A che punto sei nel tuo percorso verso l’intelligenza artificiale?

Capire a che punto ti trovi oggi può aiutarti a definire il tuo prossimo passo nel campo dell’IA

Le ricerche dimostrano che, sebbene l’adozione dell’IA nei contact center stia accelerando, molte organizzazioni non stanno ancora riscontrando impatti duraturi sul business. Spesso ciò è dovuto al fatto che la tecnologia e gli strumenti vengono implementati senza una chiara comprensione dei problemi che risolvono o del valore che apportano. Basata sulla nostra esperienza, la nostra scala di maturità dell’IA in sei fasi offre ai responsabili della CX, dell’IT, dell’analisi dei dati e del digitale un metodo pratico per valutare la loro posizione attuale e identificare il prossimo passo nel loro percorso verso l’IA.

Andare oltre il clamore mediatico per risolvere i problemi reali dei clienti

La stragrande maggioranza dei contact center ha avviato, in un modo o nell’altro, il proprio percorso di implementazione dell’IA. Una ricerca di Gartner ha rilevato che il 91% dei contact center globali era sotto pressione per implementare l’IA entro il 2026, con oltre il 90% che già utilizzava questa tecnologia. La spesa per l’IA è aumentata del 38%, nonostante i budget complessivi siano cresciuti solo del 2% ^[1].

Alcune organizzazioni stanno già riscontrando i vantaggi derivanti da un’adozione più strutturata dell’intelligenza artificiale. Indagine globale Contact Center 2026 di Deloitte Digital ^[2] è emerso che i contact center con un elevato livello di maturità nell’uso dell’IA hanno registrato una redditività superiore dell’85% e che il 69% di essi era più propenso a valutare l’esperienza cliente offerta come buona o eccellente.

Tuttavia, data la vasta gamma di strumenti di IA e di casi d’uso, dagli agenti virtuali e dall’automazione dei processi fino agli agenti IA autonomi, scegliere cosa implementare e quando può rappresentare una sfida. Molte organizzazioni hanno iniziato a utilizzare l’IA in ambiti pilota o hanno accesso a funzionalità di IA all’interno delle loro soluzioni esistenti per i contact center, ma non stanno riscontrando un valore aziendale misurabile dalla loro strategia di adozione dell’IA.

Valutare correttamente il livello di maturità dell'IA

Per capire come procedere nel loro percorso, i responsabili dei contact center devono valutare la loro situazione attuale. I modelli tradizionali di valutazione della preparazione all’IA mirano a fornire questa guida, ma spesso si concentrano sul quantità dell'intelligenza artificiale implementata nel contact center. Concentrandosi invece sul qualità – i problemi dei clienti che l’intelligenza artificiale sta risolvendo – le organizzazioni acquisiscono una visione più realistica delle prossime mosse da compiere.

La nostra scala di maturità dell’IA a sei livelli fornisce questo quadro di riferimento, concentrandosi meno sul volume della tecnologia implementata e più sui risultati aziendali. Ciò aiuta a stabilire le priorità relative ai prossimi passi, agli investimenti e alle azioni necessarie per salire i gradini della scala e raggiungere obiettivi più ampi in termini di esperienza del cliente attraverso la vostra roadmap di implementazione dell’IA.

Le sei fasi di maturità dell'intelligenza artificiale nei contact center

Come per tutte le iniziative relative ai contact center, i progetti di intelligenza artificiale dovrebbero concentrarsi sulla risoluzione di problemi concreti che incidono sull’esperienza dei clienti, sull’efficienza operativa e sulla produttività dei dipendenti. Comprendere le problematiche attuali e la loro rilevanza consente di indirizzare gli investimenti nell’intelligenza artificiale verso le aree giuste, favorendo così il progresso e il raggiungimento di risultati.

In base alla nostra esperienza, i contact center si collocano solitamente in una delle sei fasi di maturità dell’IA. Ciascuna fase riflette non solo il grado di utilizzo dell’IA, ma anche quanto chiaramente essa sia collegata agli obiettivi aziendali, ai risultati per i clienti e alle operazioni quotidiane del contact center.

Fase 1: Esplorazione

In questa fase, l’IA è più un argomento di discussione che parte di un piano ben definito o di una strategia più ampia. Qualsiasi attività legata all’IA è solitamente guidata dalle nuove funzionalità aggiunte agli strumenti esistenti, il che significa che l’IA viene utilizzata per default piuttosto che per scelta. L’adozione è determinata dall’offerta attuale dei fornitori o da un obiettivo generale di implementazione dell’IA, anziché partire da una chiara comprensione delle esigenze aziendali. Sebbene le demo dei fornitori possano essere utili, potrebbero non riflettere le sfide o i requisiti specifici del vostro contact center.

Domanda fondamentale da porsi per capire se hai raggiunto questa fase: Hai analizzato i dati del tuo contact center per capire in quali ambiti l’intelligenza artificiale possa essere d’aiuto, anziché basarti solo sul materiale di marketing dei fornitori?

Come passare alla fase successiva: Invertite il processo e iniziate a raccogliere dati analizzando le vostre operazioni e parlando con il personale a tutti i livelli. Non partite dallo strumento. Individuate prima i problemi, piuttosto che implementare l’IA strumenti e poi cercare un problema che possa risolvere.

Fase 2: Primi progetti pilota

Si stanno svolgendo i primi progetti pilota di IA, spesso in aree a basso rischio o laddove i fornitori sostengono di poter garantire risultati. Non esiste una strategia globale, ma il contact center può riferire alla dirigenza che sta utilizzando l’IA in alcune applicazioni. Tra gli esempi figurano una prova con un chatbot, la sintesi delle chiamate tramite IA o una prova di fattibilità per il monitoraggio delle chiamate. Gli indicatori utilizzati per definire il successo possono essere vaghi e scollegati dagli obiettivi aziendali generali. Sebbene si possano osservare dei benefici, spesso questi non vanno oltre l’ambito del progetto pilota e possono persino creare problemi più ampi. Ad esempio, un chatbot può smistare con successo alcune interazioni, ma ridurre la fiducia o la soddisfazione dei clienti se è progettato male o non ha accesso alle informazioni giuste.

Domanda fondamentale da porsi per capire se hai raggiunto questa fase: Esiste oggi qualche sistema basato sull'intelligenza artificiale che gestisca il traffico reale dei clienti?

Come passare alla fase successiva: Scegliete il prossimo pilota di IA in base a quanto emerge dai vostri dati relativi a volumi e costi, non in base a ciò che sembrava migliore in una demo.

Fase 3: Soluzioni puntuali

Le sperimentazioni condotte nella fase 2 sono ormai giunte a maturazione e sono entrate a far parte delle operazioni correnti del contact center. Tuttavia, sono ancora implementate in silos ristretti, spesso gestiti da team o reparti diversi. Le applicazioni potrebbero essere un bot per le FAQ, l’analisi vocale all’interno di un singolo team o la gestione della qualità basata sull’intelligenza artificiale in un’area specifica. Non vi sono collegamenti tra i diversi strumenti né condivisione dei risultati o dei dati. Le soluzioni non esprimono appieno il loro potenziale poiché sono limitate dai confini dei team o delle applicazioni.

Domanda fondamentale da porsi per capire se hai raggiunto questa fase: Puoi indicare quali risultati hanno prodotto i vari casi d'uso dell'IA, in termini numerici che il tuo team finanziario riterrebbe accettabili?

Come passare alla fase successiva: Analizza accuratamente un caso d'uso, dall'inizio alla fine, in modo che il risultato regga il confronto con i responsabili finanziari e definisca lo standard per tutti gli altri.

Fase 4: Casi d'uso interconnessi

In questa fase, i risultati provenienti da almeno uno strumento di IA vengono condivisi al di fuori del team o del reparto di appartenenza, contribuendo a promuovere un cambiamento operativo più ampio e una comprensione più chiara dell’impatto positivo dell’IA. Ad esempio, l’analisi delle trascrizioni degli agenti virtuali potrebbe essere utilizzata per aggiornare e ottimizzare i copioni degli agenti umani. I rapporti sulla qualità generati dall’IA potrebbero alimentare le sessioni di coaching, mentre l’analisi delle domande poste tramite chatbot e agenti virtuali potrebbe migliorare la base di conoscenza. Tuttavia, l’integrazione rimane limitata e i collegamenti sono spesso sporadici. Nessuno è responsabile di garantire che i risultati dell’IA vengano condivisi e messi in pratica tra i vari team.

Domanda fondamentale da porsi per capire se hai raggiunto questa fase: I risultati ottenuti dagli strumenti di intelligenza artificiale vengono utilizzati da altri team per migliorare le proprie prestazioni?

Come passare alla fase successiva: Affidate a una persona il compito di coordinare i risultati tra i vari team, conferendole l'autorità di modificare le attività di tali team.

Fase 5: IA gestita

In questa fase, l’IA è integrata nel tessuto delle operazioni complessive del contact center, con responsabilità, metriche e reportistica ben definite. Anziché basarsi su collegamenti ad hoc, i progetti di IA hanno responsabili designati, una governance chiara e obiettivi incentrati sul business. I progressi e i risultati vengono esaminati regolarmente in modo strutturato e coordinato, mentre gli esiti vengono misurati e comunicati. In sostanza, l’IA è ormai parte integrante del funzionamento del contact center e viene gestita, valutata e misurata attraverso le metriche operative esistenti.

Domanda fondamentale da porsi per capire se hai raggiunto questa fase: Se la persona che guida il vostro progetto di intelligenza artificiale se ne andasse domani, il progetto continuerebbe a funzionare allo stesso livello?

Come passare alla fase successiva: Definisci la titolarità dei documenti, la linea gerarchica e un indicatore di successo per ogni caso d’uso, quindi esaminalo secondo la cadenza operativa già in uso.

Fase 6: IA integrata

L’IA gestita offre notevoli vantaggi. Tuttavia, è essenzialmente reattiva. Migliora le operazioni e i processi esistenti, ma non guida l’innovazione né trasforma il modello operativo del contact center. Il passaggio alla fase dell’IA integrata consente un cambiamento proattivo. Oltre ai vantaggi dell’IA gestita, i risultati vengono utilizzati per definire le modalità di presa delle decisioni e di gestione delle operazioni. I dati integrati provenienti da diversi sistemi, grazie all’IA, influenzano le discussioni su aree chiave quali l’assegnazione delle risorse, l’instradamento delle chiamate e le decisioni relative a prodotti e processi. L’IA è parte integrante del modello operativo, anziché un flusso separato, ed è accettata e compresa da tutti. Non vi è alcuna distinzione tra una decisione basata sull’IA e una decisione aziendale.

Domanda fondamentale da porsi per capire se hai raggiunto questa fase: Nell'ultimo trimestre, i risultati forniti dall'intelligenza artificiale ti hanno portato a prendere una decisione che altrimenti avresti preso in modo diverso?

Come mantenersi a questo livello: Continuate a integrare i risultati dell'intelligenza artificiale nelle riunioni in cui vengono già prese le decisioni, anziché in una revisione separata dedicata all'intelligenza artificiale.

I vantaggi della scala di valutazione della maturità dell'IA

Ogni organizzazione è diversa, il che significa che non esiste una soluzione “universale” per raggiungere la prontezza all’IA. Per andare avanti è necessario valutare:

• La situazione attuale del contact center
• Laddove vi sono lacune
• Priorità per il futuro

Molte organizzazioni stanno traendo alcuni vantaggi dall’intelligenza artificiale e dall’automazione, ma non ne stanno ancora sfruttando appieno il valore. Tuttavia, valutare di trovarsi nella fase 1 o nella fase 2 non è indice di fallimento. Al contrario, indica cosa occorre fare, e in quale ordine, per ottenere i benefici della maturità dell’IA. Adottando un approccio più realistico, le organizzazioni possono garantire che l’IA offra benefici costanti e a lungo termine.

È inoltre fondamentale comprendere che l’adozione dell’IA non è un processo lineare. Come per qualsiasi scala, i contact center possono sia salire che scendere. I progetti pilota possono essere annullati, i promotori dei progetti possono cambiare incarico e i progressi compiuti in un’area potrebbero non essere replicabili nell’ambito dell’intera organizzazione. È necessario comprendere eventuali battute d’arresto e trarne insegnamento come parte integrante di questo percorso in continua evoluzione.

Raggiungere la maturità nell'IA lungo il proprio percorso

L’IA ha il potenziale per apportare benefici a ogni contact center. Tuttavia, sebbene la maggior parte delle organizzazioni abbia intrapreso il proprio percorso di maturità nell’IA, la maggioranza si trova ancora nelle fasi iniziali. Per progredire è necessario concentrarsi su qualcosa di più della semplice implementazione della tecnologia. È invece necessario adottare un approccio strategico che comprenda i punti critici del business e dei clienti, per poi utilizzarli per identificare dove l’IA aggiunge un valore reale. La scala di maturità dell’IA in sei fasi aiuta a concentrare gli sforzi, a porre le domande giuste e a promuovere il progresso verso l’integrazione dell’IA in tutto il contact center.

In che modo Enghouse Interactive supporta i contact center nel loro percorso verso l’intelligenza artificiale

Enghouse Interactive aiuta i contact center a utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza dei clienti, supportare gli operatori, ottimizzare i processi di qualità e individuare informazioni utili a guidare decisioni più efficaci. Basata su una profonda esperienza nel settore dei contact center e su una conoscenza concreta del mondo reale, l'intelligenza artificiale di Enghouse Interactive si concentra sulla risoluzione di sfide aziendali concrete e sulla creazione di valore misurabile.

Sei pronto a compiere il prossimo passo nel tuo percorso nell'IA?

A prescindere dal punto in cui ti trovi oggi nel tuo percorso, Enghouse può aiutarti a individuare le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale in grado di generare il massimo valore per il tuo contact center.

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Sull'autore

Steve Nattress Vicepresidente della gestione dei prodotti
Enghouse Interactive
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Il background unico di Steve nell'assistenza clienti e nello sviluppo dell'intelligenza artificiale lo posiziona perfettamente per guidare l'innovazione dei prodotti e dell'intelligenza artificiale in Enghouse. Steve è un leader creativo e strategico, appassionato del potenziale dell'IA per trasformare l'esperienza del cliente, pur rimanendo in sintonia con la necessità critica di pratiche di settore sicure e trasparenti.

Riferimenti

1. Gartner: Da un sondaggio di Gartner emerge che la spesa in IA da parte dei responsabili del servizio clienti è aumentata del 38%, nonostante i budget complessivi destinati alle funzioni di assistenza e supporto siano cresciuti solo del 2%
2. Deloitte Digital: Indagine globale Contact Center 2026