{"id":647149,"date":"2026-10-05T10:09:48","date_gmt":"2026-10-05T17:09:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/most-ai-projects-struggle-to-deliver-value-heres-the-roadmap-to-fix-that"},"modified":"2026-10-12T01:36:22","modified_gmt":"2026-10-12T08:36:22","slug":"most-ai-projects-struggle-to-deliver-value-heres-the-roadmap-to-fix-that","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/it-it\/blog\/post\/most-ai-projects-struggle-to-deliver-value-heres-the-roadmap-to-fix-that","title":{"rendered":"La maggior parte dei progetti di AI fatica a creare valore. Ecco come rimediare."},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]I dati sui progetti di AI aziendale sono difficili da ignorare e ancora pi\u00f9 difficili da giustificare. Lo studio Project NANDA del MIT ha rilevato che il 95% delle organizzazioni non ottiene alcun ritorno misurabile dai propri investimenti nell’AI<\/a>. Secondo il BCG la percentuale di organizzazioni che generano un valore aggiunto significativo grazie all’AI \u00e8 pari solo al 4%<\/a>. Anche i responsabili della CX ammettono di dover fare i conti con il divario tra gli investimenti nell’AI e i relativi ritorni. Nel <\/span>report Genesys 2026 sullo stato della Customer Experience<\/span><\/a>, <\/span>il 42% dei responsabili CX intervistati indica la dimostrazione dei benefici dell\u2019AI o del ROI come una delle principali sfide nell\u2019implementazione della tecnologia, sebbene il 27% consideri la misurazione del ROI una priorit\u00e0 strategica.<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 non significa tuttavia che l’AI non possa fornire un valore aggiunto. Il vero problema risiede nel modo in cui le aziende pianificano e implementano le proprie iniziative di AI.<\/span><\/p>\n

In occasione dell’eventoXperience 2026, due esperti di Genesys, Juan Perez, Director of AI Solutions & Services, e Niels Kusters, Senior CX Advisory Consultant, hanno presentato un approccio pratico in cinque fasi che consente di identificare e implementare casi d\u2019uso dell\u2019AI in grado di generare benefici misurabili.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Il valore aggiunto nasce laddove si eliminano gli attriti<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h2>\n

La maggior parte delle organizzazioni avvia iniziative di AI partendo dalla domanda sbagliata: “Cosa pu\u00f2 fare questa tecnologia per noi?” In questo modo, concentrano immediatamente l\u2019attenzione su funzionalit\u00e0 quali agenti virtuali, routing intelligente, engagement predittivo o copiloti, per poi cercare contesti applicativi adeguati. Questo approccio guidato dalla tecnologia sembra a prima vista ovvio. Alla fine, per\u00f2, spesso si ottiene un portafoglio di funzionalit\u00e0 di AI tecnicamente impressionanti che non producono risultati realmente significativi per le organizzazioni.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La domanda giusta da porsi \u00e8: dove incontrano difficolt\u00e0 i clienti? In quali punti interrompono una procedura, si rivolgono a un livello superiore per frustrazione o devono contattare pi\u00f9 volte l\u2019azienda per risolvere lo stesso problema? \u00c8 proprio questo attrito a generare costi considerevoli. Come dimostrano i dati illustrati da Perez e Kusters a Xperience: l’84% degli acquirenti retail dichiara che prenderebbe in considerazione l’idea di cambiare brand dopo un’esperienza di reso insoddisfacente<\/a>.Nel settore delle telecomunicazioni, il 67% dei clienti abbandonerebbe il proprio operatore a seguito di addebiti imprevisti<\/a>. L’attrito non si limita a infastidire i clienti, ma costa alle organizzazioni la loro fedelt\u00e0.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Chi parte dalle cause della frustrazione anzich\u00e9 dalle possibilit\u00e0 tecnologiche, orienta le iniziative di AI in modo coerente verso i risultati di business e non verso la tecnologia in s\u00e9.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Vedere pi\u00f9 della punta dell\u2019iceberg<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h2>\n
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Per illustrare quanto sia facile concentrarsi sugli aspetti sbagliati, Perez e Kusters hanno utilizzato la metafora di un iceberg. Alla sua sommit\u00e0 si trovano le funzionalit\u00e0 di AI. Sono proprio queste a essere solitamente al centro dell\u2019attenzione quando le organizzazioni riflettono sull’impiego dell’AI. Subito sotto si trova il livello tecnologico e dei dati: piattaforme, integrazioni e flussi di dati che garantiscono che i modelli di AI possano essere utilizzati in modo sensato. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La parte di gran lunga pi\u00f9 grande dell\u2019iceberg rimane tuttavia nascosta sotto la superficie. Qui rientrano le persone, i processi e le procedure di gestione del cambiamento, indispensabili per ottenere risultati positivi. Questa \u00e8 la zona che quasi nessuno mette a budget. Allo stesso tempo, \u00e8 proprio questo il motivo principale per cui molte iniziative di AI finiscono per naufragare. Infatti, anche con le giuste funzionalit\u00e0 di AI e una solida base di dati, il successo non \u00e8 garantito. Servono persone che abbiano fiducia negli strumenti di AI e li utilizzino effettivamente, supervisori che sostengano nuovi approcci alla valutazione delle prestazioni, nonch\u00e9 processi adattati ai cambiamenti determinati dall’AI a livello di CX. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Se questo aspetto viene trascurato, si ottiene s\u00ec una soluzione tecnicamente funzionante, ma l’adozione rimane bassa e i ritorni risultano di conseguenza limitati.<\/span><\/p>\n

Proprio nel settore dei servizi finanziari si vedono gi\u00e0 chiari segnali di quanto questi fattori siano determinanti per il successo delle iniziative legate all’AI.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Cinque passaggi per casi d’uso dell’AI che generano valore<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

Ecco i cinque passaggi per sviluppare il tuo caso d’uso dell’AI che ti aiuteranno a tenere conto dell’intero iceberg per ottenere rendimenti sostenibili dall’investimento nell’AI.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Fase 1: Parti dalle esperienze che contano davvero <\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Prima di pensare a soluzioni o funzionalit\u00e0 concrete di AI, individua le esperienze dei clienti che hanno il maggiore impatto sulla tua attivit\u00e0. Tra queste figurano, ad esempio, l’onboarding, la fatturazione, la gestione dei sinistri o reclami, i resi e la pianificazione degli appuntamenti. Sono questi i journey in cui si decide se i clienti rimangono fedeli o abbandonano l\u2019azienda. Ci\u00f2 consente di definire per ogni caso d\u2019uso un business case chiaro con un indicatore concreto, come ad esempio la quota di soluzioni self-service o la fidelizzazione dei clienti. Questo approccio garantisce che l\u2019intera iniziativa rimanga orientata ai risultati di business e non all\u2019innovazione tecnica fine a se stessa.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Perez e Kusters lo hanno dimostrato con un esempio reale: un operatore di telecomunicazioni che gestisce oltre 1,5 milioni di interazioni vocali al mese ha identificato la fatturazione come una delle esperienze pi\u00f9 critiche in assoluto, il tipo di journey in cui una singola interazione negativa pu\u00f2 vanificare mesi di lavoro per costruire la fidelizzazione.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Fase 2: Individua l’attrito<\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Mappa le esperienze individuate e identifica con precisione i punti in cui sorgono problemi. Ripercorri il journey come farebbe un cliente: la fattura poco chiara, il bot che fornisce pi\u00f9 volte le stesse risposte generiche, la spiegazione ripetuta da capo a un altro agente, la risoluzione che lascia dubbi sul dover pagare una penale per ritardato pagamento. Ciascuno di questi punti di attrito offre l’opportunit\u00e0 di intervenire in modo mirato e creare valore aggiunto.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Costringere i clienti a ripetere le informazioni \u00e8 uno dei segnali pi\u00f9 evidenti di un’orchestrazione fallimentare. Il report Genesys 2026 sullo Stato della Customer Experience ha rilevato che il 95% dei consumatori desidera che le proprie informazioni vengano trasferite tra i vari canali per non doversi ripetere, eppure il 52% delle aziende non le inoltra ancora a un agente umano.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Mappato nel dettaglio, il journey di fatturazione dell’esempio dell’operatore di telecomunicazioni si presentava cos\u00ec: il cliente rileva un addebito imprevisto. Si rivolge al self-service trovandosi tuttavia intrappolato in un loop di articoli generici. Quindi chiama il servizio clienti e deve spiegare il problema da zero. A questo punto la sua pratica viene passata da un team all’altro dovendo ricominciare ogni volta. Infine viene emesso un ticket che non chiarisce se la penale di mora sia effettivamente dovuta. Cinque momenti di cui almeno tre sono causa di attrito.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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Fase 3: Pratica l’arte del possibile<\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Una volta individuati i punti di attrito, resisti alla tentazione di cercare una soluzione immediata. Perez e Kusters raccomandano invece di considerare il problema da tre diverse prospettive. La prima \u00e8 senza vincoli: nessun budget, nessun sistema legacy, nessun limite. A ogni punto di attrito o momento della verit\u00e0 nel customer journey, qual \u00e8 lo scenario migliore in assoluto? Quindi, nella seconda segui un’analisi volutamente critica: quali sono i rischi reali? Dove si collocano i problemi di sicurezza e i limiti tecnici? La terza prospettiva adotta un approccio equilibrato, ottimista ma pragmatico. Questi tre punti di vista ti impediscono di scegliere automaticamente la soluzione che il tuo team ritiene pi\u00f9 fattibile.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

L’analisi del processo di fatturazione da tutte e tre le prospettive ha portato a una riprogettazione del customer journey: il cliente riceve un avviso proattivo prima che l’addebito lo colga di sorpresa, un processo di self-service guidato risolve autonomamente i casi semplici e, quando \u00e8 necessario l’intervento di un agente, quest’ultimo ha gi\u00e0 a disposizione l’intero contesto e pu\u00f2 risolvere la richiesta in un unico contatto.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Fase 4: Sviluppa una soluzione sulla tua visione<\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Con un\u2019idea chiara di ci\u00f2 che \u00e8 possibile realizzare, si tratta ora di definire concretamente la soluzione. Definisci le capacit\u00e0 tecnologiche e di piattaforma necessarie, quali dati devono essere disponibili e quali metriche indicheranno se il caso d’uso sta funzionando. I relativi KPI spesso differiscono dagli indicatori di business, al cui miglioramento il caso d’uso contribuisce. Avrai bisogno di entrambi per misurarne il successo.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Per il processo di fatturazione, la visione si \u00e8 tradotta in casi d’uso specifici e con propri KPI: un journey self-service agentico per aumentare il tasso di contenimento, il predictive routing per migliorare la risoluzione al primo contatto e Genesys Cloud Agent Copilot per fornire agli agenti un’assistenza in tempo reale per migliorare la Customer Experience<\/span>. <\/span><\/p>\n

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Fase 5: Costruisci, sperimenta e monitora<\/span>\u00a0<\/span><\/h4>\n

\u00c8 fondamentale assicurarsi di aver definito un caso d’uso in grado di stimolare cambiamenti positivi e generare un valore che si moltiplica nel tempo. Pertanto, prima di impegnare risorse, sottoponilo a una verifica di idoneit\u00e0 in quattro ambiti: <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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  • Supporta chiaramente il business case?<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
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    • \u00c8 tecnicamente fattibile?<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
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      • I dati necessari sono gi\u00e0 disponibili?<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
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        • L’organizzazione \u00e8 pronta al cambiamento?<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

          Quindi parti in piccolo, misura costantemente i risultati e tratta l’AI implementata come un soluzione che richiede feedback continui e riaddestramento, non come un progetto che una volta completato viene abbandonato a se stesso. Un sistema di AI privo di un ciclo di feedback finisce per allontanarsi dai risultati che dovrebbe raggiungere. Per far s\u00ec che un sistema di AI continui a migliorare anzich\u00e9 perdere efficacia \u00e8 necessario misurare i KPI in tempo reale, analizzare i segnali quotidianamente, individuare le deviazioni settimanalmente, riaddestrare mensilmente i modelli e convalidare i risultati trimestralmente. Assicurati che i KPI monitorino sia la prestazioni tecniche che il risultato di business che la soluzione \u00e8 chiamata a fornire.<\/span>\u00a0<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

          Effetti a catena e ritorni cumulativi<\/span><\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

          Uno dei maggiori errori nelle iniziative di AI consiste nel sottovalutare quanto una singola decisione di automazione possa rimodellare l’operativit\u00e0 nel suo complesso. L’introduzione di una singola funzionalit\u00e0 nel cuore di un flusso di lavoro produce effetti a catena sulla logica di routing, sugli strumenti degli agenti, sulla governance dei dati e persino sulla misurazione dei risultati. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          L’impulso iniziale \u00e8 di trattare tutto questo come un rischio da tenere sotto controllo. Consideralo invece come il segnale che stai andando nella direzione giusta. Perez e Kusters offrono un consiglio chiaro al riguardo: non limitarti a tollerare questi effetti a catena, stimolali in modo mirato. Sono proprio loro, infatti, il meccanismo alla base di un valore aggiunto cumulativo. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Tuttavia, tali effetti portano a risultati sostenibili solo se si basano sul caso d\u2019uso corretto. Ecco perch\u00e9 la verifica di idoneit\u00e0 descritta nella fase 5 \u00e8 cos\u00ec importante. Il tuo caso d’uso deve rispondere al business case, essere tecnicamente realizzabile, basarsi su dati di cui disponi ed essere supportato da agenti, supervisori e responsabili dei processi. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Pi\u00f9 casi d’uso introduci, maggiore sar\u00e0 il loro impatto, poich\u00e9 i dati, la fiducia e l’infrastruttura provenienti da quelli precedenti vengono capitalizzati e trasferiti in quelli successivi. Un singolo caso d’uso ben scelto pu\u00f2 offrire valore di per s\u00e9. Tuttavia, il peno potenziale si manifesta solo quando l’AI smette di essere una soluzione isolata, ma diventa un elemento fondamentale della tua CX. <\/span>\u00a0<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section][vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]<\/p>\n

          Adatta, guida e scala<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

          Il modo in cui scali conta tanto quanto la scelta del punto di partenza, quindi procedi in modo graduale e consapevole. Valida innanzitutto il concetto con un piccolo progetto pilota, mettilo alla prova in condizioni reali, ampliane progressivamente la portata e passa alla piena produzione solo dopo aver predisposto i cicli di feedback e i controlli di sicurezza. \u00c8 un percorso che richiede pi\u00f9 pazienza rispetto alle implementazioni immediate che in passato caratterizzavano la tecnologia dei contact center. L’AI si comporta, tuttavia, in modo diverso rispetto ai sistemi che l’hanno preceduta. Nel suo caso, la scalabilit\u00e0 \u00e8 un traguardo che si conquista per fasi, non qualcosa che si ottiene semplicemente premendo un pulsante.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

          Scalare il valore richiede disciplina, proprio come la metodologia in cinque fasi descritta in precedenza. Quindi, parti da un’esperienza in cui i tuoi clienti percepiscono ancora l’attrito, collegala a un business case rilevante per la tua leadership e lascia che ogni caso d’uso diventi il banco di prova per quello successivo. \u00c8 qui che sta la differenza tra l’inseguire le singole funzionalit\u00e0 e costruire <\/span>un’orchestrazione agentica,<\/span> in cui persone, AI, dati e strumenti operano come un unico sistema unificato. Le organizzazioni che gi\u00e0 oggi registrano un vantaggio tangibile non ci sono riuscite semplicemente introducendo pi\u00f9 AI. Orientano in modo coerente le loro iniziative di AI, cos\u00ec come le persone, i processi e il change management, verso i risultati che contano davvero.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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