La pressione sui contact center continua a crescere: i clienti si aspettano risposte veloci e accurate, i servizi diventano più complessi e le organizzazioni devono migliorare l’efficienza senza compromettere la qualità. Negli ultimi anni molte aziende hanno puntato su soluzioni completamente automatizzate, affidando ai bot l’intera gestione delle richieste. Il risultato, però, è stato spesso la riduzione della qualità percepita, perdita di fiducia e costi più alti del previsto. Secondo il report “Innovation Insight: Multiagent Systems (MAS)” di Gartner, entro il 2027 circa la metà delle organizzazioni che prevedevano una riduzione significativa della forza lavoro nei contact center abbandonerà questa strategia. I sistemi end-to-end monolitici non riescono a gestire la variabilità e la complessità delle interazioni reali, rendendo necessario un modello alternativo, centrato sugli Agenti AI.
Il modello emergente dei sistemi multi-agente collaborativi
L’approccio che sta ottenendo risultati concreti si basa su team composti da agenti virtuali e operatori umani, integrati in modo organico. Gli agenti AI gestiscono compiti ripetitivi, di analisi o di conformità; l’operatore umano interviene dove servono empatia, interpretazione, capacità relazionali o valutazioni complesse. Questo assetto consente di aumentare la velocità di gestione, mantenendo controllo e qualità.
Il flusso collaborativo si struttura in tre fasi:
- Prima dell’interazione: gli agenti digitali analizzano interazioni passate, individuano criticità ricorrenti e propongono flussi migliorati; gli umani validano e perfezionano queste proposte.
- Durante l’interazione: gli agenti AI automatizzano operazioni di routine, recuperano dati, suggeriscono azioni conformi alla normativa; l’operatore umano rimane protagonista dell’interazione, intervenendo su aspetti emotivi o complessi.
- Dopo l’interazione: Dopo l’interazione: gli agenti AI generano riassunti, trascrizioni, i supervisori umani valutano questi insight, li contestualizzano e li trasformano in azioni concrete per ottimizzare processi, coaching e qualità.
Un esempio di adozione già attiva è il concetto di AI collaborativa di Spitch: durante una chiamata, un agente AI recupera automaticamente i dati del cliente, compila campi ripetitivi e fornisce avvisi di conformità in tempo reale. L’agente umano può così concentrarsi esclusivamente sull’ascolto, sulla comprensione del problema e sulla relazione con la persona.
Le organizzazioni che hanno implementato ecosistemi multi-agente registrano una maggiore rapidità nel creare e aggiornare flussi operativi, una riduzione degli errori, un miglioramento della soddisfazione del cliente e una migliore capacità di gestire picchi stagionali o situazioni impreviste.
“Il futuro del servizio clienti non è basato sulla sostituzione, ma sulla collaborazione tra persone e agenti AI. Un modello più flessibile, sostenibile e orientato alla qualità, capace di assorbire complessità e restituire valore sia all’azienda sia ai clienti”, ha dichiarato Piergiorgio Vittori, CEO Spitch Italia e International General Manager di Spitch. “Le organizzazioni che abbracciano questo approccio di AI collaborativa non solo forniranno un servizio più efficiente, ma creeranno anche esperienze più resilienti, affidabili e umane.”
