Se l’intelligenza artificiale sta entrando in modo sempre più strutturale all’interno delle aziende e di progetti di customer service, per molte aziende il vero nodo non è soltanto l’adozione tecnologica.
Nel 2025, oltre la metà delle grandi imprese utilizza almeno una tecnologia di intelligenza artificiale oltre al 15% delle PMI[1]. Se l’81% delle grandi aziende italiane che investe in AI ha già avviato progetti a supporto della gestione del cliente, solo il 7% è pronta a sfruttare l’AI in modo integrato[2].
Non si tratta più di automatizzare singoli touchpoint o introdurre nuovi chatbot. La vera sfida riguarda la capacità di integrare e governare l’intelligenza artificiale all’interno dei processi aziendali, spostando l’attenzione dalla semplice sperimentazione tecnologica alla costruzione di modelli operativi e organizzativi in grado di generare valore nel tempo.
Indice degli argomenti
Dalla sperimentazione alla scalabilità: il limite dei modelli non governati
Il vero punto critico non risiede nella qualità delle strategie, spesso solide e ben definite, bensì nella capacità di trasformarle in processi scalabili, coerenti e monitorabili nel tempo. Le aziende, infatti, investono in piattaforme di CRM o analytics ma incontrano problemi quando vogliono integrare le iniziative nei processi quotidiani o quando si trovano ad essere gestiti da molte persone e con volumi elevati.
Il processo funziona perfettamente quando la situazione è “standard” ma aumentano i passaggi e l’attesa quando le richieste sono più complicate facendo aumentare il Customer Effort e compromettendo la qualità dell’esperienza.
A questo si aggiunge un ulteriore elemento critico: la frammentazione organizzativa. Molte aziende continuano a operare attraverso silos funzionali, con metriche e priorità differenti tra customer service, marketing, operations e IT. In assenza di una governance condivisa, anche l’AI rischia di trasformarsi in una somma di iniziative isolate anziché in un reale abilitatore strategico.
Il ruolo dell’AI supervisionata nei processi di customer care
In questo scenario assume un ruolo centrale il concetto di AI supervisionata, un approccio che considera l’intelligenza artificiale non come uno strumento destinato a sostituire le persone, ma come una leva per potenziarne competenze, capacità decisionali ed efficacia operativa.
Nel customer care, il valore dell’AI emerge quando tecnologia e competenze umane operano in modo complementare. L’intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati, recuperare informazioni rilevanti in tempo reale, sintetizzare lo storico delle interazioni e suggerire agli operatori le azioni più appropriate. Alle persone restano invece le attività che richiedono interpretazione del contesto, gestione delle situazioni più complesse e capacità relazionale, elementi determinanti per la qualità dell’esperienza cliente.
Le organizzazioni più mature stanno quindi evolvendo da una logica di semplice automazione verso modelli in cui l’AI supporta gli operatori, consentendo loro di concentrarsi sulle attività a maggior valore aggiunto e contribuendo al miglioramento della qualità del servizio e della produttività.
Per governare questa evoluzione stanno emergendo nuovi modelli organizzativi capaci di integrare persone, dati, processi e sistemi intelligenti all’interno di un’unica architettura operativa. L’obiettivo è superare la frammentazione delle iniziative e costruire un modello trasversale capace di unificare KPI, governance e monitoraggio tra diverse funzioni aziendali.
Il nodo dei dati: superare silos e frammentazione organizzativa
La governance dell’AI passa inevitabilmente anche dalla governance del dato. Una delle principali difficoltà che le aziende incontrano riguarda infatti la frammentazione delle informazioni tra sistemi, piattaforme e dipartimenti differenti.
CRM, ERP, canali digitali e touchpoint fisici producono enormi quantità di dati che spesso rimangono separati e difficili da utilizzare in modo integrato. Questa frammentazione limita la capacità di costruire customer journey coerenti e impedisce alle aziende di prendere decisioni realmente data-driven.
Per affrontare questo problema diventa centrale il concetto di Single Source of Truth: un ecosistema condiviso in cui dati e insight siano accessibili trasversalmente alle diverse funzioni aziendali. Centralizzare il patrimonio informativo significa abbattere i silos organizzativi e creare una base informativa comune su cui fondare decisioni più rapide, coerenti e data-driven. Questo consente di prendere decisioni più rapide e coerenti, basate su dati affidabili e governati in tempo reale, anticipando bisogni e aspettative dei clienti.
Focus Telco: il banco di prova più complesso per la governance AI
Nel settore Telco, la governance dell’AI assume un ruolo ancora più strategico. Le compagnie di telecomunicazioni gestiscono infatti grandi volumi di interazioni, customer journey articolati e una crescente richiesta di esperienze rapide e personalizzate. Tempi di attesa elevati, necessità di ripetizione delle informazioni e difficoltà nel ricevere risposte personalizzate rappresentano ancora oggi alcune delle principali cause di insoddisfazione dei clienti.
In questo scenario, l’AI supervisionata può supportare gli operatori automatizzando attività ripetitive, aggregando informazioni da sistemi diversi e suggerendo risposte più pertinenti, contribuendo a ridurre i tempi di gestione e a migliorare la continuità dell’esperienza sui diversi touchpoint.
Per le Telco, però, il valore dell’AI dipende soprattutto dalla capacità di inserirla all’interno di una governance strutturata, con KPI condivisi, dati integrati e una collaborazione trasversale tra customer service, operations, IT e marketing. In questo contesto, modelli organizzativi come gli AI Operation Center possono rappresentare un elemento abilitante per coordinare processi, tecnologie e competenze diverse, garantendo una supervisione continua delle performance e una maggiore capacità di adattamento alle evoluzioni del mercato e delle esigenze dei clienti.
Dalla tecnologia alla maturità operativa
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale nella customer experience sta segnando il passaggio da una logica di sperimentazione a una logica di governo e scalabilità. Le aziende che stanno ottenendo i risultati più significativi non sono necessariamente quelle che adottano più tecnologie, ma quelle che riescono a integrare AI, dati, processi e persone all’interno di un modello operativo coerente.
La vera sfida non riguarda quindi l’intelligenza artificiale in sé, bensì la capacità dell’organizzazione di governarla nel tempo, monitorarne gli impatti e tradurla in valore concreto per clienti e business. È in questa direzione che si giocherà il prossimo livello di maturità della customer experience, soprattutto nei settori più complessi e ad alta intensità di relazione come quello delle telecomunicazioni.
[1] ISTAT, Imprese e ICT – Anno 2025, Comunicato stampa, dicembre 2025
[2] Osservatorio Omnichannel Customer Experience, Politecnico di Milano, Omnichannel Customer Experience: dati chiave 2025.
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