Perché Automatizzare Tutto è la Scelta Sbagliata (E Cosa Fare Invece)

Leggi la Trascrizione:

Stiamo sperimentando la trascrizione dei nostri podcast tramite un programma software. Perdonate eventuali refusi: il bot non è sempre preciso al 100%.

Jim Iyoob: [00:00:00] Bisogna stare attenti a questa dannata narrazione che circola, secondo cui l'IA sta mangiando tutti i posti di lavoro. È molto più complicato di così, e credo che il problema sia che nessuno vuole ammetterlo.

Galen Low: Alcune di queste aziende stanno togliendo lavori che forse non avrebbero mai dovuto creare.

Jim Iyoob: Non spetta a te dirmi come posso contattarti se sto acquistando il tuo prodotto. Posso comprare il tuo prodotto dappertutto. Quindi l'unica cosa che ti differenzia dagli altri è l'esperienza cliente.

Manu Dwievedi: Quando pensi di implementare l'IA, non lo fai per sostituire le persone. Lo fai per migliorare l'esperienza dei tuoi clienti.

Jim Iyoob: Tutti cercano di automatizzare ogni cosa. Sciocchezze. Scegli tre cose che ti tolgono il sonno la notte. Parti da lì. Dovresti vedere un ROI in 30-45 giorni... se lo fai correttamente.

Galen Low: Benvenuti al podcast di The Digital Project Manager — il programma che aiuta i leader della delivery a lavorare con più intelligenza, consegnare più velocemente e guidare meglio nell'era dell'IA. Sono Galen, e ogni settimana approfondiamo strategie reali, nuovi [00:01:00] strumenti, framework consolidati e, ogni tanto, qualche aneddoto di guerra dalla prima linea dei progetti. Che tu stia guidando progetti di trasformazione di massa, gestendo flussi di lavoro IA, o semplicemente cercando di tenere sotto controllo il caos, sei nel posto giusto.

Oggi parliamo di progetti di trasformazione IA su larga scala e di cosa possiamo imparare da ciò che va bene e ciò che va male. In particolare, ci concentreremo sul mondo della customer experience, dove i contact center di tutto il mondo stanno cercando di trovare il giusto livello di integrazione dell'IA nell'esperienza sia del cliente che dell’agente.

Sono con me oggi due esperti con una profonda conoscenza sia dell’IA che della change management nel mondo CX — Jim Iyoob e Manu Dwievedi.

Jim è il Presidente di ETS Labs e Chief Customer Officer presso Etech Global Services. È la mia persona di riferimento quando si tratta di innovazione pragmatica e diretta nell’IA che porta all’eccellenza operativa. È anche un autore prolifico e membro dell’advisory board per la nostra pubblicazione gemella, The CX Lead.

Manu è Assistant Vice President di ETS Labs e co-conduttore del podcast di Etech [00:02:00], dove approfondisce IA e CX insieme a esperti stimati nel campo. È anche la persona che chiamo quando mi fanno domande sulle sfide del change management su scala aziendale nella trasformazione IA.

Jim, Manu — grazie per essere qui oggi con me.

Jim Iyoob: Grazie mille per averci invitato.

Manu Dwievedi: Grazie.

Galen Low: Adoro le nostre conversazioni. Vi conosco da un po’ e mi aspetto che ci muoviamo un po’ qua e là in modi interessanti, il che va benissimo. Ma solo per far sapere ai nostri ascoltatori, ecco la roadmap che ho preparato per oggi.

Ero particolarmente entusiasta perché voi due siete immersi in questo settore — siete profondamente coinvolti nella trasformazione IA della CX. Di recente sono usciti molti titoli sui grandi brand che cercano di integrare l’IA nella customer experience; alcuni hanno ottenuto buoni risultati, altri meno. Quindi volevo partire affrontando il classico elefante nella stanza dei progetti di trasformazione dei call center con l’IA.

Poi volevo scendere più in profondità su cosa succede davvero dietro ai titoli. E infine, volevo allargare il campo e usare la CX come lente per parlare di tre cose: lo stato attuale dei modelli di business ibridi IA-umano; [00:03:00] non solo la tecnologia, ma anche l’impatto culturale di ciò che osservate; best practice di change management qualsiasi progetto che preveda cambiamenti collegati all’IA; e, infine, come un responsabile di dipartimento o di progetto dovrebbe affrontare un cambiamento del genere guidato dall’IA, specialmente se è già in corso in ambito IT, per massimizzare i benefici e minimizzare i danni. Che ne pensate?

Jim Iyoob: Mi sembra un’ottima puntata.

Galen Low: Partiamo dalla domanda scottante: anche al di fuori del mondo della customer experience, molti di noi hanno visto titoli come quello su Klarna che ha sostituito quasi tutti i suoi operatori umani con l’IA, per poi riassumere la maggior parte dopo pochi mesi.

Esempi del genere ce ne sono molti. Ecco la questione: quando sentiamo parlare di licenziamenti e ruoli apparentemente sostituiti realmente dall’IA come risultato di una svolta strategica, quanto di tutto questo è esattamente come sembra in superficie e quanto invece è molto più complicato?

Jim Iyoob: Sì, probabilmente mi farò un sacco di problemi dicendolo, ma nel 2019, a Montego Bay, Jamaica, ho detto chiaramente che l’IA non sta sostituendo le persone. Ma bisogna pensare in modo diverso. Attenzione a questa dannata narrazione secondo cui l’IA sta mangiando tutti i posti di lavoro.

È molto più complicato di così. Credo che nessuno voglia ammetterlo. Da una visione olistica, la maggior parte delle aziende ha sovracorretto dopo la pandemia, perché le persone lavoravano tutte da remoto. Bene, assumiamo più persone perché si collegano da casa.

In realtà, molte ora stanno riallineando correttamente il personale dopo averne assunto troppi. Ora dicono che stanno passando all’IA, e questo giustifica i licenziamenti. Ma non è vero. [00:05:00] Non è una scelta strategica. Non hanno pianificato correttamente e ora stanno solo reagendo al mercato.

Da Etech, ad esempio, abbiamo creato più lavoro, nonostante l’implementazione capillare dell’IA. L’IA, secondo me, serve a rendere più produttive le persone, a far fare loro meglio e più in fretta alcune cose, ad abilitarle. Permette di assegnare ruoli più qualificati alle persone più competenti.

Chi usa i tagli massicci come giustificazione sta dicendo "non è colpa mia, è l’IA", ma è un errore. L’IA avrà sempre bisogno delle persone. Ne parliamo in continuazione: la "presenza umana nel loop". L’IA è intelligente quanto chi la programma.

Quindi servono persone per questo. Ed è questa la mia prospettiva. Mentre tutti [00:06:00] danno la colpa all’IA per le riduzioni. E se si sente parlare di aziende che richiamano il personale, è perché non hanno saputo implementarla correttamente la prima volta.

Se trascuri l’esperienza cliente, ne spazientisci la metà. Ora devi correre ai ripari perché hai fatto un errore nell’approccio iniziale, cosa di cui sono sicuro parleremo oggi con il change management.

Galen Low: Mi piace questa prospettiva: la causa-effetto si sviluppa in un arco temporale più lungo di quello che osserviamo.

E anche l’idea che l’IA venga usata come alibi. Mentre lo dicevi, vedevo chiaramente quanto possa funzionare in entrambe le direzioni: da una parte, gli azionisti chiedono perché non si aumenta il valore sostituendo tutti con l’IA; dall’altra, bisogna giustificare alcuni cambiamenti. Ma in realtà si tratta di una rettifica.

Ricordo che nel 2020 sono stato licenziato da una grande consulenza. Hanno detto che era per il lockdown e la pandemia, ma in realtà lo avevano pianificato da mesi e le circostanze li hanno solo spinti ad agire prima del previsto.

Quindi capisco davvero come avviene questa "correzione": tanti contact center pensavano che il lavoro da remoto fosse impossibile, poi hanno visto che funzionava, aumentava il volume delle chiamate, quindi assumiamo altro personale. Ora c’è una rettifica necessaria a questo. Lo trovo affascinante.

Manu Dwievedi: Assolutamente, Galen. Come dicevi sugli stakeholder, qual è la storia più semplice da raccontare? Dire “ho assunto troppe persone e ora non mi servono più”, oppure “grazie all’IA non ne ho più bisogno”? La gente sta usando l’IA come capro espiatorio.

Galen Low: E i titoli dei giornali sottolineano l’aspetto politico [00:08:00]. Conta quello che si comunica agli investitori e quello che si comunica alla società. Queste narrazioni si intrecciano e alla fine la lezione sembra essere "l’IA sta rubando tutti i posti di lavoro", anche quando non si diceva che lo avrebbe fatto.

Mentre la verità è che alcuni lavori non sarebbero dovuti esistere, e ora si usa l’IA come scusa. Volevo allargare un po’ il discorso.

Nel mio network tanti sono chiamati a reinventare parti del business attraverso la lente dell’IA. È la direttiva, ma resta più un’indicazione vaga che un vero piano. Molti non sanno bene da dove partire. Pensavo al contact center e ai sistemi di assistenza IA.

Ho visto il settore evolvere dai semplici chatbot verso una vera omnicanalità senza impatti devastanti sul personale.

Il CX ha sempre ripensato processi interi intorno alla tecnologia. Per chi inizia ora a reimmaginare una parte core del business tramite l’IA, da dove bisogna partire prima di entrare nel piano e nell’implementazione, per evitare il classico “e adesso che faccio con questa direttiva?”

Jim Iyoob: Ottima domanda. Ai CEO e ai capo che dicono di automatizzare tutto: ho un motto dal 2003. Non è una tua decisione dirmi come contattarti quando compro il tuo prodotto, è mia. Smetti di voler automatizzare tutto, mi farai solo arrabbiare e ti abbandonerò.

Nel mercato globale, posso comprare ovunque. Ciò che ti differenzia è [00:10:00] l’esperienza cliente; se la rovini, me ne vado. Secondo, se avete Kindle, la mia ultima pubblicazione “AI in the Contact Center” è gratis e contiene una guida passo passo.

In fase di pianificazione, molti sbagliano pensando di dover automatizzare ogni cosa: è sbagliatissimo. Siete seduti sul più grande dataset al mondo — le vostre interazioni. Analizzatele: lì troverete opportunità semplici da automatizzare.

Forse perderete qualche persona, migliorerete la CX, o almeno la preserverete, ma date al cliente quello che vuole. Questo è il mio parere. Manu, che è più intelligente di me, sa dirvi molto di più, ma questa è la mia visione "di buon senso". Tutte le software house mi promettevano "ti tolgo tutto il personale". Ma non hanno mai risposto a una chiamata in vita loro!

Manu, a te.

Manu Dwievedi: Ogni volta che accade che un cliente vuole automatizzare tutto perché ci sono tante cose che non funzionano...

Vado sempre su ciò che Jim ci ha insegnato: se il tuo processo è rotto, l’IA non lo aggiusterà. È uno strumento di efficienza ma l’automazione non può sistemare ciò che già non funziona. E questo è ciò che c’è di sbagliato nell’approccio. Automatizza con l’obiettivo di migliorare la CX, non di eliminare persone. Vuoi che i clienti aspettino 10 minuti per sapere il saldo o resettare la password?

Quando capisci che automatizzare significa risolvere problemi clienti e migliorare la CX, l’intero paradigma cambia.

Non parti dal mindset "voglio eliminare 200 persone", ma da "come posso migliorare la CX"; individua lì l’efficienza, che produrrà un sentimento migliore.

Galen Low: Mi piace. L’IA è solo uno stimolo per una riflessione che dovremmo avere da anni. Migliorare i processi: non vogliamo scalarne di rotti.

E concordo sul fatto che riceviamo tantissimi contatti generici da chi promette aumenti di marginalità “mese su mese”, ma in realtà l’obiettivo non è quello: voglio migliorare l’esperienza cliente, non imporla né tagliare personale. Vedi in tanti settori — anche nel digitale, con design centrato sull’utente — che l’approccio si è ribaltato rispetto al passato.

Nel classico contact center a volte si instrada il cliente per farlo "perdere" nel sistema così da ridurre la pressione — ma non è quello l’obiettivo. Il vero obiettivo è fidelizzare, migliorando la CX sia per il brand sia per le persone.

Quindi non chiediamoci “cosa può sostituire l’IA”, ma “cosa è rotto da sistemare” o “cosa funziona da lasciare in pace”, e chi serve davvero.

Jim Iyoob: Concordo in pieno.

Galen Low: Torno sulla domanda iniziale. Molti ricevono narrazioni binarie: o l’IA ti rimpiazza, o sarà solo la tua assistente. La realtà sta nel mezzo. E nel CX spesso siete già avanti: qual è lo stato degli ambienti ibridi IA-umani nei contact center nel mondo? Cosa funziona bene e dove c’è margine di crescita? E quali implicazioni vedi per altri settori?

Jim Iyoob: Ti porto la nostra esperienza diretta: quando abbiamo introdotto l’IA in Etech (4000 persone su 3 paesi), molti temevano di essere rimpiazzati o non volevano collaborare. Ma, insegnando che l’obiettivo era migliorare il lavoro e renderlo più strategico, il risultato è stato positivo.

Esempio: quando ricevi una o due chiamate complesse al giorno che hai studiato in formazione anni prima, il sistema può aiutarti. Quello va indirizzato sull’assistenza all’agente, non automatizzato. Invece la "password reset" — sì, automatizziamola. Così, tolto quel volume semplice, posso proporre al cliente di esternalizzare altre funzioni più complesse e qualificare il personale su attività a maggior valore: prevenzione frodi, ecc.

La chiave è comunicare il beneficio concreto: l’obiettivo non è sostituirti, ma valorizzare il tuo lavoro. E in effetti oggi ho un cliente col 99% di interazioni gestite tramite IVR, ma mantiene 135 agenti per quel 1% che l’IVR non risolve.

Galen Low: E quelle sono le interazioni a più alto valore, giusto?

Jim Iyoob: Esatto. Ed è interessante: ai tempi del mio primo lavoro in un contact center (eBay Investigation, solo email), il team specialistico era minimo rispetto ai generalisti che gestivano i compiti più ripetitivi. Se si automatizza “il basso”, può sorgere il dubbio che i ruoli di valore siano pochi.

Ma se la crescita professionale è reale, vanno fornite formazioni adeguate, non solo "diventa più strategico su YouTube" come fanno in molti! E lato automazione, esempio “reset password” — ci sta che IA lo faccia, mentre per le richieste rare/frequenze basse è meglio un assistente IA che aiuti.

Se guardo la prospettiva di molti ascoltatori che fanno i project manager o guidano team digitali in ambienti ibridi, spesso trovano resistenze anche per questi nuovi strumenti di assistenza. Gli agenti veterani, ad esempio, possono dire "non mi serve quella cosa, spegnila"?

Jim Iyoob: Non li vedo opporsi sulle cose complesse, perché senza aiuto cercano comunque le informazioni nei manuali. Se l’assistente le propone subito a schermo, lo stress si riduce. Chi rimane sempre contrario è l’1% che è insoddisfatto comunque — quelli davvero saranno rimpiazzati.

Manu Dwievedi: Proprio poco fa in una riunione ci hanno elogiato per la ritenzione degli agenti: sono più felici, non risolvono solo questioni facili, sono motivati. Il punto è: bisogna educare l’agente sull’IA perché il primo approccio sia positivo. Così capisce che davvero gli risolve un problema: nessuna ricerca in 5 PDF; niente più risposte standard su reset password per 50 chiamate al giorno.

Galen Low: Mi piace. E vedo spesso lo stesso fenomeno anche negli sviluppatori: l’adozione dell’IA parte piatta e poi esplode, quando la gente si convince realmente del beneficio e lo racconta ai colleghi. Da un punto di vista di change management spesso si parla di "valle della disperazione" durante i cambiamenti imposti. Ma se la prima esperienza con l’IA è positiva sia lato cliente sia agente, sarà vincente.

Parlando della vostra filosofia su change management: ai clienti cosa consigliate di fare, prima, durante e dopo l’implementazione delle vostre soluzioni per non fallire nella transformation?

Jim Iyoob: Manu è la mente in questo campo, lascio a lui la risposta.

Manu Dwievedi: Inizio da una massima di Jim: se "calate" l’innovazione a sorpresa — “ecco l’IA che vi aiuterà” — le persone dubiteranno sempre. La gente teme ciò che non conosce, ma supporterà ciò a cui ha contribuito. È fondamentale per il change management. Se nella realtà tutti partecipano e capiscono che il cambiamento serve a loro, saranno pronti ad accoglierlo.

Abbiamo detto anche al CCW: in ogni progetto IA, il change management conta per l’80%, la tecnologia solo 20. Bisogna educare, coinvolgere nella progettazione: gli agenti stessi devono dire cosa vogliono. Pensate a chi viene penalizzato per errori di ortografia o grammatica nei ticket di assistenza! Se ora dici che l’IA scrive le note perfette automaticamente, chi direbbe di no? Il problema vero è che non lo comunicate né spiegate abbastanza, alimentando la paura sulla base delle narrazioni mediatiche.

Mi è capitato di recente: un articolo “MIT report: il 95% dei progetti IA fallisce”. Ma nessuno legge il report intero: la causa è quasi sempre il change management o leadership, non la tecnologia! Ma fa più notizia dire "falliscono". Quindi la paura verso l’IA si alimenta — per cui serve, come primo punto, educare, spiegare chiaramente cosa si vuole fare e con quale scopo, individuare casi d’uso specifici.

Esempio: voglio risparmiare 60 secondi di lavoro post-chiamata per l’inserimento note. L’IA aiuta cliente (meno attesa) e azienda (meno errori). Se gestisci così il cambiamento, implementi in piccolo, correggi rapidamente, poi allarghi. È sempre vincente.

Galen Low: Scommetto che la percentuale di progetti falliti per mancanza di change management sarebbe simile in ogni altro settore, anche senza IA. Cambia poco: serve educare, mostrare i vantaggi in modo tangibile, non solo teorico.

Jim Iyoob: Quando uscì l’IVR si diceva "addio agli agenti" — bugia. Poi con la chat: "faranno più chat in meno tempo, meno personale (bugia)"... ora con l’IA si replica la paura. L’ultimo video che ho visto era persino comico: un robot si ribella e picchia i tecnici. Chissà chi l’ha programmato...

Galen Low: Hai sottolineato una cosa importante: a volte si perderanno davvero dei posti. E non viviamo in un’utopia in cui tutti verranno ricollocati. Alcuni che non si aggiornano rischiano. Ma è una questione di crescita personale, non colpa dell’IA. E serve anche chi progetta queste nuove soluzioni IA. Vedo perfino tanti non sviluppatori lanciarsi con successo nel "vibe coding" e automazioni; internamente, anche noi promuoviamo hackathon sull’IA. Ma è realistico che un operatore di call center diventi sviluppatore IA, o è troppo ambizioso?

Jim Iyoob: Ottima domanda. Se hai la volontà, la competenza si impara. Manu da agente è diventato coder, col desiderio di imparare. Mia figlia laureata vuole fare l’avvocato, ma le ho detto: "ChatGPT non ti farà superare la prova LSAT". Nella pratica bisogna sapere ciò che si è studiato davvero. Anche a scuola stanno vietando il telefono, quindi si torna a ragionare con la propria testa.

Galen Low: È come la calcolatrice: una volta vietata, poi resa parte della quotidianità. Il futuro nel legal potrebbe essere un avvocato con assistente IA olografico pronta a suggerire leggi e argomenti? Bisogna ancora sapere?

Jim Iyoob: Sì, perché l’IA può sbagliare ancora, specie sulle risposte non supervisionate. Serve sempre il controllo umano. E vedo subito i messaggi standard generati da IA (emoticon, frasi generiche, offerte fuori contesto, ecc.). Quindi la componente umana resterà sempre fondamentale.

Galen Low: Descrizione perfetta del futuro: la forza lavoro cambierà; la formazione sarà cruciale e va supportata; chi non si adegua, purtroppo, rischia — per scelta sua, non dell’IA. La missione resta migliorare l’IA senza perdere il controllo umano. Ed è una vera e propria change transformation, simile a tutte le altre (IVR, pandemia, IA): il fattore umano resta l’elemento chiave.

Ultima domanda: un responsabile di progetto già in fase di implementazione IA ascolta questa puntata e si accorge ora di dover correggere il tiro per fare la cosa giusta a livello tecnologico, operativo e di change management. Cosa può fare adesso per assicurarsi che il progetto porti più benefici che danni?

Jim Iyoob: Direi che la competenza di dominio conta più di quella tecnica. Seguire la regola passo passo: "inizia in piccolo, poi espandi". Tutti vogliono automatizzare tutto — sbagliato. Parti da tre cose fondamentali, quelle che ti tolgono il sonno. Una volta avviato, amplia ad altro. Punta ai "frutti più bassi": in 30-45 giorni puoi vedere ROI. Se punti a fare tutto subito, il rischio è non vedere mai i risultati (come succede a tanti clienti che vogliono tutto e io li faccio partire solo da tre ambiti, poi scalare). Importante: non automatizzare processi che già oggi non funzionano.

Galen Low: Non serve scalare ciò che è difettoso e poi automatizzarlo.

Jim Iyoob: Esattamente. Manu?

Manu Dwievedi: Questa è la sintesi perfetta, stampatela se dovete partire con l’IA: così tutto funziona. Un amico con uno studio contabile sta sperimentando GPT-5 per l’assistenza interna. Dice: "Fa troubleshooting anche su cose che non gli ho insegnato, ma come garantisco risultati coerenti?". Risposta: devi definire casi d’uso estremamente chiari. Ambire a risolvere tutto con IA, come una bacchetta magica, non è fattibile: serve partire dal concreto, iterare, poi allargare.

Galen Low: C’è una certa poesia nella logica: per arrivare al cambiamento macro serve iniziare col micro. Lo stesso vale per la digital transformation: chi si è lanciato nella "migrazione al cloud" o in grandi cambiamenti CRM, spesso è ancora lì dopo 10 anni. Bisogna lavorare per cicli brevi e mirati.

Manu Dwievedi: Concordo.

Jim Iyoob: Sì.

Galen Low: Perfetto. Jim, grazie mille per il tuo tempo. Prima di salutarti, dove possiamo trovarti online?

Jim Iyoob: Facile: su LinkedIn, Jim Iyoob. Pubblico una newsletter Remarkable CX ogni mese, puoi iscriverti anche al mio blog. Condivido riflessioni schiette: dico quello che la gente pensa ma non dice. Solo contenuti educativi, e qualche battuta. Ma mi raccomando, non provare a vendermi niente su LinkedIn! Se lo fai, ti critico pubblicamente, come successo stamattina.

Galen Low: Fai le tue ricerche prima di contattare Jim!

Jim Iyoob: Esatto. Accetto tutte le richieste di connessione su LinkedIn, ma se vuoi vendermi qualcosa, assicurati di sapere chi sono, o riceverai la mia critica su come ti sei presentato.

Galen Low: Fantastico.

Jim Iyoob: Manu?

Manu Dwievedi: Mi trovate anche su LinkedIn, "Manu AI", linkedin.com/in/manuai/.

Galen Low: Gran bel link, complimenti.

Jim Iyoob: Piacerebbe a tutti eh!

Galen Low: Troverete tutti i link nelle note della puntata.

Ancora grazie per averci regalato la vostra esperienza. È stato prezioso.

Jim Iyoob: Grazie a voi.

Manu Dwievedi: Grazie, è stato un piacere.

Galen Low: E questo era l’episodio di oggi di The Digital Project Manager Podcast. Se avete gradito la conversazione, iscrivetevi su qualsiasi piattaforma state ascoltando. E se volete ancora più approfondimenti pratici, casi studio e playbook, [00:42:00] visitate thedigitalprojectmanager.com.

Alla prossima, grazie per averci ascoltato.