“L’AI non sostituisce l’essere umano, ma permette all’intelligenza umana di sublimarsi”. Salesforce crede nella visione di un’intelligenza artificiale amica, governabile e non minacciosa per le tante professionalità che si trovano e si troveranno a usarla. L’affermazione di Vanessa Fortarezza, senior vice president & general country manager Italy (fatta in occasione dell’”Agentforce Service Summit” di Milano) riassume questa visione e trova sviluppo concreto nelle tecnologie che l’azienda sinonimo di Crm ha introdotto negli ultimi mesi.
La piattaforma Agentforce richiama il concetto, oggi in gran voga (in molti scommettono che sarà la tecnologia dell’anno) dell’AI “agente” o “agentica”, una intelligenza artificiale che a differenza di quella generativa può anche compiere azioni materiali all’interno di ambiti svariati. Il Crm è uno dei terreni fertili dell’Agentic AI (a dirlo è, tra gli altri, Gartner) ed è naturale che sia così per l’azienda fondata e capitanata da Marc Benioff.
A questa tecnologia è dedicato il roadshow che ha fatto tappa a Milano a fine marzo per presentare le ultime novità, demo e testimonianze di clienti. La country manager ha introdotto sul palco Giuliano Noci, prorettore del Politecnico di Milano e membro del Comitato per la definizione della strategia nazionale sull’AI, citando una sua metafora: l’intelligenza artificiale sarà “come l’aria che entrerà negli anfratti di tutte le organizzazioni e di cui avremo disperatamente bisogno”.
“L’AI sublima l’uomo, non lo sostituisce”, ha detto Noci. “Permette di realizzare in modo più o meno automatico azioni codificate, mentre all’uomo sono dedicati compiti più elevati: porsi le domande giuste, identificare i problemi, gestire le relazioni”.
Gli ostacoli da scavalcare
Nell’argomentazione del professore, il progresso tecnologico va associato a scelte di metodo e di strategia. “È importante allenare i modelli sui nostri dati, non solo su quelli statunitensi o cinesi”, ha spiegato Noci. “Abbiamo bisogno di costruire dei garden di dati che possiamo però gestire con un trade-off adeguato, creando il livello di apertura necessario per ottenere le economie di scala sulla conoscenza, che sono indispensabili per l’AI. Il livello di apertura deve permettere di fare economie di scala, ma al contempo garantire protezione”.
Noci si è espresso senza mezza termini criticando le preoccupazioni aprioristiche sui rischi dell’AI, che a suo dire sono sciocchezze (la parola usata è stata ancor più forte) di fronte ai vantaggi ottenibili: “La mia più grande preoccupazione è il sentiment che c’è nel Paese. Non si può continuare ad alimentare un processo di caccia alle streghe. Non significa che l’AI non ponga temi etici, ma dobbiamo prendere consapevolezza che siamo in un momento straordinario. Siamo sulla frattura della storia e più ci muoveremo velocemente, più ne coglieremo le opportunità. Vediamo l’AI come uno strumento al nostro servizio e non contro di noi. Se la vediamo così credo sia una grande opportunità per il Paese”.
Vanessa Fortarezza, senior vice president & general country manager Italy di Salesforce
Le aziende italiane alla prova dell’AI
Quanto sono pronte le imprese italiane a cogliere la scommessa? “C’è molto lavoro da fare”, ha ammesso il prorettore del Politecnico. “Esiste un forte interesse, ma affinché questo diventi occasione di generazione di business, questo interesse richiede una cosa: cambiamento. E questo significa innanzitutto la consapevolezza della C-suite che si tratti di un cambiamento strategico del modello di business, e non solo tecnologico: pensiamo al modello della subscription economy. Secondo punto: la customer-centricity. Sembra scontato dirlo, ma non è scontato realizzarla. Nella mia esperienza con centinaia di imprese, vedo ancora troppo spesso silos organizzativi o legati ai prodotti che impediscono la customer-centricity”.
“Terzo elemento: la capacità di lavorare in un ecosistema”, ha proseguito Noci. "Penso che ogni tipo di azienda debba strutturarsi per lavorare in ecosistemi composti da nuclei di aziende legate da partnership. Un ultimo elemento che voglio citare è la misurazione. È importante tanto più in un contesto che va verso gli agenti autonomi e l’AI. Bisogna fissare KPI di business per monitorare se quello che abbiamo fatto va nella giusta direzione. In questi anni ho imparato che siamo in perenne fase beta”.
Gli agenti personalizzabili di Agentforce
Lanciata in disponibilità generale da pochi mesi, la piattaforma Agentforce si sta velocemente popolando di soluzioni che permettono di creare o personalizzare agenti AI per differenti casi d’uso, dal supporto clienti, alle vendite, ai field service. La piattaforma include una serie di soluzioni out-of-the-box per risolvere problematiche specifiche all’interno delle applicazioni già in uso.
Gli agenti realizzabili sono fondamentalmente di due tipi: da un lato gli assistenti virtuali basati su Large Language Model, che recuperano informazioni, generano contenuti, riassunti, raccomandazioni e bullet point (l’anno scorso li avremmo chiamati “copiloti”, ma questo termine sta un po’ uscendo dal lessico dei vendor, e Salesforce oggi preferisce parlare di “agenti assistivi”); dall’altro i veri e propri agenti, che possono completare procedure in autonomia. A seconda della base di dati su cui vengon addestrati e a seconda delle istruzioni impartite (per questo, in Agentforce, si possono usare interfacce low-code), gli agenti autonomi possono per esempio prenotare un appuntamento per un cliente, avviare una procedura di reso, pianificare una riunione aziendale e molto altro ancora.
L’interfaccia di back-end di Agentforce permette anche di testare gli agenti prima di metterli “in produzione”, lanciando query di prova anche su larga scala, con centinaia di test condotti in parallelo. In una finestra dedicata viene mostrata, punto per punto, la procedura di ragionamento del modello. Salesforce cerca così di garantire la maggiore trasparenza possibile e anche un controllo qualità preventivo su una tecnologia che spinge l’automazione su livelli inediti e con la quale, dunque, non si possono correre rischi.
Tra le ultime aggiunte alla piattaforma c’è Service Assistant, un agente che aiuta il personale nella risoluzione dei casi complessi, recuperando informazioni e creando checklist sulle azioni da compiere. Agentforce for Employee Service è, invece, un assistente che aiuta i dipendenti di un’azienda ad avere risposte su ferie, opportunità di carriera, corsi di formazione, policy e altre tematiche connesse alle risorse umane.
Salesforce ha anche annunciato il prossimo rilascio di funzionalità rivolte alla gestione dei ticket IT (Itsm) e il debutto del supporto al canale vocale. Sarà quindi possibile, per esempio, creare applicazioni voicebot basate su Agentforce per il supporto clienti telefonico.
Casi di trasformazione “agentica”
L’appuntamento milanese è stata occasione per raccontare le esperienze di alcuni clienti che stanno facendo da apripista sull’Agentic AI. Una è Gruppo Dolomiti Energia, multiutility della filiera dell'energia e dei servizi ambientali. “Abbiamo introdotto Salesforce anni fa per la parte di vendita, poi è stato deciso di farla diventare l'unica piattaforma di riferimento per far confluire tutti i dati dei clienti, quindi anche la parte del customer service”, ha raccontato Edoardo Fistolera, responsabile Ict. “Da più di un anno abbiamo portato tutti i nostri processi, dalla prevendita al servizio clienti, all'interno di Salesforce”.
La tecnologia di Salesforce viene usata da Gruppo Dolomiti Energia per interfacciarsi con i clienti ma anche con la rete dei propri venditori, che possono chiedere i contratti anche in modalità totalmente digitale (e infatti l’85% dei contratti viene chiuso in questa modalità). “Gli operatori sono contenti, mi piace ricordarlo”, ha testimoniato Fistolera. “Salesforce ci ha permesso di alzare il passo e, inoltre, il fatto di aver concentrato tutte le interazioni con i clienti in un'unica piattaforma ci permette di poter ragionare in ottica di agenti AI e di sperimentare nuove soluzioni per offrire nuovi servizi". La società trentina ha creato e sta attualmente testando un agente AI che supporta gli operatori del servizio clienti, potendo accedere all’intera knowledge base dell'azienda e ai dati delle precedenti interazioni con i clienti. In futuro non è escluso che l’Agentic AI venga usata anche per interfacciarsi con il cliente finale.
Nell’ambito dell’energia ma su tutt’altra scala opera anche Engie, colosso da 98mila collaboratori, di cui 3.200 in Italia. “Engie sperimenta da anni l'innovazione e l'AI, generativa e non”, ha spiegato Flavia Lenzi, direttore marketing e customer service della multinazionale francese. “Fino a ieri avevamo sviluppato casi d'uso molto legati all'efficienza operativa e al miglioramento dell'attività dei nostri agenti, esaminando le conversazioni con i clienti. Eravamo però molto curiosi di sperimentare l'AI esternamente con i clienti, e la velocità di implementazione di Agentforce ci ha attratti".
L’azienda ha quindi avviato un caso d'uso ristretto, ma significativo, sull’onboarding dei clienti: è stato configurato un agente virtuale che può svolgere task molto precisi e che all’occorrenza passa la palla a un operatore umano. “Nel settore dell'energia, mediamente passano 30-45 giorni tra la chiusura del contratto e la fruizione del servizio, e in questa fase i clienti hanno bisogno di essere molto supportati”, ha precisato la manager. "Siamo live da pochissimo, ma i primi risultati sono molto positivi. Un primo risultato è che siamo riusciti a implementare questo caso d'uso in tre settimane. Abbiamo avuto un click-through rate del 66%, tre volte superiore al nostro standard. Non abbiamo riscontrato criticità nello scambio tra agenti virtuali e operatori, ma è stato necessario farlo in molti casi, come è giusto che sia, perché gli agenti di AI non hanno l'empatia che invece hanno gli operatori".
Lenzi ha sottolineato che è stato importante, per questo sviluppo, avere una base di dati di qualità, integrata, e una data strategy. Inoltre è fondamentale, per gestire l’omnicanalità, che gli agenti virtuali e il personale abbiano accesso alle stesse informazioni e siano consapevoli delle azioni svolte dall’altra parte.
“Siamo partiti cinque anni fa sposando la filosofia Salesforce, che per noi rappresenta un ecosistema attorno a cui abbiamo costruito e impostato tutti i processi di gestione della rete e del cliente”, ha raccontato Alessandra Iaccarino, direttore marketing operativo di Sara Assicurazioni, oggi una realtà da oltre 600 dipendenti, oltre un milione di clienti e 850 milioni di euro di fatturato. “Per quanto riguarda il customer service abbiamo adottato Service Console, che usiamo in ottica di strategia omnicanale come strumento di riferimento”.
La console gestionale viene usata per relazionarsi sia ai clienti finali sia ai clienti interni, cioè gli intermediari di vendita. L’AI assiste il personale generando dei riassunti automatici dei case, proponendo suggerimenti su azioni da compiere o su domande da rivolgere ai clienti. “Siamo partiti da poco, quindi non posso parlare di risultati”, ha testimoniato Iaccarino. “Ma posso dire che con questo sistema gestiamo più di 250 casi di assistenza tecnologica, assicurativa o di altro tipo, con una ventina di operatori”.
Gruppo Bossoni, uno fra i cinque principali dealer nel settore automotive in Italia (rappresenta 21 brand), ha scelto di usare Agentforce nel front-end, nel dialogo diretto con i prospect che devono essere convertiti in clienti. “L'agente gestisce le richieste dei clienti sul nostro sito Web”, ha illustrato il chief technical officer, Eugenio Pagani. “Se il prospect richiede informazioni su un veicolo, l'agente interagisce direttamente fornendo le informazioni necessarie e invogliando a prendere un appuntamento. Inoltre, può fissare l'appuntamento in base alla data e orario richiesti dall’utente e alle disponibilità in calendario, oppure prende nota se l'utente chiede di essere ricontattato”.
Il progetto, in fase di deployment, mira a sgravare il personale da parte del lavoro a scarso valore aggiunto, nonché a migliorare la customer experience e ad accorciare il ciclo di vendita. "Ovviamente siamo solo alla wave 1, a cui ne seguiranno molte altre wave, perché pensiamo che le possibilità dell'agente siano illimitate”, ha assicurato Pagani. “Il progetto è stato affrontato con un obiettivo ben chiaro, che poi avrebbe dovuto essere misurato in termini di numero di appuntamenti e di contratti chiusi. Fondamentale, secondo me, è avere tutti i dati accessibili per fornire al cliente le informazioni di cui ha bisogno. Per arrivare alla vendita, che è l'obiettivo finale, serve questo e serve una struttura customer-centrica perfetta".