L’Intelligenza Artificiale sta ridefinendo i servizi di customer care, migliorando non solo l’efficienza operativa ma anche la qualità dell’esperienza percepita dai clienti e le condizioni di lavoro degli operatori. È quanto emerso dal convegno “AI for OCX: le strategie delle aziende italiane”, organizzato dall’Osservatorio Omnichannel Customer Experience del Politecnico di Milano. L’adozione di tecnologie di AI nel Customer Care non rappresenta più una semplice scelta tecnologica, ma un passaggio organizzativo e culturale che sta progressivamente ridefinendo modelli e priorità nelle imprese.
Indice degli argomenti
Il peso emotivo del customer care e il ruolo dell’AI
Oggi, quasi il 58% degli operatori di assistenza clienti arriva a sperimentare forme di burnout; si tratta di una conseguenza diretta della pressione emotiva derivante dal contatto con consumatori insoddisfatti o arrabbiati. Un fenomeno, questo, che non solo mina la salute dei dipendenti, ma influisce anche sulla reputazione dei brand. Per questa ragione i progetti di AI nel customer care devono essere valutati non soltanto per l’efficienza, ma anche per l’impatto sul vissuto degli operatori.
Funzioni di supporto in tempo reale, strumenti di sintesi automatica delle conversazioni e sistemi di copiloting sono soluzioni che possono essere implementate con l’obiettivo di ridurre il peso delle attività ripetitive, consentendo agli operatori di concentrarsi sul dialogo con i clienti.
Benefici concreti: ansia in calo e clienti più soddisfatti
L’impatto di queste soluzioni è stato tangibile: dalla riduzione del livello di ansia percepito dagli operatori a un abbassamento dei costi legati al recruiting e alla formazione, passando per la soddisfazione dei clienti e la riduzione dei tempi di risoluzione dei problemi. Ciò dimostra che l’introduzione dell’AI nel Customer Care non è un gioco a somma zero: i benefici riguardano tanto chi utilizza i servizi quanto chi li eroga. L’Intelligenza Artificiale si conferma quindi uno strumento capace di migliorare l’esperienza complessiva, aumentando il valore percepito su entrambi i fronti.
L’AI come schermo protettivo per gli operatori
Un altro caso d’uso riguarda l’integrazione dell’AI nelle piattaforme di ticketing, che consente agli agenti di ricevere suggerimenti in tempo reale sulle risposte e sulle procedure da seguire, senza sostituirsi al loro giudizio.
Ma oltre all’efficienza, c’è un altro aspetto altrettanto fondamentale da tenere presente: per la prima volta, la tecnologia diventa uno schermo tra le persone e il Customer Service. Gli strumenti di AI, infatti, riducono la pressione psicologica generata dal confronto diretto con clienti arrabbiati, alleggerendo il carico emotivo del lavoro quotidiano.
Monitoraggio e formazione continua
Un altro elemento di rilievo è la capacità dell’AI di analizzare il 100% delle interazioni, superando i limiti dei tradizionali sistemi di controllo qualità, che solitamente si fermavano a un 5-7%. Questa copertura totale permette di identificare con maggiore precisione i gap nei processi, di progettare automazioni mirate e di fornire feedback continui agli operatori.
In questo modo, l’AI integrata nel Customer Care non solo accelera i tempi di risposta, ma diventa anche uno strumento formativo, in grado di suggerire aree di miglioramento e di contribuire allo sviluppo delle competenze degli operatori sulla base di dati concreti.
L’uso dei dati a livello manageriale
Ma l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale non si limiti alla frontline: i dati raccolti dalle interazioni vengono utilizzati anche a livello manageriale, per pianificare le attività delle risorse e per disegnare percorsi di formazione mirati. L’obiettivo è duplice: da un lato migliorare l’efficienza interna, dall’altro garantire risposte più tempestive e personalizzate ai clienti.
Durante il convegno è stato portato l’esempio di una società che gestisce 55 milioni di telefonate all’anno. Qui l’adozione di sistemi di analisi vocale ha permesso di coprire circa l’80% delle chiamate, con un incremento del Customer Satisfaction Score (CSAT) del 7% e un aumento analogo del Conversion Rate nelle attività di outsourcing.
Un ulteriore progetto ha introdotto un augmented advisor per ridurre i momenti di silenzio durante le conversazioni. L’iniziativa ha abbattuto del 30% lo “share of silence”, migliorando la fluidità delle interazioni e riducendo le ripetizioni, con effetti positivi sia sui tempi di processazione interna sia sulle vendite.
Le sfide dell’adozione
Nonostante i risultati positivi, la strada non è priva di ostacoli. Di fatto, circa l’88% dei progetti di AI non supera la fase pilota, a causa di errori di approccio. Spesso le aziende si concentrano sull’automazione dei processi, trascurando l’adozione da parte delle persone. Altri rischi riguardano il bilanciamento tra efficienza ed empatia e la tendenza a privilegiare la tecnologia rispetto all’esperienza lavorativa degli operatori.
Alle difficoltà interne si aggiungono le sfide esterne, come la protezione dei dati, la cybersecurity e la conformità normativa. Si tratta di variabili che non possono essere ignorate e che richiedono un approccio integrato, capace di tenere insieme dimensioni organizzative, culturali e tecnologiche.
Una trasformazione strutturale
Risulta, quindi, chiaro che l’applicazione dell’AI nel Customer Care non vada intesa come un semplice strumento di automazione, ma come una leva di trasformazione strutturale. Ridurre lo stress degli operatori, migliorare la soddisfazione dei clienti, utilizzare i dati per la formazione e la pianificazione: sono tutti tasselli di un processo che ridisegna il rapporto tra esseri umani e algoritmi.
