L’AI sta accelerando i progetti di Omnichannel Customer Experience delle aziende italiane, ma allo stesso tempo ne sta mettendo in evidenza i limiti strutturali. I dati della ricerca dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience del Politecnico di Milano mostrano che l’AI funziona sempre più come uno stress test: senza strategia, governance e competenze adeguate, l’adozione rischia di rimanere tattica, frammentata e poco incisiva sul valore generato per clienti e organizzazioni.
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L’AI come stress test della maturità omnicanale
L’adozione dell’AI nella Omnichannel Customer Experience (OCX) sta funzionando, per molte aziende italiane, come un vero stress test organizzativo. I dati mostrano che l’AI accelera iniziative e sperimentazioni, ma allo stesso tempo rende evidenti limiti strutturali che precedono la tecnologia: maturità omnicanale disomogenea, governance frammentata e competenze ancora parziali .
La fotografia del campione analizzato evidenzia come le principali criticità non siano di natura tecnologica. Il 33% delle aziende indica l’assenza di una strategia chiara sull’AI come primo ostacolo, seguita dalle difficoltà di integrazione con i sistemi esistenti (32%). A completare il quadro emergono processi interni non mappati o non standardizzati (25%) e vincoli di costo o di budget (24%). Nel complesso, il blocco all’adozione efficace dell’AI è soprattutto strategico e operativo, più che legato alla disponibilità delle soluzioni.
Colpisce, inoltre, il peso ancora marginale di temi come etica, gestione del rischio, allucinazioni o accettazione da parte dei clienti, che risultano secondari nel campione italiano ma centrali nel dibattito internazionale. Un segnale che suggerisce come, nel medio periodo, anche le aziende italiane saranno chiamate a confrontarsi con queste dimensioni, man mano che l’AI verrà utilizzata in contesti più critici e customer-facing.
In questo scenario, la Ricerca evidenzia un punto chiave: l’AI non è il punto di partenza della trasformazione omnicanale, ma un acceleratore che mette sotto pressione fondamenta già esistenti. Dove mancano direzione, integrazione e visione di insieme, l’introduzione dell’AI rischia di amplificare inefficienze e silos, anziché generare valore per l’esperienza cliente.
I fattori abilitanti per un’adozione strutturale dell’AI
Dalla Ricerca emerge con chiarezza che l’AI può diventare un abilitatore reale della trasformazione OCX solo se inserita all’interno di un impianto organizzativo coerente. I dati individuano quattro fattori abilitanti, strettamente interconnessi, che distinguono le aziende più mature da quelle ancora in fase sperimentale .
Il primo elemento è la strategia. L’assenza di una direzione chiara sull’AI non solo rallenta l’adozione, ma rende difficile integrare le iniziative nei processi esistenti. Senza una roadmap condivisa, l’AI rischia di essere introdotta come tecnologia aggiuntiva, incapace di incidere in modo strutturale sull’esperienza cliente.
Il secondo fattore riguarda la governance. La Ricerca mostra un mercato ancora frammentato: solo circa un quarto delle aziende coordina i progetti di AI tramite una regia centrale, mentre quasi la metà lascia ampia autonomia alle singole Business Unit. Se da un lato questa autonomia favorisce la sperimentazione locale, dall’altro espone al rischio di silos informativi e soluzioni non scalabili. Al contrario, nei cluster più evoluti la governance centralizzata emerge come un tratto distintivo, capace di allineare priorità, investimenti e impatti sull’OCX.
Il terzo elemento è rappresentato dalle competenze. L’adozione dell’AI procede più rapidamente della capacità delle aziende di sviluppare skill adeguate: solo l’11% dispone di competenze specialistiche e avanzate, mentre la maggioranza si colloca su livelli intermedi o bassi. Anche tra le organizzazioni più mature il divario resta evidente, segnalando la necessità di orchestrare un ecosistema che integri competenze interne, partner esterni e soluzioni adeguate agli obiettivi.
Infine, il change management si conferma un fattore critico trasversale. Formazione interna, progetti pilota, task force dedicate e coinvolgimento delle figure di front-line sono le azioni più diffuse per accompagnare persone e processi nell’adozione dell’AI. La centralità del fattore umano è riconosciuta indipendentemente dal livello di maturità OCX: senza un percorso di accompagnamento strutturato, anche le iniziative tecnologicamente più avanzate faticano a produrre valore.
Dall’uso tattico al ridisegno dei processi: dove l’AI crea (davvero) valore
L’analisi dell’Osservatorio OCX evidenzia una distanza significativa tra il potenziale dell’Intelligenza Artificiale e il modo in cui oggi viene utilizzata dalle aziende italiane. Nella maggior parte dei casi, l’AI è impiegata come strumento di supporto o di automazione, senza incidere in modo strutturale sui modelli di Customer Experience .
I dati mostrano che il 33% delle aziende utilizza l’AI per attività di empowerment, affiancando le persone nelle operazioni esistenti, mentre il 30% la impiega come aggiunta tattica per automatizzare singole fasi operative. Una quota non trascurabile (16%) dichiara di non aver generato alcun cambiamento rilevante. Solo una minoranza adotta l’AI come leva di ridisegno parziale o strategico dei processi, con percentuali che complessivamente non superano poco più di un quinto del campione.
Questa fotografia cambia osservando i cluster più maturi. Le aziende “Champion” si distinguono per un utilizzo dell’AI orientato al ripensamento dei processi end-to-end, non limitato alla semplice efficienza operativa. In questi casi, l’intelligenza artificiale viene integrata nelle logiche di funzionamento dell’organizzazione, contribuendo a rivedere flussi, responsabilità e modalità di interazione lungo l’intero customer journey.
La Ricerca mette però in guardia da un rischio ricorrente: la trappola della complessità. Introdurre soluzioni di AI in modo frammentato, senza aver costruito i basic della Customer Experience e della data strategy, non solo impedisce all’AI di esprimere il proprio valore, ma può peggiorare l’esperienza del cliente, aumentare i silos informativi e ostacolare il ridisegno efficace dei processi.
Dalla ricerca alle esperienze aziendali: convergenze e avvertenze
Gli interventi delle aziende intervenute nel corso del convegno hanno rafforzato e reso operativi i messaggi emersi dalla Ricerca, offrendo una lettura convergente su rischi e priorità dell’adozione dell’intelligenza artificiale nella Customer Experience. Pur provenendo da contesti diversi, le aziende hanno condiviso una visione comune: l’AI genera valore solo se innestata su processi, governance e competenze già strutturate, evitando approcci puramente tecnologici.
Gian Luca Gallo, Chief Commercial Officer di TP Italia, ha sottolineato come l’AI stia funzionando da amplificatore delle caratteristiche organizzative esistenti. Inserita in aziende non pronte, rischia di renderle semplicemente più complesse e costose, senza migliorare l’esperienza cliente. Dal suo punto di vista, il punto di partenza resta la comprensione dei processi e della knowledge aziendale, da governare in modo centralizzato. L’AI, in questo schema, non sostituisce le persone ma richiede modelli ibridi in cui il contributo umano resta essenziale per garantire qualità e coerenza della CX.
Vincenzo D’Arienzo, Account Executive – Collaboration di Cisco, ha portato l’attenzione sull’evoluzione del Customer Service verso modelli basati su agenti intelligenti. L’adozione di agenti autonomi e di architetture multi-agent apre nuove opportunità di scalabilità e specializzazione, ma introduce anche una complessità crescente. In questo contesto, il ruolo dell’orchestrazione diventa centrale per evitare frammentazioni, migliorare l’affidabilità delle risposte e mantenere un’esperienza omnicanale coerente.
Una prospettiva complementare è arrivata da Josef Novak, Chief Innovation Officer & Co-Founder di Spitch, che ha evidenziato la necessità di superare la contrapposizione tra automazione e fattore umano. Secondo Novak, il futuro del Contact Center e della Customer Experience passa da modelli progettati per favorire la collaborazione tra AI e persone, in cui l’intelligenza artificiale aiuta a mediare la complessità, supporta le decisioni e rafforza la professionalità degli operatori, senza sostituirli.
Nel loro insieme, i contributi della tavola rotonda convergono su un punto chiave: l’adozione dell’AI non è una scelta binaria tra tecnologia e persone, ma un percorso di trasformazione che richiede equilibrio, progettazione consapevole e una forte integrazione con i modelli organizzativi e di servizio. È in questa integrazione, più che nella tecnologia in sé, che le aziende individuano la vera leva di valore per l’Omnichannel Customer Experience.
