale ha attecchito da tempo, da prima che si parlasse di chatbot basati su Large Language Model. Ma è ancora facile commettere errori, sia tecnici sia strategici. In modi sempre più evoluti, e di recente con l’emergere dell’Agentic AI, la relazione tra consumatori e aziende ha continuato a trasformarsi attraverso l’intelligenza artificiale. I vantaggi sono sostanziosi, ma sbagliare è facile: per esempio, si potrebbe cadere nella “trappola della pura ottimizzazione dei processi”, come l’ha definita discutendo sul tema Fabio Sattolo, chief people and technology officer di Covisian.
A che punto siamo con l’adozione di tecnologie di AI per il servizio clienti? Che scenario osservate?
I settori più “maturi” – come utilities, telco e servizi finanziari – hanno avviato l’adozione dell’AI già da diversi anni, spesso con un focus iniziale sulla riduzione dei costi e l’automazione massiva. Oggi, però, stanno rivedendo profondamente il modo in cui utilizzano queste tecnologie, spostando l’attenzione dall'automazione fine a sé stessa a modelli più integrati e collaborativi tra AI e persone. L’obiettivo è migliorare non solo l’efficienza, ma soprattutto l’esperienza complessiva del cliente, rendendola più fluida, personalizzata e umana, anche nei contesti digitali.
Paradossalmente, i settori che hanno adottato l’AI più lentamente – come retail, sanità o Pubblica Amministrazione – si trovano oggi in una posizione potenzialmente vantaggiosa. Non devono “disimparare” o superare modelli ormai obsoleti, ma possono partire direttamente con un approccio ibrido, in cui AI e operatore umano collaborano in modo sinergico, ciascuno valorizzando le proprie capacità distintive: velocità, precisione e disponibilità nel caso dell’AI; empatia, giudizio e gestione della complessità per l’essere umano.
Quali sono le criticità da considerare in un progetto di adozione dell’AI nel customer care?
Nel nostro lavoro con Smile.CX vediamo chiaramente che la vera innovazione oggi non è solo nell’adozione dell’AI, ma nel disegno intelligente delle interazioni, nella capacità di orchestrare tecnologie e persone per offrire esperienze che siano davvero centrate sul cliente. E questo è un terreno su cui anche le aziende meno “digitalizzate” possono giocare un ruolo da protagoniste, se guidate da una visione chiara.
Una delle sfide principali, quando si parla di AI nel customer care, è non cadere nella trappola della pura ottimizzazione dei processi. L’obiettivo non è sostituire l’interazione umana, ma trovare il giusto equilibrio: calibrare l’intelligenza artificiale affinché porti un valore reale, mantenendo una relazione con il cliente che resti autentica ed empatica. Noi la consideriamo un abilitatore intelligente, che potenzia le competenze dell’operatore e lo libera dalle attività più ripetitive, senza mai togliergli quel ruolo centrale dove empatia e comprensione fanno la differenza. È il motivo per cui la nostra strategia è “human-first”.
Un altro aspetto cruciale riguarda la gestione della knowledge base e dei dati aziendali, che devono essere accurati, costantemente aggiornati e progettati per alimentare in modo efficace i modelli di AI. Senza una knowledge base solida e un’architettura dei dati coerente, anche gli algoritmi più avanzati non possono garantire risposte davvero pertinenti e di valore. Proprio per questo i nostri modelli sono auto-alimentati e imparano continuamente sul campo, evolvendo grazie alla supervisione umana che li guida, corregge e affina. In questo modo riusciamo a garantire che l’AI non solo diventi sempre più performante, ma resti sempre allineata alla strategia e ai valori del brand.
C’è poi il tema dell’integrazione con i sistemi del cliente, che spesso in alcuni mercati risulta delicata e complessa per motivi di compliance. Non si tratta di una resistenza al cambiamento, ma di una sfida tecnica e organizzativa. Oggi siamo posizionati con successo in settori tra i più rigidi, come il finance e l’healthcare, e questa è una sfida che stiamo cavalcando con determinazione. L’integrazione intelligente tra AI e l’ecosistema del cliente – Crm, Erp, piattaforme di ticketing – permette ottimizzazioni molto più funzionali e una customer experience più fluida. Grazie alle API in lettura e scrittura, l’AI non si limita a fornire risposte, ma può mantenere aggiornati i sistemi del cliente, automatizzare processi, aggiornare dati e togliere agli operatori gran parte delle attività di back office, permettendo loro di concentrarsi su ciò che porta vero valore.
Fabio Sattolo, chief people and technology officer di Covisian
Un tema molto dibattuto riguarda il rapporto fra elementi “umani” e “artificiali. Come trovare un giusto equilibrio?
L’intelligenza artificiale è oggi un fattore chiave per lo sviluppo delle aziende, ma l’adozione della tecnologia deve essere accompagnata da una strategia ben definita e orientata al cliente, combinando automazione e competenza umana. Il giusto equilibrio si raggiunge attraverso un’integrazione sinergica: l’AI come supporto agli operatori, capace di migliorare l’efficienza aziendale senza sacrificare, anzi potenziando, la qualità della customer experience.
Questo approccio human-to-human, potenziato dall’intelligenza artificiale, consente di automatizzare le attività ripetitive e garantire risposte rapide, lasciando agli operatori il compito di intervenire nei momenti chiave, offrendo personalizzazione ed empatia. Si risolve così non soltanto il problema delle attese, ma anche il senso di frustrazione che gli utenti possono provare di fronte all’interazione con macchine che non sono realmente in grado di comprendere le loro richieste, garantito da una costante supervisione umana.
In questo modo, gli addetti al contact center si trasformano in veri e propri professionisti della Customer Experience, in grado di orchestrare tecnologie avanzate per offrire un servizio sempre più efficace, umano e soddisfacente. Questo porterà alla nascita del settore CxTech, in cui ogni interazione diventa un’opportunità di dialogo e fidelizzazione, con persone e bot che lavorano insieme come un’unica unità operativa per offrire interazioni fluide al cliente finale.
La supervisione costante resta un pilastro del nostro approccio. Non crediamo in un’automazione totale: la vera forza sta nell’equilibrio tra automazione e competenza umana, dove l’AI accelera i processi e fornisce insight, mentre l’operatore interviene nei momenti chiave per offrire personalizzazione, empatia e comprensione che nessuna macchina può replicare.
Ci fa qualche esempio di casi d’uso concreti?
Abbiamo detto che una sfida chiave è capire quando l’AI debba fare un passo indietro. In un’emergenza, come il blocco di una carta di credito dopo una frode, il cliente non cerca solo velocità ma rassicurazione. In quei momenti, una voce sintetica – per quanto naturale – rischierebbe di aumentare lo stress. Per questo l’operatore resta in prima linea, mentre l’AI lavora dietro le quinte: prepara i dati, velocizza le procedure e riduce i tempi di intervento, ma lascia all’umano il compito di dare empatia e sicurezza.
Un’altra sfida è quella della compliance, soprattutto nel mondo sanitario, dove la gestione dei dati sensibili richiede standard altissimi di sicurezza e tracciabilità. Con progetti come Smiling Cup e Centralino Sanitario, abbiamo affrontato questo tema integrando l’AI con i sistemi regionali, ma sempre con controlli rigorosi su privacy e governance. In questi casi, l’AI automatizza la prenotazione o lo smistamento delle chiamate, mentre la supervisione umana assicura che ogni interazione resti conforme alle normative e personalizzata sulle esigenze del paziente.
A quali evoluzioni tecnologiche guardate con maggiore interesse?
L’Agentic AI rappresenta sicuramente una frontiera molto promettente: sistemi in grado di pianificare, decidere e agire in modo autonomo sulla base di obiettivi, contesto e feedback. È un passo avanti rispetto ai classici modelli predittivi o conversazionali, ma proprio per questo la sua adozione richiede una profonda riflessione sul ruolo della supervisione umana. Noi crediamo che l’Agentic AI sia un’evoluzione naturale, ma non lineare né automatica. Il suo vero potenziale emerge quando è inserita all’interno di modelli ibridi, dove l’essere umano resta al centro: come supervisore, come escalation point, ma anche come risorsa che contribuisce attivamente all’apprendimento e all’ottimizzazione del sistema.
Le tecnologie che più ci interessano, quindi, sono quelle che abilitano questa collaborazione fluida tra AI e persone: orchestratori intelligenti dei flussi conversazionali, interfacce adattive che consentano all’operatore di intervenire quando necessario, e strumenti di explainability e monitoraggio in tempo reale. In Smile.CX, per esempio, stiamo integrando questi elementi nella nostra piattaforma, con l’obiettivo di costruire ecosistemi in cui l’automazione non sia mai fine a sé stessa, ma sempre al servizio dell’esperienza cliente. In sintesi, l’AI agentica non deve sostituire l’uomo, ma liberarlo dalle attività a basso valore per permettergli di intervenire con competenza e umanità dove davvero fa la differenza. È questo l’equilibrio che ci interessa costruire.
Che obiettivi vi ponete sul mercato italiano?
Il nostro obiettivo per quest’anno è consolidare le tecnologie sviluppate recentemente, continuando a implementare soluzioni che offrano un reale valore a clienti e consumatori. La customer experience oggi è fondamentale per le aziende: i primi esperimenti con i bot si sono spesso concentrati solo sulla riduzione dei costi, ma hanno deluso le aspettative, spingendo i clienti verso chi offriva servizi migliori. Noi crediamo nell’integrazione intelligente tra tecnologia e persone nei processi di customer care. Per questo, stiamo lavorando al fianco delle aziende per proporre soluzioni specifiche per diversi settori, ma anche personalizzabili e scalabili per rispondere alle esigenze delle singole aziende.