L’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali sta ridefinendo la relazione con i clienti. Non si tratta più soltanto di introdurre nuove tecnologie, ma di adottare un approccio strutturato che permetta di trasformare i canali di interazione, personalizzare i percorsi d’acquisto e garantire esperienze integrate. Durante il convegno, “AI for OCX – Le strategie delle aziende italiane”, promosso dall’Osservatorio Omnichannel Customer Experience del Politecnico di Milano, è stato delineato un modello, sviluppato in cinque pilastri, che consente alle imprese di scalare l’AI e inserirla nei progetti di Omnichannel Customer Experience.
Indice degli argomenti
Un approccio olistico per scalare l’AI
Per ottenere risultati concreti l’adozione dell’Intelligenza Artificiale non può essere ridotta a una serie di sperimentazioni isolate. È necessario un approccio olistico che indirizzi cinque pilastri. Il primo è l’individuazione dei casi d’uso trasformativi, quelli a maggior valore, capaci di contribuire in maniera diretta al raggiungimento degli obiettivi del piano industriale. Solo dopo averli identificati è possibile costruire una roadmap implementativa coerente.
Il secondo pilastro riguarda il modello operativo, ossia la definizione di processi, ruoli e responsabilità, oltre a un sistema di governance che permetta di industrializzare e portare a scala i progetti di AI. Il terzo, strettamente legato al dibattito internazionale, è la Responsible AI, che assicura che le applicazioni siano conformi non soltanto ai principi etici dell’impresa, ma anche alla normativa di riferimento, come l’AI Act europeo.
Il quarto elemento riguarda le competenze. D’Itri sottolinea la necessità di individuare le skill richieste per scalare l’AI, colmare i gap con percorsi di formazione, nuove assunzioni o partnership e, soprattutto, accompagnare le persone nel cambiamento. Infine, c’è la dimensione della piattaforma tecnologica abilitante, indispensabile per sostenere su larga scala l’implementazione dei progetti.
AI e omnicanalità: dal sentiment ai customer journey personalizzati
Applicare questi cinque pilastri all’omnicanalità significa individuare i casi d’uso che permettono di comprendere in tempo reale i comportamenti e il sentiment dei clienti sui diversi canali. Questo consente di costruire Customer Journey personalizzati, generare raccomandazioni di vendita con tecniche di machine learning e introdurre assistenti virtuali basati su GenAI in grado di fornire un servizio cross-canale attivo 24 ore su 24.
Non si tratta di aggiungere un chatbot all’offerta digitale, ma di definire un modello operativo che permetta la collaborazione fluida tra l’AI Factory e le unità verticali del CRM. In questo quadro, la piattaforma deve essere capace di orchestrare workflow agentici che integrino gli agenti sviluppati internamente con quelli nativamente presenti nelle piattaforme di Sales Automation e di Customer Service.
Il rischio delle sperimentazioni senza struttura
Uno dei punti critici è la tendenza delle aziende a lanciarsi con entusiasmo nell’adozione dell’AI senza una struttura adeguata. Questo ha generato un sacco di sperimentazioni, un sacco di proof of concept che si sono fermati allo stage di pilot, non sono stati industrializzati, portati in produzione, scalati». Il risultato è stato un valore limitato rispetto alle aspettative.
Durante il convegno è stato citato il caso di una grande banca europea. L’istituto aveva inizialmente lanciato un programma federato di trasformazione guidata dall’AI, con centinaia di casi d’uso. Tuttavia, solo una parte minima è stata portata in produzione e ancora meno sono stati scalati. La banca ha quindi deciso di ristrutturare il progetto, restringendo il focus a cinque aree strategiche: canali, onboarding e new customer, crediti, gestione del ciclo di vita del software e produttività individuale.
I benefici di un focus mirato
La scelta di concentrare gli investimenti su poche aree chiave ha permesso di ottenere benefici tangibili. Nel caso specifico della banca, l’attenzione è stata rivolta al contact center, alla mobile app e alle customer query. Sono stati definiti sei work package supportati da una dozzina di casi d’uso fondativi, tra cui lo speech-to-text, l’analisi del sentiment, la classificazione degli intenti, la sintesi automatica dei documenti e la definizione della next best action.
Combinando questi elementi, l’istituto ha registrato un impatto significativo sui processi e una riduzione delle chiamate gestite da operatori umani. In media, su tutti i processi di CRM, si è osservato un incremento della produttività del 28%.
AI come motore di trasformazione dei processi
Il valore dell’AI non risiede nell’accumulare progetti sperimentali, ma nella capacità di trasformare in profondità i processi aziendali. Per farlo è necessario disporre di una visione strategica, di un modello organizzativo adeguato e di strumenti tecnologici capaci di supportare la scala. L’AI, se guidata da questi principi, non diventa soltanto un supporto operativo, ma uno strumento per ripensare il modo in cui le imprese interagiscono con i propri clienti. Nella prospettiva dell’Omnichannel Customer Experience, ciò significa passare da un approccio frammentato a una logica integrata, dove ogni canale diventa parte di un ecosistema orchestrato dall’Intelligenza Artificiale.
