AI generativa, un approccio concreto per la CX

Riuscire a migliorare l’esperienza dei clienti rappresenta un elemento chiave nelle strategie aziendali, considerata l’importanza di mantenere elevata la qualità dei rapporti, la brand awareness e la possibilità di fidelizzare nel lungo termine il cliente quando nel ‘dialogo’ con l’azienda si sente ‘riconosciuto’ e correttamente seguito ed aiutato. Una sfida questa per ogni realtà, ma allo stesso tempo un’opportunità che oggi può essere indirizzata facendo leva sulle potenzialità della Generative AI che rappresenta un vero game changer. Sono i temi del confronto con Fabio Fradeani e Vincenzo Certo che operano come Solution Sales Managers, Customer Service  per ServiceNow, focalizzati però su verticali differenti: Fradeani su financial services e general business e Certo su PA, trasporti, energy & utilities e telco.
I temi del confronto sono suggeriti proprio dagli spunti offerti dalla ricerca sui Trend dell’esperienza clienti nell’era della GenAI.
E’ risaputo che prodotti e soluzioni pur di qualità possono non bastare per fare bene sul mercato, se non sono accompagnati da una CX eccellente che si basa anche sui servizi di assistenza. Crescono le aspettative dei clienti ma le aziende non possono pensare di risolvere il tema affidandosi semplicemente a chatbot e strumenti automatizzati di prima generazione, perché le persone cercano la “connessione” con un essere umano.

Automazione e valorizzazione del potenziale umano

“Sicuramente parliamo di una questione complessa – esordisce Fradeani -. L’equilibrio tra automazione dei servizi e il bisogno di una connessione umana è la sfida che tutti i giorni le aziende incontrano”. Il primo aspetto da considerare è proprio questo, secondo ServiceNow. “Molti settori stanno cercando di bilanciare l’efficienza offerta dall’automazione con strumenti come i chatbot, per esempio, con la necessità di fornire un contatto umano quando i clienti ne hanno bisogno”. L’automazione può sì rappresentare una soluzione per risolvere questo tipo di problemi e fornire l’informazione di base, ma le interazioni umane sono necessarie ad indirizzare questioni più complesse, che implicano di fatto un coinvolgimento emotivo.
Un altro punto chiave è il rispetto delle aspettative dei clienti.
Spiega Fradeani: “E’ importante che le aziende comprendano e rispettino le aspettative dei clienti. Mentre i clienti pretendono semplificazione, semplicità e chiarezza”. Se un’azienda si focalizza troppo sull’automazione, senza considerare le implicazioni umane del servizio, potrebbe registrare una diminuzione della soddisfazione del cliente. “E’ inoltre fondamentale indirizzare il tema della gestione della personalizzazione su misura, su ogni canale di interazione (omnicanalità) per offrire un’esperienza fluida ai clienti”.
Serve personalizzare l’approccio in base alla tipologia di richiesta ed al profilo del cliente, “rispettando la preferenza di un’interazione umana, come in altri casi invece la rapidità e dell’efficienza di un servizio automatizzato che oggi, grazie all’introduzione dell’AI generativa, può raggiungere elevati standard qualitativi”.

I vantaggi della Generative AI di ServiceNow

Le persone restano la colonna portante del servizio clienti, solo che allo stesso tempo aumentano i carichi di lavoro e diminuiscono le risorse, oltre ad essere sempre più elevata la complessità dei sistemi di front, middle e back office. Per questo servono processi e strumenti intelligenti. “‘E’ lo scenario che ci troviamo tutti i giorni a discutere con i nostri clienti – ci spiega Fradeani -. Nonostante gli investimenti importanti compiuti nel front-end aziendale con chatbot e sistemi di engagement, le aziende continuano a non riuscire a raggiungere gli obiettivi di soddisfazione del cliente prefissi proprio perché il contatto umano resta la componente fondamentale richiesta dai clienti stessi”.

Un aspetto però critico, considerata la frequente rotazione del personale, l’overload del lavoro, e la stessa complessità dei sistemi. Ecco allora che la soluzione di Generative AI di ServiceNow può rappresentare veramente la soluzione al problema.
“Grazie a un Language Model proprietario, ai contenuti che sono esclusivi e specializzati per ciascun cliente, ServiceNow rende possibile aumentare rapidamente l’efficacia degli strumenti di automazione, salvaguardando quindi gli investimenti”. In parallelo, l’azienda fornisce un aiuto alle organizzazioni nell’identificare quei processi di collaboration, verifica, etc., magari non efficienti, trasversali ai vari dipartimenti di un’organizzazione e che comunque sottendono al servizio fornito ai propri clienti. “Il primo risultato che assicuriamo è proprio un miglioramento della soddisfazione dei clienti. Quindi il raggiungimento di quel NPS (Net promoter Score) nella CX che è uno degli obiettivi principali”. Migliora allo stesso tempo anche l’esperienza del personale che può concentrarsi su compiti più complessi o su interazioni che richiedono empatia e creatività, quindi non risolvibili da una mera digitalizzazione e automatizzazione. “Questa visione riflette in pieno l’obiettivo che l’azienda si è data dalle origini, ovvero investire nello sviluppo di una tecnologia che migliora e semplifica la vita di chi lavora. Risolvendo al contempo le sfide legate alla complessità dei sistemi e dei processi propri di ciascuna organizzazione”.

Questione di metodo… E di obiettivi

Non basta “automatizzare” per garantire esperienze eccellenti e i CXO sono sotto pressione tra l’esigenza di tagliare le spese e fare meglio. Sarebbe da capire però come partire, quali fattori considerare per intervenire e raggiungere effettivamente un “next-level”. ServiceNow a questo proposito adotta un modello che aiuta le aziende a identificare le priorità da considerare in un progetto di trasformazione, partendo da alcuni punti chiave.
“Il primo è comprendere la varietà della richiesta dei clienti – spiega Fradeani -. La diversità delle richieste dei clienti rende necessario un approccio flessibile e personalizzato su misura. Automatizzare i processi è importante ma deve essere fatto in modo intelligente”. Tenendo conto delle specifiche esigenze di ciascun cliente.
“Il secondo fattore è la capacità di considerare la complessità degli ambienti, delle aree e dei processi che sottendono ai servizi erogati ai propri clienti”. Aspetti che rendono evidente che l’automazione non può essere la sola soluzione. I leader devono quindi considerare una strategia integrata che copra una gamma più ampia di settori e funzioni aziendali. “Ed il terzo fattore importante è l’equilibrio tra l’efficienza e l’esperienza eccellente che si vuole fornire, aspetti che tra loro confliggono in relazione alla pressione che i C-Level hanno sui budget”.
Da qui l’importanza di un metodo, della definizione e dell’identificazione degli obiettivi, dei costi e dei benefici dell’investimento su ServiceNow, in relazione agli importanti ritorni che garantisce. Chiude Fradeani: “Questo è proprio un processo che accompagna il cliente da prima dell’adozione fino al passaggio in produzione, ed al go-live delle nostre soluzioni”.
Raggiungere il “next level” richiede un approccio strategico e olistico. L’innovazione, l’efficienza operativa, e la focalizzazione delle esigenze dei clienti dovrebbero essere parte integrante di una strategia aziendale, come anche la formazione del personale, la semplificazione dei processi e la collaborazione all’interno dell’organizzazione. Tutti ingredienti fondamentali per sostenere con successo questo tipo di sfide.
Le aziende che per prime si sono poste il problema della soluzione di questi problemi già utilizzano l’AI per ridurre i costi, la mole dei casi e i tempi di risoluzione. Ora la GenAI marca un passo in avanti significativo.

Generative AI, vantaggi concreti per le aziende

Riprende lo spunto Vincenzo Certo: “L’utilizzo dell’AI in un contesto enterprise è oggi un dato di fatto”. Sia per far fronte a carenze di risorse, sia per ridurre i costi operativi del personale, i responsabili della customer experience si rivolgono sempre più all’AI come ad un abilitatore chiave, “e questo per migliorare i diversi aspetti: pensiamo all’assistenza ai clienti, il routing delle attività e  all’efficienza esecutiva nelle operations, alla capacità di riconoscere il linguaggio come ai sistemi di recommendation e sentiment analysis, e all’elaborazione automatica dei documenti”. E un altro ambito di utilizzo importante è per esempio “il process mining, per individuare colli di bottiglia operativi e attuare anche un’ottimizzazione continua dei processi”.

L’intelligenza artificiale generativa è relativamente giovane ma ha un’eco talmente ampia da generare anche opinioni distinte, sia sul valore, sia sulle sfide che essa può permettere di affrontare. Certo: “Se guardiamo alla customer experience, casi d’uso che si stanno declinando anche con i clienti sono sicuramente quelli relativi alla produzione ed alla ricerca di contenuti“. È un game changer riuscire a valorizzare la knowledge dell’organizzazione per una migliore consultazione, così come ottenere una più elevata qualità della produzione rappresenta uno degli use case più importanti. “Anche le funzionalità di self services – pensiamo ad esempio all’esperienza conversazionale che oggi si riesce a garantire con i chatbot di nuova generazione – sono game changer”. Per quanto riguarda ancora l’efficienza degli agenti, senza dubbio la GenAI può aumentare la produttività proprio nella gestione delle problematiche, agendo come collaboratore, operando come un’assistente virtuale, “facilitando sia la ricerca di informazioni contestuali relative alle interazioni che si hanno con i clienti – anche in una prospettiva omnicanale – sia nella generazione di proposte di soluzioni”.

Un’altra applicazione significativa della GenAI è nel supporto ai processi di coaching e di formazione del personale. “In questi casi la si usa come un catalizzatore della produttività, migliorando il livello di servizio offerto ai clienti supportando gli operatori, anche quelli meno esperti nelle modalità di interazione verso i propri clienti”.

Ovviamente, l’efficacia della GenAI in questi scenari richiede l’implementazione di strategie che aiutino a superare i potenziali ostacoli alla sua adozione. Per esempio, serve garantire un livello di sicurezza adeguato, e gestire le tematiche di privacy in modo corretto. “Aspetti che richiedono uno sforzo di pianificazione in termini di tuning, enforcement di sicurezza e governance continua. Mentre nella programmazione tradizionale si sviluppavano applicazioni con regole esplicite ed istruzioni da seguire, adesso si ha una dipendenza fortissima con i dataset con cui istruire, calibrare e specializzare i modelli di AI generativa; ed in questo percorso è necessario mantenere un elevato livello di sicurezza e privacy delle informazioni gestite, in parallelo all’obiettivo di rendere i modelli generativi precisi ed affidabili. Senza dimenticare l’aspetto forse più critico rappresentato dalla necessità di attuare dei piani di cambiamento, per rimuovere le resistenze ed i timori legati, per esempio agli impatti sui livelli di occupazione e ai pregiudizi in generale che si stanno creando intorno all’adozione dell’AI generativa”. Intanto continuano a crescere le aspettative dei clienti. Che sono sempre percepiti in relazione ai vantaggi che la tecnologia può portare.

GenAI, indirizzare le aspettative in sicurezza

“Se ci focalizziamo sulla customer experience – spiega Certo – da un lato i responsabili delle strategie clienti vedono queste funzionalità come cruciali per la qualità e l’efficienza dei servizi offerti. Se invece rivolgiamo lo sguardo agli operatori e gli agenti che lavorano nelle operations, essi non percepiscono lo stesso valore. Valutano l’impatto dell’intelligenza artificiale con una priorità più bassa rispetto alle tematiche di ottimizzazione delle risorse o di automazione dei processi”.

Le tecnologie di intelligenza artificiale generativa, in particolare, sono spesso integrate in funzionalità come l’ottimizzazione delle risorse e l’attuazione dei processi. Quello che accade è che gli agenti leggono i vantaggi della tecnologia nella soluzione, ma non comprendono il ruolo dell’intelligenza artificiale che lavora dietro le quinte e quindi è necessario supportare gli agenti affinché sviluppino le competenze di cui hanno bisogno per soddisfare le crescenti aspettative dei clienti.

Le tecnologie di intelligenza artificiale generativa, in particolare, sono spesso integrate in funzionalità come l’ottimizzazione delle risorse e l’attuazione dei processi. Quello che accade è che gli agenti leggono i vantaggi della tecnologia nella soluzione, ma non comprendono il ruolo dell’intelligenza artificiale che lavora dietro le quinte e quindi è necessario supportare gli agenti affinché sviluppino le competenze di cui hanno bisogno per soddisfare le crescenti aspettative dei clienti.

“Gli agenti restano la risorsa più importante nella caratterizzazione dell’esperienza, e l’interazione umana e l’empatia – riprende Certo – rappresentano ancora gli elementi di ingaggio a maggior valore. Ed è qui che l’AI generativa porta benefici ben più elevati rispetto alla semplice automazione”. Per esempio, può essere integrata negli strumenti di comunicazione ed operatività quotidiana, favorendo lo sviluppo di modelli e di capacità di ingaggio più efficaci. Può ridurre il sovraccarico e la frustrazione legata alla complessità dei processi e all’interazione con i clienti nelle situazioni quotidiane, garantendo un’esperienza più coerente e ai livelli di qualità del servizio attesi.

ServiceNow, best practice e soluzione business-ready

ServiceNow propone un approccio a questi temi del tutto caratterizzante. Privacy, trust e sicurezza sono senza dubbio tra gli aspetti più importanti, quando parliamo di adozione dell’AI generativa. E Vincenzo Certo mette bene a fuoco il tema: “Noi abbiamo un approccio alla GenAI basata sull’adozione di best practice che ruotano su quattro principi fondamentali: la centralità delle persone, la rimozione dei bias e dei pregiudizi, il tema della trasparenza verso i clienti e ovviamente la tematica di una governance responsabile nei processi di sviluppo”. Sono i quattro aspetti che permettono a ServiceNow di rispondere con efficacia a quanto il mercato italiano chiede: “Supportare quindi una forte ambizione all’innovazione, che è viva. I clienti vogliono capire cosa possiamo offrire in termini di GenAI, ma sempre nel rispetto di standard elevati in termini di sicurezza informatica e protezione della privacy”.
E ServiceNow si differenzia “nel proporre una soluzione business ready: la soluzione GenAI è nativamente integrata in piattaforma con i processi e le soluzioni che ServiceNow mette a disposizione sul mercato”. Questo permette di attivare funzionalità GenAI dal “day zero” e renderle rilevanti sfruttando i dati di contesto intorno ai quali ruotano i processi.

Si parla quindi di un’AI generativa specifica sui domini di applicazione “…con molteplici vantaggi. Prima di tutto la riduzione dei costi di training e di prompting”. E’ ServiceNow a prendersi carico di questi aspetti, fornendo soluzioni che sono già pronte per essere utilizzate in use case ben definiti, rendendo disponibili modelli LLM sviluppati per domini operativi di business specifici, come ad esempio quello relativo alle customer operations (contact center e help-desk), ma vale anche per altre tipologie di processi, quali quelli di procurement, finance e di middle e back-office in generale, che hanno declinazioni operative tutte diverse. Sicurezza e riservatezza dei dati sono garantite “perché l’applicazione della GenAI è contestuale alla piattaforma, per cui non è necessario esportare le informazioni verso soluzioni di AI Generativa di terze parti, con le quali, sia chiaro, è sempre possibile integrarsi”. La piattaforma è aperta. “E parliamo di flessibilità ed efficienza operativa che i clienti apprezzano perché si sentono supportati in tutta la strategia di adozione della GenAI, alleggerendo il carico di controllo e di governance richiesto andando da subito oltre l’approccio prototipale”.
 Le aziende possono quindi utilizzare algoritmi di GenAI sotto diverse declinazioni: assistenza agli operatori, interazione con i clienti, produzione di contenuti per la knowledge base. Tutti benefici tangibili e dai risultati immediati in tempi brevi, con un incremento misurabile dei livelli di produttività ed esperienza. 

Nel momento stesso in cui è aperto il canale di interazione col cliente, per esempio, si attiva un automatismo all’interno della piattaforma che fornisce dei feedback contestuali alla conversazione,  ai prodotti e ai servizi che il cliente ha acquistato e che offrono il supporto necessario a mantenere una conversazione con degli standard qualitativi elevati. ServiceNow in questa fase è letteralmente “in missione” nell’investire in tutte le sue funzioni e nel cercare di introdurre l’AI in modo concreto, rilevante e sicuro a supporto di tutte le capabilities evidenziate, accompagnando il cliente in un’adozione che deve essere il più semplice possibile, non solo dal punto di vista tecnologico, ma con al centro le persone che utilizzano le tecnologie e che sanno di poter contare su una piattaforma che utilizza la GenAI in modo trasversale e coerente con le loro ambizioni di innovazione ed obiettivi di efficienza. 

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