Gettare le basi per l’AI Agentica nella Customer Experience

Capire i tratti distintivi dell’AI Agentica

Affinché un sistema di AI possa essere considerato veramente agentico, deve dimostrare cinque tratti fondamentali:

• Autonomia: Può agire in modo indipendente, senza richiedere istruzioni esplicite per ogni scenario.

• Orientamento agli obiettivi: Opera con un senso di scopo, perseguendo risultati definiti come la risoluzione di un problema o il completamento di una transazione.

• Adattabilità: Si adatta alle nuove informazioni in tempo reale, ottimizzando continuamente le sue risposte.

• Memoria: Impara dalle interazioni passate e applica tale conoscenza a quelle attuali, mantenendo il contesto e la continuità.

• Ragionamento: Può valutare le opzioni, prendere decisioni e pianificare i passi successivi per raggiungere i suoi obiettivi, soprattutto in situazioni non predefinite.

Insieme, queste caratteristiche consentono all’AI di andare oltre l’automazione di routine per diventare realmente agentica. Laddove i bot tradizionali si basano su alberi decisionali o script fissi, i sistemi agentici possono ragionare sui problemi, identificare le intenzioni e determinare il miglior passo successivo, anche quando l’interazione non segue un percorso prevedibile.

Tuttavia, la maggior parte delle applicazioni reali dell’AI Agentica funziona in modo parzialmente autonomo. Un agente virtuale potrebbe essere responsabile della risoluzione di un problema post-acquisto o della diagnosi di un errore di un’applicazione mobile. Può agire in modo flessibile per realizzare un compito definito, ma rimangono in vigore percorsi di segnalazione dei problemi e limiti decisionali per aiutare a tenere sotto controllo l’agente AI. Questo approccio ibrido – libertà strutturata all’interno di zone sicure – consente alle aziende di realizzare i vantaggi a breve termine dell’AI Agentica senza superare la soglia di tolleranza al rischio.

Perché non lasciare che gli agenti virtuali operino in totale libertà? In realtà, concedere a un sistema di AI una totale autonomia creativa, anche per compiti apparentemente semplici, potrebbe portare a risultati inaspettati.

Consideriamo, ad esempio, un’importante banca che utilizza voicebot completi di AI agentica per gestire i controlli di verifica dell’identità dei clienti. Se la parola di sicurezza corretta in archivio è “Boston”, ma l’utente dice “Massachusetts”, un agente AI potrebbe erroneamente giudicarla abbastanza vicina, consentendo potenzialmente a un attore malintenzionato di accedere al conto del cliente. E se pensi che questo significhi che l’AI agentica non sia pronta per l’azione nel mondo reale, ricorda che gli agenti del customer service umano hanno vincoli alla loro autonomia per le stesse ragioni. Gli agenti umani sono addestrati a sapere che una password deve corrispondere esattamente e a vietare l’accesso in caso contrario, a prescindere da quanto possa sembrare sufficiente “simile” (e persino affascinante) il chiamante.

Dai flussi scriptati alle interazioni adattive

L’automazione tradizionale nella CX è stata progettata all’insegna dell’efficienza: gestire richieste semplici, ridurre i tempi di gestione e dimnuire il volume. Ma l’efficienza viene compromessa quando le conversazioni diventano imprevedibili. I clienti rivedono le loro risposte. Cambiano argomento. Hanno bisogno di chiarimenti o desiderano tornare indietro per correggere qualcosa che hanno detto in precedenza.

Questi sono i momenti in cui i bot basati sulle regole generalmente falliscono. Quando l’input non corrisponde a ciò che ci si aspettava, l’esperienza può deteriorarsi e spesso intensificarsi inutilmente su altri canali.

L’AI Agentica gestisce queste interazioni in modo diverso. Può integrare una correzione durante l’interazione, riorientarsi in base alle nuove informazioni in modo non lineare e continuare ad avanzare verso la risoluzione. Ciò rende le interazioni più resilienti e i risultati più affidabili, senza imporre un trasferimento a un agente umano, a meno che non sia veramente necessario.

Ancora una volta, non si tratta di lasciare carta bianca ai bot, né di limitarli eccessivamente. Si tratta di consentire il giusto livello di flessibilità per il compito specifico da svolgere. E la comprensione di questo aspetto è fondamentale per sperare di utilizzare bene la tecnologia.

Trasferire denaro tra i conti o consegnare una liberatoria legale può richiedere flussi rigidi e deterministici. Al contrario lo sblocco di un conto o la raccolta di dati contestuali per una richiesta di assistenza possono beneficiare di un approccio più autonomo, aperto e proattivo.

Perché l’AI Agentica sta emergendo come fattore abilitante della CX

L’AI Agentica offre funzionalità che affrontano alcuni dei principali problemi della CX odierìna.

Con la crescita dei volumi di servizio e la frammentazione delle interazioni tra i canali digitali, le aziende hanno bisogno di sistemi in grado di adattarsi senza interrompere il flusso. L’AI Agentica supporta questo aspetto in diversi modi:

• Consente un servizio sempre attivo e personalizzato, che si adatta al contesto senza richiedere ai clienti di ripetersi.

• Supporta l’engagement proattivo, identificando i problemi o i passi successivi prima del contatto di un cliente.

• Favorisce la fedeltà e la fidelizzazione, non attraverso un’empatia predeterminata, ma tramite una risposta intelligente.

• Migliora l’efficienza dell’agente umano, facendosi carico delle interazioni di routine o moderatamente complesse, in modo che il personale qualificato possa concentrarsi là dove le sue competenze sono più utili.

Questi vantaggi non sono solo interessanti, ma anche sempre più irrinunciabili. I customer journey moderni raramente seguono una traiettoria lineare. Si sviluppano su più canali, in modo asincrono nel tempo, con i consumatori che si aspettano una continuità “senza canali” in ogni fase. Per soddisfare queste esigenze sono necessari sistemi in grado di gestire le sfumature, di cambiare con il contesto e di offrire esperienze senza soluzione di continuità su più dimensioni. Questa è la vera promessa dell’AI Agentica

Preparare la strada per l’AI Agentica

Implementare l’AI Agentica nella pratica non è come premere un interruttore. Richiede cambiamenti fondamentali nell’integrazione, progettazione e governance dei sistemi. Il successo dipende da un ecosistema connesso che fornisca all’AI i dati, la struttura e la supervisione di cui ha bisogno per funzionare in modo affidabile e sicuro.

Tutto inizia con una solida infrastruttura dati. I sistemi agentici si basano sull’accesso in tempo reale alla cronologia delle interazioni, ai segnali comportamentali e al contesto operativo. Quando i dati sono frammentati tra i vari sistemi, la capacità dell’AI di rispondere in modo intelligente è compromessa. Dati puliti e unificati creano le condizioni per la continuità, il contesto e la rilevanza.

Altrettanto importante è uno stack tecnologico componibile e modulare. L’AI Agentica deve operare attraverso i sistemi – soluzioni CRM, fatturazione, pianificazione e altro ancora – e adattarsi all’evoluzione delle esigenze. La flessibilità dell’architettura, compresa la progettazione API-first e l’orchestrazione del flusso di lavoro, consente di far emergere nuovi casi d’uso senza dover ripensare l’intero ecosistema.

L’AI Agentica dipende anche da conoscenze strutturate e accessibile. Anche i sistemi più sofisticati richiedono una fonte di verità affidabile. Una base di conoscenza ben curata e organizzata consente all’AI di ragionare sui compiti, di mantenere la coerenza e rispondere con precisione in tutti gli scenari.

Infine, la governance deve essere integrata, non aggiunta in un secondo momento. La sicurezza, la privacy, la spiegabilità e la conformità devono essere progettate nei sistemi fin dall’inizio. È necessario definire delle barriere di protezione (guardrail) per stabilire ciò che l’AI può e non può fare; quando trasferire la responsabilità a un agente umano; e come allinearsi alle politiche organizzative, alla voce del brand e all’evoluzione delle normative. 

Insieme, queste capacità costituiscono la base per un’autonomia dell’AI sostenibile e scalabile, in grado di generare risultati concreti mantenendo inalterata la fiducia.

Affrontare le sfide derivati dall’autonomia

Ancora una volta, più un sistema diventa indipendente, più è essenziale mantenere il controllo. I guardrail non sono solo una protezione tecnica, ma anche strategica.

Quindi, le organizzazioni che impiegano questi strumenti devono definirne i confini: dove è appropriato l’uso dell’AI Agentica? In quali casi deve affidarsi a un umano? Come è possibile monitorare le sue decisioni? E come è possibile spiegare queste decisioni agli utenti, alle autorità di regolamentazione e agli stakeholder interni? 

Anche la tendenza alla parzialità dei modelli di AI e degli LLM rimane una preoccupazione costante. I sistemi addestrati su dati reali rischiano di riflettere le disuguaglianze presenti nel mondo reale. Sono necessari test continui, processi di feedback e revisioni che coinvolgano l’intervento umano per mitigare le conseguenze impreviste.

L’integrazione è un’altra potenziale complessità. L’AI Agentica può agire in modo significativo solo se è collegata agli strumenti e ai sistemi che permettono di svolgere il lavoro: piattaforme di fatturazione, sistemi CRM, sistemi di pianificazione, applicazioni logistiche, ecc. Senza questa integrazione, l’intelligenza può rimanere bloccata a un livello superficiale.

Queste sfide non sono motivi per evitare l’AI Agentica. Sono una spinta per affrontarla con l’intenzione di comprenderne appieno i limiti e il potenziale, in modo da poter iniziare a trarne vantaggio fin da subito e farla crescere gradualmente.

Come iniziare ad adottare l’AI Agentica adesso

L’adozione dell’AI Agentica non richiede una trasformazione totale. Si inizia scegliendo i casi d’uso giusti e creando slancio attraverso progressi misurabili. Quattro passaggi possono essere di aiuto nella guida del processo: 

1. Valutare la preparazione e chiarire gli obiettivi: valutare le aree dove i sistemi attuali non sono all’altezza e quelle in cui l’adattabilità alimentata dall’AI potrebbe fornire risultati migliori. Identificare le lacune in termini di accesso ai dati, flessibilità dei flussi di lavoro o governance.

2. Selezionare casi d’uso pilota mirati: scegliere scenari a basso rischio ma ad alto valore aggiunto. Questi possono includere, ad esempio, l’engagement post-acquisto, la comunicazione proattiva in caso di disservizi o l’utilizzo di un agente virtuale per risolvere problemi di assistenza non urgenti.

3. Costruire cicli di feedback: assicurarsi di scegliere un sistema che possa imparare da ciò che accade. Monitorare i tassi di risoluzione, l’opinione dei clienti e gli eventuali interventi o passaggi manuali. Utilizzare questi dati per perfezionare l’esperienza

4. Espandersi con uno scopo: estendere l’utilizzo dove il modello dimostra il suo valore. Non mirare alla piena autonomia ovunque. Piuttosto, regolare il grado di funzionalità agentica in base alla natura del compito e alla posta in gioco.

Una progressione misurata

L’AI Agentica non è una funzionalità singola nè un punto di arrivo fisso; è una direzione, un modo di progettare i sistemi CX per gestire una maggiore complessità, offrire più valore e operare più facilmente tra canali e contesti. Per raggiungere questo obiettivo non basta adottare l’ultimo modello. È necessario gettare le basi giuste affinché l’AI possa prendere decisioni intelligenti in modo sicuro, coerente e su larga scala.

Ecco perché il tempismo è importante. I sistemi oggi in fase di progettazione determineranno il modo in cui verrà fornita l’esperienza nel prossimo decennio. Partendo da implementazioni mirate e responsabili le organizzazioni come la tua potranno ottenere vantaggi in anticipo, bilanciando al contempo sicurezza, conformità e fiducia.

Noi di Genesys aiutiamo le organizzazioni a costruire questo futuro su basi solide. Grazie all’orchestrazione, ai guardrail e al design modulare alla base della nostra piattaforma, le nostre funzionalità di AI Agentica si evolvono tenendo conto delle tue esigenze. Sia che tu stia semplicemente esplorando il concetto o già implementando casi d’uso pilota, siamo qui per aiutarti a progredire in modo chiaro e controllato.

Stiamo vivendo il passaggio dall’automazione ai modelli agentici. Gettare le giuste basi ora significa non solo tenere il passo, ma anche mantenere un vantaggio competitivo.

Scopri come puoi far compiere un salto di qualità alla tua Customer Experience e costruire il futuro con Genesys Cloud AI Studio e le AI Guides.