L’intelligenza artificiale entra nel contact center non per sostituire le persone, ma per renderle più efficaci. È questa la premessa, e la promessa, alla base delle funzionalità AI integrate da BeCloud nella propria piattaforma omnicanale BeInContact. Una suite di strumenti pensata per supportare l’operatore in tempo reale, ridurre il carico di attività manuali e migliorare la qualità complessiva del servizio al cliente.
Un ecosistema di funzionalità, non un’unica soluzione
BeInContact si presenta come una customer engagement platform che abbraccia l’intera gamma dei canali di contatto: voce, chat, email, WhatsApp. Al suo interno, le funzionalità AI si articolano su due livelli distinti. Da un lato ci sono gli strumenti a corredo dell’operatore — trascrizione in tempo reale, suggerimenti contestuali, riepilogo automatico delle interazioni, monitoraggio della compliance, scoring delle performance — pensati per migliorare l’efficienza di chi lavora in prima linea. Dall’altro, la componente di AI autonoma: voice bot e chatbot capaci di gestire in modo indipendente le interazioni, particolarmente utili negli orari di minore copertura o per volumi di richieste molto elevati. Come spiega Luca Triggiani di BeCloud: “La difficoltà principale non è la tecnologia in sé, ma capire qual è l’esigenza del cliente e declinare l’AI di conseguenza. Non tutti devono usare tutte le stesse funzionalità: si può partire in un modo e poi proseguire, come un abito sartoriale cucito sulle esigenze reali dell’organizzazione.”
Caso d’uso 1: la telefonata con trascrizione e riepilogo automatico
Il primo scenario riguarda una chiamata vocale tra un cliente che segnala un prodotto difettoso e un tecnico dell’assistenza. Durante l’interazione, BeInContact trascrive in tempo reale l’intero dialogo, rendendolo immediatamente leggibile sull’interfaccia dell’agente. Non si tratta di una semplice sbobinatura: il sistema interpreta il contenuto, identifica l’intento del cliente ed estrae le informazioni rilevanti — come un nuovo indirizzo di spedizione o una email aggiornata per la fatturazione — senza che l’operatore debba prendere appunti manualmente. Al termine della chiamata, l’AI genera automaticamente un riepilogo strutturato: il motivo del contatto, l’esito dell’interazione e i passi successivi da compiere. Questo summary può essere copiato direttamente nel campo note del CRM o inviato in modo automatico a sistemi terzi tramite workflow configurabili.
Una domanda che sorge spontanea riguarda la robustezza del sistema in condizioni reali: cosa succede con accenti forti, rumori di fondo o clienti che parlano in modo poco lineare? Federico Rondina rassicura: “Il sistema è addestrato per gestire differenti accenti e utilizza tecnologie avanzate di riduzione del rumore di sottofondo. Ma soprattutto, l’AI non trascrive parola per parola: interpreta il contenuto e l’intento di chi sta parlando, sintetizzando anche periodi molto lunghi in poche righe essenziali.”
E se il riepilogo automatico contenesse un’inesattezza? Anche qui la risposta è nel modello di funzionamento: la trascrizione è uno strumento di supporto, non una fonte unica di informazioni. L’operatore può sempre verificare e correggere. “Garantiamo un’alta accuratezza nei modelli utilizzati”, aggiunge Rondina, “e siamo in continua evoluzione per ottimizzarli ulteriormente.”
Il beneficio operativo rimane comunque significativo: si elimina la necessità di riascoltare registrazioni, si riduce il tempo dedicato alle attività di back office post-chiamata e si abbassa il margine di errore nella compilazione delle note.
Caso d’uso 2: la web chat con suggerimenti contestuali in tempo reale
Nel secondo scenario, l’operatore gestisce una chat web. Qui l’AI non trascrive ma suggerisce: analizza i messaggi del cliente nel momento in cui arrivano e propone all’agente risposte contestuali, dinamiche, costruite sul contenuto specifico della conversazione — non su risposte predefinite. I suggerimenti possono essere usati in due modi: come testo già pronto da copiare con un clic, oppure come promemoria operativi. In questo secondo caso, il sistema non dice “rispondi con questa frase”, ma indica all’operatore quali azioni compiere: chiedi il nuovo indirizzo di spedizione, conferma l’email per la fatturazione, aggiorna i dati sul CRM. Una guida procedurale in tempo reale, non una risposta automatica.
“La capacità dell’AI di adattarsi in tempo reale è uno degli aspetti più rilevanti”, spiega Rondina. “Ogni nuovo messaggio del cliente aggiorna il contesto e quindi anche i suggerimenti. Il risultato è un’interazione fluida in cui l’operatore è continuamente supportato senza interruzioni del flusso di lavoro.”
Un’obiezione ricorrente riguarda proprio questo punto: i continui suggerimenti in tempo reale rischiano di distrarre l’operatore invece di aiutarlo? La risposta sta nel principio di progettazione del sistema. L’AI non interrompe, non forza, non si sovrappone alla conversazione: segnala, ricorda, propone. “L’operatore non è costretto dalla AI verso una risposta”, precisa Rondina. “È sempre lui al centro: la I pinga dicendo semplicemente “ricordati anche questo”, lasciando piena libertà di rispondere in modo umano.” Un approccio che, nelle fasi di onboarding di nuovi agenti, si rivela particolarmente utile: il sistema funge da trainer in tempo reale, guidando le prime interazioni con suggerimenti procedurali e checklist dinamiche. Anche in questo caso, al termine dell’interazione viene generato un summary — configurabile nella lingua preferita dall’amministratore di sistema, indipendentemente dalla lingua in cui si è svolta la conversazione.
Caso d’uso 3: la gestione email con draft di risposta automatico
Il terzo scenario affronta il canale email, tradizionalmente più asincrono ma ancora centrale in molti contesti di customer service. Quando arriva una mail — nell’esempio, un reclamo per un prodotto difettoso — l’AI legge il contenuto, ne interpreta il tono e l’intento e genera automaticamente una bozza di risposta pronta per l’operatore.
L’agente non parte da una pagina bianca: trova già un testo coerente, completo e allineato alle policy aziendali, che può leggere, modificare, integrare con allegati e inviare direttamente dall’interfaccia di BeInContact. In contesti ad alto volume, dove il tempo di risposta è un fattore critico, questa funzionalità consente di mantenere elevata la qualità del messaggio senza sacrificare la velocità.
Vale la pena sottolineare che l’accuratezza del sistema si mantiene anche sui canali digitali, dove i testi arrivano spesso scritti velocemente, con errori grammaticali o autocorrezioni involontarie. «Questa è stata la prima sorpresa nei clienti a cui abbiamo presentato la soluzione», racconta Rondina. «L’obiezione più frequente era: “voglio testarlo perché non so fino a che punto riesce a capire anche se scrivo sbagliando”. L’accuratezza della comprensione è ciò che ha fatto più scalpore.»
Il principio guida: human in the loop
Attraverso tutti e tre i casi d’uso emerge un filo conduttore preciso: il modello “human in the loop”. L’AI è sempre presente, ma non sostituisce il giudizio dell’operatore. Suggerisce, struttura, sintetizza, ma la decisione finale resta all’operatore, che mantiene piena libertà di modificare, integrare o ignorare i suggerimenti. “L’operatore è sempre al centro», ribadisce Rondina. «La capacità onnisciente dell’operatore umano rimane sempre.”
Outbound e telemarketing: l’AI funziona anche in proattivo
Le funzionalità AI di BeInContact non si limitano all’assistenza in entrata. In contesti di outbound – telemarketing, campagne informative, presa appuntamenti – il sistema mantiene attivi la trascrizione e il motore di suggestion, adattandosi alla direzione inversa della conversazione. È possibile configurare anche scenari completamente agent-less, in cui è l’AI a gestire autonomamente la chiamata, consultare agende esterne e fissare appuntamenti senza intervento umano. La possibilità di integrare logiche di upselling e cross-selling, suggerite dall’AI a fronte di determinate richieste del cliente, apre ulteriori spazi di utilizzo oltre il perimetro tradizionale del customer service.
Adozione graduale, impatto misurabile
Triggiani sottolinea come il tema dell’adozione sia centrale quanto quello tecnologico: “Le cose nuove richiedono sempre un po’ di tempo per essere digerite, capite e adottate in toto. Il nostro approccio è quello di accompagnare il cliente passo dopo passo, partendo dalle esigenze reali e costruendo un percorso che porti a un miglioramento concreto e misurabile.” La reazione del mercato conferma che la maturità tecnologica ha raggiunto un livello sufficiente per un utilizzo operativo reale. Il passo successivo, per chi vuole capire come queste funzionalità si adattano alla propria organizzazione, è una demo personalizzata: il modo più diretto per verificare sul campo cosa cambia davvero nel lavoro quotidiano del contact center.
COMMENTI