| Milano – «Come possono le aziende prepararsi all’AI conversazionale?» «Partendo in piccolo, testando in aree a basso rischio e scalando solo ciò che funziona» «Cambierà davvero il modo in cui brand e clienti interagiscono?» «Sì: l’AI rende le interazioni più rapide e disponibili 24/7, mentre gli esseri umani gestiscono empatia ed emozioni. Il futuro è ibrido.» «Qual è l’errore più frequente nell’implementazione?» «Pensare che un unico modello vada bene per tutto. Serve flessibilità e trasparenza.»
Queste risposte non arrivano da un analista o da un esperto di intelligenza artificiale: a fornirle è proprio un’AI conversazionale, disponibile sul sito di Twilio – società americana leader nel settore dell’engagement dei clienti – sulla pagina dedicata al suo ultimo report intitolato “Inside the Conversational AI Revolution” e presentato durante un evento per addetti ai lavori organizzato da Exelab – System Integrator specializzato nello sviluppo di progetti CRM, Marketing Automation, Omnicanalità ed AI e Gold Partner di Twilio. L’agente AI è stato progettato per rispondere in tempo reale alle domande sulla ricerca e sulle best practice di implementazione dell’AI conversazionale. L’esperienza di interrogarlo – sorprendente e divertente – funziona bene e mostra il potenziale della tecnologia quando è ben implementata. Ma la ricerca rivela che questa qualità di interazione è ancora lontana dall’essere la norma.
Il paradosso dell’AI: tecnologia veloce, aspettative ancora più veloci
L’intelligenza artificiale conversazionale sta trasformando il servizio clienti: se storicamente era basato su un modello break-fix – chiamavi quando qualcosa si rompeva, affrontavi menu interminabili e parlavi con un operatore che non ti conosceva – oggi i consumatori si aspettano che i brand li riconoscano ovunque, ogni volta che interagiscono, attraverso esperienze personali e accessibili.
E questo è un paradosso: mentre la tecnologia evolve rapidamente, le aspettative dei clienti avanzano ancora più velocemente. Cosa separa le aziende che guadagnano veramente fiducia da quelle che si limitano a soddisfare un livello di engagement minimo?
Questa domanda è al centro di “Inside the Conversational AI Revolution” di Twilio: la ricerca è stata condotta su 4.800 consumatori e 457 leader aziendali in tutto il mondo tra agosto e ottobre 2025.
La velocità non basta più: serve comprensione, naturalezza ed empatia
L’AI ha già fissato lo standard per la reattività: il 92% dei consumatori dichiara che risponde tipicamente in meno di 30 secondi. Ma la velocità da sola non costruisce fiducia. L’88% dei consumatori sarebbe disposto ad attendere fino a 8,5 minuti per parlare con una persona reale, contro i 4,3 per l’AI. Ciò che manca è l’esperienza: quando l’interazione appare fredda o robotica, i clienti abbandonano.
Sebbene il 63% riconosca l’AI più veloce e il 52% più comoda, solo il 46% cerca attivamente supporto da agenti AI. Perché questa riluttanza? L’esperienza spesso delude: il 66% afferma che l’AI non comprende sempre ciò che stanno chiedendo, il 49% dichiara che non ha mai risolto il loro problema, il 40% lamenta loop ripetitivi, il 38% difficoltà con gli accenti e il 37% mancanza di supporto linguistico. Il problema reale non è tecnico, ma esperienziale: solo il 39% descrive gli agenti AI come utili, mentre il 51% li trova robotici.
La buona notizia è che i progressi sono evidenti: chi ha interagito con l’AI negli ultimi tre mesi è molto più soddisfatto (67%) rispetto a chi che l’ha utilizzata oltre tre mesi fa (45%). L’apertura varia significativamente per generazione: il 57% della Gen Z e il 53% dei Millennials cercano attivamente aiuto da agenti AI, rispetto al 38% della Gen X e al 32% dei Baby Boomer.
La frontiera ibrida: umani e AI, insieme
I clienti hanno già assegnato ruoli distinti all’AI e agli esseri umani. Ora è il momento che le aziende facciano lo stesso. L’AI non dovrebbe sostituire gli agenti umani, ma completarli: l’AI gestisce il triage, raccoglie contesto e attività ripetibili, mentre gli umani portano intelligenza emotiva e decision-making necessari per questioni complesse o sensibili.
L’AI è perfetta per attività semplici e transazionali come supporto tecnico di base, tracciare ordini e verificare dettagli sui prodotti. Ma nessuno batte gli esseri umani in fatto di giudizio, emozione e fiducia: il 69% dei clienti preferisce interagire con persone quando qualcosa va storto. I consumatori inoltre si fidano degli agenti umani per questioni ad alto rischio: assistenza con problemi medici (64%), risarcimenti assicurativi (59%), resi o rimborsi (48%) e fatturazione (45%). Per attività semplici e dirette, l’AI è più efficiente: controllare lo stato dell’ordine (41%), reimpostare password (38%), condividere dettagli sui prodotti (35%) e rispondere a domande generali (32%). Il 51% si dichiara a disagio nel condividere dati personali o finanziari con l’AI, mentre il 78% ritiene critico poter passare a un umano quando necessario. Il futuro è automazione che comprende, si adatta e lavora insieme agli esseri umani.
Il contesto è la nuova moneta: interazioni personalizzate su ogni canale
Il contesto del cliente è la base della personalizzazione, eppure la maggior parte delle aziende fatica ancora a fornire esperienze fluide e personalizzate. L’88% dei consumatori afferma di volerle, ma il 54% dichiara che gli agenti AI raramente hanno contesto su di loro. E quando le interazioni passano dall’AI a un agente umano, solo il 15% dei clienti sente che l’umano ha il pieno contesto dalla conversazione precedente con l’AI.
L’AI può gestire informazioni sensibili in modo sicuro quando abbinata a misure di conformità: redazione, crittografia e flussi di lavoro conformi PCI consentono di sfruttare il contesto proteggendo i dati dei clienti.
Le organizzazioni che investono nella personalizzazione dell’AI conversazionale riportano: maggiore soddisfazione e coinvolgimento del cliente (45%), aumento di loyalty e retention (43%), migliori insight sui clienti (43%) e maggiori ricavi (36%). L’AI consapevole del contesto costruisce fiducia, continuità e un’esperienza fluida che mantiene i clienti fedeli.
Tecnologia modulare per un obiettivo in movimento: l’architettura della resilienza
La domanda di AI conversazionale è chiara: l’87% delle organizzazioni dichiara che i clienti desiderano più opzioni self-service e l’83% vuole soluzioni potenziate dall’AI. Nel customer service, un’organizzazione su tre è in fase di implementazione finale e il 28% ha già completato il lancio. La tendenza è particolarmente marcata in settori come manufacturing (73%), healthcare (70%), tecnologia (59%) e retail (64%).
La vera innovazione sta nell’approccio architetturale: solo il 19% delle aziende si affida a un singolo modello AI, mentre l’81% mescola modelli per esigenze specifiche. Il 70% ha inoltre soluzioni completamente personalizzabili. E ancora, un impressionante 99% prevede di evolvere la propria strategia AI entro un anno, concentrandosi su personalizzazione migliorata, integrazione omnicanale, AI proattiva, automazione avanzata ed espansione multilingue. Non si tratta di insoddisfazione, ma di progetto intenzionale: la tecnologia evolve così rapidamente che le aziende hanno bisogno di flessibilità per adottare nuovi modelli senza stravolgere i sistemi. Il modello vincente è modulare, multi-modello e misurato. L’agilità è l’architettura della resilienza.
“L’intelligenza artificiale conversazionale rappresenta un cambio di paradigma nel rapporto tra brand e clienti, ma la tecnologia da sola non basta” – ha commentato Emanuele Caronia, CEO di Exelab. “Ciò che emerge chiaramente dal report di Twilio è che il successo dipende dalla capacità di orchestrare tre elementi: architetture modulari che si evolvono con la tecnologia, intelligenza artificiale che sa quando passare il testimone all’umano, e dati contestuali gestiti in modo sicuro e trasparente lungo tutta la customer journey. In Exelab aiutiamo le aziende a identificare con chiarezza i gap da colmare, come ad esempio tempo di risposta, personalizzazione, efficienza operativa, e utilizziamo l’AI come moltiplicatore strategico. Partiamo da un’opportunità specifica, misuriamo l’impatto su metriche di business reali, scaliamo solo ciò che funziona. Non è un rip-and-replace, ma un’evoluzione incrementale che bilancia automazione ed empatia, efficienza e fiducia. Le aziende che vinceranno saranno quelle che costruiranno esperienze in cui l’AI anticipa i bisogni e gli umani costruiscono relazioni durature.”
In foto: Emanuele Caronia, Cofounder e CEO Exelab |
