I Large Language Models rappresentano una opportunità per i contact center, ma l'adozione richiede consapevolezza, visione strategica e un’etica del digitale.
Stefano Dessì, Group Chief Operation Officer di Covisian, ci racconta le opportunità i limiti e gli scenari dei Large Language Models nei contact center.
Negli ultimi mesi, l’attenzione verso i Large Language Models (LLM) è cresciuta in modo esponenziale. Alimentati da enormi quantità di dati e progettati per comprendere e generare il linguaggio naturale, questi modelli rappresentano un punto di svolta per numerosi settori. Uno degli ambiti in cui le loro potenzialità appaiono più evidenti è quello dei contact center, dove si apre la strada a una trasformazione profonda dei processi di relazione con i clienti.
L’integrazione degli LLM all’interno dei contact center introduce un nuovo paradigma di collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale. Più che un semplice strumento di automazione, questi modelli agiscono come ‘co-piloti’, capaci di supportare in tempo reale gli operatori, suggerendo risposte coerenti, sintetizzando conversazioni complesse e segnalando potenziali criticità. Ne deriva un impatto diretto su parametri chiave come la customer satisfaction, la produttività e la qualità del servizio.
I vantaggi dei LLM
Uno dei vantaggi più evidenti derivanti dall’integrazione dei Large Language Models nei contact center è la possibilità di garantire un servizio altamente scalabile e costantemente disponibile su una molteplicità di canali. Oggi, i clienti si aspettano di poter interagire con le aziende non solo attraverso la voce, ma anche via chat, e-mail, social media e app di instant messaging. Gli LLM, grazie alla loro flessibilità e alla capacità di comprendere e generare il linguaggio naturale in tempo reale, permettono di offrire un’esperienza omogenea e coerente attraverso tutti i touchpoint, adattandosi alle preferenze comunicative degli utenti.
Questa omnicanalità fluida si traduce in una capacità operativa potenziata, soprattutto nei momenti di maggiore pressione. Durante periodi critici come festività, saldi o campagne di marketing particolarmente intense, i volumi di richieste possono aumentare drasticamente. In tali contesti, gli LLM si rivelano fondamentali per assorbire la domanda aggiuntiva, automatizzando le interazioni più semplici e smistando in modo intelligente quelle più complesse verso gli operatori umani. Questo consente non solo di mantenere elevata la qualità del servizio, ma anche di ridurre i tempi di attesa, elemento chiave per la customer satisfaction.
L’impatto positivo non si limita alla customer experience. Secondo un’analisi di The Futurum Group, l’introduzione di strumenti basati sull’AI nei contact center comporta un miglioramento del 25% nell’efficienza degli operatori. Un dato significativo, che evidenzia come l’adozione di tecnologie intelligenti non serva semplicemente a “fare di più”, ma permetta di farlo meglio: gli operatori, liberati da attività ripetitive e supportati da suggerimenti in tempo reale, possono concentrarsi su task a maggior valore aggiunto, con effetti positivi sul benessere lavorativo e sulla motivazione.
Sfide e aspetti critici
Tuttavia, questo scenario non è privo di sfide. Uno degli ostacoli principali è rappresentato dalla capacità, ancora limitata, degli LLM di comprendere pienamente il contesto. Sebbene siano straordinari nella generazione di testi, possono incorrere in errori quando si trovano ad affrontare conversazioni articolate, sfumature linguistiche, accenti o espressioni idiomatiche. In ambiti delicati, come l’assistenza tecnica o la gestione dei reclami, anche un piccolo fraintendimento può compromettere l’esperienza del cliente.
Un secondo aspetto riguarda la gestione dei dati. I contact center trattano quotidianamente informazioni sensibili, come dati anagrafici, numeri di conto o dettagli sanitari. È quindi fondamentale che l’integrazione degli LLM avvenga nel rispetto delle normative sulla privacy, a partire dal GDPR, e che siano implementate misure di sicurezza efficaci, dalla crittografia all’anonimizzazione dei dati. La data governance non può essere un aspetto accessorio, ma deve essere al centro di ogni progetto che preveda l’adozione dell’AI.
La necessità del monitoraggio umano
Per queste ragioni, la supervisione umana resta imprescindibile. Nessuna intelligenza artificiale, per quanto sofisticata, può sostituire completamente il giudizio critico, la sensibilità emotiva e la capacità di adattamento che solo un essere umano possiede. In realtà, man mano che le tecnologie diventano più integrate nei processi di relazione con il cliente, il ruolo dell’operatore umano non si riduce, ma si evolve e si rafforza. È proprio la presenza di un professionista competente che garantisce che l’interazione mantenga standard qualitativi elevati, che le risposte siano appropriate e che eventuali anomalie vengano prontamente intercettate.
In un ecosistema dove gli LLM agiscono come assistenti virtuali, gli operatori devono essere formati non solo a gestire la relazione con il cliente, ma anche a interpretare, correggere e contestualizzare i suggerimenti forniti da questi modelli. Questo significa monitorare costantemente le interazioni, segnalare comportamenti non coerenti o inefficaci, validare le risposte e, soprattutto, fornire feedback mirati che contribuiscano all’addestramento continuo e al miglioramento delle prestazioni del sistema.
La relazione tra uomo e intelligenza artificiale non deve essere lasciata al caso, ma progettata in modo attento e intenzionale. Servono processi chiari, strumenti trasparenti e metriche condivise per valutare l’efficacia della collaborazione. Solo attraverso una governance ben strutturata è possibile garantire che l’AI operi in modo sicuro, equo e allineato con gli obiettivi di business e i valori dell’organizzazione.
Verso un nuovo modello di contact center
I contact center si avviano a diventare ecosistemi intelligenti e adattivi, dove l’AI contribuisce ad alleggerire il carico operativo, mentre l’intervento umano garantisce empatia, giudizio critico e orientamento strategico. In questo contesto, si afferma una nuova figura: quella del CX Pro, un professionista della Customer experience supportato dalla tecnologia ma sempre al centro della relazione.
Per realizzare questo futuro in modo sostenibile e responsabile, è necessario investire in formazione, infrastrutture e metodologie. Bisogna selezionare con cura i dati da utilizzare per l’addestramento, definire policy chiare per la gestione e la protezione delle informazioni, e dotarsi di strumenti di monitoraggio avanzati per prevenire derive e anomalie. L’obiettivo non è quello di sostituire le persone, ma di potenziarle, liberandole da attività ripetitive e permettendo loro di concentrarsi su compiti a più alto valore aggiunto.
In definitiva, i Large Language Models rappresentano una straordinaria opportunità per il mondo dei contact center, ma la loro adozione richiede consapevolezza, visione strategica e un’etica del digitale che metta al centro il valore umano. Solo così potremo cogliere appieno i benefici di questa rivoluzione, trasformando le sfide in leve di innovazione.
