Il comparto Energy & Utilities è tra i settori trainanti della digitalizzazione industriale in Italia, sia per volume di spesa che per intensità degli investimenti in tecnologie abilitanti. Secondo il rapporto Il Digitale in Italia 2025, curato da NetConsulting cube per Anitec-Assinform, la spesa digitale complessiva del settore ha superato nel 2024 quota 1,57 miliardi di euro, in crescita del 4,3% rispetto all’anno precedente. Le previsioni indicano una prosecuzione di questa traiettoria anche nel 2025, con tassi superiori alla media di comparto, trainati dalla necessità non solo di efficientare le reti e integrare fonti energetiche distribuite ma anche e soprattutto migliorare le performance operative in un mercato sempre più competitivo.
Insieme all’orientamento dei budget verso piattaforme cloud-native e soluzioni di gestione intelligente degli asset (Asset Performance Management) – con le tecnologie IoT per il monitoraggio distribuito – sono gli strumenti avanzati per le customer operations e basati sull’utilizzo dell’AI, a guadagnare una fetta consistente dei budget con la quota maggiore degli investimenti che si concentra nei processi di back-end, mentre cresce l’attenzione per le applicazioni rivolte al cliente finale, ambito nel quale si colloca anche l’adozione crescente di tecnologie per il self-care, l’assistenza automatizzata e l’analisi dei comportamenti.
Energy & Utilities, scenari in evoluzione
Le dinamiche in atto si inseriscono in un contesto di profonda trasformazione regolatoria e commerciale. L’abolizione del mercato tutelato e la piena liberalizzazione del settore energetico hanno modificato in modo strutturale il perimetro competitivo, abilitando l’ingresso di nuovi attori – spesso esterni al “mondo” energy tradizionale – che propongono offerte verticali o bundle di servizi personalizzati. È questo il caso di alcuni operatori telco, o di realtà ibride – inizialmente operativi in altri verticali- che si sono affacciati al mercato della vendita di energia elettrica senza una gestione integrata della catena del valore. Allo stesso tempo, le utility tradizionali hanno iniziato a muoversi in direzione opposta, estendendo il proprio portafoglio a servizi ancillari, digitali o persino non correlati, nel tentativo di ampliare la propria base clienti e presidiare nuovi segmenti di consumo. La convergenza di queste dinamiche porta alla frammentazione dell’offerta, con la conseguente proliferazione di modelli di business multi-servizio e multi-canale. Si è creata, di fatto, una “competition war”, in cui tutti vendono tutto: telco che propongono energia, energy provider che distribuiscono connettività, assicurazioni, servizi per la casa. Ne deriva una customer base ampia ma estremamente eterogenea, dove il singolo cliente può aderire a un’offerta specifica senza necessariamente interagire con l’intero portafoglio dell’operatore.
Come cambiano le customer operations
In un contesto così articolato, la gestione della relazione con il cliente è quindi una delle principali aree critiche. Le customer operations sono chiamate a gestire richieste molto diversificate che spaziano, per esempio, dal supporto tecnico per la connessione, all’assistenza sulla fatturazione; ma si parla, a seconda dei casi, anche di consulenze assicurative o informative sui programmi di sostenibilità. L’operatore di front en si trova spesso privo di una visione unificata e approfondita su tutte le aree di business offerte dall’azienda, e questo rende difficile garantire risposte rapide, coerenti e personalizzate.
È qui che entra in gioco la tecnologia. L’intelligenza artificiale – in particolare nella sua declinazione agentica – consente di colmare questo gap informativo, abilitando assistenti digitali capaci di apprendere da domini multipli e fornire supporto specialistico integrato in tempo reale. L’adozione di AI agentica nelle operation rappresenta quindi una risposta concreta alla frammentazione dell’offerta e alla crescente complessità del customer journey, restituendo un’esperienza più fluida e integrata per il cliente e alleggerendo al tempo stesso il carico cognitivo degli operatori umani.
Questa esigenza di trasformazione si intreccia con una seconda criticità strutturale: la carenza di competenze. Il report Digitale per Crescere sottolinea come il settore Energy & Utilities sia tra quelli che più avvertono l’assenza di profili ibridi, in grado di coniugare conoscenze tecnologiche, regolatorie e di business. La rapidità con cui il settore si è evoluto – anche per via di spinte normative europee legate alla transizione energetica e al Green Deal – non è stata accompagnata da un adeguato aggiornamento del capitale umano. Il risultato è un disequilibrio tra le potenzialità delle tecnologie disponibili e la capacità effettiva delle organizzazioni di governarle in modo strategico.
Non va infine trascurato il peso crescente degli obblighi regolatori. Le imprese del comparto si trovano ad operare in un perimetro normativo sempre più stringente, che riguarda tanto gli aspetti tecnici e di continuità del servizio, quanto quelli legati alla tutela del consumatore, alla sostenibilità ambientale e alla gestione dei dati. L’introduzione di normative come il regolamento europeo sull’efficienza energetica, le direttive sulle comunità energetiche e i requisiti Esg impongono un adeguamento continuo dei processi, con un impatto diretto sia sui sistemi informativi che sulla governance aziendale. Anche in questo ambito, l’automazione dei processi di compliance e l’integrazione dell’AI nei workflow normativi si configurano come strumenti abilitanti per mantenere sotto controllo i rischi operativi e garantire l’allineamento con gli standard internazionali.
Rilievi confortati dalle osservazioni degli analisti. Nel comparto Energy & Utilities, la gestione delle customer operations si sta rivelando un nodo strategico e al contempo critico, in un contesto in cui la pressione competitiva e la diversificazione dell’offerta rendono più complesso il rapporto con l’utenza. La maggior parte delle aziende del settore sta già intervenendo attivamente sui processi di gestione cliente attraverso l’introduzione di tecnologie digitali. La priorità non riguarda solo la riduzione dei costi operativi, ma anche l’esigenza di garantire coerenza, personalizzazione e tempestività nell’esperienza utente per sviluppare una Customer Experience differenziante. L’adozione di strumenti di intelligenza artificiale – in particolare per l’automazione del contact center, la gestione proattiva delle richieste e l’analisi predittiva – è vista come centrale per affrontare una customer base sempre più frammentata. Tuttavia, la sfida resta organizzativa e culturale: gli analisti segnalano che sono pochissime le aziende che hanno già superato il livello iniziale di maturità digitale in questo ambito.
Nel complesso e dinamico mercato delle utility, le customer operations si trovano allora ad affrontare sfide sempre più complesse, rese ancora più critiche proprio dalla crescente eterogeneità dei servizi offerti e dalla competizione accesa generata dalla fine del mercato tutelato. In questo scenario, l’esperienza finale del cliente diventa un fattore differenziante. A fronte dell’evidente complessità che presenta la gestione dei modelli omnichannel si rivela invece oggi più funzionale un modello optichannel basato sull’utilizzo di dati e analisi per selezionare e ottimizzare l’utilizzo dei canali di interazione, magari di meno, ma ottimamente gestiti grazie all’integrazione dell’AI. Quando si pensa agli strumenti di interazione, serve per esempio poter definire con precisione il tone of voice del front-end, costruire relazioni empatiche anche nei canali digitali, e garantire una gestione efficiente e personalizzata delle richieste, valorizzando le competenze umane nei touchpoint ad alto valore aggiunto.
In parallelo, l’automazione svolge un ruolo chiave nel backoffice: le tecnologie di intelligenza artificiale, in particolare gli agenti AI, permettono di semplificare le attività ripetitive e low-value, lasciando spazio agli operatori per gestire le interazioni più complesse e per supervisionare l’operato degli agenti AI. L’approccio agentico consente di orchestrare squadre di agenti virtuali, ciascuno con un ruolo specifico, che collaborano tra loro e con gli operatori umani per garantire risposte rapide, accurate e coerenti.
Il bilanciamento tra AI e presenza umana diventa strategico per mantenere l’efficacia operativa e al contempo garantire un servizio empatico e mirato. Ma è importante sottolineare un elemento: mentre fino a poco tempo fa era l’AI a fare da supervisore, adesso è l’uomo ad assumere questo ruolo, sull’operato dell’AI. Un aspetto che in ambito utility, che sono “back-office intensive”, è fondamentale per valorizzare le competenze umane.
La proposta di NTT DATA
In questo scenario, NTT DATA propone un approccio consulenziale end-to-end che parte dall’analisi del modello di servizio esistente e accompagna le utilities nella ridefinizione completa delle proprie operations, facendo leva su tecnologie avanzate, intelligenza artificiale agentica e una profonda comprensione delle dinamiche settoriali.
L’obiettivo dichiarato è duplice: da un lato garantire maggiore efficienza nei processi a basso valore aggiunto, in particolare nei back-office, dall’altro valorizzare al massimo il contributo umano nei momenti critici della relazione con il cliente, in particolare nelle fasi di front-end e nella gestione di richieste complesse o ad alto impatto emotivo. Il modello operativo proposto si basa infatti sulla separazione funzionale tra task ripetitivi, demandati a sistemi automatizzati e bot intelligenti, e attività che richiedono competenza, empatia e capacità decisionali, affidate a operatori formati e assistiti da sistemi AI in grado di agire come veri e propri “colleghi virtuali” che possono gradualmente acquisire autonomia, anche in questo ambito, tramite un’opportuna supervisione.
NTT DATA in particolare si propone come partner di trasformazione, capace di definire insieme ai clienti il modello target più adatto sulla base delle esigenze specifiche del settore Energy & Utilities. Il processo parte dall’analisi dei touchpoint e dei journey del cliente, con particolare attenzione alla segmentazione della clientela e alla mappatura dei bisogni, per poi procedere con la revisione dei processi di gestione del servizio. Viene data priorità all’adozione di soluzioni tecnologiche capaci di abilitare automazione intelligente, gestione optichannel e orchestrazione di interazioni multicanale attraverso agenti AI con ruoli specifici e ben definiti.
Nel mondo delle utilities che, come abbiamo visto, è caratterizzato da grandi volumi di contatti e da una forte incidenza delle attività amministrative e regolatorie, è cruciale intervenire in modo selettivo. L’automazione spinta viene infatti indirizzata verso quei processi ad alto carico operativo ma “trasparenti” per il cliente finale, come la classificazione automatica dei reclami, la gestione documentale, la generazione di risposte standard o la presa in carico di segnalazioni ricorrenti. In questi casi, l’intelligenza artificiale generativa e gli agenti autonomi agiscono come acceleratori, liberando risorse umane che possono essere riallocate su attività più critiche.
Laddove invece la relazione con il cliente implica un’interazione empatica, la risoluzione di situazioni complesse o la gestione di casi con alto valore relazionale o economico, NTT DATA promuove un modello che affida il contatto a un operatore umano, opportunamente supportato da strumenti intelligenti. In questa visione, l’AI non sostituisce l’agente umano, ma lo potenzia. Il collega virtuale – sempre aggiornato, in grado di accedere al CRM, ai dati storici del cliente, alle policy aziendali – assiste l’operatore suggerendo risposte, anticipando problemi, guidando i flussi di processo ed eventualmente prendendo anche decisioni autonome. L’agente umano diventa quindi un decision maker assistito, che gestisce la complessità con più efficacia, rapidità e consapevolezza.
Questa logica si applica anche ai canali di interazione. L’evoluzione dall’omnicanalità – oggi, lo abbiamo visto nell’analisi, considerata non sostenibile in molti contesti – verso modelli optichannel e one-channel trova piena applicazione nella strategia NTT DATA.
L’idea non è quella di presidiare ogni canale disponibile, ma di selezionare quelli più funzionali, gestirli in modo ottimale e garantire esperienze coerenti e personalizzate. In particolare, l’app proprietaria dell’utility può diventare il punto unico di accesso alle interazioni, integrando al suo interno chatbot, agenti AI, canali vocali, servizi di assistenza e notifiche intelligenti. In questo ecosistema, la generativa AI gioca un ruolo fondamentale nel comprendere il linguaggio naturale, rilevare l’urgenza della richiesta e attivare la risposta o l’intervento più adeguato, fino a coinvolgere un operatore umano quando necessario.
Il valore dell’intervento umano viene così esaltato, e il trade-off tra automazione e qualità del servizio non è più un compromesso, ma una strategia di bilanciamento dinamico. Questo è particolarmente importante in contesti regolamentati come quelli delle utilities, dove le direttive dell’autorità (per esempio, Arera) determinano livelli minimi di qualità del servizio, tempi di risposta garantiti e tracciabilità dei processi. NTT DATA integra questi requisiti nelle proprie soluzioni, offrendo flessibilità organizzativa e tecnologica per adattarsi rapidamente a modifiche normative o a picchi di domanda.
Il framework proposto si basa su un layer tecnologico abilitante – costruito su piattaforme modulari, AI agentica, integrazione tra sistemi legacy e nuovi canali digitali – ma anche su una forte componente di consulenza strategica, tecnologica e change management. Insieme al cliente, NTT DATA disegna il percorso di trasformazione, accompagna l’adozione tecnologica, forma le risorse interne e supporta l’evoluzione culturale verso un modello più agile, data-driven e orientato all’empatia.
Il cuore della proposta risiede quindi nella capacità di modellare in modo flessibile la customer operations in funzione della segmentazione dei clienti, dei canali disponibili, dei volumi gestiti e degli obiettivi strategici dell’azienda. L’intelligenza artificiale, in questa visione, non è quindi fine a se stessa ma strumento per raggiungere un equilibrio tra efficienza operativa, qualità del servizio e valorizzazione delle persone. Si parla pertanto di una proposta articolata su tre pilastri: l’analisi consulenziale dei modelli operativi, di servizio e dei processi abilitanti per identificare criticità e potenzialità; l’adozione modulare di agenti AI e piattaforme digitali a supporto dei processi; e la valorizzazione delle competenze umane nei momenti chiave della relazione con il cliente. Un approccio olistico e flessibile, pensato per accompagnare le aziende del settore Energy & Utilities in un percorso di trasformazione profonda, in cui le customer operations non rappresentano più tanto un centro di costo, quanto piuttosto una leva strategica per la competitività e fonte fondamentale di ricavo. Ne parliamo nei dettagli in un contributo dedicato.
Per saperne di più scarica il position paper: Le Customer Operations nel mercato dell’Energy e Utilities
Leggi tutti gli approfondimenti della room Energy & Utilities: trend e sfide per il futuro by NTT DATA
© RIPRODUZIONE RISERVATA
