Negli ultimi anni, l’adozione dell’intelligenza artificiale nei contact center ha subito un’accelerazione significativa. Le aziende cercano soluzioni sempre più efficaci per migliorare l’esperienza del cliente, ridurre i tempi di risposta e ottimizzare i costi operativi. In questo contesto, l’impiego di modelli di IA generativa come ChatGPT o Claude ha aperto scenari estremamente interessanti, ma anche complessi dal punto di vista economico.

In questo articolo analizziamo in profondità il ruolo dell’IA nei contact center, con un focus particolare sul tema del risparmio e sulla sostenibilità economica delle soluzioni basate su IA generativa.

L’evoluzione del contact center: dall’operatore umano all’IA

Tradizionalmente, i contact center si basavano esclusivamente su operatori umani. Questo modello, seppur efficace in termini di empatia e personalizzazione, comporta costi elevati legati:

• al personale,
• alla formazione continua,
• alla gestione dei turni,
• alle infrastrutture fisiche.

Con l’avvento della digitalizzazione, sono stati introdotti sistemi di risposta automatica (IVR) e chatbot basati su delle regole. Tuttavia, queste soluzioni risultavano spesso troppo rigide e limitate.

L’arrivo dell’IA generativa ha segnato una svolta: oggi i chatbot sono in grado di comprendere il linguaggio naturale, gestire conversazioni complesse e fornire risposte contestualizzate. Questo ha portato molte aziende a considerare la sostituzione parziale o totale degli agenti umani.

Che cos’è l’IA generativa?

L’IA generativa nei contact center è l’uso di sistemi di intelligenza artificiale capaci di creare risposte, suggerimenti e contenuti in tempo reale per migliorare il servizio clienti.

Non si tratta solo di chatbot fissi, ma si parla di strumenti che capiscono il contesto e generano risposte naturali, molto simili a quelle umane.

L’IA generativa nei contact center viene utilizzata come:

• assistente virtuale (chat e voce), grazie ai chatbot e agli AI Voice Agent che possono rispondere automaticamente ai clienti, gestire richieste comuni (ordini, resi, informazioni), lavorare 24/7;
• supporto in tempo reale agli operatori, ****suggerendo risposte pronte, riassumendo la conversazione, e proponendo soluzioni basate su casi simili;
• generazione automatica di contenuti, come email di risposta e report post-chiamata;
• analisi delle conversazioni per adattare le risposte e offrire esperienze personalizzate.

Il vantaggio principale dell’IA: la riduzione dei costi operativi

La sostituzione degli agenti umani con i chatbot offre vari vantaggi, ma sicuramente quello che spinge maggiormente questo mercato è il risparmio dei costi operativi.

Tra i benefici principali troviamo:

• riduzione del personale necessario
• disponibilità 24/7 senza costi aggiuntivi
• scalabilità immediata nei picchi di richieste
• diminuzione dei tempi di attesa

Questi elementi rendono l’IA particolarmente attrattiva per aziende con volumi elevati di customer care.

Il lato nascosto dell’IA generativa: i costi ricorrenti

Nonostante i vantaggi evidenti, esiste un aspetto spesso sottovalutato: il costo continuo dell’IA generativa.

A differenza dei chatbot tradizionali, i modelli generativi funzionano generalmente su base “pay-per-use”, ovvero:

• costo per numero di token elaborati – essendo il costo dell’IA generativa basato su token, non solo il costo può essere elevato ma soprattutto non è prevedibile. Per l’azienda Cliente, non poter stimare i costi di esercizio, costituisce un grave problema
• costo per chiamata API
• costi legati all’infrastruttura cloud
• eventuali costi di fine-tuning e manutenzione

Questo significa che ogni interazione con l’utente ha un costo diretto. In scenari ad alto volume, questi costi possono crescere rapidamente.

In alcuni casi, il risultato è paradossale e il costo dell’IA può arrivare a erodere completamente il risparmio ottenuto dalla riduzione del personale umano.

Perché non basta “sostituire” gli operatori con l’IA

L’errore più comune è considerare l’IA generativa come un sostituto diretto degli agenti umani, senza una progettazione strategica.

Questa visione semplificata ignora alcuni fattori cruciali:

• non tutte le richieste richiedono IA generativa,
• molte interazioni possono essere gestite con sistemi più semplici,
• l’IA generativa è spesso sovradimensionata per task ripetitivi,
• il costo computazionale non è trascurabile.

Utilizzare sempre modelli avanzati per ogni richiesta può essere efficace, ma economicamente inefficiente.

L’approccio intelligente: combinare diverse tecnologie IA

Per ottenere il massimo beneficio economico, è fondamentale adottare un approccio ibrido che combini diverse tecnologie:

• Chatbot rule-based per richieste semplici e frequenti
• Motori NLP tradizionali per classificazione e instradamento
• IA generativa solo per i casi complessi o ad alto valore

Questa architettura, infatti, consente di ridurre drasticamente il numero di chiamate ai modelli generativi, mantenere alta la qualità delle risposte, e ottimizzare i costi operativi.

La soluzione di Interactive Media

In questo scenario si inserisce l’approccio di Interactive Media che, con 30 anni di attività nel settore dell’automazione dei contact center e delle tecnologie di customer interaction, ha sviluppato una soluzione progettata per massimizzare i vantaggi dell’IA minimizzandone, al tempo stesso, i costi.

Interactive Media ha sviluppato le soluzioni OMNIA (on-premise) e PhoneMyBot (in cloud), che utilizzano in modo intelligente l’intelligenza artificiale generativa, integrandola con altre metodologie di intelligenza artificiale.

Questo significa che l’IA generativa non viene utilizzata indiscriminatamente, ma:

• è attivata solo quando è necessario,
• è supportata da sistemi di classificazione preventiva,
• è combinata con basi di conoscenza strutturate,
• è ottimizzata per ridurre il numero di chiamate.

I vantaggi di un approccio ibrido

L’integrazione tra IA generativa e altre tecnologie consente di ottenere risultati concreti:

• una riduzione dei costi: limitando l’uso dei modelli generativi, si riduce il costo per interazione;
• una maggiore efficienza: le richieste semplici vengono gestite rapidamente senza coinvolgere sistemi complessi;
• una scalabilità sostenibile: il sistema può crescere senza un incremento proporzionale dei costi;
• una migliore esperienza utente: le risposte restano naturali e pertinenti quando serve davvero.

IA e customer experience: trovare il giusto equilibrio

Un altro aspetto fondamentale è l’equilibrio tra efficienza economica e qualità del servizio.

Un contact center completamente automatizzato ma inefficace rischia di:

• generare frustrazione negli utenti
• aumentare il churn rate
• danneggiare la reputazione del brand

Al contrario, un sistema ben progettato:

• migliora la soddisfazione del cliente
• riduce il carico sugli operatori umani
• ottimizza i costi

Quando utilizzare davvero l’IA generativa

Per massimizzare il ROI, è importante identificare i casi d’uso ideali per l’IA generativa, come, per esempio:

• la gestione di richieste complesse;
• il supporto tecnico avanzato;
• le conversazioni non strutturate;
• la personalizzazione delle risposte.

KPI e misurazione del risparmio

Per valutare l’efficacia dell’IA in un contact center, è essenziale monitorare alcuni KPI:

• costo per contatto
• tempo medio di gestione
• tasso di automazione
• customer satisfaction (CSAT)
• first contact resolution (FCR)

Solo attraverso una misurazione accurata è possibile capire se l’adozione dell’IA sta realmente generando risparmio.

Il futuro dei contact center

Il futuro dei contact center sarà sempre più orientato all’intelligenza artificiale. Tuttavia, il successo non dipenderà dall’adozione indiscriminata delle tecnologie più avanzate, ma dalla capacità di utilizzarle in modo strategico.

La vera sfida non è introdurre l’IA, ma renderla sostenibile nel lungo periodo.

Conclusione: utilizzare l’IA con criterio

L’entusiasmo per l’utilizzo dell’IA in un contact center è giustificato: la sua capacità di comprendere e generare linguaggio naturale è straordinaria.

Tuttavia, è fondamentale guardare oltre l’impatto iniziale e considerare anche gli aspetti economici.

La chiave del successo sta quindi in un approccio equilibrato, utilizzando l’IA generativa dove crea valore e ottimizzando tutto il resto.

Soluzioni come quelle sviluppate da Interactive Media dimostrano che è possibile coniugare innovazione e sostenibilità, ottenendo il massimo beneficio economico senza rinunciare alla qualità del servizio.

Abbiamo visto come l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei contact center aiuti a migliorare l’esperienza del cliente, ridurre i tempi di risposta e ottimizzare i costi operativi. E come sia sorprendente la capacità di alcuni modelli di IA di rispondere in modo naturale alle richieste. Ma uno degli aspetti che, a volte, viene trascurato e sottovalutato, è il fattore tempo, ovvero il tempo di reattività del sistema IA a fornire una risposta.

Nel mondo delle chat, siamo abituati ad attendere alcuni secondi per una risposta. È un comportamento accettato, quasi implicito. Ma nel canale voce, questa dinamica cambia radicalmente. Il silenzio, anche di pochi secondi, può generare incertezza, frustrazione e, nei casi peggiori, l’abbandono della chiamata. È proprio qui che emerge una delle principali criticità degli AI Voice Agent: la latenza.

Che cos’è la latenza negli AI Voice Agent?

La latenza è il tempo che intercorre tra la richiesta dell’utente e la risposta del sistema. Negli AI Voice Agent, questo intervallo comprende diverse fasi:

• l’acquisizione dell’audio,
• la trascrizione (speech-to-text),
• l’elaborazione tramite modello IA,
• la generazione della risposta,
• la sintesi vocale (text-to-speech).

Ognuno di questi passaggi introduce un ritardo. Quando si utilizzano modelli IA avanzati, progettati principalmente per ambienti testuali, il tempo complessivo può facilmente superare i 3–4 secondi.

Perché la latenza è critica nel canale telefonico?

Nell’ambito telefonico, l’utente si aspetta un’interazione fluida e immediata, simile a quella con un operatore umano. Quando questo non accade, si generano effetti negativi immediati:

• Perdita di naturalezza: una conversazione umana ha tempi di risposta molto rapidi, generalmente inferiori al secondo. Quando un AI Voice Agent impiega diversi secondi per rispondere, l’interazione perde fluidità e appare artificiale.
• Ansia e incertezza: il silenzio prolungato porta l’utente a chiedersi: “Ha capito?”; “La linea è caduta?”. “Devo ripetere?”, generando frustrazione e riducendo la fiducia nel sistema.
• Aumento del tasso di abbandono: studi sull’esperienza utente mostrano che tempi di attesa superiori ai 2–3 secondi aumentano significativamente il tasso di abbandono, soprattutto nei contesti customer care.
• Impatto sul brand: un AI Voice Agent lento non viene percepito come tecnologicamente avanzato, ma come inefficiente, danneggiando la percezione del brand.

Chat vs Voce

Uno degli errori più comuni è considerare equivalenti le esperienze chat e voce. In realtà, le aspettative degli utenti sono completamente diverse.

La chat è un’esperienza asincrona, in cui i partecipanti non agiscono simultaneamente, e il tempo accettabile di attesa è di 2-5 secondi, con un’alta tolleranza di ritardo.

Invece, l’esperienza voce è considerata sincronica, con un tempo accettabile di attesa minore di 1-2 secondi, dopodiché la percezione di attesa diventa frustrante e la tolleranza di ritardo è molto bassa.

Nella chat, l’utente può leggere mentre attende. Nel canale voce, invece, il silenzio è percepito come un errore o un problema.

Le cause principali della latenza

Per comprendere come ridurre la latenza, è necessario analizzarne le cause principali.

• I modelli IA non sono ottimizzati per real-time: molti modelli linguistici sono progettati per accuratezza e profondità, non per velocità in tempo reale.
• Architetture distribuite: le chiamate API a servizi cloud esterni introducono inevitabilmente ritardi, soprattutto se i sistemi non sono geograficamente vicini.
• Pipeline sequenziale: molti sistemi elaborano le richieste in modo sequenziale, invece che parallelo, aumentando i tempi complessivi.
• Sintesi vocale lenta: alcuni sistemi TTS impiegano tempo per generare audio naturale, soprattutto per risposte lunghe.

L’importanza della soglia psicologica

Alcuni studi hanno dimostrato che esiste una soglia psicologica molto importante nel canale voce: circa 1 secondo. Superare questa soglia significa compromettere l’esperienza utente:

• sotto 1 secondo la risposta è percepita come immediata;
• tra 1 e 2 secondi la risposta è accettabile;
• oltre 3 secondi la risposta è percepita come lenta;
• oltre 4 secondi la risposta è un’esperienza negativa.

Come ridurre la latenza negli AI Voice Agent

Le aziende più avanzate stanno adottando diverse strategie per affrontare questo problema:

• Ottimizzazione della pipeline, riducendo il numero di passaggi e parallelizzando i processi.
• Modelli di Intelligenza Artificiale più leggeri, utilizzando modelli ottimizzati per la velocità, anche a costo di una leggera riduzione della complessità linguistica.
• Streaming delle risposte, iniziando a parlare prima che la risposta sia completamente generata.
• Edge computing, portando parte dell’elaborazione vicino all’utente per ridurre i tempi di rete.
• Pre-elaborazione e caching, ****anticipando le richieste più comuni e pre-generando le risposte.

La soluzione di Interactive Media: risposta in tempo reale

In questo scenario, alcune realtà tecnologiche stanno sviluppando approcci innovativi per superare i limiti tradizionali.

Interactive Media, azienda leader nel settore dell’automazione dei contact center e delle tecnologie di customer interaction, ha messo a punto una soluzione unica che rispondono in un tempo compreso tra 0,1 e 1,5 sec. Grazie, a PhoneMyBot (in cloud) e Omnia (on-premise), piattaforme aperte e compatibili con diversi motori di Intelligenza Artificiale, le aziende possono accelerare i tempi di realizzazione.

Questo rappresenta un salto significativo rispetto agli standard attuali, portando l’esperienza utente a un livello molto più vicino a quello umano.

La velocità cambia tutto

Ridurre la latenza non è solo un miglioramento tecnico, ma un vero e proprio cambio di paradigma:

• Conversazioni più naturali: le risposte rapide permettono interazioni fluide, senza interruzioni artificiali.
• Maggiore engagement: l’utente resta coinvolto nella conversazione e percepisce il sistema come “presente”.
• Aumento dell’efficienza: i tempi di chiamata sono più brevi e c’è una maggiore capacità di gestione simultanea.
• Miglior customer experience: un’esperienza positiva aumenta la soddisfazione e la fidelizzazione.

 Il futuro dei AI Voice Agent

Il futuro degli AI Voice Agent non sarà determinato solo dalla qualità delle risposte, ma dalla loro tempestività.

Le aziende che investiranno in:

• architetture real-time
• ottimizzazione della latenza
• integrazione efficiente tra AI e sistemi vocali

avranno un vantaggio competitivo significativo.

Conclusioni

L’integrazione tra intelligenza artificiale e canale voce rappresenta una delle evoluzioni più promettenti nel mondo della customer experience. Tuttavia, non basta avere modelli IA sofisticati per garantire un’interazione efficace.

La latenza è il vero nodo critico. Nel contesto telefonico, ogni secondo conta. Un ritardo di pochi secondi può trasformare un sistema avanzato in un’esperienza frustrante. Al contrario, una risposta immediata può rendere il AI Voice Agent indistinguibile da un operatore umano.

La sfida, quindi, non è solo “cosa” risponde l’IA, ma “quando” lo fa.