L’AI generativa si basa su modelli statistici. Nel mondo aziendale, le risposte ai problemi sono molto più deterministiche. La distanza tra il 90% e il 100% di accuratezza non è marginale. Nel nostro mondo, è una differenza fondamentale.

Nel 2026, l’AI non viene più valutata per il suo effetto novità. Viene valutata in base a precisione, governance, scalabilità e impatto sul business. Man mano che le organizzazioni passano dai progetti pilota a programmi su larga scala, ci sono cinque momenti che determinano se riusciranno a generare valore duraturo oppure se si esporranno a rischi evitabili. Ho visto questi momenti verificarsi in tutti i principali mercati che seguo.

1. Il momento della governance: quando gli agenti diventano colleghi digitali

Il primo momento arriva quando l’AI smette di essere uno strumento e inizia a diventare un attore.

I sistemi di AI agentica pianificano, ragionano, coordinano le azioni con altri agenti ed eseguono flussi di lavoro in modo autonomo. Gestiscono dati sensibili e influenzano decisioni su larga scala. Se non sono gestiti come si gestisce la forza lavoro umana, l’azienda si sta esponendo a dei rischi.

La proliferazione degli agenti rispecchierà le crisi dello “shadow ITâ€� dell’ultimo decennio, ma con implicazioni decisamente più profonde. Le imprese devono introdurre sistemi di gestione del ciclo di vita degli agenti, chiari limiti di autonomia, applicare policy rigorose e monitorare costantemente le prestazioni. Ogni consiglio di amministrazione deve essere in grado di rispondere a tre domande: chi è responsabile quando un agente prende una decisione sbagliata? Come vengono verificate le decisioni? Quando il sistema deve coinvolgere un essere umano?

La frammentazione geopolitica rende questa situazione ancora più urgente. Il cloud sovrano, l’AI sovrana e la localizzazione dei dati non sono più preoccupazioni teoriche. Sono realtà normative in mercati che vanno da New York a Francoforte, da Riyadh a Singapore. Nell’era dell’AI, la governance non riguarda tanto il controllo del rischio sui margini, quanto l’integrazione del controllo deterministico all’interno di un’intelligenza probabilistica. E questo è un tema da C-level, non un semplice progetto IT.

2. Il momento della Data Foundation: quando l’ultimo miglio è l’unico che conta

Il secondo momento è più silenzioso, ma è proprio lì che la maggior parte delle imprese alla fine vincerà o perderà.

L’AI è affidabile solo quando lo sono i dati e i processi su cui opera. Master data frammentati, sistemi isolati e ambienti ERP eccessivamente personalizzati introducono imprevedibilità proprio nel momento peggiore: quando l’AI fornisce una raccomandazione che influisce sul rapporto con i clienti, sul flusso di cassa o sulla conformità normativa.

Il valore dell’AI aziendale non deriva da modelli linguistici generici di grandi dimensioni addestrati su enormi quantità di contenuti Internet. Deriva invece dall’intelligenza fondata sui dati – ordini, fatture, dati sulla catena di fornitura, registrazioni contabili – e dall’essere integrata direttamente nei processi di business.

I foundation model relazionali ottimizzati per i dati strutturati dell’azienda supereranno i modelli linguistici generici (LLM) in termini di previsioni, rilevamento delle anomalie e ottimizzazione operativa.

La domanda che ogni consiglio di amministrazione dovrebbe porsi non è solo “Quale AI possiamo aggiungereâ€�, ma anche “Il nostro patrimonio di dati è pronto o stiamo sovrapponendo l’intelligenza probabilistica a fondamenta frammentate?â€�.

3. Il momento di interazione con il dipendente: quando l’interfaccia scompare

Il terzo momento si verifica nei flussi di lavoro che ogni giorno i dipendenti svolgono e accelererà più rapidamente di quanto la maggior parte delle organizzazioni si aspetti.

Quest’anno stiamo passando da interfacce applicative statiche a interfacce utente generative. Anziché navigare tra i sistemi, i dipendenti esprimeranno le loro intenzioni: «Prepara un briefing per l’incontro di questa settimana con il mio cliente che genera il maggior fatturato». Gli agenti di AI orchestreranno i workflow, raccoglieranno il contesto e proporranno delle azioni.

Ma l’adozione non è automatica e la fiducia non è scontata. I dipendenti accetteranno i colleghi digitali basati sull’AI solo quando saranno certi che i risultati rispettino le regole di governance, riflettano i reali processi dell’organizzazione e producano vantaggi misurabili. I profili di AI specifici per ruolo, ad esempio per CFO, CHRO e responsabili della supply chain, basati su dati affidabili e integrati in flussi di lavoro già esistenti, sono ciò che colmerà il divario di adozione.

Le organizzazioni che investono in un’architettura nativa per l’AI accelereranno il ritorno sugli investimenti. Quelle che integrano l’AI su interfacce legacy dovranno affrontare difficoltà in termini di fiducia, usabilità e scalabilità. Si tratta di una decisione di progettazione con conseguenze strategiche.

4. Il momento del cliente: quando l’intelligenza diventa un vantaggio competitivo

L’intelligenza artificiale per il mondo enterprise dimostra il proprio valore in modo più evidente quando parliamo del rapporto con il cliente.

L’intelligenza personalizzata per il cliente, addestrata sui dati, sulle politiche e sulla cronologia delle interazioni, produce risultati che i concorrenti non possono replicare facilmente. Questo è particolarmente efficace in contesti caratterizzati da numerose eccezioni e complessità: risoluzione delle controversie, gestione dei reclami, gestione dei resi, instradamento dei servizi. L’AI in grado di classificare i casi, individuare la documentazione rilevante, raccomandare soluzioni coerenti con le policy aziendali e apprendere continuamente dai risultati trasforma processi ad alto costo e ad alto attrito in elementi di differenziazione competitiva.

Nel 2026, i clienti non premieranno la novità fine a se stessa. Premieranno l’affidabilità, la pertinenza e la reattività. Le organizzazioni che utilizzano l’AI per assorbire la complessità, senza perdere il controllo sui risultati, costruiranno vantaggi competitivi che gli strumenti generalisti non potranno superare.

5. Il momento strategico: quando si decide fino a dove spingersi

L’ultimo momento riguarda direttamente i leader.

L’adozione dell’AI non è un percorso lineare. Richiede ai leader di coordinare contemporaneamente tre livelli:

• AI integrata: incrementi di produttività basati su AI integrata nelle applicazioni core e progettata per specifici ruoli, in grado di generare ritorni immediati
• AI agentica: orchestrazione multi-agente di flussi di lavoro complessi e trasversali ai sistemi
• AI per settori industriali: applicazioni altamente specializzate, sviluppate in collaborazione per affrontare le sfide di maggior valore specifiche del singolo settore industriale.

La vera trappola è una sequenza errata: concentrarsi solo sull’AI integrata significa lasciare sul tavolo del valore; passare a una profonda trasformazione del settore senza governance e maturità dei dati significa moltiplicare i rischi. Le organizzazioni all’avanguardia sono quelle che allineano l’ambizione alla preparazione e investono in un’architettura clean-core, in basi dati moderne e modelli di ownership dell’AI trasversale alle funzioni aziendali, passando con decisione dai progetti pilota ai programmi strutturati.

La prova della leadership

Nel 2026, a vincere non saranno le imprese con il maggior numero di funzionalità di AI. Saranno invece quelle che sapranno trattare l’AI come un livello operativo strategico, gestito come una forza lavoro, basato su dati affidabili, personalizzato per dipendenti e clienti e calibrato sulle specificità del proprio settore.

Il divario tra il 90% e il 100% è esattamente il punto dove  risiede il valore aziendale. È anche il punto in cui viene messa alla prova la leadership. Le decisioni che saranno prese nei prossimi mesi dalle organizzazioni, determineranno se l’AI diventerà la fonte più potente di vantaggio duraturo o la lezione più costosa di fiducia mal riposta.

Questo è il momento di agire con attenzione.

Manos Raptopoulos è Global President Europe, APAC, Middle East & Africa, e membro dell’Extended Board di Â鶹ԭ´´ SE

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Una volta completata, l’acquisizione rafforzerà Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud (Â鶹ԭ´´ BDC), elemento centrale della strategia AI-First e Suite-First di Â鶹ԭ´´, e accelererà l’evoluzione di Â鶹ԭ´´ BDC in una piattaforma dati completamente interoperabile per l’AI agentica su scala enterprise. Questo consentirà ai clienti di disporre degli strumenti necessari per unificare, pulire e armonizzare i dati provenienti da diverse fonti, a supporto di un’AI agentica più efficace a livello aziendale.

“Reltio è una scelta naturale per Â鶹ԭ´´â€�, ha dichiarato Muhammad Alam, membro dell’Executive Board di Â鶹ԭ´´ SE, Â鶹ԭ´´ Product & Engineering. “La sua acquisizione rafforzerà ulteriormente la nostra posizione come leader nella business AI, combinando dati Â鶹ԭ´´ e non Â鶹ԭ´´ per fornire il contesto necessario all’intelligenza artificiale. L’AI non può esprimere appieno il suo potenziale quando i dati sono frammentati tra funzioni aziendali, piattaforme e domini senza connessione o contestoâ€�.

Con l’integrazione di Reltio, a operazione conclusa, Â鶹ԭ´´ renderà i dati aziendali dei clienti realmente pronti per l’AI. I clienti potranno contare su dati affidabili e di alta qualità provenienti da fonti Â鶹ԭ´´ e non Â鶹ԭ´´, utilizzati da Joule e dai Joule Agents per accelerare il time-to-value della business AI.

La piattaforma Reltio aiuta le organizzazioni a gestire e governare dati aziendali strutturati e non strutturati lungo tutto il loro ciclo di vita. Il suo sistema di risoluzione delle entità basato sull’AI identifica e unisce record correlati provenienti da formati e applicazioni diverse in un unico “golden recordâ€� affidabile. L’architettura cloud-native e AI-first supporta una visione unica e coerente di clienti, prodotti, fornitori, sedi e dipendenti, sia nelle applicazioni Â鶹ԭ´´ sia in quelle non Â鶹ԭ´´. I clienti che eseguono attività basate su AI beneficeranno di maggiore affidabilità e coerenza dei dati, raccolti in un’unica fonte di verità, migliorando così le prestazioni della business AI. In questo modo, le aziende potranno avere la certezza che i risultati dell’AI siano corretti e che le interazioni con l’AI siano gestite rapidamente.

“Unire le forze con Â鶹ԭ´´ rappresenta per noi un’enorme opportunità per accelerare la nostra missioneâ€�, ha dichiarato Manish Sood, fondatore e CEO di Reltio. “L’AI enterprise richiede un contesto affidabile, aperto e interoperabile tra gli eterogenei ambienti IT dei nostri clienti. Questa combinazione rafforza la nostra capacità di offrire Reltio come sistema di contesto tra ambienti Â鶹ԭ´´ e non Â鶹ԭ´´, garantendo al contempo continuità di business per i clienti e l’ecosistema dei partnerâ€�.

Le funzionalità di pulizia e unificazione dei dati di Reltio, insieme ai workflow guidati da agenti, opereranno in sinergia con le applicazioni della Â鶹ԭ´´ Business Suite per migliorare i processi decisionali, ridurre la complessità di integrazione e fornire dati affidabili e coerenti, fondamentali per processi aziendali e casi d’uso AI di successo. La bassa latenza e il supporto al Model Context Protocol (MCP) consentono workflow multi-agente in tempo reale tra ambienti Â鶹ԭ´´ e non Â鶹ԭ´´, permettendo ad agenti AI, ad esempio nel procurement, di valutare il rischio dei fornitori e attivare azioni quasi istantaneamente sulla base di dati affidabili e aggiornati. Reltio offre inoltre “velocity packâ€� preconfigurati per specifici settori, che includono modelli dati, regole, logiche di matching e integrazioni, con soluzioni dedicate a comparti come life sciences, sanità e servizi finanziari.

Con l’integrazione di Reltio, Â鶹ԭ´´ intende accelerare le opportunità per i clienti di governare e rendere disponibili i dati master come data product affidabili e ricchi di contesto, utilizzabili sia per analytics tradizionali sia per agenti AI. Reltio diventerà una componente chiave di Â鶹ԭ´´ BDC, con un modello commerciale flessibile che permetterà ai clienti di acquistare Reltio come soluzione standalone o insieme ad altri prodotti Â鶹ԭ´´. Il portafoglio Reltio resterà comunque disponibile come offerta indipendente nel prossimo futuro.

Il completamento dell’operazione è previsto tra il secondo e il terzo trimestre del 2026, subordinatamente alle consuete condizioni di chiusura, incluse le approvazioni regolatorie.

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Informazioni su Reltio

Reltio è leader nell’unificazione e gestione dei dati, offrendo soluzioni di master data management (MDM) cloud-native e AI-native per aiutare le aziende a creare dati affidabili e valorizzare il contesto per analytics, automazione e AI agentica. Progettata per ambienti IT complessi e multi-vendor, la piattaforma Reltio consente di unificare, pulire, armonizzare, governare e attivare dati core da più fonti in tempo reale, sia in sistemi Â鶹ԭ´´ sia non Â鶹ԭ´´. Reltio Data Cloud utilizza tecnologie avanzate di entity resolution, qualità continua dei dati e intelligence relazionale all’interno di un data graph intelligente per connettere le informazioni tra sistemi e rivelare il contesto completo di clienti, prodotti, fornitori e altre entità di business chiave. Questo permette alle organizzazioni di ridurre la frammentazione dei dati, migliorare l’esecuzione operativa e accelerare il processo decisionale basato su dati affidabili. Per maggiori informazioni: .

Informazioni su Â鶹ԭ´´

In qualità di leader globale nelle applicazioni aziendali e nella Business AI, Â鶹ԭ´´ (NYSE:Â鶹ԭ´´) rappresenta il punto di riferimento del business e della tecnologia. Da oltre 50 anni, le organizzazioni si affidano a Â鶹ԭ´´ per dare il meglio di sé unendo le operazioni critiche per il business che abbracciano finanza, approvvigionamento, HR, supply chain e customer experience. Per maggiori informazioni, visita .

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Questo documento contiene dichiarazioni previsionali, ovvero previsioni, proiezioni o altre dichiarazioni su eventi futuri. Queste affermazioni si basano sulle aspettative, le previsioni e le ipotesi attuali che sono soggette a rischi e incertezze che potrebbero causare differenze sostanziali tra risultati e risultati effettivi. Ulteriori informazioni relative a tali rischi e incertezze sono reperibili nei nostri documenti depositati presso la Securities and Exchange Commission, ivi compresa, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, la sezione dei fattori di rischio del Rapporto annuale 2025 di Â鶹ԭ´´ sul Modulo 20-F.

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Ma man mano che l’AI diventa più indipendente, emergono nuovi rischi. Quindi, come possiamo affrontare questa prossima frontiera in modo responsabile? Questa è una domanda che in Â鶹ԭ´´ non lasciamo al caso.

Dagli strumenti ai colleghi del team

Immaginate di comprare un’auto. Ci si aspetta che soddisfi tutti gli standard di sicurezza, indipendentemente da dove vengono prodotte le componenti o come viene assemblata. Il processo dietro le quinte non cambia la vostra aspettativa di sicurezza. Lo stesso vale per l’AI agentica.

I sistemi di AI agentica sono più che strumenti; sono agenti intelligenti che pianificano, imparano dall’esperienza, si autoregolano e collaborano. Sono in grado di orchestrare processi complessi, prendere decisioni e persino interagire con altri agenti o esseri umani per raggiungere un obiettivo. Tuttavia, con questo balzo in avanti arriva un nuovo livello di complessità e rischio.

Funzionalità e rischi principali dell’AI agentica

I sistemi di AI agentica offrono potenti funzionalità come la pianificazione, la riflessione e la collaborazione, che permettono di affrontare task complessi in modo autonomo. Possono mappare le strategie, imparare dagli errori, utilizzare strumenti esterni e coordinarsi con le persone e altri agenti.

Tuttavia, ogni punto di forza comporta dei rischi. Ad esempio, una pianificazione difettosa può causare inefficienze, la riflessione può rafforzare comportamenti non etici, l’utilizzo di strumenti può portare a instabilità quando i sistemi interagiscono in modo imprevedibile, e una collaborazione non chiara può causare incomprensioni. Bilanciare queste capacità con adeguate misure di sicurezza è essenziale per un’implementazione sicura ed etica.

Gestire l’autonomia: bilanciare libertà e controllo

Una delle sfide più urgenti con l’AI agentica è la gestione della sua autonomia. Lasciati incontrollati, questi sistemi possono deviare dalla rotta, interpretare male il contesto o introdurre rischi sottili senza un rilevamento immediato. Per affrontare questo problema, le organizzazioni devono trovare un attento equilibrio tra libertà e controllo.

Abbiamo imparato che la supervisione dovrebbe essere calibrata in base al rischio. I settori con un alto intervento “umanoâ€�, come l’assistenza sanitaria o la gestione HR, richiedono una solida supervisione da parte delle persone, mentre i compiti di routine a basso rischio possono tollerare una maggiore autonomia. Inoltre, il monitoraggio continuo è essenziale; i sistemi di AI agentica, come qualsiasi tecnologia complessa, richiedono controlli regolari per garantire qualità, conformità e affidabilità.

Un elemento chiave di questa supervisione è il mantenimento di un approccio “human in the loop�, in cui il giudizio umano è integrato in punti decisionali critici, garantendo che le azioni automatizzate rimangano allineate ai valori delle persone e agli scopi dell’organizzazione.

Questo principio è stato al centro dell’approccio etico di Â鶹ԭ´´ all’AI fin dall’inizio, rispecchiando la nostra convinzione che l’AI dovrebbe aumentare, non sostituire, il processo decisionale umano. A tal fine, Â鶹ԭ´´ ha introdotto revisioni etiche obbligatorie per tutti i casi di utilizzo dell’AI agentica, assicurandosi che ogni implementazione sia analizzata per rilevare eventuali implicazioni etiche e rimanga allineata ai nostri principi di AI responsabile.

Rafforzare la trasparenza e la responsabilità

La trasparenza non è solo una parola d’ordine; è un requisito fondamentale per creare fiducia nell’AI agentica. Fin dall’inizio, durante la fase di progettazione, è fondamentale classificare i sistemi AI in base alla complessità e al rischio dei compiti che svolgono. Questa classificazione guida le decisioni sulle garanzie necessarie e garantisce che i meccanismi di intervento umano siano integrati fin dall’inizio.

In fase di esecuzione, la trasparenza viene mantenuta attraverso la spiegabilità e la tracciabilità. Gli sviluppatori e gli utenti finali devono essere in grado di capire cosa sta facendo il sistema e perché. Fondamentalmente, la responsabilità deve sempre essere affidata alle persone o alle entità legali, mai all’AI stessa.

Ripensare la governance e la regolamentazione

L’emergere dell’AI agentica non è stata accompagnata dallo sviluppo di nuove normative specifiche. Le leggi e i framework esistenti come il GDPR continuano ad applicarsi e forniscono una solida base per la governance. Tuttavia, ciò che è cambiato è il livello di rigore tecnico necessario per rimanere conformi ed eticamente corretti. Le organizzazioni ora devono adottare processi più solidi. Devono analizzare i casi di utilizzo con maggiore precisione, applicare controlli basati sul rischio che corrispondano al potenziale impatto dell’AI e garantire che gli standard etici e legali siano rispettati attraverso pratiche di progettazione migliorate e test continui.

Progettare con i valori umani al centro

L’AI agentica non può essere una scusa per abbassare gli standard. In Â鶹ԭ´´, la posizione è inequivocabile: anche nei sistemi autonomi, l’AI deve soddisfare i più alti benchmark etici. Ciò significa incorporare principi come equità, trasparenza e intervento umano direttamente nel design.

In definitiva, tutti gli utenti dovrebbero essere dotati degli strumenti e della comprensione di cui hanno bisogno per supervisionare e, quando necessario, intervenire nel comportamento del sistema AI.

Costruire la fiducia in un mondo di scatole nere

La fiducia nell’AI non avviene per impostazione predefinita; deve essere costruita intenzionalmente e continuamente rinforzata. Uno dei modi più efficaci per farlo è fornire alle parti interessate la giusta quantità di informazioni. Troppi dettagli possono essere controproducenti mentre troppo poco potrebbe favorire la fiducia cieca o la paura dell’ignoto. La chiave sta nel comunicare chiaramente le capacità, i rischi, le limitazioni e l’uso appropriato del sistema. Consentire agli utenti di valutare criticamente il comportamento dell’AI e sapere quando intervenire è fondamentale per creare un ambiente AI sicuro, protetto e affidabile.

Ripensare i KPI nell’ambiente di lavoro potenziato dall’AI

Mentre i sistemi agentici, come i nostri Agenti Joule, iniziano a gestire più compiti, i ruoli delle persone si evolveranno naturalmente. Per stare al passo con questo cambiamento, le organizzazioni devono ripensare il modo in cui definiscono e misurano il successo. Questo inizia investendo nella gestione del cambiamento e nei programmi di aggiornamento delle competenze che preparano i dipendenti a lavorare efficacemente insieme all’AI. Richiede inoltre di ridefinire le metriche di produttività, andando oltre il completamento dei task per concentrarsi sul livello di collaborazione tra esseri umani e agenti AI. Il successo dovrebbe essere misurato in base all’efficienza con cui i team sfruttano l’AI per sbloccare nuovi livelli di insight e innovazione.

Costruire un’AI che crea fiducia

L’AI agentica non rappresenta solo un’altra fase, è una trasformazione. Ma come qualsiasi tecnologia trasformativa, il successo dipende da come viene costruito, governato e utilizzato.

L’AI agentica amplifica le capacità umane, accelera l’innovazione e aiuta ad affrontare sfide una volta considerate troppo complesse. Ma richiede anche un nuovo livello di diligenza, supervisione e riflessione etica.

Il futuro non riguarda solo la creazione di agenti più intelligenti, ma anche la costruzione di agenti responsabili.

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Il problema non è poi così misterioso. La customer experience dev’essere semplice, personalizzata e proattiva. Ma fornire questo tipo di CX è difficile, soprattutto perchè le aziende hanno creato nel corso degli anni sistemi eterogenei, volumi di dati elevati e incoerenti, e attività manuali per gestirli.

L’intelligenza artificiale sta aiutando le aziende a migliorare l’efficienza e ad aumentare la produttività, e gli agenti AI, che lavorano in modo autonomo e proattivo, possono potenziare questi vantaggi, rendendo più facile offrire il tipo di esperienze memorabili che i clienti si aspettano.

Cos’è l’agentic AI?

L’intelligenza artificiale (AI) agentica è un tipo di intelligenza artificiale che può lavorare da sola per raggiungere gli obiettivi senza bisogno che una persona guidi ogni passaggio. Gli agenti AI sono i veri e propri programmi software che svolgono questo lavoro, agendo come assistenti digitali che capiscono cosa l’utente vuole, prendono decisioni e intraprendono azioni su diversi siti e app. A differenza dell’AI tradizionale che fornisce solo informazioni, questi sistemi possono capire cosa sta succedendo intorno a loro e risolvono problemi seguendo percorsi simili a quelli che seguirebbe una persona.

Gli agenti AI per l’esperienza del cliente

La convergenza di agenti basati su AI e nuove tecnologie che eliminano i passaggi tra “cosa voglio fare” e “cosa devo fare per farlo” consentirà alle aziende di raggiungere una produttività più elevata, una maggiore soddisfazione del cliente e migliori prestazioni finanziarie. Uno studio di Capgemini del 2024 ha rilevato che l’82% delle imprese prevede di integrare gli agenti AI nelle proprie operazioni aziendali entro uno o tre anni.

I principali vantaggi dell’intelligenza artificiale agentica per la CX

1. Produttività migliorata. Processi semplificati e automazione riducono il lavoro manuale per un servizio più rapido ed efficiente e per customer experience superiori.
2. Migliore esperienza dei dipendenti. Liberi da attività noiose che richiedono tempo, i dipendenti ad esempio nei team vendita e assistenza possono concentrarsi su attività più strategiche per servire meglio i clienti.
3. Costi inferiori. Automatizzando le attività di routine e riducendo il carico di lavoro delle persone, gli agenti AI portano notevoli risparmi sui costi.
4. Esperienze personalizzate. L’intelligenza artificiale sta già aiutando le aziende su questo fronte analizzando i dati dei clienti, ma gli agenti AI capiscono il contesto e possono creare offerte e contenuti personalizzati in tempo reale.
5. Miglioramento del processo decisionale. Gli agenti intelligenti modificheranno il processo decisionale nell’azienda con analisi dei dati più rapide e intelligence predittiva.
6. Miglioramento continuo. Gli agenti AI imparano da ogni interazione, migliorando il loro output e la CX nel tempo.

Gli Agenti AI per il servizio clienti

Nel servizio clienti, l’intelligenza artificiale sta aumentando la produttività degli agenti automatizzando le attività ripetitive e rendendo immediato l’accesso alle informazioni.

Ad esempio, un agente AI può classificare rapidamente i ticket di servizio utilizzando il linguaggio naturale e indirizzarli al team giusto. Supponiamo che un cliente apra un ticket per un tentativo di accesso non riuscito:  l’agente è in grado di riconoscerlo come un problema di accesso dell’account, lo identifica come ad alta priorità a causa del suo impatto sull’accesso dell’utente, lo inoltra al team di gestione delle identità, aggiorna i campi di categoria, priorità e assegnazione del ticket e quando il problema viene risolto, un altro agente AI può analizzare la soluzione, riassumere i passaggi chiave, creare un articolo strutturato e renderlo disponibile per gestire altri casi simili.

Agenti AI e vendite intelligenti

Le vendite sono un altro ambito in cui l’AI agentica può fare la differenza. Nelle vendite B2B, gli agenti AI potrebbero migliorare l’efficienza e l’efficacia dei processi end-to-end: dalla generazione di lead alle previsioni di vendita, dalla gestione della pipeline alle stime del churn.

Un modo in cui gli agenti AI possono aiutare i venditori è accedere alle informazioni molto rapidamente, dando loro più tempo per concentrarsi su prospect e clienti. Invece di cercare in più sistemi, possono porre domande all’agente utilizzando il linguaggio naturale. L’agente comprende l’intento e il contesto della domanda del venditore, cerca tra le fonti interne, valuta le potenziali risposte per la rilevanza, e fornisce risposte accurate.

Trasformare l’e-commerce tramite l’automazione intelligente

L’e-commerce è un altro settore in cui l’intelligenza artificiale agentica potrebbe aumentare la CX. Gli agenti AI possono cambiare radicalmente il modo in cui i clienti si informano, ricevono supporto e prendono decisioni di acquisto, aiutando al contempo le aziende a gestire i dati sui prodotti in modo più efficace.

Invece di costringere i clienti a navigare in rigide strutture di categorie o utilizzare parole chiave precise, gli agenti intelligenti possono comprendere richieste in linguaggio naturale come “sedia da ufficio comoda per qualcuno con problemi alla schiena” e abbinare in modo intelligente i prodotti alle esigenze del cliente.

Questi agenti comprendono intenti di acquisto complessi, esplorano cataloghi di prodotti in modo intelligente e presentano opzioni rilevanti con utili confronti. Dietro le quinte, gli agenti intelligenti automatizzano il noioso lavoro di mantenimento delle informazioni sui prodotti per migliaia di articoli. Ciò garantisce ai clienti di vedere sempre dettagli accurati e coerenti, riducendo allo stesso tempo lo sforzo manuale richiesto ai team di merchandising.

Futuro dell’intelligenza artificiale agentica in CX

L’intelligenza artificiale multiagente sta rapidamente passando da una visione a una realtà. Con questo tipo di funzionalità le possibilità per l’esperienza del cliente e per l’intera azienda sono infinite.

Mentre l’AI agentica è ancora in fase di sviluppo, le organizzazioni dovrebbero iniziare a incorporarla nei loro piani strategici e non aver paura di pensare in grande. Le organizzazioni avranno anche bisogno di strumenti avanzati e rigide protezioni per gestire i rischi dell’AI agentica, tra cui la proliferazione di dati senza governance, la presa di decisioni inaffidabili, l’affidarsi a dati di bassa qualità, malware intelligenti e la resistenza dei dipendenti ai nuovi ruoli e modelli di lavoro.

Ma con la giusta base di dati, un’infrastruttura cloud, solidi controlli e supervisione, l’AI agentica aiuterà a trasformare il modo in cui i team lavorano in modo che le aziende possano raggiungere i propri obiettivi CX e rendere reali percorsi di customer experience davvero fluidi.

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