Scopri 9 consigli per sfruttare l’IA nel servizio clienti nel 2025. Scopri come l’IA migliora le esperienze dei clienti, ottimizza i processi di supporto e aiuta il processo decisionale. I consigli chiave includono la definizione degli obiettivi, l’addestramento degli strumenti IA, la garanzia della sicurezza dei dati e l’abilitazione del self-service.
Con l’aumento delle aspettative dei clienti e delle esigenze di personalizzazione, è difficile non chiedersi come l’IA possa aiutarti. Man mano che il buzz iniziale svanisce, l’umanità scopre come questa tecnologia può assistere piuttosto che sostituire le persone.
In questo articolo, esamineremo gli usi pratici e i vantaggi dell’intelligenza artificiale nel servizio clienti, offrendo consigli per l’implementazione senza alienare clienti o dipendenti. Sfateremo anche i malintesi e condivideremo esempi ispiratori della vita reale.
Quando si parla di IA nel servizio clienti, i chatbot sono la prima cosa che viene in mente, ma le implicazioni sono molto più ampie. Oltre ad aiutare a scaricare i canali di supporto, l’IA automatizza anche i compiti ripetitivi, permettendo agli agenti di concentrarsi su ciò che conta davvero e ai manager di prendere decisioni basate sui dati più velocemente.
Elaboriamo un caso d’uso ideale che mostri tutte le opportunità dell’IA nel servizio clienti.
Incontra Greg. Ha avuto problemi con il suo ordine di scarpe. Arrivando sul sito web del rivenditore, Greg viene accolto da un bot IA nell’angolo in basso a destra e sceglie di usarlo.
Il chatbot utilizza un linguaggio positivo e comunica velocemente. Conosce l’intero sito web e utilizza le informazioni per indirizzare Greg al portale self-service. Potrebbe anche essere collegato al CRM e rispondere a domande sull’ordine esatto di Greg, fornire esperienze e offerte personalizzate, o servire Greg nella sua lingua preferita.
Ora, immagina che Greg abbia una domanda a cui il bot non può rispondere.
A questo punto, il bot chiederà chiarimenti o collegherà Greg a un agente umano. In questo modo, non rimarrà bloccato in un ciclo o risponderà miseramente alle domande dei clienti, come spesso accadeva in passato.
Mentre la conversazione dell’agente umano con Greg continua, il copilota IA fornisce suggerimenti e consigli utili, aiutando l’agente nella scrittura chiara e nella ricerca di informazioni rilevanti. In questo modo, l’agente può essere molto più efficiente, senza fermarsi a considerare il tono, controllare la verbosità o dover cercare articoli della knowledge base per le informazioni. Ad esempio, se Greg chiede informazioni sulla politica di restituzione, il copilota IA può rapidamente estrarre i dettagli rilevanti e suggerire una risposta concisa e pertinente.
Allora, cosa significa questo per le parti coinvolte? Per Greg, significa che riceve attenzione immediata con risposte veloci e cortesi durante tutto il suo percorso da cliente, il che lo fa sentire apprezzato e meno stressato.
Per gli agenti, significa che non perderanno tempo a rispondere a domande comuni. Invece, possono concentrarsi sull’aiutare con problemi complessi dei clienti e sulla creazione di relazioni.
E i manager? L’IA può identificare i modelli e categorizzarli correttamente. In base a questi dati, fornisce informazioni preziose e prevede il comportamento dei clienti. Ad esempio, può mostrare che Greg è a rischio di abbandono in base alle somiglianze con i clienti che hanno abbandonato in passato e fornire suggerimenti per farlo restare.
I motivi principali dell’aumento dell’IA nel servizio clienti sono le aspettative dei clienti più elevate e la concentrazione sulla fidelizzazione dei clienti rispetto all’acquisizione. L’eccellente assistenza clienti è la risposta a entrambi, poiché è il pilastro portante della soddisfazione e della fidelizzazione dei clienti. Ma è molto più facile a dirsi che a farsi.
Perché aggiungere l’IA all’equazione? Diamo un’occhiata ai dati.
Il 72% dei clienti afferma che un servizio più veloce li rende fedeli; inoltre, il 91% delle aziende rinomate e di primo livello utilizza l’IA per migliorare il servizio clienti.
Soprattutto quando la tua azienda si espande, sorge la domanda su come fare di più con meno. La risposta è utilizzare l’IA per gestire i compiti ripetitivi, permettendo agli umani di concentrarsi su compiti unicamente umani.
L’IA esiste dagli anni ‘60, ma fino ad ora, molti avevano dubbi sulla sua affidabilità e integrità, e giustamente. Ma siamo passati dai chatbot molto limitati che offrivano risposte terribili, rimanevano bloccati in cicli ed erano facilmente manipolabili dagli utenti.
A differenza dell’addestramento tradizionale basato su un insieme fisso di dati, i modelli linguistici attuali:
Ridurre l’esaurimento degli agenti: Lasciare i compiti meccanici di routine alle macchine può far sentire gli agenti umani più umani.
Utilizzando l'IA, gli agenti possono controllare o modificare le loro risposte e, quindi, guardare il problema da una prospettiva diversa, impedendo loro di sentire che stanno facendo la stessa cosa ripetutamente.Andrej Saxon, head of sales at LiveAgent
Migliore formazione dei nuovi dipendenti: L’IA può fornire ai nuovi assunti suggerimenti e conoscenze su richiesta, aiutarli a scrivere e ridurre significativamente il tempo e lo sforzo di formazione. Può anche instradare i ticket per riflettere il livello attuale di competenza dell’agente, aumentando lentamente la difficoltà.
Abbassare i costi: L’automazione dei compiti di routine e dei processi manuali consente alle aziende di gestire un volume di ticket più elevato senza aumentare il personale. È particolarmente vantaggioso per le aziende in espansione.
Fornire supporto 24/7: Le risposte tempestive possono essere una vera sfida per le aziende con clienti internazionali e personale limitato. L’IA eccelle in questo poiché può aiutare i clienti con il self-service e creare ticket per i problemi che non può risolvere.
Velocità e coerenza: L’IA fornirà risposte istantanee, coerenti e pertinenti, eliminando l’errore umano e permettendo agli agenti esperti di concentrarsi su casi unici.
Offrire supporto multilingue senza sforzo: I modi per tradurre l’input in tempo reale esistono da un po’ di tempo. Tuttavia, con l’aiuto della comprensione del linguaggio naturale (NLU), la tecnologia dell’IA conversazionale porta questa possibilità a un livello completamente nuovo, principalmente in termini di accuratezza dell’output.
Esperienze cliente personalizzate: Gli umani impiegano più tempo per analizzare i dati e elaborare un buon piano d’azione. L’IA impiega solo pochi secondi per analizzare le preferenze e il comportamento dell’utente e fornire raccomandazioni personalizzate.
Informazioni sui dati: Questo consente decisioni migliori basate sui dati. Ad esempio, può evidenziare i problemi più comuni dei clienti e suggerire soluzioni.
Servizio proattivo: L’IA può monitorare informazioni come garanzie e cronologia dei clienti per ricordare proattivamente ai clienti i rinnovi degli abbonamenti o notificare loro gli sconti su prodotti che potrebbero piacere.
Per le piccole aziende, il miglior corso d’azione è avere il provider di software di servizio clienti gestire sia il lato del servizio clienti che le capacità di IA, non solo per facilità d’uso ma anche per la sicurezza dei dati e i costi ridotti.
LiveAgent ti consente di integrare perfettamente le funzioni IA provate nei flussi di lavoro umani. L’Assistente IA, che include preset di prompt, è sempre pronto ad aiutare gli agenti a redigere e-mail con un clic. Non solo aiuta con una migliore scrittura, ma crea anche testo specifico basato sul contenuto della tua knowledge base, agendo come un copilota IA.
Che tu stia cercando di sviluppare la tua soluzione o iniziare a utilizzare software di servizio clienti basato su IA, ci sono alcune cose da considerare prima.
L’IA può essere una perdita di tempo e denaro se non affrontata correttamente. È qui che entra in gioco la definizione di obiettivi chiari. Analizza i tuoi obiettivi aziendali e solo allora cerca soluzioni adatte.
Quali problemi stai affrontando? Come può l’IA aiutarti a risolverli?
In poche parole, avrai bisogno di una soluzione molto diversa per migliorare la fedeltà e l’engagement dei clienti rispetto a migliorare i tempi di risposta dei tuoi agenti. L’IA si presenta in tutte le forme e dimensioni, e non esiste una soluzione universale. Non dimenticare di considerare la scala e l’efficienza dei costi della tua soluzione.
Proprio come l’agente umano impara dall’esperienza pratica, un sistema IA ha bisogno di conoscenze appropriate prima di iniziare ad aiutare i tuoi clienti. Dovrai utilizzare i dati e i modelli di addestramento giusti per evitare risposte loschi, scorrette o addirittura dannose.
Farlo da zero è dispendioso in termini di tempo e richiede una profonda comprensione dell’apprendimento automatico, dell’intelligenza artificiale e dell’elaborazione del linguaggio naturale. I provider di software di servizio clienti di solito ti forniranno IA pre-addestrata che comprende i problemi specifici del settore, il tono di voce e il gergo, scegliendo correttamente in base all’intento del cliente.
Concedendole l’accesso alla tua knowledge base, al sito web e al CRM, le permetterai di fornire risposte specifiche e accurate. Ad esempio, il chatbot URLsLab ti fornirà una soluzione senza codice, permettendoti di controllare i modelli e l’addestramento del tuo chatbot tramite una piattaforma user-friendly.
I tuoi clienti inevitabilmente condivideranno dati personali con il chatbot. Indipendentemente dalla natura della tua attività, gestirai almeno indirizzi e nomi completi. Che sia per errore, negligenza o attacchi deliberati al chatbot, non mantenere i dati dei tuoi clienti al sicuro può essere costoso.
Consulta le politiche del tuo provider, i metodi di sicurezza e ciò che condividono con altre parti. Devi essere trasparente con i tuoi clienti sui dati che raccoglie e fornire un’opzione chiara per dare o ritirare il consenso.
Per scoraggiare i cattivi attori opportunisti, implementa la crittografia end-to-end e considera l’utilizzo dell’autenticazione e dell’autorizzazione prima di consentire ai visitatori di interagire con il chatbot. Puoi anche creare diverse iterazioni di chatbot, ognuna con un diverso livello di conoscenza e competenze. Ad esempio, utilizzando un chatbot diverso per i visitatori e gli utenti connessi.
Integra le linee guida etiche dell’IA.
Ricordi gli scandali con i chatbot che pronunciavano insulti imparati da utenti malintenzionati?
Non vorresti che il tuo chatbot insultasse i clienti a causa di alcuni cattivi elementi. È precisamente per questo che queste linee guida sono in atto. Gli sviluppatori di IA stanno facendo molti sforzi per garantire che l’IA sia rispettosa, appropriata e non discriminatoria.
Devi anche aver letto la frase ‘Mi dispiace, ma come modello di linguaggio IA, non posso…", sia in una risposta da ChatGPT, in un saggio di uno studente pigro, o in un messaggio di spam generato male. L’IA è ora dotata di metodi di fallback, come risposte predefinite, che assicurano che non continui a fornire informazioni false e dannose con autorità. Ulteriori risposte e comportamenti predefiniti possono essere aggiunti per adattarsi al tuo caso d’uso.
I clienti spesso contattano il supporto semplicemente perché hanno fretta o preferiscono discuterne della ricerca. Secondo CMSWire, guidare i tuoi clienti verso il self-service di successo è il maggior vantaggio che i leader CX vedono nell’IA. Raccogliendo dati dal tuo sito web e dalla knowledge base, l’IA può diventare un esperto della tua attività in pochi minuti. Cercherà e collegherà l’articolo della knowledge base rilevante più velocemente di quanto potrebbe fare un umano.
I chatbot basati su IA sul tuo sito web sono solo una parte della soluzione. L’IA può aiutare con la maggior parte, se non tutti, i tuoi canali di servizio clienti. Le soluzioni complete, come LiveAgent, ti permetteranno di semplificare la tua comunicazione in un’unica dashboard, permettendo all’IA di aiutare a rispondere ai ticket da qualsiasi fonte, inclusi e-mail, WhatsApp o Slack.
Sii aperto con i tuoi clienti su quando interagiscono con un agente IA, in che misura il tuo contact center è alimentato da IA e quali precauzioni prendi per mantenere i loro dati al sicuro.
La comunicazione trasparente costruisce fiducia e stabilisce aspettative ragionevoli dei clienti.
Inoltre, se utilizzi algoritmi IA per prendere decisioni che influenzano direttamente i tuoi clienti, fallo sapere. Ma soprattutto, se l’IA fallisce, sii preparato ad assumerti la piena responsabilità, comunicando prontamente cosa è andato storto e cosa stai facendo per risolverlo.
L’IA sa solo quello che le insegniamo e pensa solo come le diciamo. Non importa quanto sia grande la tua soluzione, richiederà comunque una costante supervisione umana, aggiustamenti e misurazione per raggiungere il suo pieno potenziale. Non dimenticare che l’IA è un buon servitore ma un cattivo padrone. Può perdersi in compiti complessi e non può mostrare emozione genuina. Più l’IA diventa prevalente, più senti parlare di migliorarla con un ’tocco umano". Lasciala imparare continuamente dall’esperienza utilizzando l’apprendimento automatico in tempo reale.
A differenza dell’apprendimento automatico classico, in cui gli scienziati dei dati forniscono al modello dati storici, l’apprendimento in tempo reale avviene con dati live mentre passano. È eccellente quando l’IA ha bisogno di adattarsi al cambiamento del comportamento dei clienti, a un numero maggiore di nuovi prodotti, o quando non ci sono abbastanza dati per addestrarla in modo affidabile. Come con ogni nuova strategia, non dimenticare di fare continuamente test A/B.
Inoltre, tieni presente i flussi di lavoro automatizzati dall’IA. Non si tratta di sostituire gli agenti umani ma di responsabilizzarli per essere più consapevoli del loro lavoro e svolgere i compiti più velocemente. Dai priorità a un approccio incentrato sull’uomo e comunica questo a tutti i membri del team.
Con il giusto addestramento e l’accesso ai dati, l’IA può adottare un approccio proattivo, fornendo risposte personalizzate in base alle preferenze, al comportamento e altro dei clienti. In questo modo, i chatbot possono assumere il ruolo di venditori, aiutando i clienti a compiere i passi finali, offrendo sconti o raggiungendo proattivamente. Ad esempio, quando un cliente trascorre considerevole tempo guardando un prodotto, il chatbot può verificare se ha domande.
Inoltre, il feedback sarà sempre il miglior indicatore del successo del servizio clienti. Mentre le metriche ti aiutano a capire i clienti, il feedback è i clienti che parlano apertamente, eliminando le congetture.
Umano o macchina, entrambi possono e dovrebbero imparare dal feedback.
Certi errori, come chatbot addestrati in modo incompleto o accesso inadeguato agli agenti umani, possono danneggiare le relazioni con i clienti su larga scala. Ascolta e agisci in base al feedback per stare al passo e continuare a ottimizzare le tue soluzioni IA per raggiungere il punto dolce.
Alcune aziende commettono l’errore di aspettarsi che l’IA risolva tutti i loro problemi con un colpo di bacchetta magica. Ad esempio, affidano tutto il loro supporto clienti a un chatbot IA addestrato in modo incompleto senza intervento o supervisione umana. Questo porta a aspettative irrealistiche e risultati disastrosi.
Quando un chatbot non può capire o rispondere a un ticket, l’opzione migliore è escalare il problema a un agente umano. Se nessun agente umano è disponibile, l’IA può essere programmata per ricorrere a risposte predefinite, come chiedere chiarimenti sulla richiesta del cliente o fargli sapere che un ticket è stato creato e qualcuno lo affronterà a breve.
Il caso d’uso più diffuso dell’analisi predittiva nel servizio clienti è la personalizzazione su larga scala. Un grande esempio di questo sono i consigli personalizzati da app di streaming come Netflix. Utilizzando i dati dalle interazioni passate dei clienti, gli algoritmi prevedono i tuoi interessi futuri, creando un’esperienza personalizzata.
Un altro uso chiave è individuare i problemi comuni e lo spazio per il miglioramento. Immagina di affrontare un’interruzione della catena di approvvigionamento che colpisce una particolare regione. Vedendo l’afflusso di reclami di consegne tardive, l’IA può indicare tutti gli altri ordini che probabilmente saranno interessati. Le informazioni basate su IA ti permettono di prevedere il potenziale problema e comunicare in anticipo, riducendo il volume dei ticket futuri.
Infine, anche il tuo team di servizio clienti trarrà vantaggio dall’analisi predittiva. L’IA può analizzare la domanda storica dei clienti e la capacità degli agenti. In questo modo, può anticipare periodi di alta e bassa domanda, suggerire un’allocazione delle risorse appropriata e assicurare che tu sia sempre dotato di personale giusto per affrontare i momenti difficili.
Abbiamo coperto vari aspetti dell’IA e elaborato gli usi pratici nel servizio clienti. Ora, diamo un’occhiata a esempi della vita reale di come i migliori marchi utilizzano l’IA per raggiungere l’eccellenza nel servizio clienti.
Pensando ai chatbot che aiutano gli umani, la tua mente naturalmente si sposta ai professionisti del servizio clienti seduti ai loro computer, ma Macy’s sta facendo qualcosa di completamente nuovo. Il personale del negozio può stressarsi tra l’aiutare i clienti, il rifornimento e la cassa, per questo motivo a volte è difficile trovare assistenza in negozio.
I proprietari dell’app Macy’s possono utilizzare una funzione unica. Un chatbot IA sarà felice di aiutarli a trovare articoli, consultare le politiche e altro. Se è necessario un associato, l’IA ti aiuterà a localizzarne uno, proprio come inoltrerebbe il tuo messaggio a un agente di supporto umano.
Un altro esempio fisico è come il bot di Domino’s, opportunamente chiamato Dom, automatizza l’ordinazione tramite Facebook Messenger. Questo consente al personale di ottenere informazioni di ordine accurate e concentrarsi su compiti unicamente umani. Dom può quindi tracciare gli ordini e informare i clienti dei progressi.
Ricordi l’uso dell’analisi predittiva per anticipare l’abbandono dei clienti? Ma quali dati dovrebbero essere utilizzati per le previsioni? Il gigante bancario American Express analizza i dati storici delle transazioni per indicare la probabilità che i clienti chiudano i loro conti. Armati di queste informazioni, raggiungono proattivamente i clienti per migliorare le relazioni.
Conosci la frustrazione di guardare un prodotto e proprio quando sei pronto ad acquistare, il prodotto è già esaurito? È meno probabile che accada se stai facendo acquisti da Zara. Utilizzano l’analisi predittiva per gestire il loro inventario. Analizzando i dati storici, le tendenze della moda attuali e le preferenze regionali, Zara assicura che ogni negozio abbia sempre i prodotti giusti.
L’IA aiuta a comprendere i clienti sia su larga scala che in casi individuali. L’Oreal utilizza la piattaforma Clarabridge per analizzare centinaia di ticket, utilizzando il feedback da vari canali per individuare il sentimento generale dei clienti e i temi chiave. I risultati guidano quindi le decisioni di L’Oreal. D’altra parte, Uber utilizza l’analisi del sentimento per decifrare il sentimento dei messaggi individuali immediatamente. Questo li aiuta a categorizzare i ticket e affrontare prima i clienti in difficoltà.
Stiamo attualmente vivendo il boom dell’IA. Sembra che l’IA sia ovunque, ma è ancora una tecnologia relativamente nuova. Anche i migliori marchi stanno ancora scoprendo le possibilità e mitigando le carenze.
Come campo dinamico in cui la velocità e l’accuratezza delle risposte sono cruciali, il servizio clienti dovrebbe rimanere il caso d’uso più popolare dell’intelligenza artificiale, con i chatbot previsti per essere il canale di servizio clienti primario entro il 2027. Ulteriori usi dovrebbero emergere e continuare ad avanzare. Si prevede che gli assistenti virtuali IA che suonano veramente umani saranno la prossima grande cosa, rivoluzionando il noioso sistema di risposta vocale interattiva.
Ma è importante capire che non si tratta di eliminare i lavoratori ma di renderli più intelligenti. In un articolo scritto per la MIT Sloan Management Review, P.V. Kannan e Josh Bernoff affermano che il futuro del servizio clienti è nella collaborazione macchina-umano. ‘Quando le macchine gestiscono le richieste di routine, i clienti sono più felici. E quando il personale di servizio può concentrarsi su domande più complesse — o su risposte a domande con un bot che fa suggerimenti — possono fornire un servizio molto migliore," hanno detto.
Alcune aziende utilizzano strumenti basati su IA nel supporto da anni, mentre altre sono state spinte ad adottarli dal recente boom dell’IA. In entrambi i casi, hanno dovuto affrontare alcune preoccupazioni e malintesi comuni. Anche tu potresti farti queste domande.
Sì. Le capacità dell’IA hanno fatto progressi significativi, grazie ai grandi modelli linguistici e all’apprendimento profondo. Il Chatbot IA di LiveAgent utilizza questa tecnologia per comprendere l’intento del cliente e rispondere in modo appropriato. Per mantenerlo affilato, è importante aggiornare il sistema regolarmente in base alle interazioni reali e al feedback. E se l’IA non può risolvere un problema, LiveAgent offre opzioni di fallback integrate per trasferire i ticket agli agenti umani senza problemi. LiveAgent offre una prova gratuita, quindi puoi testare il Chatbot IA di LiveAgent nel tuo ambiente e vedere di persona come migliora l’efficienza e riduce i costi.
Inoltre, configura metodi di fallback per trasferire i ticket agli agenti umani se il bot non può fornire una risposta. Seguendo questi passaggi, puoi migliorare le prestazioni e l’affidabilità dell’IA nel servizio clienti.
Ormai, l’IA può imitare efficacemente i modelli di linguaggio e le emozioni umane e spesso suona più positiva e luminosa di agenti umani entusiasti. È fondamentale informare chiaramente i clienti quando stanno parlando con un’IA e quando con un umano. Spacciare i bot IA per umani è ingannevole e i clienti non lo apprezzeranno.
Alcuni clienti preferiranno sempre l’interazione umana, soprattutto in situazioni emotivamente cariche. Assicurati che un agente di servizio clienti umano sia sempre disponibile.
Come con qualsiasi cambiamento su larga scala, il passaggio a un flusso di lavoro IA richiederà duro lavoro e determinazione. Alcuni lavoratori potrebbero temere la perdita del lavoro, quindi è cruciale che i manager li rassicurino che l’IA è lì per assistere, non sostituire, il team.
Sottolinea il valore delle competenze umane che rimarranno essenziali o diventeranno più importanti. Offri formazione e seminari per facilitare la transizione. Motiva i rappresentanti del servizio clienti a migliorare. Ma soprattutto, inizia in piccolo.
La sicurezza nell’IA dipende dalla distribuzione, dalla raccolta dei dati e dall’utilizzo. Tuttavia, l’educazione dei clienti e dei professionisti del servizio è cruciale. Sii consapevole di come la tua IA elabora i dati, utilizza la crittografia e altri metodi di sicurezza, e comunica chiaramente i protocolli di sicurezza ai clienti e ai dipendenti.
Se stai considerando l’IA per ridurre i costi o evitare spese future, è essenziale essere realistico riguardo alle tue esigenze e al tuo budget.
Le piccole aziende vorranno affidare il loro software di servizio clienti per gestire lo sviluppo, ma ricorda, ci saranno costi per i servizi IA e la formazione dei dipendenti. La buona notizia è che i costi iniziali saranno coperti a lungo termine.
È facile immaginare come l’IA possa essere al cuore di ogni servizio clienti. Sebbene abbia ancora limitazioni, siamo indubbiamente entrati in una nuova era in cui non utilizzare l’IA spesso significa privarsi di clienti soddisfatti e agenti più veloci e felici.
Se sei ancora incerto e trovi il mondo dell’IA confuso, inizia in piccolo con software di servizio clienti affidabile. Il Chatbot IA di LiveAgent prende il meglio dell’IA senza alienare gli umani: nessun costo esorbitante o soluzioni straordinariamente complicate. Inoltre, puoi provare un chatbot IA gratuitamente per 30 giorni!
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Conosci Jana, la distinta responsabile della redazione WordPress che guida le operazioni presso LiveAgent, Post Affiliate Pro, URLsLab e FlowHunt. Armata di una dedizione incrollabile all'eccellenza, naviga diligentemente i complessi paesaggi dei contenuti digitali, garantendo qualità impeccabile e funzionalità senza interruzioni su tutte le piattaforme. Ama le attività creative anche al di fuori del lavoro.
Assolutamente no. Come con qualsiasi rivoluzione tecnologica, l'IA renderà alcune posizioni obsolete o diminuirà la necessità di nuove assunzioni. Quando i compiti semplici vengono assunti dall'IA, i lavoratori qualificati che sanno come usare l'IA a loro vantaggio aggiungendo un tocco umano diventeranno ancora più indispensabili.
L'IA è una macchina che simula solo il linguaggio e l'intelligenza umana. Non può avere pensieri completamente originali ed è incapace di emozione. Se non addestrata adeguatamente o programmata correttamente, non riesce a svolgere i suoi compiti con precisione. La supervisione umana è un must.
Tutto dipende dalla tua soluzione e dalle spese correlate per la formazione o l'assunzione di dipendenti qualificati. La maggior parte dei fornitori di soluzioni di servizio clienti basate su IA addebiteranno tariffe pay-as-you-go in base al volume di utilizzo, allo scopo e alla scelta del modello IA.
Sono certamente addestrati a farlo e possono fornire risposte in tali scenari. Tuttavia, alcuni clienti si sentiranno irrispettati dall'empatia appresa della macchina e richiederanno di parlare con un agente umano. È uno dei motivi per cui avere un agente umano disponibile in ogni momento è non negoziabile.
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