La robotica artificiale potrebbe diventare il futuro della customer service, ma molte recensioni da parte dei consumatori suggeriscono che, almeno per ora, l'esperienza può essere frustrante. Nonostante le potenzialità di questi chatbot, molti non sembrano risolvere davvero le questioni, preferendo spesso sviare o creare percorsi ambigui che lasciano i consumatori scoraggiati. Questo fenomeno sta generando un'opinione negativa nei loro confronti, con tanti utenti che si sentono esclusi o non ascoltati.

“Odio i chatbot di assistenza clienti basata sull'intelligenza artificiale,” ha commentato Carmen Smith di Campo, California, spiegando di trovarsi spesso in loop ripetitivi quando li utilizza. “Mi sembra che non importi cosa chieda, finirò sempre per ricevere liste di FAQ o informazioni già provate e senza successo,” ha ribadito Smith. La sua esperienza non è isolata; uno studio del 2026 di Qualtrics rivela che quasi uno su cinque dei consumatori ha visto nullo beneficio dall’utilizzare l'intelligenza artificiale per l'assistenza clienti, una fallimento quasi quattro volte maggiore rispetto all’uso generale dell’AI in altri ambiti.

I consumatori collocano l’applicazione di AI nel settore del customer service fra i peggiori in termini di tiệnività, risparmio di tempo e utilità. Isabelle Zdatny, esperta in analisi del contesto clienti a Qualtrics XM Institute, ha evidenziato che “molte aziende stanno implementando le chatbot in modo costoso piuttosto che risolutivo, e i clienti sono in grado di percepire la differenza.”

Un’esperienza non sempre vantaggiosa

Il motivo per cui molte esperienze non sono positive risiede in una logica aziendale specifica. “L’intelligenza artificiale non modifica le motivazioni aziendali—la sua sola capacità è di ingrandirle,” ha notato Ben Wiener, responsabile globale del programma Moment di Cognizant. Se le aziende misurano e premiano le agenti basandosi su parametri come il ridurre il numero di rimborsi o ridurre le conversazioni umane, i chatbot AI tenderanno a replicare questa filosofia in modo coerente ma estensivo.

Weiner ha sottolineato che “la tecnologia AI mira incessantemente a ottimizzare ogni metrica che le viene richiesto di perseguire.” Questo comportamento, però, solleva interrogativi etici e operativi. “Le aziende devono chiarire esattamente cosa vogliono ottenere con sistemi basati su AI, dato che questi sistemi replicheranno fedelmente i loro obiettivi di misurazione,” ha aggiunto.

Shannon McKeen, direttrice esecutiva del centro per l'analitica aziendale presso la Wake Forest University, indica che uno scenario comune è il "loop" di automazione dove il sistema rifiuta di risolvere o chiarire e inevitabilmente manda il cliente ad una persona. Tuttavia, se il problema non vien' affatto risolto o spiegato, l'esperienza con l’AI si trasforma in un'ostacolo, non in una soluzione.

Persone e chatbot: equilibrio necessario

Se, da una parte, questa deflessione AI è vantaggioso per gli agenti umani che devono affrontare alte pressioni e potenzialmente stress psicologico come evidenziato da Terra Higginson di Info-Tech Research Group, dall’altra la soluzione deve rimanere centrata sul cliente.

“Quando il sistema non è in grado di fornire un chiarimento o di risolvere un conflitto, il comportamento del chatbot sembra costruire una barriera invece di facilitare,” ha dichiarato Higginson. Nonostante alcune situazioni in cui una deflessione è legittima—ad esempio se il sistema deve applicare una legge in maniera inequivoca—"negare in modo diretto un rimborso legittimo è una strategia pessima, anche e soprattutto in un mercato digitale dove opinioni possono diffondere velocemente, danneggiando l’immagine aziendale,” ha aggiunto.

Un futuro dove i chatbot saranno comuni

Nel settore del servizio clienti, i benefici devono comunque venire rilevati in modo condiviso. Tom Eggemeier, Ceo di Zendesk, afferma che “moltissime aziende definiscono le interazioni come ‘risolte’ quando in realtà l'utente non ottiene un risultato concreto. Per Zendesk, una risoluzione è tale solo se il cliente, l’azienda e l’agente sono tutti soddisfatti.”

Possibili sviluppi futuri prevedono l’emergere di agenti AI personali, capaci di interfacciarsi con le chatbot aziendali e risolvere questioni meno complesse in autonomia. Una previsione di Eggemeier indica che, entro tre anni, il 50% delle interazioni digitali saranno gestite da AI, con una crescita a 80% in cinque anni.

Jesse Zhang, fondatore di un'azienda di chatbot customer service, ha osservato che nel lungo periodo le aziende a cui importa veramente di risolvere i problemi vedranno vantaggi economici e di reputazione. “Non abbiamo mai incontrato un cliente che desideri veramente di non risolvere un problema,” ha sottolineato Zhang. Il suo modello di azienda, che ha raddoppiato la valutazione a 4,5 miliardi di dollari, è incentrato sulla capacità di risoluzione come un obiettivo concreto e misurabile.

Il modello di Sierra, un’azienda fondata nel 2023 da ex capi di Salesforce e Google, punta su un paradigma innovativo: la “pricing based on outcome”. “Se non riusciamo a risolvere i problemi per i clienti, non riusciamo a fare business per noi stessi,” ha commentato una porta-parola. Zhang ammette l'influenza soggettiva delle persone rispetto a come la chatbot definisce una soluzione—cosa che rende necessario un giudizio intelligente e capace da parte dell’AI.

Qualche limitazione, però, deve essere sempre presente per garantire che il cliente possa raggiungere un operatore umano in casi complessi come i clienti anziani o quelli VIP. La costruzione di una “scalinata” di escalation tra un sistema e un operatore è fondamentale onde evitare che i chatbot diventino uno strumento di esclusione anziché di inclusione.