Gli AI agent nel customer service non si limitano a rispondere: eseguono. Recuperano dati, applicano regole, avviano procedure, aggiornano sistemi. Ma più autonomia significa più responsabilità: servono controlli, tracciabilità e human in the loop proporzionati al rischio.
Marco Lunghini è Founder, Sales Director e Board Member di Ellysse. Si occupa di customer service da più di 20 anni e, con esso, l’evoluzione dell’AI conversazionale.
In questo articolo spiega cosa distingue un AI agent da un chatbot: il passaggio dall’informare all’eseguire. Analizza il rapporto tra autonomia e responsabilità, il ruolo dello human in the loop, la tracciabilità delle azioni e i criteri per capire quando un progetto agentico ha senso.
Gli AI agent nel customer service
Per anni abbiamo parlato di chatbot e assistenti virtuali capaci di comprendere le richieste dei clienti e fornire risposte. Ora, il passo successivo è già in corso: l’intelligenza artificiale non si limita più a rispondere, ma può iniziare ad agire.
È questa la logica degli AI agent, o sistemi agentici: sistemi di intelligenza artificiale capaci di ricevere un obiettivo, pianificare una sequenza di attività, utilizzare strumenti e sistemi aziendali, eseguire azioni e verificarne il risultato.
Nel customer service, il cambiamento è particolarmente significativo. Un AI agent può infatti passare dalla semplice gestione della conversazione alla gestione di attività e processi che fino a oggi richiedevano l’intervento di un operatore.
La differenza, in altre parole, è tra rispondere a una richiesta e portare avanti un processo.
Cosa sono gli AI agent e in cosa si differenziano dai chatbot?
Per capire cosa cambia, partiamo da un esempio.
Un cliente chiede: “Vorrei sapere se posso ottenere un rimborso per questo servizio.”
Un chatbot può spiegare la policy, indicare i requisiti e, se necessario, trasferire il cliente a un operatore.
Un AI agent nel customer service, se adeguatamente integrato e autorizzato, può invece:
- identificare il cliente;
- recuperare le informazioni dal CRM;
- verificare le condizioni previste dalla policy;
- stabilire se la richiesta rientra nei casi autorizzati;
- avviare la procedura di rimborso;
- aggiornare i sistemi coinvolti;
- comunicare al cliente l’esito.
La differenza, quindi, non è semplicemente che l’AI “sa fare più cose”.
È che passa dall’informare all’eseguire.
Un chatbot risponde principalmente a una richiesta. Un AI agent può utilizzare informazioni, strumenti e sistemi aziendali per raggiungere un obiettivo definito.
AI agent e customer service: dall’automazione della conversazione all’automazione del processo
Molti processi di customer service seguono una sequenza ricorrente:
capire la richiesta → recuperare informazioni → applicare una regola → eseguire un’azione → comunicare l’esito.
Oggi questi passaggi possono coinvolgere il cliente, l’operatore e diversi sistemi aziendali.
È proprio in questo spazio che l’agentic AI applicata al customer service può generare valore: collegando informazioni, strumenti e azioni e automatizzando le attività che seguono procedure definite.
Il valore, quindi, non sta necessariamente nel sostituire le persone. L’obiettivo è ridurre il lavoro manuale e automatizzare le attività a minor valore aggiunto, permettendo alle persone di concentrarsi sui casi complessi, sulle eccezioni e sulle situazioni in cui sono necessarie empatia, negoziazione o capacità decisionale.
Ma proprio qui emerge una questione fondamentale: quanta autonomia è opportuno concedere a un AI agent?
Più autonomia significa più responsabilità
C’è però una differenza fondamentale tra un errore di risposta e un errore di azione.
Se un chatbot fornisce un’informazione sbagliata, l’errore può essere corretto. Se un agente AI esegue un’azione sbagliata, le conseguenze possono essere immediate: può modificare un dato, avviare una procedura, inviare una comunicazione o intervenire su un sistema aziendale.
Per questo, all’aumentare dell’autonomia devono aumentare anche controlli, autorizzazioni e limiti operativi.
La domanda da porsi non è soltanto “quanto può fare un agente?”, ma soprattutto:
“Quali attività può gestire in autonomia e quali richiedono il controllo di una persona?”
La risposta permette di definire diversi livelli di autonomia, in funzione del rischio e del contesto.
Human in the loop: non un freno, ma una garanzia
Lo human in the loop non deve essere visto come un ostacolo all’automazione.
In un sistema ben progettato, il livello di supervisione può essere proporzionato al rischio dell’azione: più è alto il rischio dell’azione, maggiore deve essere il livello di controllo.
L’obiettivo non è eliminare completamente il rischio, ma progettare il sistema affinché il rischio sia misurabile, monitorabile e controllabile.
AI agent e tracciabilità: perché sapere cosa ha fatto l’AI è fondamentale
L’autonomia porta con sé un’altra esigenza: la tracciabilità.
Quando un agente AI prende una decisione ed esegue un’azione, l’azienda deve poter ricostruire cosa è successo.
È quindi importante sapere:
- quali informazioni erano disponibili;
- quali regole o policy sono state applicate;
- quali sistemi sono stati utilizzati;
- quali azioni sono state eseguite;
- con quali autorizzazioni.
Nei settori regolamentati questo aspetto diventa ancora più importante.
Non basta che un agente funzioni: deve essere possibile comprenderne e monitorarne il comportamento, ricostruire gli eventi e intervenire quando necessario.
Agentic AI nel customer service: tutto deve diventare autonomo?
L’interesse verso l’agentic AI è in forte crescita. Gartner prevede che entro il 2028 il 33% delle applicazioni enterprise includerà funzionalità agentiche, rispetto a meno dell’1% nel 2024.
Ma la crescita della tecnologia non significa che ogni processo debba essere trasformato in un processo autonomo.
Anzi, il rischio è introdurre complessità dove non serve.
Il punto non è avere un AI agent. È trovare il processo giusto da affidargli.
Prima della tecnologia vengono quindi le domande di business:
- Quale processo vogliamo migliorare?
- Quanto è ripetitivo?
- Quali dati e sistemi sono coinvolti?
- Quali sono le conseguenze di un errore?
- Quale livello di autonomia è realmente necessario?
Un progetto di AI agent nel customer service ha senso quando il valore dell’automazione supera la complessità e il rischio che introduce.
La nostra visione: l’autonomia va progettata
In Ellysse stiamo lavorando all’integrazione di funzionalità agentiche nell’ecosistema Contatta con un principio preciso: l’autonomia deve essere progettata, non semplicemente abilitata.
Un agente AI che può fare tutto non è necessariamente più potente. È, semplicemente, più difficile da controllare.
Per questo immaginiamo un ecosistema in cui AI e persone lavorano insieme, con livelli di autonomia diversi in base al tipo di attività e al contesto.
L’obiettivo non è automatizzare il più possibile.
È capire dove l’autonomia dell’AI può generare valore e dove, invece, è importante mantenere il controllo umano.
È qui che, a nostro avviso, si gioca il vero futuro dell’AI nel customer service: non nella sostituzione delle persone, ma nella capacità di delegare alle macchine le azioni giuste, con il giusto livello di autonomia.
Fonti
- Gartner, “Agentic AI, Hype Cycle for Artificial Intelligence”, 2025
- Gartner, “Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027”
- Stanford HAI, “AI Index Report 2025”
- Forrester Research, “The Future of AI Agents in Customer Service”
