Non solo chatbot, ma anche assistenti di intelligenza artificiale che ci ascoltano e ci rispondono a voce: il futuro del servizio clienti appare segnato. Più che sostituiti, i professionisti che oggi lavorano per aiutare e supportare i clienti saranno sempre di più affiancati da strumenti di tipo chatbot e voicebot, alimentati da large language model. Secondo uno studio di Gartner, l’anno prossimo l’85% dei responsabili di attività di customer service e nel customer support (sui 187 intervistati tra luglio e agosto scorsi) testerà l’uso di soluzioni di GenAI interfacciate direttamente con i clienti, con sperimentazioni e progetti pilota.
Il 44% delle realtà del campione, inoltre, nel corso dell’anno sperimenterà l’uso di un voicebot, tecnologia su cui attualmente l’11% delle aziende ha già avviato progetti pilota e il 5% ha soluzioni già operative “in produzione”.
La GenAI interessa i manager principalmente per le sue promesse di produttività incrementata e di taglio dei costi. E, spiegano gli analisti, sono soprattutto le funzioni di business a spingere in questa direzione, ben più dell’IT. “Oltre il 75% dei leader del servizio e supporto clienti si sente messo sotto pressione dai superiori per implementare la GenAI”, ha commentato Kim Hedlin, senior principal, research della practice Customer Service & Support di Gartner. “La funzione servizio clienti ha un peso crescente sulle iniziative di AI. Storicamente basata su persone e processi, questa è oggi un’attività focalizzata sulla tecnologia”.
Spetta comunque ai responsabili del servizio e supporto clienti il compito di definire opportunità, fasi e tempistiche dei progetti di adozione. Molti cercheranno di farsi una cultura in materia: il 65% pensa di dover spendere sempre più tempo a informarsi sulle tecnologie di GenAI, mentre solo il 3% crede di dover dedicare meno attenzione all’argomento.
“I leader del servizio e supporto clienti sono ansiosi di distribuire soluzioni di GenAI conversazionale, ma non possono ignorare gli esistenti problemi di gestione della conoscenza”, ha sottolineato Hedlin. “Per superare queste sfide e raggiungere i propri obiettivi, dovranno dedicare risorse alla costruzione di una base di conoscenza ottimizzata per l’AI".