Nonostante l’hype, l’intelligenza artificiale non sta sostituendo la forza lavoro del servizio clienti

L’intelligenza artificiale è apparentemente ovunque nel servizio clienti. Mentre i leader dell’intelligenza artificiale suggeriscono che la tecnologia prenderà il sopravvento sui rappresentanti umani del servizio clienti, i dati rivelano un divario tra pubblicità e realtà.

Tre quarti delle organizzazioni – il 74% – hanno implementato almeno un caso d’uso dell’intelligenza artificiale, ma solo il 20% ha ridotto il personale degli agenti, secondo un sondaggio di Gartner condotto da settembre a ottobre su oltre 300 leader del servizio clienti e del supporto.

La storia più grande è un paradosso della produttività: i team risparmiano circa 5,5 ore a settimana con l’intelligenza artificiale, ma gran parte di quel tempo non viene ridistribuito in lavori di valore più elevato, ha scoperto Gartner. E, contrariamente a quanto affermato dai fornitori di intelligenza artificiale, il 60% dei dipendenti non vuole assumersi compiti più complessi.

Questo divario tra promesse e risultati non significa che l’intelligenza artificiale stia fallendo. Ciò significa che il business case per l’intelligenza artificiale in servizio necessita di un reset, da “sostituire la forza lavoro” a “riprogettare il lavoro”.

Idea sbagliata 1:

L’intelligenza artificiale sta già eliminando i ruoli del servizio clienti.

Realtà:

I tagli al personale sono l’eccezione, non la regola.

I titoli tendono a mettere in luce gli esperimenti vistosi del tipo “umani fuori, bot dentro”. Ma l’eliminazione su larga scala dei posti di lavoro non si è concretizzata.

Molte organizzazioni ritengono che l’intelligenza artificiale tolga compiti di piccole dimensioni dal piatto degli agenti: abbastanza da assorbire la crescita, ma non abbastanza da eliminare la necessità di persone. L’implicazione per i leader è scomoda ma importante: se il tuo ROI dipende da rapide riduzioni del personale, stai scommettendo su una tempistica che la maggior parte delle organizzazioni non riesce a raggiungere.

È qui che si insinuano anche i rischi legati all’esperienza del cliente. Anche i sostenitori dell’intelligenza artificiale generativa rivolta al cliente avvertono che una scarsa implementazione può ritorcersi contro, spingendo i clienti verso canali assistiti o allontanandoli del tutto, se l’esperienza è impegnativa, imprecisa o non riesce a trasmettersi in modo pulito a una persona.

La corsa all’“agentless” non si scontra solo con i vincoli operativi; può anche creare debito CX che pagherai in seguito.

Idea sbagliata 2:

Il tempo risparmiato equivale automaticamente alla produttività guadagnata.

Realtà:

L’intelligenza artificiale consente di risparmiare ore, ma molte organizzazioni non ne colgono il valore.

Gli strumenti di intelligenza artificiale, in molti casi, fanno risparmiare tempo reale ai dipendenti. Ma “tempo risparmiato” non equivale a “produttività realizzata” e i leader spesso sottovalutano la rapidità con cui tale distinzione erode la narrazione del ROI.

I dipendenti possono utilizzare il tempo recuperato per ricontrollare i risultati dell’intelligenza artificiale, fare pause più lunghe o riempire lo spazio con “lavori impegnativi” a basso impatto. Anche gli usi ben intenzionati, come la formazione, non sempre si traducono in guadagni di produttività immediati e misurabili che i team finanziari accetteranno come ritorno dell’investimento.

La lezione: le implementazioni di intelligenza artificiale che si fermano all’automazione e agli strumenti non riescono a cogliere la leva più grande: ridistribuire il personale a lavori di alto valore.

I leader dovrebbero specificare quale lavoro dovrebbe essere scaricato, quale nuovo lavoro dovrebbe essere assunto dal personale e come i parametri di performance devono cambiare per riflettere questa nuova realtà, che si tratti di più casi chiusi, migliore qualità di risoluzione o più conversazioni legate alle entrate.

Idea sbagliata 3:

L’intelligenza artificiale potenzierà innanzitutto i nuovi assunti.

Realtà:

Il personale meno esperto spesso ha difficoltà a trasformare l’intelligenza artificiale in prestazioni.

È facile presumere che l’intelligenza artificiale generativa agirà come un cheat code per gli agenti alle prime armi, fornendo istantaneamente le conoscenze e il coaching di cui mancano. Ma molti leader segnalano guadagni deludenti tra i dipendenti con poca o nessuna esperienza.

Perché? Perché molti casi d’uso dell’IA di alto valore richiedono ancora un giudizio.

Gli agenti devono valutare se i passaggi per la risoluzione dei problemi suggeriti dall’intelligenza artificiale sono corretti, se un’offerta consigliata è appropriata e come posizionarla con un essere umano reale all’altro capo della linea. Il personale inesperto spesso non dispone del contesto aziendale per farlo in modo coerente.

Ciò rispecchia un avvertimento più ampio nei confronti dell’intelligenza artificiale generativa rivolta al cliente: è valida solo quanto lo sono i dati su cui si basa. Che l’utente sia un cliente o un nuovo agente, l’intelligenza artificiale non elimina la necessità di una conoscenza ben governata e del discernimento umano, ma aumenta il costo di non averli.

Idea sbagliata 4:

Gli agenti cederanno volentieri lavori di basso valore e saliranno di livello.

Realtà:

Molti dipendenti non vogliono il lavoro “più complesso” che segue.

Dal punto di vista strategico, la maggior parte dei leader dei servizi desidera che l’intelligenza artificiale assorba le interazioni ripetitive in modo che gli esseri umani possano concentrarsi su conversazioni complesse, emotive o che incidono sulle entrate. Ma il lato umano di questa transizione viene spesso trascurato nel marketing dell’IA.

Non tutti i dipendenti saranno desiderosi o in grado di intraprendere lavori più complessi. Man mano che i leader avranno successo con l’automazione dell’intelligenza artificiale, dovranno investire ancora di più nella formazione, nelle assunzioni e nella trasformazione della forza lavoro, investimenti che spesso vengono trascurati se si considera il costo totale dell’intelligenza artificiale.

Cosa dovrebbero fare i leader dopo

La conclusione più chiara è che l’intelligenza artificiale sta aumentando più di quanto non stia sostituendo, e le organizzazioni che vedono un valore duraturo la trattano come una trasformazione della forza lavoro, non come un lancio di software.

Questo cambiamento inizia con tre mosse pratiche:

1. Smettere di vendere l’intelligenza artificiale internamente come una mossa rapida per ridurre l’organico. Costruisci il business case attorno a un portafoglio di vantaggi: riduzione della capacità, assunzioni deviate, guadagni di qualità, fidelizzazione o aumento dei ricavi, con il risparmio sui costi come risultato a lungo termine legato alla preparazione.
2. Progetta il momento del “tempo risparmiato”. Riprogetta i flussi di lavoro in modo che gli agenti non siano invitati a ricontrollare, modificare o ricreare ciò che ha appena fatto l’intelligenza artificiale, a meno che non ci sia un chiaro motivo di rischio. Aggiorna le metriche in modo che le aspettative di produttività e qualità riflettano le nuove capacità.
3. Investi nella conoscenza, nella governance e nella gestione del cambiamento con la stessa aggressività con cui investi nei modelli. L’intelligenza artificiale generativa non può magicamente compensare una scarsa gestione della conoscenza, e gli errori riscontrati dai clienti possono creare ripercussioni legali, reputazionali e sui costi.

Queste mosse riconoscono la realtà che l’intelligenza artificiale non sostituirà completamente gli esseri umani nel servizio clienti in tempi brevi. E che le organizzazioni di servizi di successo si concentreranno sulla rimodellazione del lavoro del personale in prima linea, invece di concentrarsi solo sull’automazione del lavoro.