{"id":648851,"date":"2026-10-08T12:15:08","date_gmt":"2026-10-08T19:15:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/ai-is-changing-the-cx-operating-model-is-your-workforce-ready"},"modified":"2026-10-15T03:28:59","modified_gmt":"2026-10-15T10:28:59","slug":"ai-is-changing-the-cx-operating-model-is-your-workforce-ready","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/it-it\/blog\/post\/ai-is-changing-the-cx-operating-model-is-your-workforce-ready","title":{"rendered":"L’AI sta trasformando il modello operativo della CX. Il tuo team \u00e8 pronto?"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text css=””]L’AI sta trasformando la Customer Experience. Su questo non ci sono pi\u00f9 dubbi.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Le organizzazioni si affidano all’AI per automatizzare le interazioni di routine, aiutare i dipendenti a lavorare in modo pi\u00f9 efficiente e offrire esperienze pi\u00f9 rapide e personalizzate. E man mano che gli agenti AI acquisiscono maggiore autonomia e capacit\u00e0 di azione per conto di clienti e dipendenti, le possibilit\u00e0 continuano ad ampliarsi.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ma un\u2019altra trasformazione \u00e8 in atto, lontano dai riflettori.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Man mano che l’AI progredisce, trasforma l’organizzazione stessa. Le responsabilit\u00e0 che un tempo venivano assunte interamente dalle persone iniziano a ridistribuirsi. I ruoli esistenti si evolvono. Emergono nuove funzioni. E i modelli operativi concepiti per un’organizzazione interamente umana iniziano a raggiungere i propri limiti.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

In altre parole, l’AI non trasforma solo la Customer Experience. Modifica il lavoro che la rende possibile e, infine, il modo stesso in cui l’azienda opera.<\/span><\/p>\n

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L’AI trasforma ben pi\u00f9 della Customer Experience<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h3>\n

Gran parte del dibattito sull’AI nell’ambito della CX si \u00e8 comprensibilmente concentrata su ci\u00f2 che la tecnologia \u00e8 in grado di fare. \u00c8 in grado di automatizzare un’interazione? Di aiutare un dipendente a trovare una risposta? Di riepilogare una conversazione? Di anticipare la prossima esigenza di un cliente?<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Tuttavia, man mano che l’AI si integra nel cuore delle operazioni della CX, emerge una serie di nuovi interrogativi.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Quando un agente AI gestisce un’interazione, chi stabilisce cosa pu\u00f2 e cosa non pu\u00f2 fare? Come si valuta se le sue prestazioni sono state adeguate? Come individuare un\u2019interazione tecnicamente impeccabile, ma che nonostante tutto lascia al cliente un\u2019esperienza negativa? Chi decide quando una persona deve riprendere il controllo?<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

E chi si occupa di migliorare costantemente il sistema al progredire delle aspettative dei clienti, delle priorit\u00e0 aziendali e delle capacit\u00e0 dell’AI? <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Queste domande vanno ben oltre l’ambito tecnologico. Sono interrogativi sull’organizzazione del lavoro, sulla titolarit\u00e0, sui processi decisionali e sulla responsabilit\u00e0.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Le organizzazioni hanno dedicato anni all’ottimizzazione dei customer journey. Ora, molte dovranno riflettere con altrettanta attenzione sulla riprogettazione delle strutture che li supportano.<\/span><\/p>\n

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Quando il modello operativo comincia a mostrare segni di cedimento<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h3>\n

In una prima fase, le organizzazioni riescono generalmente a integrare l\u2019AI nelle loro strutture esistenti.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Un team operativo si occupa di un nuovo caso d’uso dell’AI. I team addetti alla qualit\u00e0 iniziano a valutare le interazioni generate dall’AI insieme a quelle umane. I manager aggiungono il monitoraggio e il miglioramento delle prestazioni dell’AI a una lista sempre pi\u00f9 lunga di responsabilit\u00e0. La governance \u00e8 seguita da un gruppo trasversale, parallelamente alle attivit\u00e0 gi\u00e0 in corso.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Questo approccio pu\u00f2 funzionare, finch\u00e9 la portata e la complessit\u00e0 non assumono proporzioni diverse.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Man mano che l’AI viene integrata in un maggior numero di customer journey, le organizzazioni si trovano a dover prendere pi\u00f9 decisioni in merito a prestazioni, escalation, qualit\u00e0, governance, formazione e ottimizzazione. E i confini tradizionali tra i team possono diventare sempre pi\u00f9 difficili da mantenere.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Le prestazioni dell’AI rientrano nell’ambito delle operation o della tecnologia? I team di qualit\u00e0 dovrebbero valutare solo i dipendenti umani o anche gli agenti AI? Chi progetta una conversazione quando, durante uno stesso journey, il cliente potrebbe interagire con un agente virtuale, con un dipendente umano o con entrambi in successione?<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Non esiste un modello operativo universale in grado di rispondere a tutte queste domande. Ma la sfida di fondo \u00e8 sempre pi\u00f9 comune: man mano che le aziende crescono, la complessit\u00e0 pu\u00f2 superare la capacit\u00e0 del modello operativo creato per sostenerle. L’AI pu\u00f2 aiutare le organizzazioni a gestire tale complessit\u00e0, ma cambia anche il modo in cui viene svolto il lavoro, introducendo<\/span> nuove responsabilit\u00e0, <\/span>decisioni<\/span> e modalit\u00e0 operative<\/span>. Non si pu\u00f2 costruire a tempo indefinito un futuro guidato dall’AI su un modello operativo pensato per un mondo pre-AI.<\/span><\/p>\n

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Nuove responsabilit\u00e0 creano nuovi ruoli<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h3>\n

In occasione di <\/span>Xperience 2026<\/span><\/a> a Las Vegas, la Product Marketing Manager di Genesys Yulia Kaurova ha guidato una sessione tematica volta a esplorare come l’AI stia ridefinendo i team CX, inclusi i nuovi ruoli e le nuove responsabilit\u00e0 che potrebbero emergere con l’adozione dell’AI su larga scala. <\/span><\/p>\n

\u00c8 proprio qui che la riflessione sui ruoli professionali emergenti nell’ambito della CX diventa particolarmente interessante. Figure come l’AI performance manager, il conversation designer, il prompt engineer e l’orchestratore human-in-the-loop offrono esempi di come potrebbe evolversi il lavoro. I titoli stessi potrebbero cambiare o non vedere mai la luce in alcune organizzazioni. Dietro queste denominazioni si nascondono nuove responsabilit\u00e0 che le organizzazioni dovranno, sempre pi\u00f9, affidare a profili chiaramente identificati e responsabili della loro gestione.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Un <\/span>AI performance manager<\/span><\/b>, ad esempio, potrebbe monitorare le prestazioni dell’AI rispetto ai risultati commerciali, operativi e dei clienti, individuando modelli e opportunit\u00e0 di miglioramento.<\/span><\/p>\n

Un <\/span>conversation designer<\/span><\/b> potrebbe strutturare le interazioni attraverso i punti di contatto umani e dell’AI, affinch\u00e9 le esperienze restino coerenti, utili e in linea con la promessa del brand.<\/span><\/p>\n

I prompt engineer o gli specialisti dell’esperienza AI<\/span><\/b> potrebbero dal canto loro tradurre gli obiettivi aziendali, le politiche interne e le basi di conoscenza in istruzioni, regole e strutture che consentano agli agenti AI di operare in modo efficiente.<\/span><\/p>\n

Infine, gli <\/span>orchestratori human-in-the-loop<\/span><\/b> potrebbero definire le situazioni in cui l’AI pu\u00f2 agire in modo autonomo, quelle che richiedono un intervento umano, nonch\u00e9 le modalit\u00e0 di passaggio di consegne tra i due.<\/span><\/p>\n

Alcune di queste responsabilit\u00e0 andranno ad arricchire le mansioni esistenti. Altre potrebbero essere distribuite su pi\u00f9 team o trasformarsi in ruoli completamente nuovi. Partire dalle responsabilit\u00e0 anzich\u00e9 dalle qualifiche aiuta inoltre le organizzazioni a evitare di concepire i team di domani sulle ipotesi odierne relative all’AI.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Il cambiamento pi\u00f9 importante risiede nel lavoro in s\u00e9.<\/span><\/p>\n

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Anche il valore aggiunto umano sta cambiando<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h3>\n

Questa trasformazione rappresenta anche un’opportunit\u00e0 per ripensare il modo in cui i ruoli CX esistenti creano valore.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Prendiamo ad esempio i supervisori e i team addetti al controllo qualit\u00e0. In un modello operativo tradizionale, una parte consistente del loro tempo pu\u00f2 essere dedicata alla revisione manuale delle interazioni, alla verifica della conformit\u00e0 o all’individuazione di problemi di rendimento relativamente ricorrenti.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

L’AI \u00e8 in grado di eseguire una parte predominante di questa analisi . Ma ci\u00f2 non sminuisce il valore delle competenze umane. Al contrario rafforza l’importanza di ci\u00f2 che le persone riescono a fare meglio.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Invece di dedicare cos\u00ec tanto tempo all’identificazione dei segnali rilevanti, i team possono concentrarsi maggiormente sulla loro interpretazione e sulle decisioni da prendere. Il loro lavoro pu\u00f2 orientarsi verso la calibrazione, il coaching, la gestione delle eccezioni, il discernimento e il miglioramento dei processi.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La stessa dinamica pu\u00f2 riscontrarsi in tutta l’organizzazione. Man mano che l’AI si fa carico delle attivit\u00e0 pi\u00f9 ripetitive, le persone possono concentrare maggiormente l’attenzione su dove \u00e8 necessario affrontare le ambiguit\u00e0 ed entrano in gioco empatia, creativit\u00e0 e responsabilit\u00e0.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ecco perch\u00e9 il futuro del team CX non si riduce alla mera sostituzione del lavoro umano con l’AI. Si tratta di ridistribuire il lavoro in base a ci\u00f2 che l’uomo e l’AI sanno fare meglio.<\/span><\/p>\n

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Una sola azienda, un modello molto pi\u00f9 ampio<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h3>\n

Questa evoluzione sta gi\u00e0 cominciando a manifestarsi all’interno delle organizzazioni CX che operano sul campo.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Un esempio presentato durante la sessione di Xperience \u00e8 stato quello della brasiliana <\/span>DM<\/span>. Una rapida crescita per acquisizioni ha visto l’azienda raddoppiare le proprie dimensioni due volte nell’acro di due anni, determinando un aumento del livello di complessit\u00e0 operativa. Ci\u00f2 ha reso necessario un ripensamento del modo in cui il lavoro veniva strutturato, gestito e migliorato, andando oltre la tecnologia.<\/span><\/p>\n

Le specificit\u00e0 dell’approccio di DM non costituiscono tuttavia un modello universale. N\u00e9 dovrebbero esserlo. Ogni azienda ha una propria combinazione di clienti, canali, tecnologie, requisiti normativi e strutture organizzative.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ma la lezione che conta \u00e8 pi\u00f9 ampia. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Poich\u00e9 l’AI trasforma il lavoro, le organizzazioni sono chiamate a riconsiderare il modo in cui tale lavoro viene gestito. E quanto prima individuano questo cambiamento, tanto pi\u00f9 possono anticiparlo e adattarsi di conseguenza.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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Ripensare le responsabilit\u00e0 prima dei ruoli<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h3>\n

Da dove dovrebbero iniziare, dunque, i leader della CX? Non necessariamente da un nuovo organigramma.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Prima di moltiplicare le mansioni incentrate sull’AI, occorre comprendere come stiano cambiando le responsabilit\u00e0.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Ecco alcune domande da considerare:<\/p>\n