Uno degli appuntamenti più attesi dell’area del customer service di Salesforce è il rapporto biennale State of Service. Quest’anno è uscita la sesta edizione, ed è interessante vedere come negli anni sta progredendo l’area aziendale dell’assistenza clienti. Per approfondire le principali evidenze del nuovo rapporto abbiamo intervistato Domenico Rossi, Head of Service Cloud e Field Service di Salesforce per l’Italia che ci ha dato anticipazioni anche sugli AgentForce, la nuova modalità per costruire agenti AI autonomi.
Domenico raccontaci cos’è lo State of Service e quali sono i risultati più interessanti di questa sesta edizione.
Lo State of Service è un’indagine che ha coinvolto finora più di 30.000 persone. Nelle ultime edizioni c’è anche una sezione dedicata all’Italia con un campione di circa 500 professionisti nel mondo del customer service. Sono tre gli elementi che voglio evidenziare. Il primo riguarda la velocità e personalizzazione delle risposte. Il secondo è connesso con la richiesta ai team di customer service di essere uno strumento di ricavi e riguarda i KPI che vengono richiesti. Infine, c’è il tema dell’applicazione delle AI e più in generale della Automation. Proviamo a vederli più da vicino.
Di velocità e personalizzazione del servizio clienti parliamo da anni. Le aspettative dei clienti sono sempre più elevate, e le aziende faticano sempre di più a soddisfarle. È quindi fondamentale fornire agli operatori del customer service strumenti semplici per gestire le richieste sempre più pressanti, permettendo loro di essere più efficienti e produttivi.
Per quanto riguarda l’incremento del fatturato, le statistiche mostrano che dal 2018 al 2024 le metriche finanziarie richieste ai team di customer service sono quasi raddoppiate. Nel 2018, venivano richiesti alcuni elementi relativi alla generazione di ricavi. Oggi, nel 2024, quasi il 90% degli intervistati nel nostro campione del mondo del customer service deve rispondere a metriche di incremento del fatturato. Questo conferma ciò che abbiamo sempre sostenuto: il customer service può anche contribuire agli obiettivi di crescita del business.
Passando al tema dell’automazione, abbiamo iniziato nel 2017 con l’AI e l’automazione predittiva. Nel 2022 abbiamo lanciato la parte generativa, che è stata una vera rivoluzione per tutti noi. Ora siamo a una fase ancora più innovativa. Molti servizi di assistenza clienti devono ancora utilizzare diverse applicazioni e strumenti e spendono più del 60% del tempo in attività amministrative, di cui circa il 20% solo per prendere appunti. Le nostre soluzioni di Intelligenza Artificiale, applicate con la nostra tecnologia, hanno permesso di automatizzare gli aspetti a basso valore aggiunto, come per esempio le note e i riassunti delle interazioni. Questo approccio è stato applicato anche al self-service, includendo chatbot e altri strumenti. L’impatto sul mondo del self-service è stato notevole. Oggi, l’80% dei nostri clienti utilizza strumenti di Intelligenza Artificiale basati sulla nostra tecnologia, principalmente nel settore del customer service.
Cosa possiamo dire a chi non ha ancora iniziato a usare strumenti di intelligenza artificiale? qual è la sfida che che deve superare?
Credo sia importante partire da una distinzione tra l’intelligenza artificiale (AI) per il mondo consumer e quella per l’enterprise. Sono due realtà diverse. L’AI consumer la sperimentiamo tutti i giorni: la usiamo nei nostri smartphone, computer e probabilmente in molti dispositivi che abbiamo nelle nostre case. Sappiamo di non avere pieno controllo su ciò che succede con queste tecnologie, quindi a volte ci forniscono informazioni non in linea con le nostre aspettative. Non sappiamo esattamente da quali dati vengono generati questi suggerimenti o proposte e si parla di “allucinazioni”, ossia situazioni in cui l’AI può fornire informazioni non accurate o inventate. Nel mondo dei consumatori, queste cose possono accadere e possiamo accettarle o meno.
Spostandoci all’AI enterprise, queste problematiche non devono verificarsi: tutto deve essere controllato. Oggi, secondo statistiche di enti indipendenti, molti dipendenti usano strumenti AI consumer all’interno delle aziende. Questo può rappresentare un grosso problema per le imprese, poiché c’è il rischio di condividere informazioni sensibili con sistemi esterni. Usare bene l’AI in ambito enterprise significa capire quali dati vengono condivisi con questi sistemi, se è giusto condividerli, con quali limitazioni e livelli di Data Masking per evitare la diffusione di dati sensibili. Bisogna stabilire delle regole di visibilità dal punto di vista aziendale per sapere chi può fare cosa e misurare ciò che accade. La gestione dei dati verso questi sistemi è fondamentale, occorre essere certi di usare i motori di AI in modo sicuro. Alcune aziende hanno risposto costruendo i propri motori di AI, che però sono molto costosi e impegnativi. Sebbene garantiscano sicurezza nell’utilizzo dei dati, dall’altra parte comportano costi esorbitanti, anche nascosti.
Occorre anche considerare che i motori di AI che conosciamo oggi, come i Large Language Models (LLM), sono numerosi. Ne esistono centinaia, non solo quelli famosi sulla bocca di tutti. Ed è un mondo in rapida evoluzione. Tuttavia, non è la scelta del motore LLM che determina la strategia aziendale, ma avere una piattaforma che permetta di scegliere il motore corretto in base alle necessità, poiché gli LLM diventeranno sempre più una commodity.
Infine, per applicare correttamente l’AI in azienda servono casi d’uso chiari e funzionalità specifiche che portino benefici per ogni ruolo — customer service, vendite, eccetera. Queste tecnologie devono offrire risultati misurabili, chiari ed evidenti, creando efficienza in tempi ragionevoli. Questo è un fattore differenziante per garantire il successo di un progetto AI all’interno di un’azienda. Non si tratta di implementare funzionalità generiche, ma di avere obiettivi specifici e misurabili.
Proprio perché è un mondo in continua evoluzione, Salesforce ha appena annunciato un avanzamento ulteriore: gli AgentForce. Ci spieghi cosa sono e come si applicano?
Come ho accennato, nel 2017 siamo partiti dall’Artificial Intelligence Predictive, la nostra piattaforma Einstein. Il nome è tutto un programma, quindi “Einstein predictive“. Nel 2022 abbiamo lanciato tutto ciò che riguarda il mondo basato sulla Generative AI. Ora pensiamo sia il momento di arrivare a quello che noi chiamiamo “Autonomous AI”. Abbiamo costruito una piattaforma basata su questo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale che beneficia di tutto ciò che è stato fatto finora.
Per inciso, c’è un po’ di orgoglio italiano anche in questo nuovo sviluppo perché il nostro ricercatore è un italiano che lavora in America, un professore universitario. Questa piattaforma permette di costruire quelli che noi chiamiamo “agenti“, che possono essere assistenti all’interno dell’azienda. Un po’ come ciò che qualcuno ha sentito chiamare “Copilot“, quindi un assistente che aiuta l’operatore di customer service a svolgere il proprio lavoro. Ma possono anche essere agenti che svolgono un’attività autonoma verso i clienti. L’aspetto più importante è che la costruzione di questi agenti non assomiglia alle modalità di progettazione di un chatbot, che era comunque abbastanza complesso da definire. Ora per creare un agente, che sia interno od esterno, non è necessario utilizzare un codice, ma è sufficiente, grazie a un Agent Builder, descrivere cosa deve fare, si definisce quale ruolo deve assumere, quali topic possono gestire, le azioni che seguono alle richieste e anche i limiti da non superare. Quindi avremo agenti per l’assistenza ai clienti, quelli per le vendite e così via disponibili sui canali che verranno assegnati, dai canali interni all’azienda ai canali digitali tradizionali, dalla chat a WhatsApp, Facebook Messenger eccetera, e in futuro anche sul canale voce.
Insomma, è come avere un collega virtuale, qualcosa di cui si è parlato tanto e che sta diventando realtà…
Stiamo andando in questa direzione, con questi assistenti che possono aiutare non solo internamente, ma anche nelle attività rivolte ai clienti. Si partirà ovviamente dai casi più semplici, in modo da liberare il personale del customer service per realizzare attività più complesse e a maggior valore aggiunto. Tuttavia, questo approccio è molto diverso rispetto a quello che conoscevamo prima nel mondo dei bot, perché il metodo di costruzione è totalmente diverso. Il 21 novembre a Milano avremo un evento durante il quale ci sarà la possibilità di costruire il proprio agente. Ci saranno tantissime postazioni a disposizione perché vogliamo far toccare con mano cosa significa creare un agente virtuale sul sito delle vostre aziende.
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