Il customer service è coinvolto in una profonda trasformazione, che vede i contact center adottare sempre più spesso l’intelligenza artificiale (IA) per semplificare le operazioni e migliorare la customer experience (CX). L’IA generativa, un ramo del machine learning incentrato sulla produzione e sull’interpretazione del linguaggio umano, sta iniziando a offrire un potenziale impressionante in questo senso, tanto da assistere già gli agenti con successo in vari aspetti, dall’onboarding alla formazione e al supporto in tempo reale durante le interazioni con i clienti.
Tuttavia, il vero potenziale dell’intelligenza artificiale dei contact center risiede nella sua capacità di potenziare e supportare il lavoro dei dipendenti, aiutandoli a elevare il livello delle loro prestazioni. Gartner prevede che “entro il 2026, il 60% dei software di IA conversazionale includerà funzionalità di intelligenza proattiva, rispetto a meno del 5% nel 2023”. Sfruttando queste capacità di intelligenza proattiva, i tool basati sull’AI possono anticipare le esigenze dei clienti, fornire informazioni pertinenti agli agenti e suggerire azioni appropriate, migliorando in ultima analisi l’esperienza complessiva del servizio clienti. In particolare, è possibile pensare a tre momenti cruciali nell’ambito delle organizzazioni.
1. Onboarding, coaching e supporto real-time
Un’area chiave in cui l’IA generativa può avere un impatto significativo è l’onboarding e il coaching a livello aziendale. I metodi di formazione tradizionali possono richiedere molto tempo e risorse, mentre con l’IA generativa i nuovi agenti possono ricevere una formazione personalizzata e interattiva che si adatta al loro ritmo e stile di apprendimento. Gli assistenti virtuali basati sulla GenAI possono supportare gli agenti in materia di conoscenza dei prodotti, delle politiche aziendali e delle best practice, garantendo che siano ben preparati per gestire le richieste dei clienti fin dal primo giorno. Le piattaforme di formazione con l’IA generativa possono anche simulare o riprodurre conversazioni a scopo formativo, basate su un particolare ambito del contact center, su linee guida o persino su conversazioni reali passate.
Oltre alla formazione iniziale, questi stessi approcci possono poi fornire un supporto continuo agli agenti. Durante le interazioni con i clienti, i tool basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare la conversazione in tempo reale, proponendo informazioni pertinenti, suggerendo risposte e fornendo indicazioni sulla gestione di problemi specifici. Così facendo, gli agenti possono concentrarsi sulla relazione sulla creazione di un rapporto con i clienti, avendo sempre a portata di mano le conoscenze e gli strumenti necessari.
2. Quality management e valutazione delle performance
I Large Language Models (LLM) e le loro estensioni stanno rivoluzionando il quality management e la valutazione delle performance degli agenti. Analizzando le trascrizioni delle chiamate e i feedback dei clienti, i modelli basati su LLM possono analizzare efficacemente interazioni complesse in linguaggio naturale, identificare le aree di miglioramento e proporre un coaching personalizzato. Questo approccio, basato sui dati, garantisce agli agenti un feedback e un supporto mirati, finalizzati a migliorare le loro competenze. Questo approccio garantisce, inoltre, che il feedback e la revisione possano essere forniti come un’esperienza di autoapprendimento, in conformità con le nuove ed emergenti linee guida europee e internazionali sull’uso responsabile dell’IA generativa.
3. Risorse per il self-learning
L’autoapprendimento, inoltre, non si esaurisce nei feedback: analizzando le domande più comuni dei clienti e le strategie di risoluzione più efficaci, gli agenti con supporto IA possono generare rapidamente articoli di knowledge base, FAQ e guide alle best practice affidabili. Ciò consente ai consulenti di accedere autonomamente alle informazioni pertinenti ogni volta che se ne presenta la necessità, riducendo la dipendenza dai propri supervisori e interfacciandosi con le problematiche in modo più efficiente.
IA generativa: un catalizzatore per aumentare la soddisfazione dei dipendenti
In conclusione, è importante tuttavia sottolineare che l’introduzione dell’IA generativa nei contact center deve prevedere uno sforzo di collaborazione tra la direzione e i dipendenti. Coinvolgimento, trasparenza e una comunicazione chiara sono fondamentali per affrontare e superare eventuali preoccupazioni o timori degli agenti in merito all’impatto dell’IA potrebbe avere sul loro ruolo.
Le aziende devono stabilire linee guida precise su come l’IA verrà utilizzata per accrescere il ruolo degli agenti e non di sostituirli, progettando l’impiego di soluzioni di IA che diano priorità al supporto dei propri dipendenti e sfruttando l’imprescindibile sinergia tra tecnologia e competenze umane. L’intelligenza artificiale generativa può gestire le attività di routine, liberando gli agenti e permettendo loro di concentrarsi su questioni complesse che richiedono empatia, creatività e capacità di problem solving. E questo, non da ultimo per importanza, non solo migliorerà l’efficienza operativa, ma aumenterà anche la soddisfazione sul lavoro, ridurrà lo stress e aumenterà l’engagement dei dipendenti.
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Chief Innovation Officer di Spitch