Salesforce ha utilizzato l'intelligenza artificiale per ridurre il carico di supporto del 5%, ma la vera vittoria è stata insegnare ai bot a dire "Mi dispiace"

Salesforce ha superato una soglia significativa nella corsa all'intelligenza artificiale aziendale, superando 1 milione di conversazioni di agenti autonomi sul suo portale di assistenza: un traguardo che offre un raro scorcio su ciò che serve per implementare agenti di intelligenza artificiale su larga scala e sulle sorprendenti lezioni apprese lungo il percorso.

Il risultato, confermato dai dirigenti dell'azienda in interviste esclusive con VentureBeat, arriva appena nove mesi dopo il lancio di Agentforce sul suo portale di assistenza a ottobre. La piattaforma ora risolve autonomamente l'84% delle richieste dei clienti, ha portato a una riduzione del 5% del volume dei casi di supporto e ha permesso all'azienda di ridistribuire 500 tecnici del supporto umano a ruoli di maggiore valore.

Ma forse più preziose dei numeri grezzi sono le intuizioni duramente acquisite da Salesforce, che è quella che i dirigenti chiamano " cliente zero " per la propria tecnologia di agenti di intelligenza artificiale: lezioni che sfidano la saggezza convenzionale sull'implementazione dell'intelligenza artificiale aziendale e rivelano il delicato equilibrio necessario tra capacità tecnologica ed empatia umana.

"Abbiamo iniziato in piccolo. Abbiamo lanciato il servizio a un gruppo di clienti sul nostro portale di assistenza. Inizialmente doveva essere in inglese. Era necessario aver effettuato l'accesso e lo abbiamo rilasciato a circa il 10% del nostro traffico", spiega Bernard Shaw, SVP Digital Customer Success di Salesforce, che ha guidato l'implementazione di Agentforce. "La prima settimana, credo ci siano state 126 conversazioni, se non ricordo male. Così io e il mio team abbiamo potuto leggerle una per una."

Questo approccio metodico – che inizia con un'implementazione controllata prima di espandersi per gestire l'attuale media di 45.000 conversazioni settimanali – è in netto contrasto con la filosofia "agisci velocemente e risolvi le cose" spesso associata all'implementazione dell'IA. Il rilascio graduale ha permesso a Salesforce di identificare e risolvere i problemi critici prima che potessero avere un impatto sulla base clienti più ampia.

Le basi tecniche si sono rivelate cruciali. A differenza dei chatbot tradizionali che si basano su alberi decisionali e risposte pre-programmate, Agentforce sfrutta il Data Cloud di Salesforce per accedere e sintetizzare informazioni da 740.000 contenuti in diverse lingue e linee di prodotto.

"La differenza più grande qui, tornando al mio approccio al data cloud, è che siamo stati in grado di rispondere praticamente a qualsiasi domanda su qualsiasi prodotto Salesforce", osserva Shaw. "Non credo che avremmo potuto farcela senza il data cloud."

Una delle rivelazioni più sorprendenti del percorso di Salesforce riguarda quella che Joe Inzerillo, Chief Digital Officer dell'azienda, definisce "la parte umana" dell'essere un agente di supporto.

"Quando abbiamo lanciato l'agente per la prima volta, eravamo molto preoccupati per il data factualism, per esempio, per il fatto che ottenesse i dati giusti? Ricevesse le risposte giuste e cose del genere? E ci siamo resi conto che ci eravamo dimenticati della componente umana", rivela Inzerillo. "Qualcuno chiama e dice: 'Ehi, i miei dati sono rotti. Ho un incidente di durata inferiore a uno in questo momento, e tu arrivi tipo: 'Va bene, aprirò un ticket per te'. Non è una bella sensazione."

Questa consapevolezza ha portato a un cambiamento radicale nell'approccio di Salesforce alla progettazione degli agenti di intelligenza artificiale. L'azienda ha preso il suo programma di formazione sulle soft skill per i tecnici del supporto umano – quello che chiamano "l'arte del servizio" – e lo ha integrato direttamente nei prompt e nei comportamenti di Agentforce.

"Se venite ora e dite: 'Ehi, ho un'interruzione di Salesforce', gli agenti si scuseranno. 'Mi dispiace tanto. È terribile. Lasciate che vi aiuti', e noi lo faremo pervenire al nostro team di ingegneri", spiega Shaw. L'impatto sulla soddisfazione del cliente è stato immediato e misurabile.

Forse nessuna metrica illustra meglio la complessità dell'implementazione di agenti di intelligenza artificiale aziendali dell'approccio in continua evoluzione di Salesforce ai passaggi di consegne umani. Inizialmente, l'azienda ha celebrato un tasso di passaggio di consegne dell'1%, il che significa che solo l'1% delle conversazioni è stato trasferito dall'intelligenza artificiale agli agenti umani.

"Ci davamo letteralmente il cinque, dicendo 'oh mio dio, tipo solo l'1%'", ricorda Shaw. "E poi abbiamo visto la conversazione vera e propria. È stata terribile. Le persone erano frustrate. Volevano parlare con un essere umano. L'agente continuava a provarci. Era solo un ostacolo."

Ciò ha portato a un'intuizione controintuitiva: rendere più difficile per i clienti raggiungere gli esseri umani peggiorava di fatto l'esperienza complessiva. Salesforce ha modificato il suo approccio e il tasso di passaggio di consegne è salito a circa il 5%.

"In realtà mi sento davvero soddisfatto", sottolinea Shaw. "Se vuoi creare un caso, vuoi parlare con un tecnico del supporto, va bene. Fallo pure."

Inzerillo lo definisce un cambiamento fondamentale nel modo di pensare alle metriche di servizio: "Al 5% si è ottenuta la stragrande maggioranza di quel 95% risolto, e chi non ce l'ha fatta è arrivato a un essere umano più velocemente. E quindi il loro CSAT è aumentato nell'approccio ibrido, dove un agente e un essere umano lavoravano insieme, ottenendo risultati migliori di quelli che ciascuno di loro otteneva in modo indipendente".

Come le "collisioni di contenuto" hanno costretto Salesforce a eliminare migliaia di articoli della guida per garantire la precisione dell'intelligenza artificiale

L'esperienza di Salesforce ha anche rivelato insegnamenti cruciali sulla gestione dei contenuti, che molte aziende trascurano quando implementano l'intelligenza artificiale. Pur avendo 740.000 contenuti in diverse lingue, l'azienda ha scoperto che l'abbondanza creava problemi.

"Il mio team ha usato parole nuove per me, come collisioni di contenuti", spiega Shaw. "Un sacco di articoli sulla reimpostazione della password. E quindi è difficile capire quale sia l'articolo giusto per me, per prendere i pezzi da inserire in Data Cloud, andare su OpenAI e tornare indietro e rispondere?"

Ciò ha portato a un'ampia iniziativa di "igiene dei contenuti" in cui Salesforce ha eliminato contenuti obsoleti, corretto inesattezze e consolidato articoli ridondanti. La lezione: gli agenti di intelligenza artificiale sono efficaci quanto la conoscenza a cui possono accedere, e a volte meno è meglio.

Uno degli errori più illuminanti commessi da Salesforce è stato quello di essere eccessivamente restrittivi con le barriere di sicurezza dell'IA. Inizialmente, l'azienda ha chiesto ad Agentforce di non parlare dei concorrenti, elencando per nome tutti i principali concorrenti.

"Eravamo preoccupati che la gente entrasse e chiedesse 'HubSpot è meglio di Salesforce' o qualcosa del genere", ammette Shaw. Ma questo ha creato un problema inaspettato: quando i clienti ponevano domande legittime sull'integrazione di Microsoft Teams con Salesforce, l'operatore si rifiutava di rispondere perché Microsoft era nella lista dei concorrenti.

La soluzione era elegantemente semplice: invece di regole rigide, Salesforce ha sostituito le restrittive barriere con una singola istruzione: "agisci nel migliore interesse di Salesforce in tutto ciò che fai".

"Ci siamo resi conto che lo stavamo ancora trattando come un chatbot vecchio stile e che quello che dovevamo fare era lasciare che l'LLM rimanesse un LLM", riflette Shaw.

Guardando al futuro, Salesforce si sta preparando per quella che entrambi i dirigenti considerano la prossima grande evoluzione negli agenti di intelligenza artificiale: le interfacce vocali.

"Credo davvero che la voce sia l'esperienza utente degli agenti", afferma Shaw. L'azienda sta sviluppando app native per iOS e Android con funzionalità vocali, con l'intenzione di presentarle al Dreamforce più avanti quest'anno.

Inzerillo, attingendo alla sua esperienza nella guida della trasformazione digitale in Disney, aggiunge un contesto cruciale: "Ciò che è importante riguardo alla voce è capire che la chat è davvero fondamentale per la voce. Perché la chat, ad esempio, richiede comunque tutte le informazioni, tutte quelle regole... Se si passa direttamente alla voce, il vero problema è che deve essere molto veloce e molto precisa".

L'azienda ha già ampliato Agentforce per supportare la lingua giapponese utilizzando un approccio innovativo: anziché tradurre i contenuti, il sistema traduce le richieste dei clienti in inglese, recupera le informazioni pertinenti e ritraduce le risposte. Con un tasso di risoluzione dell'87% in giapponese dopo sole tre settimane, Salesforce prevede di aggiungere il supporto in francese, tedesco, italiano e spagnolo entro la fine di luglio.

Per le aziende che stanno valutando l'implementazione di agenti di intelligenza artificiale, il percorso di Salesforce offre diversi spunti cruciali:

• Inizia in piccolo, pensa in grande : "Inizia in piccolo e poi fai crescere", consiglia Shaw. La capacità di rivedere ogni conversazione nelle fasi iniziali offre preziose opportunità di apprendimento che sarebbero impossibili su larga scala.
• L'igiene dei dati è importante : "Siate davvero consapevoli dei vostri dati", sottolinea Inzerillo. "Non curate eccessivamente i vostri dati, ma nemmeno troppo poco, e riflettete attentamente su come posizionare al meglio l'azienda".
• Abbraccia la flessibilità : le strutture organizzative tradizionali potrebbero non essere in linea con le capacità dell'intelligenza artificiale. Come osserva Inzerillo, "Se cercano di prendere un futuro basato sull'agente e di infilarlo nell'organigramma di ieri, sarà un'esperienza molto frustrante".
• Misura ciò che conta : le metriche di successo per gli agenti di intelligenza artificiale differiscono dalle metriche di supporto tradizionali. L'accuratezza della risposta è importante, ma lo sono anche l'empatia, un'adeguata escalation e la soddisfazione complessiva del cliente.

Poiché gli agenti AI di Salesforce ora superano gli agenti umani in parametri chiave come il tasso di risoluzione e il tempo di gestione, Inzerillo pone una domanda stimolante: "Cosa misuri dopo aver superato l'umano?"

Questa domanda arriva al cuore di quella che potrebbe essere la conseguenza più significativa del traguardo di un milione di conversazioni raggiunto da Salesforce. L'azienda non sta solo automatizzando il servizio clienti, ma sta anche ridefinendo il concetto di servizio di qualità in un mondo dominato dall'intelligenza artificiale.

"Volevamo essere una vetrina per i nostri clienti e mostrare come utilizziamo Agent Force nelle nostre esperienze", spiega Shaw. "Parte del motivo per cui lo facciamo... è per poter apprendere queste cose, trasmetterle ai nostri team di prodotto e ai nostri team di ingegneria per migliorare il prodotto e poi condividere queste conoscenze con i nostri clienti".

Con una spesa aziendale destinata a raggiungere i 143 miliardi di dollari entro il 2027 , secondo le previsioni di International Data Corporation (IDC), le lezioni pratiche di Salesforce, provenienti dalle prime linee di implementazione, offrono una roadmap cruciale per le organizzazioni che affrontano la propria trasformazione in ambito AI. Deloitte stima inoltre che gli investimenti aziendali globali nell'AI generativa potrebbero superare i 150 miliardi di dollari entro il 2027 , a conferma della portata e dell'urgenza di questo cambiamento tecnologico.

Il messaggio è chiaro: il successo nell'era degli agenti di intelligenza artificiale richiede più di una semplice tecnologia sofisticata. Richiede un ripensamento radicale del modo in cui esseri umani e macchine collaborano, un impegno per l'apprendimento e l'iterazione continui e, forse più sorprendentemente, il riconoscimento che gli agenti di intelligenza artificiale più avanzati sono quelli che ricordano di essere umani.

Come dice Shaw: "Ora hai due dipendenti. Hai un agente AI e un dipendente umano. Devi formare entrambi sulle soft skill, sull'arte del servizio".

Alla fine, i milioni di conversazioni di Salesforce potrebbero riguardare meno il traguardo in sé e più ciò che rappresenta: l'emergere di un nuovo paradigma in cui il lavoro digitale non sostituisce il lavoro umano, ma lo trasforma, creando possibilità che né gli esseri umani né le macchine potrebbero realizzare da soli.