{"id":596270,"date":"2025-07-28T09:33:28","date_gmt":"2025-07-28T16:33:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/why-your-ai-initiative-could-fail-and-how-to-fix-it"},"modified":"2025-10-05T23:43:24","modified_gmt":"2025-10-06T06:43:24","slug":"why-your-ai-initiative-could-fail-and-how-to-fix-it","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/it-it\/blog\/post\/why-your-ai-initiative-could-fail-and-how-to-fix-it","title":{"rendered":"Perch\u00e9 la tua iniziativa di AI potrebbe fallire e cosa puoi fare per evitarlo"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text css=”” el_class=”d-none”]L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando il software aziendale e questo risulta particolarmente vero nell’ambito del Customer Service<\/a>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Tradizionalmente, la responsabilit\u00e0 per la manutenzione dei sistemi software aziendali ricadeva principalmente sul produttore. Tuttavia, con il crescente sviluppo di software basati sull’intelligenza artificiale, essa non \u00e8 pi\u00f9 principalmente a carico del vendor ma viene condivisa tra quest’ultimo e il cliente. Di conseguenza, il cliente ora deve svolgere un lavoro notevolmente maggiore rispetto al passato.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]Questo blog \u00e8 stato scritto da Adrian Swinscoe, Customer Experience Advisor, autore, relatore, workshop leader e aspirante punk in Punk CX.<\/strong><\/em><\/p>\n

L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando il software aziendale e questo risulta particolarmente vero nell’ambito del Customer Service<\/a>.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Tradizionalmente, la responsabilit\u00e0 per la manutenzione dei sistemi software aziendali ricadeva principalmente sul produttore. Tuttavia, con il crescente sviluppo di software basati sull’intelligenza artificiale, essa non \u00e8 pi\u00f9 principalmente a carico del vendor ma viene condivisa tra quest’ultimo e il cliente. Di conseguenza, il cliente ora deve svolgere un lavoro notevolmente maggiore rispetto al passato.<\/span><\/p>\n

Inoltre, la manutenzione ora comprende non solo la progettazione, i test, la verifica, la gestione e l’ottimizzazione, ma anche tutti gli aspetti relativi all’acquisizione e alla pulizia dei dati, cos\u00ec come la generazione di contenuti, che sono la linfa vitale di qualsiasi sistema di AI. Tale cambiamento richiede anche risorse aggiuntive e l’investimento necessario per supportare questi sforzi supplementari.<\/span><\/p>\n

Queste dinamiche in evoluzione sono fonte di problemi quando si tratta di dimostrare il ritorno sull’investimento (ROI) e scalare le soluzioni di AI<\/a> spesso oltre la fase pilota o di proof-of-concept. Ci\u00f2 \u00e8 supportato da ricerche recenti condotte da Accenture e IBM, che indicano che le aziende stanno attualmente sperimentando risultati contrastanti con le rispettive iniziative e investimenti in AI. <\/span><\/p>\n

Ad esempio,<\/span> Accenture ha esaminato oltre 2.000 progetti di AI generativa<\/span><\/a> e ha consultato pi\u00f9 di 3.000 dirigenti C-level, scoprendo che solo il 36% ha dichiarato di aver scalato soluzioni di AI generativa, mentre solo il 13% ha riferito di aver generato “un valore significativo a livello aziendale.” Nel frattempo,<\/span> IBM ha intervistato pi\u00f9 di 2.000 CEO a livello globale<\/span><\/a> e ha scoperto che solo il 16% \u00e8 riuscito a estendere le proprie iniziative di AI a tutta l’azienda. Inoltre, solo il 25% ha riferito che le proprie iniziative di AI hanno generato il ROI previsto negli ultimi anni.<\/span><\/p>\n

Questi dati possono evidenziare alcune delle grandi sfide che le aziende devono affrontare nell’implementazione di sistemi di AI in ambito Customer Service. Tuttavia, ne esistono alcune di quelle specifiche dei responsabili del Customer Service e della CX che non vengono prese in considerazione.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]Esaminiamo le esperienze di quattro organizzazioni che illustrano alcune sfide che i responsabili della CX hanno incontrato nell’integrazione dell’AI nei loro reparti di assistenza e supporto clienti, cosa possiamo imparare da ciascuna di queste storie e cosa serve per<\/span> sfruttare appieno il potenziale dell’AI e delle tue persone<\/span><\/a>.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Resistenza all’AI nel Settore dei Servizi Finanziari<\/span><\/h2>\n

La prima storia riguarda una societ\u00e0 di servizi finanziari che aveva implementato un chatbot basato sull’intelligenza artificiale progettato per assistere i clienti che optano per il self-service. Come molti altri chatbot, anche questo includeva funzionalit\u00e0 di supervisione o controllo umano utilizzate per addestrare il modello e verificare la qualit\u00e0 delle risposte fornite ai clienti. Lo scopo era quello di garantire che le risposte fossero in linea con il brand e conformi alle politiche aziendali.<\/span><\/p>\n

Inoltre gli agenti potevano intervenire quando l’AI incontrava una richiesta che non era in grado di elaborare. Tuttavia, il progetto \u00e8 fallito poich\u00e9 gli addetti al Customer Service esistenti si sono rifiutati di collaborare, sentendosi minacciati dalla nuova tecnologia e temendo di stare effettivamente addestrando un modello che alla fine li avrebbe sostituti.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Timore che la Formazione sull’AI Possa Distrarre gli Agenti dal loro Lavoro <\/span><\/h2>\n

La seconda storia riguarda un direttore operativo di Customer Service di un brand retail che era sotto pressione da parte della leadership e del consiglio di amministrazione. L’AI doveva essere implementata nelle loro operazioni quotidiane per contribuire a migliorare risultati del servizio e produttivit\u00e0. Tuttavia, ci\u00f2 avrebbe significato coinvolgere alcune risorse nella progettazione, formazione, collaudo, gestione e monitoraggio di questi nuovi strumenti.<\/span><\/p>\n

Di conseguenza, sarebbe stata compromessa la loro capacit\u00e0 di rispettare i propri KPI esistenti<\/a> e gli accordi sui livelli di servizio (SLA), influendo negativamente non solo sulle singole prestazioni ma anche sui premi che gli agenti ricevono quando raggiungono i loro obiettivi. Pertanto, il direttore operativo del Customer Service ha deciso di non intraprendere alcuna azione fintanto che mancheranno il budget e le risorse aggiuntive necessarie per questo nuovo lavoro.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Documentazione Poco Chiara e Incoerente Vanifica i Vantaggi dell’AI<\/span><\/h2>\n

La terza storia proviene da un reparto Customer Service di un’azienda di servizi alle imprese che desiderava implementare la tecnologia di assistenza agli agenti per migliorare la produttivit\u00e0 e l’efficienza. L’organizzazione aveva acquistato alcune tecnologie e caricato diversi documenti completi di linee guida, materiali formativi e domande frequenti per addestrare il modello di AI<\/a> e garantire che tutti i suggerimenti fossero in linea con il brand.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, dopo la fase di implementazione e formazione, ha scoperto che i risultati della tecnologia di supporto agli agenti erano in gran parte inefficaci perch\u00e9 la loro documentazione era ambigua o incoerente. Si trattava di un problema che gli agenti affrontavano quotidianamente, ma grazie alla loro competenza professionale sono stati in grado di compensarlo e fornire risposte efficaci e appropriate.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

L’AI Consente una Maggiore Attenzione al Cliente<\/span><\/h2>\n

La quarta storia proviene da un reparto di assistenza clienti di un’azienda di eCommerce che ha implementato con successo un chatbot basato sull’AI<\/a> per introdurre opzioni di self-service per i clienti, insieme a una tecnologia di supporto per gli agenti comprensiva di una funzionalit\u00e0 di messaggistica automatizzata. Utilizzando AI e automazione<\/a>, hanno avuto la possibilit\u00e0 di rispondere automaticamente a un elevato volume di richieste semplici e dirette che occupavano la maggior parte del tempo del loro team.<\/span><\/p>\n

In questo modo, questi ultimi hanno avuto di nuovo tempo per gestire le richieste telefoniche, cosa che in precedenza non era possibile a causa della mancanza di capacit\u00e0 e risorse. Inoltre hanno potuto dedicare pi\u00f9 tempo alle conversazioni con i clienti, risolvendo problemi complessi, costruendo relazioni e creando valore aggiunto.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

1. Assicurati il Sostegno dei Tuoi Agenti<\/span><\/h3>\n

Devi coinvolgere i tuoi agenti e comunicare loro cosa vuoi costruire, perch\u00e9 vuoi costruirlo, quale sar\u00e0 il loro ruolo, come cambier\u00e0 e come li aiuterai ad adattarsi. In caso contrario, esiste una possibilit\u00e0 concreta che la tua iniziativa possa fallire o, quanto meno, non raggiungere i suoi obiettivi.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 \u00e8 confermato da<\/span> una ricerca di McKinsey<\/span><\/a> che mostra che oltre il 70% di tutti i progetti di trasformazione fallisce, principalmente a causa di investimenti insufficienti in tre aree cruciali: comunicazione, comportamento e formazione. Questo potrebbe non essere una sorpresa per molte persone che hanno affrontato un progetto di trasformazione. Tuttavia, sembra che sia una lezione che spesso vale la pena reimparare.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

2. Assegna Indicatori Realistici e Risorse Adeguate<\/span><\/h3>\n

Vale la pena ribadire che l’introduzione del software basato sull’intelligenza artificiale ha cambiato il modo di concepire quello aziendale. Se vuoi sfruttare tutto il potenziale dell’AI, devi assicurarti di dotarla delle risorse appropriate e allineare i tuoi obiettivi interni, le metriche e gli incentivi. Solo cos\u00ec potrai creare le condizioni ottimali per il successo.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

3. Assicurati di Avere Dati di Qualit\u00e0<\/span><\/h3>\n

Nell’ingegneria informatica, c’\u00e8 un adagio che dice: \u201cGarbage In, Garbage Out.\u201d (se immetti spazzatura, ottieni spazzatura). Questo vale non solo per i dati quantitativi ma anche per quelli qualitativi che utilizzi per addestrare la soluzione AI che hai scelto.<\/span><\/p>\n

Come dimostra la terza storia sopra riportata, il fatto che siano state previste politiche, procedure e FAQ non significa necessariamente che siano efficaci. Prima di dare per scontato che i documenti ufficiali della tua azienda siano significativi, assicurati di impegnarti duramente per garantire che i tuoi dati, in particolare qualsiasi documentazione su cui farai affidamento, siano chiari e coerenti. Ricorda: la tua soluzione di AI \u00e8 valida solo quanto i dati su cui viene addestrata.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

4. Sii Consapevole delle Scelte che Stai Facendo<\/span><\/h3>\n

Molti brand decidono di implementare l’AI con l’obiettivo di migliorare l’efficienza e la produttivit\u00e0, oltre che di ridurre i costi operativi. Anche se questo non sempre \u00e8 evidente fin dall’inizio, spesso si traduce in una riduzione delle risorse necessarie come conseguenza dei guadagni di efficienza e produttivit\u00e0 ottenuti attraverso l’utilizzo dell’AI.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, ci sono altre realt\u00e0, come quella presentata nella quarta storia, che hanno visto aprirsi ulteriori opportunit\u00e0 grazie alla maggiore capacit\u00e0 degli agenti ora disponibile. Hanno quindi deciso di sfruttare le competenze umane liberate per non solo per risolvere problemi complessi dei clienti, ma anche per investire tempo nelle conversazioni e costruire relazioni migliori con i loro clienti. I responsabili sono certi che queste misure porteranno a una maggiore fidelizzazione dei clienti, a un aumento del fatturato e una migliore redditivit\u00e0 per l’azienda. <\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Conclusione<\/span><\/h2>\n

L’implementazione di software basato sull’intelligenza artificiale non avviene nel vuoto. Sii consapevole delle decisioni che stai prendendo e del perch\u00e9.<\/span><\/p>\n

Sebbene l’AI sia attualmente oggetto di grande entusiasmo, la sua rivoluzione \u00e8 ancora agli albori. Pertanto, se stai cercando di implementarla per migliorare il Customer Service e l’esperienza che vuoi offrire, dovresti tenere conto di queste lezioni per ottenere migliori possibilit\u00e0 di successo.<\/span><\/p>\n

Per saperne di pi\u00f9, dai un’occhiata al blog di Adrian,<\/a> scarica un episodio del podcast<\/a> o inviagli un’email<\/a>.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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