AI e Customer Service

Sentiamo parlare ogni giorno di Intelligenza Artificiale applicata agli ambiti più disparati.
Uno dei settori in cui questa nuova tecnologia può fare davvero la differenza è il customer service.
Oggi più che mai è cruciale che un'azienda disponga di un servizio di assistenza clienti strutturato e performante, per questo l'implementazione dell'Intelligenza Artificiale può rappresentare uno strumento valido per offrire ai propri clienti un servizio di eccellenza, ottimizzando al contempo costi e risorse.
L'integrazione dell'AI può migliorare l'efficienza di questo servizio strategico: risposte automatiche, chatbot e analisi dei dati possono contribuire a fornire ai propri clienti un supporto più rapido e personalizzato.

L’implementazione dell’AI in un customer service richiede tutta una serie di passaggi e valutazioni. A seguire andremo a vedere i più significativi:

1. Identificazione degli Obiettivi: questi dovrebbero essere specifici, misurabili, raggiungibili, rilevanti e limitati nel tempo (i cosiddetti obiettivi SMART: Specific, measurealble, achievable, Relevant, time-bound).
   Cosa dovrebbe essere in grado di fare l’AI? Rispondere a domande frequenti, risolvere problemi specifici o fornire informazioni dettagliate?
2. Raccolta e Analisi dei Dati: i dati storici del customer service vanno raccolti e analizzati. Devono essere rimossi i dati inutili o rumorosi assicurandosi che possano essere utilizzati nell'addestramento del sistema. Questi dati saranno utili anche per identificare modelli e tendenze oltre che a comprendere meglio le esigenze dei clienti.
3. Scelta della Tecnologia: va selezionata la tecnologia più adatta alle esigenze poste dalla situazione. Ciò potrebbe includere l'utilizzo di chatbot, assistenti virtuali o sistemi di analisi dei dati.
4. Creazione dell'Architettura: l'architettura del modello di AI va progettata prevedendo, per esempio, la scelta di algoritmi specifici, l'architettura di reti neurali (se si utilizza il machine learning) e la progettazione dell'interfaccia utente.
5. Sviluppo del Modello: il modello di AI va addestrato utilizzando algoritmi di machine learning. Devono essere utilizzati dati di alta qualità per essere sicuri che il modello sia in grado di affrontare una vasta gamma di scenari.
6. Integrazione nei Sistemi Esistenti: l'AI va integrata nei sistemi di customer service esistenti, assicurandosi che il flusso di lavoro sia fluido e che possa lavorare in sinergia con gli operatori umani.
7. Test e Ottimizzazione: il sistema deve essere testato per identificare eventuali problemi o lacune. La raccolta dei dati sulle interazioni con i clienti e la valutazione sull'efficacia delle risposte automatiche permetteranno di ottimizzare il modello in base ai feedback e ai risultati ottenuti.
8. Implementazione Progressiva: l'AI sarà introdotta in modo graduale, monitorando costantemente le prestazioni, con gli operatori umani pronti a intervenire in caso di necessità.
9. Feedback Continuo: i feedback continui da parte dei clienti e del team permetteranno di evidenziare modelli comportamentali utili ad apportare migliorie.
10. Sicurezza e Conformità: l'implementazione dell’AI dovrà rispettare le normative sulla privacy e la sicurezza dei dati.
11. Sorveglianza Umana: una sorveglianza umana continua permetterà di intervenire quando il modello non è in grado di gestire una situazione o fornisce risposte inadeguate.
12. Costi e ROI: la valutazione dei costi e sul rendimento dell'AI è necessaria per assicurarsi che gli investimenti siano giustificati dai benefici ottenuti.
13. Aggiornamenti Regolari: L'AI è in continua evoluzione e necessita di regolari aggiornamenti e ottimizzazioni.

Il percorso di implementazione dell'AI nel customer service può anche presentare una serie di ostacoli. Un problema molto frequente è rappresentato dalla mancanza di comprensione contestuale: può capitare infatti che gli algoritmi abbiano difficoltà a comprendere appieno il contesto o la complessità di alcune richieste dei clienti.
Inoltre, se non gestito correttamente, l'uso eccessivo di risposte automatiche potrebbe far percepire al cliente un servizio impersonale.

La supervisione umana è fondamentale: quando affrontano situazioni inaspettate, infatti, gli algoritmi possono commettere errori e se i dati utilizzati per addestrare l'AI contengono bias, il sistema può perpetuarli. Gli operatori devono quindi monitorare e mitigare i rischi di discriminazione e mantenere un adeguato controllo sull'IA per evitare che il sistema prenda decisioni indesiderate.

Un altro aspetto da non trascurare è la reazione dei clienti, molti infatti potrebbero essere riluttanti a interagire con un sistema automatizzato invece di un operatore umano.

Se parliamo di budget, poi, l'integrazione dell'AI nei sistemi esistenti può rivelarsi complessa e richiedere un considerevole sforzo tecnologico e la sua implementazione e manutenzione possono comportare costi significativi.

Per affrontare queste sfide è quindi fondamentale che si attuino una pianificazione attenta, un monitoraggio costante e un approccio equilibrato tra automazione e intervento umano, elementi essenziali per il successo a lungo termine dell'implementazione dell'AI nel customer service.

Un termine ricorrente in ambito AI è “addestramento”: si tratta di un aspetto cruciale per la buona riuscita del progetto e deve essere gestito con molta attenzione.
Innanzitutto, occorre suddividere i dati in set di addestramento e set di test. Il set di addestramento viene utilizzato per insegnare al modello, mentre il set di test è utilizzato per valutarne le prestazioni.
Nel caso di chatbot basati su regole si possono definire manualmente le regole, mentre per i modelli di machine learning il modello apprenderà dai dati attraverso l'addestramento.
A questo punto è necessario validare il modello utilizzando il set di test per assicurarsi che stia apprendendo correttamente e che non si stia soffermando su dati troppo specifici.
In base ai risultati della validazione si passerà quindi a ottimizzare il modello. Questo potrebbe richiedere la regolazione di alcuni parametri, l'aggiunta di nuovi dati o la modifica dell'architettura.
E’ necessario eseguire un test pilota del sistema in un ambiente controllato prima di implementarlo completamente: questo step servirà per identificare problemi e migliorare ulteriormente le prestazioni.
Terminati questi passaggi si può integrare il modello nel sistema di customer service monitorando attentamente le interazioni per identificare eventuali problemi e apportare le correzioni necessarie.
L'addestramento dell'AI è un processo continuo per questo è fondamentale monitorare le prestazioni nel tempo e aggiornare il modello per riflettere cambiamenti nei dati o nei requisiti del business. La qualità dei dati di addestramento è alla base del successo del modello.

Al termine di questo lungo percorso l'AI sarà integrata in modo fluido nei sistemi esistenti di customer service, CRM (Customer Relationship Management) e le altre piattaforme aziendali.
Nella gestione del cambiamento è essenziale informare il personale del customer service, illustrando i benefici dell'AI e fornendo la formazione necessaria per lavorare con successo con il nuovo sistema.
Non bisogna poi dimenticare di valutare gli aspetti etici e legali dell'implementazione dell'IA assicurandosi che la gestione dei dati rispetti la privacy dei clienti e sia conforme alle normative vigenti.

Iniziare da oggi a cavalcare l’innovazione portata dall’Intelligenza Artificiale può determinare un vantaggio competitivo enorme per le aziende che hanno il coraggio di introdurre nuove modalità di interazione con i clienti.