L’intelligenza artificiale entra sempre più nel cuore delle strategie di customer experience, ma la sua crescita non viaggia ancora allo stesso ritmo della governance. È quanto emerge dal report di CallMiner “Scaling AI in European CX”, realizzato da Vanson Bourne su 200 decisori senior in Europa occidentale e centrale, tra cui responsabili customer experience, contact center, compliance, rischio, sicurezza e protezione dei dati.
Il quadro che ne esce è netto nei numeri: il 99% delle organizzazioni dichiara di essere sotto pressione per scalare l’uso dell’intelligenza artificiale nella gestione dei clienti. A spingere sono soprattutto l’aumento delle aspettative degli utenti, indicato dal 63% del campione, e le pressioni competitive e di mercato, citate dal 58%.
Il punto critico, però, è la distanza tra velocità e controllo. Il 59% delle aziende sta scalando rapidamente le soluzioni di intelligenza artificiale nel customer care, ma solo il 39% ritiene che la compliance stia tenendo il passo. Ancora più significativo è il dato secondo cui il 70% delle organizzazioni riconosce che la rapidità di adozione viene spesso anteposta ai requisiti di conformità.
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Governance ancora non abbastanza definita
La fotografia europea mostra un ecosistema in movimento, ma ancora alla ricerca di un equilibrio. Solo il 38% delle organizzazioni dichiara di avere un approccio chiaro e ben definito alla governance e alla compliance dell’intelligenza artificiale. Un ulteriore 25% sta ancora sviluppando il proprio modello mentre le normative evolvono.
Il contesto europeo rende il percorso più complesso. Le imprese devono confrontarsi con mercati diversi, lingue differenti, obblighi stringenti sulla protezione dei dati e nuove regole sull’uso responsabile dei sistemi intelligenti. Il report richiama in particolare il peso del Regolamento generale sulla protezione dei dati e dell’AI Act europeo, che innalzano le aspettative su trasparenza, sicurezza, spiegabilità e responsabilità.
Non a caso, il 53% delle organizzazioni afferma di faticare a stare al passo con l’evoluzione delle regole e con le diverse interpretazioni nei mercati europei, mentre il 54% sostiene che la regolamentazione stia creando più confusione che chiarezza. Il tema non riguarda solo gli uffici legali o i team di compliance: incide direttamente sulla possibilità di automatizzare processi, introdurre assistenti virtuali, gestire conversazioni multilingue e supportare gli operatori nei contact center.
Fiducia, il vero limite alla crescita
Il report mette in evidenza un passaggio chiave: la scalabilità dell’intelligenza artificiale non dipende soltanto dalla capacità tecnologica, ma dalla fiducia di clienti, dipendenti e funzioni di controllo.
Secondo CallMiner, il 72% delle organizzazioni ritiene che la fiducia dei dipendenti acceleri l’adozione, mentre il 71% indica come fattore decisivo la disponibilità dei clienti a interagire con sistemi basati sull’intelligenza artificiale. In altre parole, l’automazione può crescere solo se viene percepita come affidabile, comprensibile e governabile.
Per i clienti, il principale fattore di fiducia è l’accuratezza e la coerenza delle risposte, indicate dal 70% del campione. Seguono trasparenza e spiegabilità degli output, al 57%, e protezione dei dati personali, al 47%. Per i dipendenti pesano soprattutto l’affidabilità dei risultati, la formazione, il supporto nell’uso degli strumenti e la possibilità di contestare o correggere gli output prodotti dai sistemi.
Questo aspetto è centrale soprattutto nei settori regolati e nei contesti ad alta sensibilità. Quando l’intelligenza artificiale opera con supervisione umana, l’87% delle organizzazioni la considera più affidabile. La fiducia resta elevata anche quando la tecnologia supporta gli operatori nelle interazioni con i clienti, ma diminuisce quando agisce con intervento umano limitato.
Contact center multilingue, una sfida per l’Europa
Il tema della customer experience europea passa anche dalla gestione delle lingue. Quasi tutte le organizzazioni intervistate, il 96%, utilizzano l’intelligenza artificiale in ambienti multilingue, ma il 64% considera questa dimensione una grande sfida.
Il problema non è soltanto tradurre correttamente una risposta. Nei contact center e nei servizi clienti, l’intelligenza artificiale deve garantire coerenza, correttezza, tono adeguato, rispetto delle normative locali e capacità di riconoscere situazioni delicate. Il 31% delle aziende segnala infatti che la coerenza dei sistemi intelligenti tra lingue diverse rappresenta un ostacolo alla costruzione della fiducia.
Per operatori telecom, media company e grandi organizzazioni con customer base distribuite su più Paesi, questo è un punto strategico. L’automazione può ridurre tempi di attesa, costi e carichi operativi, ma rischia di generare nuove criticità se non è in grado di mantenere lo stesso livello di servizio e controllo in ogni mercato.
Compliance e customer experience non possono procedere separate
Uno degli elementi più rilevanti dello studio riguarda la distanza di percezione tra team customer experience e funzioni di compliance. Le prime tendono a vedere maggiori progressi nell’adozione e nella definizione dei controlli; le seconde risultano più caute e più consapevoli dei rischi.
Il 44% dei team customer experience ritiene che l’approccio alla governance sia ben definito, contro il 27% delle funzioni compliance. Analogamente, il 40% dei team customer experience afferma che l’organizzazione ha pienamente implementato la capacità di rivedere o spiegare le decisioni dei sistemi intelligenti, mentre tra i team compliance la percentuale scende al 24%.
Questa divergenza segnala un rischio operativo: l’intelligenza artificiale potrebbe entrare in aree a contatto diretto con il cliente prima che tutte le funzioni aziendali abbiano una visione condivisa dei controlli, dei limiti e delle responsabilità. Per questo, la governance non può essere costruita a valle dell’innovazione, ma deve accompagnare fin dall’inizio la scelta dei casi d’uso e dei modelli di automazione.
Partner tecnologici sempre più decisivi
La complessità normativa e operativa spinge le aziende a cercare supporto esterno. Il 71% delle organizzazioni afferma che vendor e partner tecnologici accelerano l’adozione dell’intelligenza artificiale, mentre il 66% dichiara di fidarsi più dei fornitori esterni che delle soluzioni interne per garantire la conformità.
La scelta dei partner, però, non viene più guidata solo dalle capacità di automazione. Le priorità indicate dal campione sono l’esperienza nella compliance, citata dal 47%, la trasparenza sugli impatti di business, al 44%, e le capacità di intelligence e automazione, al 41%. Nei settori regolati conta anche l’esperienza in ambienti complessi, dove audit, spiegabilità e protezione dei clienti vulnerabili diventano requisiti essenziali.
Il report evidenzia inoltre che il 40% delle aziende fatica a valutare il rischio di conformità tra strumenti interni e soluzioni di terze parti. Di conseguenza, il rapporto con i vendor richiede processi di valutazione più strutturati, capaci di misurare non solo le performance della tecnologia, ma anche la sua capacità di rendere visibili escalation, reclami, variazioni di sentiment e rischi di compliance.
Verso una scalabilità responsabile
La traiettoria indicata da CallMiner è chiara: l’intelligenza artificiale sta passando dalla sperimentazione alle interazioni reali con i clienti. Ma per creare valore duraturo deve essere scalata con una combinazione di velocità, supervisione e controllo.
Le organizzazioni più mature saranno quelle capaci di mettere insieme customer experience, compliance, rischio e operations intorno a una stessa base informativa. La domanda non sarà soltanto dove automatizzare, ma dove l’automazione migliora davvero il servizio, dove servono controlli più forti e dove il giudizio umano deve restare centrale.
Per il mondo telecomunicazioni, che gestisce grandi volumi di interazioni, assistenza multicanale, reti complesse e clientela eterogenea, il messaggio è particolarmente rilevante. L’intelligenza artificiale può diventare un fattore di efficienza e qualità nel customer care, ma solo se trasparenza, spiegabilità e governance diventano parte integrante del modello operativo.
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