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.