AI generativa per la Customer Experience: perché devi privilegiare i processi invece che la tecnologia

Il mercato del contact center del prossimo futuro subirà, forse più di qualunque altro, l’impatto dirompente delle nuove tecnologie, e in particolare, dell’intelligenza artificiale generativa.

La grande sfida che ogni azienda dovrà affrontare è, già da adesso, quella di non lasciarsi sorprendere impreparata di fronte a questa rivoluzione che cambierà il rapporto con i propri clienti e spingerà ad un nuovo livello la customer experience.

Gli analisti di mercato, già da tempo, hanno evidenziato come investire nel rapporto con i propri clienti generi in un’azienda ROI elevati e tassi di crescita multipli rispetto alla media di mercato ed è questo un trend destinato a crescere nel tempo.

Il cliente finale si affida sempre più a brand che gli ispirano fiducia e sui quali sa di poter contare, soprattutto quando ne ha bisogno: nella scelta di un prodotto o di un servizio conta sempre di più la customer experience anche a discapito del prezzo o della qualità.

È per questo che nessuna azienda può trascurare questi temi e le sfide del futuro prossimo legate alle nuove tecnologie di customer care.

Come scegliere la tecnologia giusta di AI generativa

Ma qual è la tecnologia giusta per implementare processi di AI Generativa legati alla customer (o all’employee) experience?

Oggi l’unica risposta plausibile a questa domanda è: non si sa.

Proprio per questo motivo, adesso, il secondo errore più grande che può fare un’azienda, dopo il non agire, è indirizzarsi verso la scelta definitiva di una tecnologia e di un vendor e vincolarsi a questi su un periodo medio/lungo.

Tutti i grandi player tecnologici rimbalzano ogni giorno notizie di mirabolanti servizi di LLM (Large Language Model) che promettono use case rivoluzionari ed esperienze d’uso mai viste prima, e quelli che non si sono ancora esposti, come Apple, potrebbero, a breve, cambiare tutte le carte in tavola. Basti pensare, ad esempio, all’acquisizione di Twitter (oggi X) da parte di Elon Musk per la mirabolante cifra di 44B$: il ceo di Tesla era davvero interessato al social network o, magari, di più ai dati degli utenti per addestrare il suo motore di LLM?

Quindi che fare? La nostra visione oggi è quella di focalizzarsi più su processi e meno sulla tecnologia affidandosi ad aziende che hanno una tradizione a riguardo e una storia di innovazione. In Eudata ci proponiamo come partner tecnologici che mettono al centro i clienti e il business utilizzando la tecnologia come un driver per raggiungere la migliore customer experience possibile. Per questo Convy.AI, il nostro prodotto di punta, pensato come un orchestratore di processi, abilita la possibilità di integrare i motori di LLM presenti e futuri e usarli singolarmente, in combinazione o anche affiancati ad altri strumenti come il Natural Language Processing. In questo modo un’azienda non corre il rischio di lasciarsi sorprendere dalla velocità di innovazione tecnologica e dal restare indietro rispetto ai competitor, e può, invece, concentrarsi sui dati e sul valore da dare ai propri clienti anche attraverso un’interfaccia di sviluppo orientata al business per configurare i prompt e recepire il sentiment dei contatti.

Gli impatti dell’AI generativa sulla Customer Experience

Ma quali sono gli impatti concreti dell’AI Generativa sulla Customer Experience?

Rispondere a questa domanda non è facile perché la tecnologia è nuovissima e le prospettive di applicazione sembrano quasi infinite al momento. Sarebbe stato un po’ come chiedere ad Alfred Nobel a cosa servisse la dinamite che aveva inventato. Avrebbe risposto sicuramente: per l’edilizia e l’industria mineraria. Ma come sappiamo, nel tempo fu usata anche per tutt’altri scopi meno nobili.

Ad oggi, potremmo individuare almeno due impatti decisi dell’AI generativa nel mondo CX:

• Il livello di personalizzazione: L’AI generativa permette la creazione di contenuti su misura, adattandoli alle preferenze individuali dei clienti, migliorando significativamente l’engagement e di conseguenza la capacità di spending;

• La riduzione dei costi operativi: Secondo alcuni analisti l’implementazione dell’AI generativa può portare a una riduzione dei costi operativi fino al 25%, derivante da processi automatizzati e ottimizzati. La nostra esperienza sul campo ci dice che questa riduzione può essere anche maggiore considerando l’insieme vasto di tutte le possibili applicazioni, come i voicebot, ad esempio, per gestire in self service il canale telefonico o gli assistenti virtuali per rispondere alle mail dei clienti o suggerire il prodotto o il servizio più adatto da acquistare.

Ma come la dinamite, che ha avuto tanto fortuna ma che è stata, anche, presto sostituita da soluzioni più efficienti e sicure, il futuro dell’AI Generativa è tutto da scrivere e molte delle applicazioni che in futuro saranno con noi ogni giorno adesso, probabilmente, non sono ancora chiare a nessuno.