Il CXO afferma che l’IA sta cambiando non solo l’esperienza, ma anche i clienti stessi

Valto Loikkanen è il cofondatore e direttore dell'esperienza di Prifina, un'azienda che sviluppa strumenti di AI personali.

Abbiamo parlato con Valto per capire come l'AI stia cambiando la CX. Ha affermato che il modo in cui i clienti interagiscono con i prodotti sta cambiando e che le aziende non possono più controllare il percorso.

Un'attenzione all'esperienza dall'inizio alla fine

Sono Valto Loikkanen, cofondatore e direttore dell'esperienza di Prifina. Il mio lavoro interseca l'esperienza del cliente, l'architettura dei prodotti, l'AI personale e i dati di proprietà degli utenti.

In Prifina sviluppiamo prodotti di AI personali basati su un'idea semplice: l'AI non dovrebbe essere utilizzata dalle aziende solo per comprendere, profilare o automatizzare le persone. Dovrebbe anche consentire agli individui di controllare le proprie informazioni, relazioni, decisioni e vita digitale.

Questo include la nostra tecnologia del gemello personale basato sull'AI, che consente agli individui di creare rappresentazioni AI di sé stessi per interagire con il pubblico, in ambito professionale o con un pubblico. Include anche Souvéa, la nostra app personale complementare basata sull'AI, che aiuta le persone a capire ciò che conta nella loro vita quotidiana, come messaggi, programmi, attività, contesto personale ed elementi che richiedono attenzione. L'esperienza è serena e basata sulla fiducia: i tuoi dati restano tuoi, sei tu a decidere cosa Souvéa può utilizzare e nulla accade senza di te.

I nostri utenti e clienti includono professionisti, creatori, esperti, organizzazioni, partner dell'ecosistema e persone comuni che desiderano che l'AI migliori la comunicazione, la chiarezza, la comprensione e interazioni più significative. I canali includono web, dispositivi mobili, pagine pubbliche dei gemelli AI, flussi di inserimento, connessioni ai dati personali, gestione della conoscenza, analisi e strumenti rivolti ai partner.

Nel mio ruolo, mi concentro soprattutto sull'esperienza dall'inizio alla fine: su come le persone comprendono questi nuovi concetti di AI, su come iniziano, su come mantengono il controllo, su come costruiamo la fiducia e su come l'AI possa sostenere relazioni migliori tra individui, aziende, servizi e comunità.

Come l'AI rende l'esperienza del cliente più proattiva

Abbiamo trasformato l'esperienza del cliente da un percorso per lo più statico in un'esperienza conversazionale supportata dall'AI, in cui gli utenti partono dalle proprie situazioni.

Tradizionalmente, l'inserimento e la formazione sul prodotto sono progettati intorno a flussi fissi: spiegare il prodotto, mostrare i passaggi e guidare l'utente verso azioni predefinite. Con l'AI, abbiamo reso questa esperienza più adattiva. Invece di presumere che ogni utente abbia la stessa domanda, l'esperienza può rispondere a ciò che la persona sta cercando di comprendere o ottenere.

Per questo, nei nostri prodotti ci concentriamo maggiormente sui punti di ingresso conversazionali. Gli utenti non devono comprendere appieno prima la categoria del prodotto. Possono porre domande, esplorare esempi, chiarire come vengono utilizzati i loro dati e comprendere gradualmente cosa il prodotto può fare per loro. Ciò significa che gli utenti potrebbero iniziare con una domanda semplice come “Di cosa devo occuparmi oggi?” invece di navigare attraverso un pannello di controllo tradizionale.

Sembra semplice, ma cambia molte cose. Il ruolo dell'esperienza del prodotto è cambiato. Non è più soltanto un insieme di schermate e istruzioni. Diventa più simile a una relazione guidata, in cui il prodotto può spiegarsi, rispondere al contesto, ridurre il carico cognitivo e aiutare l'utente a sentirsi più in controllo.

Questo migliora la chiarezza, abbassa la barriera al primo utilizzo e ci aiuta a comprendere l'intento dell'utente molto prima.

È anche un cambiamento significativo per l'esperienza del cliente: l'AI non automatizza semplicemente l'assistenza dopo che qualcosa è andato storto. Diventa parte integrante della costruzione di fiducia, chiarezza e sicurezza fin dall'inizio. Inoltre, fornisce segnali migliori su ciò a cui le persone tengono — invece di monitorare solo i clic o gli abbandoni, possiamo comprendere le domande alla base del comportamento.

Un flusso di lavoro CX basato sull'AI dall'inizio alla fine

Ecco il flusso di lavoro CX basato sull'AI dall'inizio alla fine, che collega l'interazione degli utenti, la generazione di informazioni e il miglioramento dell'esperienza.

1. L'utente interagisce con uno dei nostri prodotti di intelligenza artificiale usando il linguaggio naturale.
2. Interpretiamo le interazioni. L'intelligenza artificiale ci aiuta a comprendere le singole interazioni e gli schemi che ne sono alla base. Gli utenti chiedono che cosa sa il prodotto su di loro? Non sono sicuri di come iniziare? Stanno cercando di usare l'intelligenza artificiale per un caso d'uso che non abbiamo spiegato chiaramente? Chiedono maggiore controllo, più esempi o ulteriori rassicurazioni?
3. Da questi segnali ricaviamo informazioni sull'esperienza del cliente. Queste informazioni possono orientare l'onboarding, il linguaggio del prodotto, i flussi delle autorizzazioni, i contenuti della guida, la definizione delle priorità delle funzionalità e il modo in cui l'intelligenza artificiale risponde. Ad esempio, se domande ricorrenti mostrano che gli utenti non sono sicuri di come vengono utilizzati i dati, la soluzione non consiste solo nel fornire una risposta dal supporto. Potrebbe significare modificare l'onboarding, aggiungere spiegazioni più chiare sulle autorizzazioni o adeguare il modo in cui l'intelligenza artificiale si presenta.
4. Infine, chiudiamo il ciclo. Aggiorniamo l'esperienza del prodotto e poi osserviamo se la stessa confusione diminuisce o se compaiono nuove domande. In questo senso, l'intelligenza artificiale non alimenta soltanto l'interazione rivolta al cliente, ma ci aiuta anche a comprendere continuamente dove l'esperienza genera chiarezza e dove crea ostacoli.

Perché le aziende non controllano più i percorsi dei clienti

Di conseguenza, mi sono reso conto che l'azienda non è più la principale artefice del percorso del cliente.

Per molto tempo, le aziende hanno progettato l'esperienza del cliente dal proprio punto di vista. Mappiamo il percorso, definiamo i punti di contatto, creiamo il funnel, scriviamo i flussi di assistenza e decidiamo come il cliente dovrebbe muoversi all'interno dell'esperienza. Anche quando parliamo di centralità del cliente, di solito sono ancora le aziende a possedere la struttura.

L'intelligenza artificiale cambia tutto questo. Quando le persone possono fare domande con le proprie parole, utilizzare assistenti personali, confrontare opzioni, riassumere informazioni e, in futuro, avere agenti di intelligenza artificiale che agiscono per loro conto, il percorso diventa molto meno lineare e molto meno controllato dall'azienda.

Ciò significa che l'esperienza del cliente non può più limitarsi a guidare le persone lungo un percorso prestabilito. Deve anche supportare chi arriva con il proprio contesto, i propri strumenti di intelligenza artificiale e il proprio modo di comprendere la relazione.

Dove l'intelligenza artificiale eccelle e dove è necessario il giudizio umano

In generale, utilizziamo l'intelligenza artificiale soprattutto quando individua schemi, riduce la complessità e rende l'esperienza più reattiva alle esigenze del singolo.

Tuttavia, gli esseri umani devono ancora esprimere il proprio giudizio su significato, fiducia, etica e direzione. Spetta ancora alle persone decidere che tipo di relazione vogliamo creare con gli utenti, che cosa non dovrebbe mai essere automatizzato, quale utilizzo dei dati sia accettabile e quanta autonomia dovrebbe avere l'intelligenza artificiale. Anche la progettazione del percorso rimane fortemente guidata dalle persone perché non riguarda soltanto l'efficienza. Riguarda le emozioni, la fiducia, le aspettative e la promessa complessiva fatta al cliente.

L'intelligenza artificiale dovrebbe fornire informazioni e supportare un numero maggiore di decisioni relative all'esperienza del cliente, ma non dovrebbe assumersi silenziosamente la responsabilità di tali decisioni. Soprattutto nell'intelligenza artificiale personale, la domanda progettuale più importante non è «Che cosa possiamo automatizzare?». È «Che cosa dovrebbe rimanere sotto il controllo dell'individuo?»

Come l'intelligenza artificiale alza la posta in gioco nell'esperienza del cliente

L'intelligenza artificiale presenta anche alcune difficoltà. Ad esempio, può far crescere troppo rapidamente le aspettative. Quando un prodotto appare conversazionale e intelligente, gli utenti possono presumere che sia in grado di fare più di quanto possa effettivamente fare o di comprendere un contesto più ampio di quello che realmente comprende. Ciò comporta una maggiore responsabilità nel comunicare chiaramente i limiti.

Un'altra difficoltà riguarda la fiducia. Nell'esperienza del cliente, un'etichetta sbagliata su un pulsante è fastidiosa. Una risposta errata dell'intelligenza artificiale può sembrare personale, fuorviante o rischiosa, soprattutto quando il prodotto gestisce informazioni personali. Questo alza il livello di qualità richiesto. Progettate fin dall'inizio pensando alla rassicurazione, alla trasparenza, alle autorizzazioni e al controllo umano.

Finora, la lezione più importante è che l’IA può migliorare significativamente la CX, ma solo quando crea chiarezza e fiducia. Se viene aggiunta principalmente come automazione, senza un modello di fiducia chiaro, può anche creare confusione più rapidamente dei software tradizionali.

Perché l’assistenza proattiva dell’IA dovrebbe essere utilizzata con cautela

Fai attenzione quando utilizzi l’assistenza proattiva con l’IA.

È allettante pensare che gli utenti vogliano sempre che l’IA noti determinate cose e suggerisca azioni. In realtà, l’assistenza proattiva funziona solo quando è calibrata molto bene. Troppi suggerimenti risultano fastidiosi; troppo pochi sembrano inutili. Se il suggerimento è sbagliato, può ridurre rapidamente la fiducia.

Di conseguenza, ora riflettiamo con maggiore attenzione sulla tranquillità, sui tempi, sulle autorizzazioni e sul controllo dell’utente.

Come riprogettare l’onboarding per le esperienze basate sull’IA

Tenendo conto di tutto questo, riprogetterei l’onboarding basandomi su alcune strategie pratiche.

La prima è la scoperta conversazionale. Invece di costringere ogni utente a seguire lo stesso percorso di onboarding, il prodotto dovrebbe porre domande semplici e adattarsi alla situazione dell’utente. Ho già trattato questo argomento sopra.

La seconda è l’autorizzazione progressiva. Gli utenti non dovrebbero collegare tutto in una volta. Dovrebbero iniziare in piccolo, vedere il valore e poi decidere se aggiungere ulteriore contesto o dati. Questo è particolarmente importante nell’IA personale, dove la fiducia cresce passo dopo passo.

La terza è un onboarding basato sugli esempi. L’IA può sembrare astratta finché le persone non vedono situazioni pratiche.

La quarta è un livello di fiducia esplicito. L’onboarding dovrebbe spiegare chiaramente che cosa sa l’IA, che cosa non sa, da dove provengono le informazioni e che cosa rimane sotto il controllo dell’utente. Questo non dovrebbe essere nascosto in un’informativa sulla privacy. Dovrebbe essere parte dell’esperienza. È inoltre importante rendere chiari i percorsi di escalation.

La quinta è un’analisi dell’onboarding basata sull’intento, non solo sui clic.

Perché i responsabili della CX dovrebbero iniziare da casi d’uso dell’IA circoscritti

Avrei voluto sapere quanto fosse importante iniziare in modo più circoscritto.

Con l’IA, le persone immaginano rapidamente casi d’uso ampi e quasi illimitati. Questo può creare entusiasmo, ma anche aspettative poco chiare. Un progetto pilota mirato, con una promessa molto specifica, è spesso più prezioso di un progetto pilota ampio che cerca di mostrare tutto ciò che l’IA potrebbe fare in futuro.

Il mio consiglio è definire la promessa dell’esperienza prima dell’ambito tecnico. Come dovrebbe sentirsi l’utente dopo averla utilizzata? Più chiarezza? Più fiducia? Meno stress? Un controllo migliore? Se questo è chiaro, valutare l’implementazione dell’IA diventa molto più semplice.

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Il mio consiglio è definire la promessa dell’esperienza prima dell’ambito tecnico. Come dovrebbe sentirsi l’utente dopo averla utilizzata? Più chiarezza? Più fiducia? Meno stress? Un controllo migliore? Se questo è chiaro, valutare l’implementazione dell’IA diventa molto più semplice.

Come l’IA cambia i team CX

L’IA ha reso la funzione CX più interfunzionale, maggiormente integrata nel prodotto e più supportata dagli agenti.

In un’organizzazione tradizionale, l’esperienza del cliente può facilmente diventare un livello separato: ricerca, assistenza, feedback, mappatura del percorso e miglioramento del servizio. Con l’IA, questa separazione non funziona altrettanto bene, perché l’esperienza stessa è in parte modellata dall’intelligenza integrata nel prodotto.

Ciò significa che oggi la CX deve essere molto più vicina alla progettazione del prodotto, all’architettura dei dati, al comportamento dell’IA, alla privacy, all’onboarding e all’assistenza.

È cambiato anche il modo in cui definiamo un team. Il team CX non è più composto soltanto da persone. Gli agenti di IA possono ora agire come membri del team e contribuire alla ricerca, alla sintesi, al rilevamento di schemi, alla stesura dei contenuti, alla revisione dell’onboarding, all’analisi dell’assistenza e ai cicli di feedback sul prodotto. Non sostituiscono il giudizio umano, ma ampliano la capacità del team e ci aiutano a lavorare con una quantità di contesto maggiore di quella che un piccolo team potrebbe elaborare manualmente.

Per noi, questo ha reso il ruolo del CX più strategico e architetturale. Si tratta meno di ottimizzare singoli punti di contatto e più di progettare la relazione tra la persona, i suoi dati, l'AI e il prodotto.

Anche le competenze importanti si sono ampliate. Abbiamo ancora bisogno di una solida capacità di pensiero orientato al prodotto, di competenze in ambito UX e comunicazione e di una profonda comprensione dei clienti, ma ci serve anche una capacità di giudizio maggiore riguardo a fiducia, autorizzazioni, utilizzo dei dati, limiti dell'AI, comportamento degli agenti e impatto emotivo dell'automazione.

Come stanno cambiando i clienti e cosa devono fare i responsabili del CX

Il mio consiglio ai responsabili del CX è di smettere di pensare all'AI solo come a uno strumento per l'automazione e iniziare a considerarla come un nuovo livello relazionale tra persone, aziende, prodotti e servizi.

Molte organizzazioni utilizzeranno l'AI per ridurre i costi, velocizzare l'assistenza, personalizzare il marketing o automatizzare i processi di servizio. Sono tutti obiettivi utili, ma non rappresentano l'intera opportunità. Il cambiamento più profondo è che l'AI ridefinirà il modo in cui le persone comprendono le opzioni, prendono decisioni, interagiscono con i marchi e gestiscono la propria vita.

Questo significa che i responsabili del CX devono porsi domande più ampie. Stiamo utilizzando l'AI per rendere l'azienda più efficiente o stiamo anche rendendo il cliente più capace? Stiamo personalizzando le esperienze in modo da costruire fiducia o stiamo semplicemente ottimizzando le conversioni? Stiamo dando alle persone più controllo o stiamo rendendo il sistema più invisibile e difficile da comprendere?

Le organizzazioni CX di successo uniranno intelligenza e fiducia. Utilizzeranno l'AI per ridurre gli ostacoli, ma anche per fare chiarezza. Personalizzeranno, ma con il consenso. Automatizzeranno, ma senza nascondere la responsabilità. Progetteranno esperienze in cui i clienti si sentano più informati, più rispettati e più padroni delle proprie decisioni.

Questo è particolarmente importante perché anche i clienti avranno i propri strumenti di AI. In futuro, anche il lato del cliente nella relazione diventerà più intelligente. I responsabili del CX dovrebbero prepararsi a un mondo in cui le esperienze non saranno progettate solo per le persone, ma anche per gli agenti di AI e gli assistenti personali che agiranno per loro conto.

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