C’è un paradosso che oggi coinvolge molte piccole e medie imprese (PMI) italiane: i clienti non sono mai stati così digitali, eppure le aziende faticano ancora a gestirli in modo efficiente. I punti di contatto si moltiplicano – tra telefonate, chat, email, social media – aumentando la complessità per le aziende. Ma, allo stesso tempo, le aspettative dei clienti sono sempre più alte: il cliente digitale non aspetta.
La stragrande maggioranza (90%) dei consumatori ritiene essenziale una risposta immediata alle proprie richieste di supporto, e per il 60% “immediata” significa entro 10 minuti. In un’era in cui un’esperienza insoddisfacente può far perdere un cliente con un semplice clic, offrire un servizio rapido e omnicanale non è più opzionale.
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Aspettative in crescita: il cliente giudica ogni interazione
Nello scenario attuale, il cliente non valuta solo il prodotto o servizio acquistato ma ogni singola interazione con il brand, e l’esperienza di supporto è parte integrante del giudizio complessivo. Secondo il Customer Experience Trends Report 2025 di Zendesk, quasi tre quarti (70%) dei consumatori percepiscono ormai un netto divario tra le aziende che sfruttano efficacemente l’intelligenza artificiale (AI) nel customer service e quelle che non lo fanno.
I clienti notano la differenza: chi adotta l’AI riesce a fornire risposte più veloci, personalizzate e disponibili 24/7, mentre chi resta indietro rischia di sembrare lento e scollegato dalle esigenze moderne.
Infatti, un altro studio, di Salesforce, rivela che circa due clienti su tre (66%) si aspettano che i brand comprendano i loro bisogni ed esigenze individuali.
In altre parole, i consumatori digitali richiedono interazioni personalizzate e proattive su misura per loro.
In questo contesto, l’AI applicata al customer care non è più un lusso né un semplice esperimento innovativo: diventa una condizione necessaria per restare rilevanti e reagire al cambiamento del mercato.
Da sperimentazione a necessità: l’AI nel customer care
Negli ultimi anni l’impiego dell’intelligenza artificiale nel customer service ha registrato una crescita costante, trainata proprio dal bisogno di offrire assistenza rapida, personalizzata e continua. A livello globale, il mercato delle soluzioni di “AI for Customer Service” è stato valutato attorno ai 13 miliardi di dollari nel 2024 e, secondo le proiezioni di Grand View Research, raggiungerà gli 83,8 miliardi di dollari entro il 2033. Si tratta di un tasso di crescita annuo composto (CAGR) molto importante, pari al 23,2%, e questi numeri confermano un trend sempre più forte: le aziende di tutto il mondo hanno iniziato ad investire sempre più in sistemi di intelligenza artificiale per il supporto clienti, passando dall’AI vista come tecnologia sperimentale a componente chiave dei processi di customer care.
Le organizzazioni che si sono mosse per prime in questa direzione stanno già raccogliendo benefici significativi: i cosiddetti CX Trendsetter – leader nell’adozione dell’AI – riportano ROI molto più alti dai tool di AI rispetto a chi è in ritardo.
Al contrario, le aziende rimaste indietro (CX Traditionalist) spesso hanno posticipato l’implementazione di soluzioni AI citando mancanza di budget, conoscenze o supporto interno. Questo divario crescente suggerisce che l’AI nel customer care è ormai fondamentale per non rimanere tagliati fuori: come sottolinea Zendesk, chi integra rapidamente l’AI nei propri processi di assistenza sta costruendo un vantaggio competitivo difficilmente colmabile da chi tarda ad adottarla.
Italia in ritardo: solo il 5% delle PMI usa l’AI
Se il panorama globale vede un’adozione diffusa e in accelerazione, in Italia il ritmo è purtroppo più lento. Secondo il Digital Decade Country Report 2024 della Commissione Europea, appena il 5% delle imprese italiane utilizza soluzioni di intelligenza artificiale, una quota inferiore alla già modesta media UE dell’8%. Questo dato evidenzia un significativo ritardo digitale: l’Europa punta ad avere almeno il 75% delle imprese con qualche forma di AI entro il 2030, ma molte PMI italiane devono ancora compiere i primi passi.
Certamente la situazione è eterogenea – accanto a imprese ancora ferme ai canali tradizionali ce ne sono altre più avanzate – ma il divario da colmare è ampio.
E i motivi possono essere diversi: investimenti ICT storicamente bassi, scarsità di competenze specifiche, nonché timori legati ai costi e alla complessità di implementazione. D’altra parte, la consapevolezza dell’opportunità sta crescendo anche nel nostro Paese: la “base digitale” delle PMI (dalla presenza online all’uso di strumenti di collaboration e cloud) continua ad ampliarsi, creando il terreno fertile su cui inserire soluzioni di AI.
Inoltre l’AI stessa sta evolvendo rapidamente (basti pensare all’AI generativa) e molte aziende iniziano a interessarsi alle sue applicazioni nel customer care.
Secondo un’indagine internazionale, il 70% dei responsabili customer experience (CX leaders) pianifica di integrare l’AI generativa in molti punti di contatto con i clienti entro i prossimi due anni.
Questa tendenza globale probabilmente toccherà anche l’Italia: ci si aspetta un’accelerazione nell’adozione di chatbot avanzati, assistenti virtuali e strumenti di automazione, man mano che le tecnologie diventano più accessibili e le aziende percepiscono il rischio concreto di rimanere indietro rispetto ai concorrenti più digitalizzati.
Benefici tangibili, anche per le strutture più piccole
Al di là dei macro trend, l’impatto operativo dell’AI nel customer care è già misurabile e concreto. I vantaggi non riguardano solo i clienti finali, ma anche i team di supporto e l’efficienza interna – elementi cruciali per le PMI che spesso hanno risorse limitate.
Uno studio internazionale (State of AI in Customer Service 2025 di Watermelon.ai) rivela che ben il 68% delle organizzazioni ha ridotto i tempi di risposta ai clienti dopo aver adottato soluzioni di AI.
Rispondere più in fretta significa clienti più soddisfatti e meno propensi ad abbandonare la conversazione o il carrello. Non solo: oltre la metà dei team di customer service (53,8%) utilizza già strumenti di automazione basati sull’AI per gestire le attività ripetitive. Questo permette di liberare tempo umano da impieghi a basso valore aggiunto (ad esempio rispondere alle FAQ o raccogliere dati di base) e di concentrare gli operatori in carne e ossa sui casi più complessi o delicati, dove l’intervento umano fa davvero la differenza.
I benefici derivanti dall’adozione dell’AI nel customer care
Quando l’AI viene integrata nei processi quotidiani, i benefici emergono subito: i clienti ottengono assistenza 24 ore su 24 su canali molteplici, mentre gli operatori evitano di essere sovraccaricati da richieste di routine. Il risultato è un miglioramento simultaneo dell’esperienza cliente e delle condizioni di lavoro del team di supporto.
Da un punto di vista economico, poi, le opportunità sono misurabili. Molte aziende riportano una riduzione significativa dei costi operativi grazie all’automazione, e studi di settore indicano che l’adozione di AI nel customer care può ridurre i costi del servizio clienti di circa il 25%, e che mediamente ogni 1 dollaro investito in queste soluzioni genera un ritorno di 3,5 dollari.
Secondo i dati di Fullview, le organizzazioni più virtuose riescono persino ad arrivare a ROI di 6-8 volte l’investimento iniziale. In sintesi, anche per una PMI con budget ridotti, l’AI applicata al customer service può rappresentare un investimento ad alto impatto: non solo perché migliora la soddisfazione dei clienti (che tendono a restare più fedeli a fronte di un servizio efficiente) ma ottimizza contemporaneamente i costi, aumentando la produttività senza dover ampliare proporzionalmente l’organico.
Rischi concreti e sfide nell’adozione
Sebbene i benefici siano allettanti, l’adozione dell’AI nel customer care presenta anche rischi concreti e sfide che le imprese, soprattutto le PMI, devono affrontare con consapevolezza.
Un primo aspetto critico è la qualità dell’esperienza: i clienti apprezzano la velocità dei chatbot, ma non a scapito dell’umanità. Molti consumatori preferiscono ancora l’interazione umana, soprattutto per problemi complessi o situazioni delicate, e una risposta automatica fuori luogo può generare frustrazione.
Dalla ricerca Watermelon.ai emerge che la preferenza per un interlocutore umano e le difficoltà di integrazione tecnica con i sistemi esistenti sono tra gli ostacoli più comuni nell’implementazione dell’AI.
Un’AI non ben addestrata rischia di fornire risposte errate o impersonali, danneggiando l’esperienza cliente anziché migliorarla.
C’è poi il tema fondamentale della fiducia: il 63% dei consumatori dichiara di essere preoccupato per possibili bias e discriminazioni nelle decisioni automatizzate prese dall’AI. Queste tecnologie, infatti, possono involontariamente amplificare pregiudizi presenti nei dati, con rischi reputazionali e legali se, ad esempio, trattano i clienti in modo iniquo.
Anche per questo la trasparenza diventa cruciale: le nuove normative – a partire dal Regolamento AI Act dell’Unione Europea – impongono alle aziende obblighi stringenti, come informare chiaramente l’utente quando sta interagendo con un sistema di AI e garantire sempre la possibilità di intervento umano.
Non a caso, molte organizzazioni oggi stanno orientando le proprie strategie digitali verso piattaforme di AI “a norma”, allineate alle direttive locali ed europee. Si assiste a una crescente attenzione per strumenti che garantiscano la sovranità del dato e il controllo sui modelli usati, proprio per coniugare innovazione e rispetto delle regole.
In definitiva, adottare l’AI nel customer care comporta anche un cambio di mentalità: le PMI devono prepararsi a gestire il cambiamento, investendo in formazione interna, aggiornando processi e policy, e monitorando costantemente le performance dell’AI per intervenire tempestivamente su eventuali errori o derive indesiderate.
Conclusioni
Customer care e AI rappresentano un binomio sempre più inscindibile per le aziende che vogliono prosperare nell’era digitale. I dati reali mostrano che l’AI può fornire vantaggi concreti anche per strutture di piccole dimensioni.
E le PMI italiane si trovano, così, davanti a una duplice opportunità: da un lato colmare il gap tecnologico che le separa dai concorrenti internazionali e dalle aspettative dei propri clienti digitali, dall’altro ripensare i propri processi di assistenza in chiave moderna, sfruttando l’AI come leva per fare di più con meno.
