Gli AI agent nel servizio clienti sono passati in poco tempo da esperimento a strumento di lavoro quotidiano. Secondo la ricerca State of Service di Salesforce, pubblicata a maggio su un campione di 3.075 professionisti del customer service, il 66% delle organizzazioni di assistenza usa già agenti AI. Un anno prima erano il 39%.
Quando un servizio clienti adotta un agente AI, deve decidere quante richieste affidargli e quando passare la conversazione a un operatore. Deve anche decidere come cambia il lavoro delle persone. Ne abbiamo parlato durante il webinar Athics "AI Customer experience" con Letizia Olivari, Direttrice di CMI – Customer Management Insights, e Luigi Marzorati, Direttore Sistemi Informativi di Vega Carburanti.
In questa guida trovi le loro testimonianze, il caso di Bruno, l'assistente virtuale di Vega, i numeri di quest'anno sull'adozione e sul ruolo degli operatori, gli obblighi dell'AI Act e cinque passi per avviare un progetto.
Indice
- Dal customer care reattivo a quello proattivo
- Quanto in fretta è avvenuto questo cambiamento?
- Bruno, l'assistente virtuale di Vega Carburanti: -70% di interventi umani
- Gli agenti AI rendono il customer care più o meno umano?
- Quanto sono diffusi gli AI agent nel servizio clienti
- I dati chiave del 2026
- AI Act: obbligo di trasparenza per gli agenti AI
- Come implementare un AI Agent nel servizio clienti
- Conclusioni
- FAQ
Dal customer care reattivo a quello proattivo
Il modello tradizionale di customer care sta passando da reattivo a proattivo. Rispondere in fretta resta necessario, ma le aziende più avanti provano ad anticipare le esigenze del cliente e a proporre una soluzione prima che la richiesta arrivi.
Questo passaggio è possibile grazie agli agenti AI per l'assistenza clienti: sistemi che eseguono compiti in autonomia, prendono decisioni e interagiscono con i sistemi aziendali, per esempio leggendo un contratto nel CRM o aprendo un ticket. Se vuoi capire in cosa si distinguono da un assistente a regole, trovi il confronto nella guida sulla differenza tra chatbot e agenti AI.
Quanto in fretta è avvenuto questo cambiamento?
In un anno. Secondo Salesforce, le organizzazioni di customer service che usano agenti AI sono passate dal 39% al 66%. Il cambiamento però non procede allo stesso ritmo dappertutto.
Come ha spiegato Letizia Olivari: "Il cambiamento sta avvenendo a due velocità: i clienti si aspettano sempre più immediatezza, personalizzazione e un'esperienza fluida, mentre molte aziende faticano ancora a integrare le informazioni e a sfruttare al meglio i dati disponibili. La proattività è però un requisito indispensabile perché il customer care è un touchpoint strategico per la soddisfazione del cliente e una strada obbligata se lo si vuole trasformare in un centro di profitto."
"Il customer service è diventato il fulcro della relazione con il cliente", ha detto Luigi Marzorati. Oltre a risolvere problemi, è il punto in cui si costruisce valore e si rafforza la relazione. Nel settore in cui opera Vega Carburanti, ad esempio, un cambio di limite giornaliero di spesa di una carta petrolifera comporta spesso una serie di domande da parte del cliente, che vanno soddisfatte per completare l'operazione. Un AI agent proattivo può sfruttare quel momento per proporre nuovi prodotti, per esempio carte con limiti di spesa superiori o con caratteristiche che anticipano le esigenze del cliente.
Bruno, l'assistente virtuale di Vega Carburanti: -70% di interventi umani
Un esempio concreto viene proprio da Vega Carburanti, che ha implementato Bruno, l'agente AI che risponde ai clienti dell'azienda. Bruno combina machine learning e AI generativa e gestisce le richieste più frequenti: informazioni sulla carta Vega, fatturazione, sostituzione delle carte. È integrato con il CRM aziendale, quindi oltre alle domande amministrative può dare suggerimenti personalizzati e informazioni sui prodotti. Ogni conversazione di assistenza diventa così anche un'occasione di contatto commerciale.
Quando la richiesta va oltre le sue competenze, il cliente può chiedere di passare a un operatore in live chat, oppure lasciare i propri dati per essere ricontattato. Il risultato misurato da Vega è una riduzione del 70% delle richieste di intervento umano: gli operatori ricevono meno domande ripetitive e più conversazioni in cui serve davvero una persona. I dettagli del progetto sono nella success story di Vega Carburanti.
Il salto di qualità sta qui: l'agente conosce il cliente che ha davanti e può anticiparne i bisogni.
Gli agenti AI rendono il customer care più o meno umano?
Secondo Letizia Olivari, dal punto di vista della tecnologia l'AI può aumentare il livello di umanità del servizio clienti, perché rende più semplice il lavoro degli operatori. Le persone possono quindi concentrarsi sulla relazione con il cliente e sulla comprensione delle sue reali esigenze.
Nella realtà ci sono due ostacoli. Il primo è l'approccio delle aziende che vedono la tecnologia come un modo per tagliare i costi del personale. Il secondo è il livello di preparazione e le competenze relazionali degli operatori, che vanno potenziate e incentivate.
I dati di quest'anno vanno nella direzione indicata da Olivari. Una survey Gartner su 321 responsabili del servizio clienti, ripresa da No Jitter, rileva che l'85% sta spostando il tempo degli operatori verso attività a maggior valore, come la fidelizzazione e la crescita dei clienti. Solo il 31% ha avviato o prevede licenziamenti legati all'AI; il 63% riduce l'organico in modo graduale, senza sostituire chi lascia.
Anche i clienti chiedono un equilibrio. Secondo un'altra ricerca Gartner su oltre 3.500 clienti, riportata da CX Dive, quasi il 90% ritiene che un'azienda che usa la GenAI nell'assistenza debba garantire la possibilità di parlare con una persona. La metà degli intervistati dice però che con la GenAI le interazioni sono più semplici. Il messaggio per chi progetta un agente è chiaro: il cliente lo usa volentieri, purché abbia sempre una via d'uscita verso un operatore.
Nell'esperienza di Vega Carburanti, Bruno ha accelerato l'introduzione di novità rivolte ai clienti e lavora accanto agli operatori. L'assistente virtuale rende disponibili le stesse informazioni anche al personale interno, e questo semplifica l'apprendimento di nozioni tecniche complesse. Su come cambia il ruolo delle persone in un contact center con l'AI generativa trovi un approfondimento nell'articolo sul fattore umano nei Generative AI Contact Center.
Quanto sono diffusi gli AI agent nel servizio clienti
Fino a poco tempo fa il problema era l'adozione: molte aziende riconoscevano il valore dell'AI, ma poche la usavano davvero. Oggi il quadro è diverso. La ricerca Salesforce State of Service: AI Agents Edition, condotta tra marzo e aprile, mostra che il 66% delle organizzazioni di customer service usa agenti AI, contro il 39% dell'anno precedente. Il 70% di chi li ha adottati vede un valore misurabile entro 60 giorni dal rilascio, e il primo indicatore che migliora è la soddisfazione del cliente, prima ancora della produttività degli operatori e del tempo medio di gestione.
La difficoltà, quindi, si è spostata dall'adozione alla qualità del progetto. Secondo Luigi Marzorati, per le piccole e medie imprese la parte più difficile è trovare un partner in grado di guidarle nell'adozione dell'AI. Vega ha scelto Athics, che ha seguito il progetto dalla definizione dei casi d'uso al rilascio di Bruno.
Leggi la Success Story di Vega Carburanti
L'esperienza di Vega dimostra che l'AI, se ben implementata, valorizza il lavoro delle persone e lascia agli operatori il tempo per la relazione con il cliente. Per un confronto più ampio su costi, tempi di risposta e soddisfazione puoi leggere la guida sugli agenti AI per il customer care.
I dati chiave del 2026
| Dato | Valore | Fonte |
|---|---|---|
| Organizzazioni di customer service che usano agenti AI | 66% (39% l'anno prima) | Salesforce, State of Service |
| Aziende che vedono valore misurabile entro 60 giorni | 70% | Salesforce, State of Service |
| Responsabili che spostano gli operatori su attività a maggior valore | 85% | Gartner, via No Jitter |
| Responsabili con licenziamenti legati all'AI avviati o previsti | 31% | Gartner, via No Jitter |
| Clienti che vogliono sempre poter parlare con una persona | quasi 90% | Gartner, via CX Dive |
| Richieste di intervento umano in meno con Bruno (Vega Carburanti) | -70% | Success story Vega |
AI Act: obbligo di trasparenza per gli agenti AI
Da agosto 2026 si applicano le regole di trasparenza dell'AI Act europeo. Come spiega la Commissione europea, quando una persona usa un sistema di AI come un chatbot deve sapere che sta parlando con una macchina, per poter decidere in modo informato.
Per un agente conversazionale che assiste i clienti la regola si traduce in poche scelte di progetto. L'agente si presenta come assistente virtuale all'inizio della conversazione, in chat come al telefono. Il cliente deve poter chiedere un operatore in qualsiasi momento. Quando l'agente passa la conversazione, l'operatore riceve lo storico, così il cliente non deve ripetere la richiesta. Per i canali vocali vale lo stesso principio: ne parliamo nella guida all'integrazione tra voicebot e centralino telefonico.
Come implementare un AI Agent nel servizio clienti
Ecco 5 step pratici per avviare un agente AI nel customer service:
- Definisci gli obiettivi: parti dalle esigenze del tuo servizio clienti. Vuoi ridurre i tempi di risposta, automatizzare le richieste più frequenti o offrire supporto h24?
- Mappa i touchpoint e le FAQ: analizza le conversazioni ricorrenti con i clienti e individua i canali di contatto (sito, WhatsApp, app, telefono).
- Scegli la piattaforma giusta: valuta piattaforme con opzioni no-code per una configurazione rapida, che si integrino con CRM e ticketing. Per stimare l'investimento, guarda la nostra analisi su quanto costa un chatbot.
- Addestra e testa l'agente: fornisci all'AI esempi concreti di richieste e risposte e simula conversazioni reali.
- Prevedi il passaggio all'operatore, poi monitora: stabilisci quando l'agente deve passare la conversazione a una persona, perché quasi nove clienti su dieci vogliono questa possibilità. Dopo il rilascio misura il tasso di risoluzione, le escalation ai live agent e il feedback degli utenti.
Conclusioni
Oggi gli agenti AI per l'assistenza clienti sono diffusi: due organizzazioni su tre li usano e la maggior parte vede risultati entro due mesi. Come mostra l'esperienza di Vega Carburanti, i progetti che funzionano partono da obiettivi chiari, da un partner che conosce i processi e da un'integrazione vera con CRM e sistemi aziendali.
I dati di quest'anno dicono anche che l'agente AI lavora accanto alle persone. Le aziende spostano gli operatori su attività di maggior valore, i clienti vogliono sempre poter parlare con qualcuno e l'AI Act chiede di dichiarare quando risponde una macchina. Se vuoi capire come applicarlo al tuo servizio clienti, prenota una demo di Crafter.ai.
FAQ
Cosa sono gli AI agent nel servizio clienti? Sono assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale che parlano con i clienti in autonomia. Rispondono alle domande frequenti, gestiscono le richieste semplici, leggono i dati dal CRM e danno supporto personalizzato 24 ore su 24.
Quali vantaggi offrono rispetto ai chatbot tradizionali? A differenza dei chatbot basati su regole, gli AI agent capiscono il linguaggio naturale, usano il contesto della conversazione e possono eseguire azioni, come aggiornare una pratica o aprire un ticket.
Che risultati ha ottenuto Vega Carburanti con il suo agente AI? Con Bruno, l'assistente virtuale integrato nel CRM, Vega Carburanti ha ridotto del 70% le richieste di intervento umano. L'agente risponde sulle carte carburante e sulla fatturazione e passa la conversazione alla live chat quando serve.
Possono sostituire completamente gli operatori umani? No, il loro ruolo è complementare. Secondo Gartner l'85% dei responsabili del servizio clienti sta spostando gli operatori su attività a maggior valore, mentre l'agente gestisce le richieste ripetitive.
Un AI agent deve dichiarare di essere un'intelligenza artificiale? Sì. Con le regole di trasparenza dell'AI Act, in vigore da agosto 2026, chi parla con un chatbot o un voicebot deve sapere che sta interagendo con una macchina.
Quanto tempo ci vuole per implementarli? Dipende dalla complessità del progetto. In genere un'implementazione iniziale richiede da poche settimane a qualche mese, soprattutto se i dati e i touchpoint sono già stati analizzati.
Qual è il ROI degli AI agent nel customer service? Secondo Salesforce, il 70% delle aziende che usano agenti AI nel servizio clienti vede un valore misurabile entro 60 giorni, e il primo indicatore che migliora è la soddisfazione del cliente.
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