Un cliente segnala un problema, un sistema di intelligenza artificiale ne comprende la natura e propone una soluzione. Ma cosa accade quando risolvere quella richiesta significa coinvolgere il reparto tecnico, verificare un contratto o attivare un processo amministrativo? È nel passaggio dalla comprensione del problema alla sua risoluzione che si gioca una delle trasformazioni più significative del CRM.
Per anni, l’intelligenza artificiale ha contribuito a rendere più efficace la gestione delle relazioni con i clienti, analizzando informazioni, anticipando esigenze e suggerendo le azioni successive. Oggi, con l’evoluzione dell’Agentic AI, gli agenti possono assumere un ruolo più operativo: interpretare richieste, prendere decisioni entro limiti definiti e avviare autonomamente le attività necessarie per raggiungere un obiettivo.
Il cambiamento va oltre l’automazione di singole interazioni. Il CRM può evolvere da strumento di gestione della relazione a componente attiva dell’esecuzione dei processi aziendali, collegando ciò che il cliente chiede a ciò che l’organizzazione deve fare per rispondergli.
Dalla gestione delle interazioni all’esecuzione dei processi
Una richiesta di assistenza può attraversare diversi dipartimenti, richiedere l’accesso a informazioni distribuite tra più applicazioni e coinvolgere attività che vanno ben oltre il perimetro tradizionale del customer service. In questo scenario, gli agenti AI possono contribuire a ridurre la distanza tra front office e back office, attivando e coordinando i workflow necessari per portare una richiesta verso la risoluzione.
Si pensi a un cliente che segnala un’interruzione del servizio. Un agente AI potrebbe analizzare la richiesta, verificare le informazioni contrattuali disponibili, avviare un intervento tecnico e aggiornare il cliente sullo stato delle attività. Qualora fosse necessaria un’autorizzazione o emergesse una situazione non prevista, il processo potrebbe coinvolgere un operatore umano.
Il beneficio non risiederebbe quindi soltanto nella velocità della risposta, ma nella capacità di collegare attività e funzioni diverse, riducendo i passaggi manuali e garantendo continuità nella gestione della richiesta.
Questa evoluzione, tuttavia, mette in evidenza un limite delle architetture aziendali frammentate. Quando dati, applicazioni e processi operano in sistemi disconnessi, introdurre agenti autonomi non è sufficiente a superare le inefficienze esistenti. Al contrario, il rischio è aggiungere un ulteriore livello di complessità a processi che le organizzazioni faticano già a coordinare. Per trasformare l’autonomia degli agenti in valore di business, l’intelligenza artificiale deve quindi essere collegata ai sistemi e ai workflow attraverso cui il lavoro viene effettivamente eseguito.
La governance deve essere parte integrante dell’esecuzione
Quanto più gli agenti AI diventano capaci di agire, tanto più diventa importante definire le condizioni entro cui possono farlo. Nel CRM, un agente può accedere a informazioni sui clienti, interagire con applicazioni aziendali e avviare attività con conseguenze operative. Le organizzazioni devono quindi poter stabilire quali dati possa utilizzare, quali decisioni sia autorizzato a prendere e quali azioni richiedano una supervisione umana.
La governance deve quindi essere integrata nel modo in cui gli agenti operano, attraverso autorizzazioni, regole di processo e meccanismi di supervisione che consentano di mantenere visibilità e controllo sulle attività svolte. È su questo principio che si fonda il nostro approccio in ServiceNow: collegare intelligenza artificiale, dati e workflow aziendali per consentire agli agenti di contribuire all’esecuzione di processi che coinvolgono persone, applicazioni e funzioni diverse, all’interno di un modello di governance integrato.
L’obiettivo è permettere alle organizzazioni di estendere progressivamente l’autonomia degli agenti all’interno di processi definiti, monitorabili e governabili, trasformando le loro capacità in risultati concreti senza perdere il controllo sull’operatività aziendale.
Il valore dell’AI si misura nei risultati per il cliente
Questa esigenza assume particolare rilevanza anche nel contesto europeo, dove l’EU AI Act contribuisce a definire un quadro normativo per lo sviluppo e l’utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale, con obblighi differenziati in funzione delle caratteristiche e degli ambiti di applicazione.
Per le imprese, tuttavia, la governance dell’AI non è soltanto una questione di conformità normativa: riguarda anche il modo in cui vengono progettati i processi, distribuite le responsabilità e introdotte nuove forme di automazione. Il successo dell’Agentic AI nel CRM non dipenderà quindi soltanto dalla capacità degli agenti di operare con maggiore autonomia, ma dalla possibilità di completare le attività necessarie per soddisfare le esigenze dei clienti, coordinando sistemi e funzioni aziendali all’interno di un perimetro definito e governabile.
È questa la prospettiva verso cui può evolvere il CRM: non soltanto un sistema che conosce il cliente e ne interpreta le esigenze, ma una componente capace di attivare e coordinare il lavoro necessario per soddisfarle. Il valore dell’autonomia degli agenti si realizza quando intelligenza artificiale, processi aziendali e governance operano insieme, trasformando la capacità di agire in risultati concreti per il cliente.
