Lo stato dell'IA conversazionale nel supporto

Stripe è sinonimo di assistenza eccellente e spesso fa il possibile per sorprendere e soddisfare i clienti. Tuttavia, un'assistenza eccellente non si riduce ai biglietti scritti a mano e ai totem stampati in 3D che vediamo su Twitter. Oltre un decennio di ingegneria umana e software ha permesso a Stripe di creare un servizio clienti che supporta milioni di aziende ogni anno. Sono entrato in Stripe nel 2015, quando l'azienda aveva appena superato le 200 persone e il team di assistenza stava attorno a un unico tavolo da riunione.

Sono stato una delle prime assunzioni a Dublino, uno dei primi presìdi della copertura di assistenza globale di Stripe. Nei miei cinque anni lì, Stripe ha riorganizzato il team di assistenza in specializzazioni, introdotto fornitori esterni per l'assistenza di primo livello, ampliato i canali, aggiunto lingue e, infine, piani di assistenza a pagamento. Avendo contribuito a progettare e testare questi programmi di assistenza in evoluzione, ho visto in prima persona le complessità della scalabilità del servizio clienti, complessità che l'IA conversazionale avrebbe potuto semplificare.

Conversational AI

Conversational AI has three elements. These three elements work together seamlessly: Speech-to-Text captures the user’s intent, Language Models interpret and generate intelligent responses, and Text-to-Speech transforms those responses into natural conversation.

• Speech to Text: The AI ears convert a user’s spoken natural language into text, with high accuracy.
• Language Models: The AI brain processes this text and understands the context to generate intelligent responses.
• Text to Speech: The voice transforms text responses into natural-sounding speech.
• Turn Taking:A dedicated service monitors for interuptions and ensures the conversation is natural and feels human.

Quando sono entrato in Stripe, il mio lavoro consisteva nell'assimilare quanto più possibile del prodotto. Durante la formazione, affiancavo agenti più esperti e imparavo da una lunga serie di precedenti interazioni di assistenza: un approccio simile a quello con cui imparerebbe un agente IA.

L'IA eccelle nel riconoscimento di schemi, e gran parte dell'assistenza è proprio un esercizio di riconoscimento di schemi. Tutto inizia con un utente che spiega il suo problema. L'agente di assistenza elabora queste informazioni, cerca di collegarle alle sue conoscenze esistenti e fornisce una risposta all'utente. Tuttavia, l'assistenza è più della semplice ripetizione di una knowledge base: un servizio clienti eccellente richiede empatia, creatività e la collaborazione con l'utente per risolvere il suo problema. Purtroppo, la maggior parte delle interazioni di assistenza lascia a desiderare.

Lo stato attuale dell'assistenza

L'assistenza è un punto di contatto importante, ma spesso è frustrante. Pensa all'ultima volta che hai dovuto chiamare una compagnia aerea. Resti in attesa per ore e — quando finalmente riesci a parlare con qualcuno — ti dicono che il tuo problema riguarda un altro reparto, e il ciclo sisifeo continua.

Il disagio non è solo dal lato del cliente. Offrire un'esperienza di assistenza eccellente è difficile, e lo è ancora di più su larga scala. Nel nostro mondo di bit incentrato sul software, l'assistenza è in gran parte vincolata dagli atomi. Immagina di ricevere improvvisamente un grande afflusso di clienti: puoi avviare un'istanza AWS per mantenere online il tuo sito, ma non puoi semplicemente premere un interruttore e attivare l'assistenza.

Ampliare una funzione di assistenza richiede tempo e denaro. In Nord America, trovare, formare e inserire un agente di assistenza costa circa $12,000. Considerando questo investimento iniziale, il costo medio di un agente di assistenza è di circa $30-$40 all'ora. Alcune aziende scelgono di esternalizzare i propri agenti di assistenza, con una tariffa oraria compresa tra $8 e $30. In apparenza è conveniente, ma un prezzo così basso comporta una minore capacità di controllo su responsabilità, processi e qualità dell'assistenza.

Ma cosa succederebbe se potessi attivare l'assistenza in pochi minuti e ampliarla all'infinito? E se potessi offrire un'assistenza di alta qualità a basso costo? Questa è la promessa dell'IA conversazionale, e dopo anni di lavoro nell'assistenza, credo che cambi completamente le regole del gioco.

Alexis è un esempio di agente IA di ElevenLabs. È stato creato come agente di assistenza nella documentazione di ElevenLabs e ora gestisce oltre cento chiamate al giorno.

Immagina che Alexis fosse umano. Per cominciare, non credo che molti agenti di assistenza umani riuscirebbero a gestire 100 chiamate al giorno. Con un agente molto efficiente e chiamate semplici, si arriverebbe a circa 60, e probabilmente più vicino a 40 con un agente meno esperto o richieste più complesse. Dovresti quindi assumere almeno due agenti e probabilmente pagare degli straordinari.

Se gli agenti avessero sede in Nord America, il costo per gestire 100 chiamate sarebbe di almeno $700, circa $1719 in media, e potrebbe arrivare a $4094. È molto, quindi potresti decidere di esternalizzare. Il costo sarebbe compreso tra $128 e $480, con una media di $288: molto più economico in apparenza, ma con costi nascosti per inserire e supervisionare queste aziende di outsourcing, oltre al rischio per il brand e la reputazione se non rispettano i tuoi standard.

Il costo di gestione di un agente di assistenza IA può arrivare a soli $0.015 al minuto per la componente audio. L'LLM può costare da meno di un centesimo a un paio di centesimi al minuto, a seconda del modello scelto e delle dimensioni della tua knowledge base. Per cento chiamate, il costo sarebbe quindi di circa $13-18. Si tratta di oltre 110 volte meno rispetto a un agente interno medio e di 18 volte meno rispetto a uno esternalizzato medio. Come esperienza di assistenza oggettiva, penso che Alexis sia davvero ottimo. A quel prezzo, è incredibile.

L'IA conversazionale in azione

Nel mondo in gran parte analogico della supply chain, Traba è un ponte tecnologico per i talenti, che aiuta le aziende industriali a reclutare e gestire i propri lavoratori. Sebbene Traba offra app e dashboard, la comunicazione telefonica resta un collegamento fondamentale per una forza lavoro abituata a registri presenze cartacei e bacheche di sughero. 

Traba ha analizzato le chiamate telefoniche a cui il suo team operativo dedicava più tempo e ha individuato due aree principali: gestire richieste di assistenza o seguire checklist di pianificazione. Per il CTO Akshay Buddiga, l'automazione era la risposta ovvia, ma conta anche il tempismo. «Quando individuiamo un processo che vogliamo rendere più efficiente, preferiamo integrare l'automazione fin da subito anziché cercare di adattare soluzioni in seguito.»

Traba è fortemente concentrata sull'economia unitaria e sul mantenere un vantaggio nell'innovazione tecnologica, quindi spostare queste chiamate verso l'IA conversazionale era interessante per più ragioni. Tenendo presenti velocità e costi, il team ha iniziato a cercare soluzioni. Ma anche l'esperienza utente era fondamentale. Come ha osservato l'ingegnere software Joseph Besgen: «Volevamo che sembrasse una conversazione, non il semplice ascolto di una registrazione.» La demo di ElevenLabs suonava così reale che, durante i test, il padre di un dipendente di Traba non riusciva a capire se fosse IA o qualcuno del team del figlio. 

Sebbene organizzare i turni di migliaia di lavoratori dell'industria leggera comporti una complessità intrinseca, fissare un (1) appuntamento dal medico non dovrebbe essere altrettanto difficile. Ma hai provato a chiamare il tuo medico ultimamente? È frustrante per i pazienti e un uso inefficiente del tempo del personale sanitario. In collaborazione con ElevenLabs, gli assistenti di EliseAI colmano le lacune nell'amministrazione sanitaria, gestendo tutto, dalla pianificazione degli appuntamenti alla fatturazione. Un ospedale ora fa gestire interamente l'86% delle chiamate da agenti IA. Questo non solo riduce del 66% il costo per chiamata, ma migliora anche l'efficienza del personale amministrativo. EliseAI ha inoltre aumentato l'accesso all'assistenza sanitaria per le comunità che non parlano inglese. 

Il futuro

Emergono alcune tendenze interessanti quando consideriamo la crescita dell'IA conversazionale per settore. L'EdTech è stato il primo settore ad adottarla, poiché le aziende potevano finalmente offrire tutoraggio personalizzato individuale e apprendimento delle lingue a un prezzo accessibile. Le applicazioni di assistenza clienti sono arrivate subito dopo, perché le interazioni di assistenza sono particolarmente adatte: sono esercizi di riconoscimento di schemi, in cui la risposta esiste in una knowledge base e l'agente IA lavora per associarla alla domanda dell'utente. Vediamo inoltre una crescita delle applicazioni verticali end-to-end, in particolare in settori come la logistica e la sanità, ad esempio Traba ed EliseAI. Anche questi sono ambiti ripetitivi e prevedibili, quindi facilmente gestibili da un agente IA.

L'IA conversazionale porta l'assistenza dal regno degli atomi al mondo dei bit. Ora l'assistenza può offrire un'esperienza migliore alle aziende e ai loro clienti. Come il tuo provider cloud, il tuo team di assistenza IA può espandersi e ridursi secondo necessità. I tuoi clienti non dovranno più aspettare in linea e tu eviterai le complessità operative di creare centri di assistenza in tutto il mondo.

Nell'ultimo anno, gli agenti vocali si sono dimostrati efficaci nella conversazione e nel recupero delle conoscenze, ma credo che questo sia solo l'inizio. Nel 2025, credo che gli agenti vocali IA diventeranno il protocollo standard per la pianificazione di appuntamenti in entrata e per problematiche di assistenza del tipo «specialista di prodotto». Anche se potrebbero essere limitati alle chiamate per il recupero delle conoscenze, ridurranno notevolmente il volume di assistenza e libereranno i team umani per attività a maggior valore.

Entro il 2026, saremo passati dal recupero delle conoscenze all'esecuzione di azioni. L'agente vocale IA standard effettuerà chiamate API e si connetterà ad app di terze parti. Eseguirà regolarmente azioni come fissare appuntamenti ed emettere rimborsi.

Nel 2027, vedo gli agenti vocali IA passare dall'assistenza al customer success. Credo che intere trattative commerciali saranno gestite da un agente IA, forse sia dal lato dell'acquirente sia da quello del venditore. Per molti, questa sembra la frontiera finale, ma penso che sia solo l'inizio. Le attività profondamente contestuali e creative, che un tempo ritenevamo esclusivamente umane, diventeranno sempre più il dominio dell'IA.

L'assistenza si trasformerà da centro di costo: prima neutralizzerà le spese e, alla fine, diventerà un centro di profitto per l'azienda. Gli agenti vocali IA contatteranno proattivamente i clienti, riducendo il churn e aumentando l'LTV dei clienti. L'IA conversazionale offre molti dei vantaggi dell'assistenza umana, ma garantisce anche un ricordo perfetto, decine di lingue ed è operativa 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Il futuro sta arrivando e, per molti aspetti, è già qui. Immagina un'assistenza immediata, empatica ed efficace, ogni singola volta. Presto, ti verrà quasi voglia di chiamare una compagnia aerea, solo per divertirti.