Prove generali di intelligenza artificiale generativa con copilot Einstein1, l’assistente virtuale di Salesforce. Nel customer service inizia la grande corsa all’oro per acquisire una nuova produttività nelle relazioni con i clienti. Nel corso dell’evento Heart of Service Summit, Aria (l’azienda per l’innovazione e gli acquisti di Regione Lombardia), Axa e Italia Online hanno svelato le modalità attraverso le quali inizieranno a utilizzare il copilot. Secondo una ricerca della global company del crm, che ha chiuso il 2023 con un fatturato di 34,9 miliardi di dollari, l’84% delle aziende ritiene che la GenAI aiuterà gli operatori a offrire un servizio migliore ai clienti. Nello specifico, si stima che gli assistenti conversazionali possano incrementare la produttività automatizzando molte delle attività che ancora oggi richiedono interventi manuali. «Stiamo vivendo una rivoluzione incredibile, afferma Nicola Lalla, vice president solution engineering di Saleforce Italia. Da ChatGpt a modelli multimodali superspecializzati. Ce ne sono sempre di più e consentiranno alle aziende di scegliere quello più adatto per abilitare servizi copilot. I diversi modelli hanno tutti una stessa caratteristica: devono essere alimentati con una grande quantità di dati. Noi semplifichiamo la data governance rendendo disponibile la centralizzazione dei dati nella Data Cloud, il datalake per l’intelligenza generativa. Quella che è oggi una conoscenza dispersa tra i vari silos dipartimentali diventerà la knowledge base su cui addestrare i modelli per produrre un’informazione problem solving, in grado di generare risposte più precise e accurate», dice Lalla. Einstein ha la capacità di comprendere cosa sta realmente accadendo nelle relazioni con i clienti, sintetizzare transcript di conversazioni, interagire con tutte le applicazioni crm.
La configurazione delle soluzioni avviene attraverso strumenti “low code – no code”, il che vuol dire tempi di sviluppo rapidi, che minimizzano o addirittura azzerano la scrittura di codice. Accedere a dati provenienti da diverse fonti per migliorare strategie di marketing, vendite e customer service. «Sulla piattaforma Salesforce confluiscono dati e metadati interni ed esterni per arricchire i profili dei clienti, migliorare la segmentazione del pubblico e la personalizzazione delle interazioni. Quando l’utente genera una richiesta la risposta viene potenziata con tutti i dati di contesto aziendale», dice Lalla.
L’IA di Salesforce può essere utilizzata in modalità embedded o conversazionale e il copilot può generare risposte puntuali così come intraprendere in autonomia delle proprie azioni. Il tutto in compliance a quelle che sono le regole di data privacy & security definite dal quadro normativo europeo. «Nell’EU AI Act la nostra piattaforma crm è definita a livello di rischio basso, ma abbiamo comunque cercato di darci delle linee di condotta “ethic by design” per lo sviluppo delle soluzioni, rendendo disponibile Einstein Trust Layer, un filtro software che protegge i dati dei clienti indipendentemente dal modello generativo utilizzato», afferma Vanessa Fortarezza, country leader di Salesforce Italia. Ecco le potenzialità e le casistiche d’uso dell’IA generativa di Salesforce nel customer service e i primi progetti copilot avviati da Aria, Axa e Italia Online.
Customer service: dal call center ai canali digitali fino alla gestione della produttività con l’ausilio di strumenti di IA generativa
Come emerso nel corso dell’Heart of Service Summit, che ha visto la partecipazione di oltre 500 professionisti coinvolti nel customer service, esistono modi diversi per utilizzare l’IA nel servizio clienti. Un primo livello è costituito dalla possibilità di integrarla nelle chatbot dei vari canali di comunicazione (e-mail, telefono o messaggistica): forniscono risposte alle domande più frequenti, suggeriscono acquisti, guidano i clienti nei vari passaggi delle procedure operative più comuni, forniscono assistenza sul campo e indirizzano le richieste più complesse alla persona giusta. Secondo gli esperti di Salesforce, i processi manuali possono essere particolarmente gravosi per gli addetti al servizio clienti. Tra questi figurano il passaggio da una schermata all’altra o tra sistemi diversi per visualizzare lo storico del cliente, per decidere l’invio di operatori sul campo. E poi procedure che richiedono l’inserimento manuale delle risposte. Tutte attività a basso valore aggiunto che sono soggette a errori, che potrebbero essere risolte facilmente da un’assistente virtuale.
Insomma, in Salesforce l’IA elimina il lavoro ripetitivo e dispendioso in termini di tempo, consentendo agli operatori di concentrarsi su situazioni che richiedono un approccio creativo alla risoluzione dei problemi. Allo stesso tempo aiuta a sviluppare un’esperienza di assistenza proattiva. Einstein può infatti ricavare informazioni dai contratti dei clienti, dallo storico degli acquisti e dai dati marketing per proporre agli operatori le migliori azioni da intraprendere, anche dopo che si è conclusa l’interazione con il customer service. È possibile, per esempio, avvisare i clienti che il loro abbonamento sta per scadere, ricordare che è il momento di prenotare un appuntamento per la manutenzione o informarli che è disponibile uno sconto o un aggiornamento del prodotto. L’Ai generativa può persino riassumere le conversazioni con i clienti e produrre una conoscenza utile per migliorare la user experience. Non solo, gli strumenti per l’analisi del sentiment consentono di monitorare e analizzare i feedback, le recensioni e le interazioni con i social media, consentendo di individuare delle aree di miglioramento, rispondere alle preoccupazioni degli utenti e fornire esperienze personalizzate basate sulle preferenze che i clienti hanno espresso.
IA generativa nel settore assicurativo. Lo use case Einstein in Axa
Per lo sviluppo dell’IA generativa in Axa è stata definita una roadmap per il periodo 2024-2026. «Sono stati già individuati i possibili ambiti applicativi, dice Paola Bonfiglio, head of customer & business operations di Axa Italia. Abbiamo messo al centro use case che si basano sul modulo service e su tutti i canali voce, e-mail, messaggistica ed sms. La logica è puntare in prima battuta a quei servizi che possono dare un immediato riscontro in termini di produttività, semplificando e automatizzando attività ancora manuali. Una logica che crediamo possa assicurare un percorso di miglioramento incrementale. Sulla base del valore che sapranno generare i primi sviluppi stabiliremo le azioni future».
Per Axa, l’introduzione di questa tecnologia è prima di tutto una sfida culturale, che mette in gioco la capacità di adattarsi a una diversa modalità di lavoro. Il cambiamento deve quindi essere accompagnato da percorsi di formazione. «Dobbiamo modificare i processi per valorizzare l’intelligenza artificiale e porre l’attenzione sulla compliance normativa, considerato che il settore assicurativo è sottoposto a regole molto stringenti in merito all’utilizzo dei dati dei clienti, dice Bonfiglio. Essere certi che i dati rimangano all’interno dell’azienda è un prerequisito essenziale». In Axa esiste già una knowledge base molto ricca di informazioni, che permette di essere abbinata in maniera automatica agli assistenti virtuali in funzione della tipologia di informazioni che devono essere erogate. «Saranno utili all’operatore per rispondere all’utente, per creare delle sintesi delle interazioni, afferma Bonfiglio. E in futuro la utilizzeremo per la sentiment analysis, per proporre la migliore offerta o per analizzare le problematiche più ricorrenti che si evidenziano nel corso dell’anno».
Italia Online, con Einstein risoluzione ticket customer service con un success rate dell’83%
La società provider dei portali libero.it e virgilio.it, che offre servizi digitali alle imprese di qualsiasi dimensione per incrementare la visibilità online, produrre e gestire siti internet e realizzare di campagne pubblicitarie considera l’Ai generativa un’opportunità di efficienza. «Abbiamo iniziato con alcuni progetti specifici di customer service per automatizzare tutta una serie di risposte, dice Mariarosaria David, manager IT crm di Italia Online. In prospettiva l’IA supporterà gli operatori nella chiusura dei differenti casi clienti e il copilot potrà offrire una sintesi delle interazioni avvenute con diversi canali di comunicazione. «La roadmap prevede la configurazione del modello con addestramento su specifici dataset, una fase di test e in seguito il primo rilascio», racconta David. «Abbiamo addestrato il modello su circa 58.000 case di assistenza generate via email negli ultimi 6 mesi e a oggi il success rate è dell’87%. Ottimo, considerato che la mancata risoluzione di quel restante 13% è dovuta a una tipologia di interazioni su una casistica di incidenti ancora molto parziale con cui il modello fa fatica ad addestrarsi. I risultati sono più che buoni, considerato che il success rate migliora del 3% su base mensile. Questo grazie al fatto che il modello continua a migliorare la sua conoscenza nel tempo, supportando l’operatore nel customer service per abilitare una risposta più veloce e precisa», dice David.
Einstein, l’assistente virtuale fornisce informazioni al personale medico della Regione Lombardia sul fascicolo sanitario elettronico
La divisione Ict di Aria, l’azienda regionale per l’innovazione e gli acquisti di Regione Lombardia, ha deciso di utilizzare Einstein per fornire informazioni sul fascicolo sanitario elettronico alle decine di migliaia di operatori sanitari della Regione, dai medici di medicina generale, ai pediatri, ai medici specialistici e ad altre categorie del settore. L’obiettivo del progetto che nasce da un fondo di 311 milioni di euro messo a disposizione dal Pnrr a livello italiano è creare un assistente virtuale che possa usare tutta la knowledge base sul fascicolo sanitario per dare risposte puntuali e accurate. «Abbiamo selezionato Salesforce perché risponde ad esigenze di utilizzo in ambito enterprise, con una forte attenzione alla sicurezza dei dati. Altrettanto importante si è rivelata la capacità di sviluppare soluzioni attraverso configurazioni low-code, no-code, e la possibilità di scegliere il large language model che meglio risponde alle nostre esigenze con la possibilità di integrare sottosistemi dati attualmente dispersi su una molteplicità di database», afferma Lorenzo Gubian, direttore generale di Aria.
