La pressione dell’automazione nei servizi al cliente

Secondo il report di CallMiner dedicato alle tendenze dell’intelligenza artificiale nel customer care europeo, il 99% delle organizzazioni interpellate si trova sotto pressione ad accelerare la scalata dell’utilizzo dell’AI. I fattori chiave sono l’aumento delle aspettative degli utenti (indicato dal 63% del campione) e la natura competitiva del mercato (citratto nel 58% dei casi). Nonostante questa spinta alla crescita, però, emergono forti criticità, soprattutto legate ai requisiti di governance e conformità.

Distorsioni di velocità e controllo

Sebbene il 59% delle aziende europee stia scalando rapidamente le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale nel customer care, il 39% ritiene che la conformità non tenga il passo. Un dato ancora più rilevante è che il 70% delle aziende afferma di anteporre la velocità di implementazione ai controlli previsti dalla normativa. Questo indica un gap significativo tra tecnologia, governance e sicurezza.

La governance manca di chiarezza

Solo il 38% delle aziende dichiara di avere un modello chiaro e strutturato per la governance dell’AI, mentre l’ulteriore 25% sta ancora sviluppando il proprio approccio. Nell’ambito europeo, si aggiungono criticità come mercati multilingue, regolazioni locali, e nuove normative a livello di protezione dei dati e uso responsabile dell’AI.

Impatto delle regolamentazioni europee

I due principali regolamenti che guidano l’utilizzo dell’IA in Europa sono il GDPR (Regolamento Generale sulla Privacy) e l’AI Act. Questi strumenti aumentano le aspettative intorno alla trasparenza, alla spiegabilità, e alla responsabilità. Il 53% delle aziende rifiuta di seguire la velocità di aggiornamento delle normative, mentre il 54% afferma che le regole stiano creando più confusione che chiarezza, con conseguenze dirette sull’automazione e l’uso di strumenti come gli assistenti virtuali.

Fattori di fiducia e automazione

Il report indica una chiara connessione tra livello di fiducia delle parti coinvolte e capacità di scalata dell’IA. Il 72% delle aziende afferma che la fiducia da parte degli impiegati accelera adozione e integrazione tecnologica. Per i clienti, invece, il 71% considera essenziale la loro disponibilità a interagire con sistemi basati sull’intelligenza artificiale.

Le priorità per la fiducia

Accuratezza e coerenza delle risposte: menzionate dal 70% del campione.
Trasparenza e spiegabilità: segnalate dal 57%.
Protezione dei dati: indicata come prioritaria dal 47%.
Affidabilità dei risultati: una preoccupazione primaria per i dipendenti.
Formazione e supporto all’uso: necessario per ridurre barriere all’adozione.
Capacità contestuali: l’IA deve permettere correzioni e gestione avanzata.

La supervisione umana incrementa la fiducia

Quando si aggiunge un aspetto di supervisione umana, l’87% delle aziende ritiene l’intelligenza artificiale più affidabile. Quando la tecnologia agisce autonomamente, però, il livello di fiducia cala drasticamente. La stessa tendenza si verifica quando l’IA sostituisce completamente il ruolo umano nelle interazioni, specialmente in ambiti regolamentati o sensibili.

Linguistica come sfida

Sono il 96% delle aziende europee a utilizzare l’AI in ambienti multilingue, ma solo il 64% ritiene di affrontare questa sfida con successo. In contesti multilingui, le sfide non riguardano solamente la traduzione corretta; il sistema deve garantire coerenza, tono, rispetto delle normative locali, riconoscimento di contesti delicati e uniformità tra lingue. Il 31% delle aziende considera proprio questa discontinuità un ostacolo all’accrezione di fiducia.

Elevata complessità dei processi operativi

Industrie come i telefoni e i media, che operano su base multinazionale, devono considerare che l’automazione possa ridurre tempi di servizio, costi operativi e carichi, ma non deve a discapito della coerenza del servizio offerto in ogni mercato, del rispetto delle normative locali e della capacità di gestire reclami o situazioni complesse.

Disparità tra team di customer experience e funzioni di compliance

Lo studio evidenzia una significativa distanza tra le percezioni dei team customer experience e di quelli di compliance. Il 44% dei team di customer experience ritiene che la governance dell’IA sia ben definita, mentre per i team di compliance questa percentuale scende al 27%. Analogamente, il 40% dei team di customer experience ritiene che l’organizzazione abbia pienamente integrato il meccanismo per revisionare o spiegare le decisioni dell’IA, mentre tra i team di compliance questa percentuale si riduce al 24%.

Governance come parte del processo di automazione

In assenza di accordi chiari su governance, controllo e attribuzione di rischi, l’AI può entrare in contatto con i clienti senza garanzie sufficienti. Per questo motivo, la gestione della governance non può essere relegata a valle dell’implementazione, ma deve essere inclusa fin dall’inizio per stabilire chiare linee guida su casi d’uso, limiti e controlli.

Ruolo esterno: fornitori e partner

Il 71% delle aziende afferma di poter accelerare la scalata dell’IA grazie all’aiuto di fornitori e partner tecnologici. Inoltre, il 66% mostra più confidenza verso le soluzioni esterne in termini di conformità rispetto a quelle interne. La scelta dei partner, però, si basa oggi su criteri diversi: l’esperienza nella compliance (47%), la trasparenza sugli impatti di business (44%) e la capacità di automazione (41%).

Certificazioni e rischi associati

Tuttavia, il rapporto mette in evidenza che il 40% delle aziende ha difficoltà ad analizzare il rischio relativo alla conformità quando utilizza strumenti interni rispetto a soluzioni esterne. Questo richiede un approccio più strutturato per valutare, non solo la performance tecnologica, ma anche la conformità, la visibilità dell'impatto, e la gestione del feedback.

La scalata responsabile dell’intelligenza artificiale

Secondo CallMiner, l’IA sta passando da fasi sperimentali a interazioni reali. Ma per generare valore duraturo, è necessario coniugare velocità, supervisione e controllo con la fiducia delle parti interessate. Solo un modello che metta insieme customer experience, compliance, rischio e operazioni in sinergia potrebbe permettere una diffusione sostenuta.