AI omnichannel: come cambia la Customer Experience
AI omnichannel significa usare l’intelligenza artificiale per orchestrare in modo integrato tutti i canali di contatto con il cliente. AI omnichannel non è solo una tecnologia, ma un vero stress test della maturità organizzativa e della strategia di Customer Experience delle aziende italiane.
Negli ultimi anni l’AI ha accelerato i progetti di Omnichannel Customer Experience, mettendone però in luce fragilità e limiti strutturali. La ricerca dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience (OCX) del Politecnico di Milano mostra come, senza fondamenta solide, l’AI rischi di restare un’innovazione tattica, frammentata e poco incisiva sul valore generato per clienti e organizzazioni.
In questo articolo vediamo perché l’AI deve essere inserita in un impianto di governance, competenze e processi ben definito, quali sono i principali fattori abilitanti e come trasformare gli use case da semplice automazione a leva di ridisegno dei processi end-to-end.
AI omnichannel come stress test della maturità aziendale
L’adozione di AI omnichannel nella Omnichannel Customer Experience sta funzionando come un vero stress test organizzativo. L’AI accelera esperimenti e progetti pilota, ma allo stesso tempo rende evidenti criticità che esistevano ben prima della tecnologia.
I dati dell’Osservatorio OCX mostrano che le principali barriere non sono tecniche, ma strategiche e operative. Il 33% delle aziende indica l’assenza di una strategia chiara sull’AI come primo ostacolo all’adozione strutturale. Subito dopo emergono le difficoltà di integrazione con i sistemi esistenti (32%), che rendono complesso collegare l’AI alle piattaforme di CRM, marketing e Customer Service.
Altri blocchi rilevanti riguardano processi interni non mappati o non standardizzati (25%) e vincoli di costo o di budget (24%). In sintesi, la tecnologia è disponibile, ma spesso manca l’architettura organizzativa e di processo in grado di sostenerla. È significativo anche il peso ancora marginale di temi come etica, gestione del rischio, allucinazioni dei modelli o accettazione da parte dei clienti.
Questi aspetti, oggi secondari nel campione italiano, sono invece centrali nel dibattito internazionale e in normative emergenti come l’AI Act europeo (sito ufficiale UE). È ragionevole aspettarsi che, man mano che l’AI entrerà in contesti più critici e customer-facing, anche le aziende italiane dovranno affrontare in modo sistematico queste dimensioni.
La Ricerca evidenzia un punto chiave: l’AI non è il punto di partenza della trasformazione omnicanale, ma un acceleratore che mette sotto pressione fondamenta già esistenti. Dove mancano direzione, integrazione e visione unitaria, l’introduzione dell’AI può amplificare inefficienze e silos informativi, invece di generare valore per l’esperienza cliente.
I fattori abilitanti per un’AI omnichannel strutturale
Per trasformare l’AI omnichannel in un vero abilitatore della Customer Experience servono alcune condizioni abilitanti. Dalla ricerca OCX emergono quattro pilastri interconnessi che distinguono le aziende più mature da quelle ancora in fase sperimentale.
1. Strategia chiara e roadmap condivisa
Il primo elemento è la strategia. Senza una direzione chiara sull’AI, i progetti restano isolati e difficili da scalare. Le iniziative nate come sperimentazioni locali, se non inserite in una roadmap condivisa, rischiano di produrre solo «isole di innovazione» poco allineate con gli obiettivi complessivi di Customer Experience.
Una strategia di AI omnichannel efficace deve definire priorità, casi d’uso, metriche di successo e impatti attesi lungo il customer journey. Solo così l’AI può incidere in modo strutturale su processi, modelli di servizio e risultati di business, invece di restare una tecnologia aggiuntiva.
2. Governance centralizzata e riduzione dei silos
Il secondo fattore riguarda la governance. La Ricerca mostra un mercato ancora frammentato: solo circa un quarto delle aziende coordina i progetti di AI tramite una regia centrale, mentre quasi la metà lascia ampia autonomia alle singole Business Unit.
Questa autonomia favorisce la sperimentazione, ma espone al rischio di duplicazioni, silos informativi e soluzioni non scalabili. Nei cluster più evoluti, invece, emerge una governance centralizzata dell’AI omnichannel, in grado di allineare priorità, budget, responsabilità e impatti soprattuto sul fronte OCX e customer journey.
3. Competenze e ecosistema di partner
Il terzo elemento è rappresentato dalle competenze. L’adozione dell’AI procede più velocemente della capacità di sviluppare skill adeguate. Solo l’11% delle aziende dichiara di avere competenze specialistiche e avanzate, mentre la maggior parte si posiziona su livelli intermedi o bassi.
Anche tra le organizzazioni più mature resta un gap significativo, che rende necessario costruire un ecosistema di partner tecnologici e consulenziali. In questa logica, è utile combinare competenze interne, centri di eccellenza, vendor tecnologici e piattaforme cloud specializzate in AI e dati, come i servizi di machine learning offerti dai principali hyperscaler (Google Cloud AI, Microsoft Azure AI).
4. Change management e centralità del fattore umano
Infine, il change management si conferma un fattore critico trasversale. Formazione interna, progetti pilota, task force dedicate e coinvolgimento delle figure di front-line sono le azioni più diffuse per accompagnare persone e processi nell’adozione dell’AI.
La centralità del fattore umano viene riconosciuta a prescindere dal livello di maturità OCX. Senza un percorso di accompagnamento strutturato, anche le iniziative tecnologicamente più avanzate faticano a generare valore. L’AI omnichannel richiede modelli ibridi, in cui l’intelligenza artificiale potenzia le persone, supporta le decisioni e riduce la complessità, senza sostituire del tutto l’intervento umano.
Dall’uso tattico al ridisegno dei processi con AI omnichannel
L’analisi dell’Osservatorio OCX mostra una distanza evidente tra il potenziale dell’AI e il modo in cui oggi viene utilizzata nelle aziende italiane. Nella maggior parte dei casi, l’intelligenza artificiale viene impiegata come strumento di supporto o automazione locale, senza ridisegnare i modelli di Customer Experience.
Il 33% delle aziende usa l’AI per attività di empowerment, affiancando le persone nelle operazioni esistenti. Il 30% la impiega come aggiunta tattica per automatizzare singole fasi operative, spesso in specifici canali o touchpoint. Una quota non trascurabile, pari al 16%, dichiara di non aver generato alcun cambiamento rilevante nei processi.
Solo una minoranza utilizza l’AI come leva di ridisegno parziale o strategico dei processi, con percentuali che complessivamente non superano poco più di un quinto del campione. Qui si colloca il vero salto di qualità: le aziende “Champion” riescono a integrare l’AI omnichannel nelle logiche di funzionamento complessivo dell’organizzazione, ripensando flussi, responsabilità e modalità di interazione lungo l’intero customer journey.
La Ricerca avverte però di un rischio concreto: la trappola della complessità. Introdurre soluzioni di AI in modo frammentato, senza aver costruito i “basic” della Customer Experience e una data strategy coerente, può persino peggiorare l’esperienza del cliente. Aumentano i silos, si moltiplicano touchpoint incoerenti e diventa più difficile ridisegnare processi end-to-end in chiave omnicanale.
Dalla ricerca alle esperienze: AI omnichannel nei casi aziendali
Gli interventi delle aziende coinvolte nel convegno OCX confermano e rendono operativi i messaggi della Ricerca. Pur in contesti diversi, emerge una visione comune: l’AI omnichannel genera valore solo se innestata su processi, governance e competenze già strutturate, evitando approcci puramente tecnologici.
Gian Luca Gallo, Chief Commercial Officer di TP Italia, sottolinea come l’AI stia funzionando da amplificatore delle caratteristiche organizzative esistenti. Inserita in aziende non pronte, l’AI rischia di renderle semplicemente più complesse e costose, senza migliorare l’esperienza cliente. Il punto di partenza resta quindi la comprensione dei processi e della knowledge aziendale, governata in modo centralizzato.
Vincenzo D’Arienzo, Account Executive – Collaboration di Cisco, porta l’attenzione sull’evoluzione del Customer Service verso modelli basati su agenti intelligenti. L’adozione di agenti autonomi e architetture multi-agent apre nuove opportunità di scalabilità e specializzazione, ma introduce anche maggiore complessità.
In questo scenario, l’orchestrazione diventa cruciale per evitare frammentazioni, migliorare l’affidabilità delle risposte e mantenere un’esperienza omnicanale coerente. Una prospettiva complementare arriva da Josef Novak, Chief Innovation Officer & Co-Founder di Spitch, che evidenzia la necessità di superare la contrapposizione tra automazione e fattore umano.
Secondo Novak, il futuro del Contact Center e della Customer Experience passa da modelli in cui AI e persone collaborano: l’intelligenza artificiale aiuta a mediare la complessità, supporta le decisioni e rafforza la professionalità degli operatori, senza sostituirli. Nel complesso, i contributi convergono su un punto chiave: l’adozione dell’AI non è una scelta binaria tra tecnologia e persone, ma un percorso di trasformazione che richiede equilibrio, progettazione consapevole e forte integrazione con i modelli di servizio.
AI omnichannel: Impatto su Marketing e Business
L’impatto dell’AI omnichannel su marketing e business è profondo. Sul fronte del marketing digitale, l’AI consente una personalizzazione avanzata dei contenuti, una segmentazione dinamica delle audience e una gestione automatizzata dei journey su più canali, compresi WhatsApp, email e social.
Per le aziende, questo si traduce in campagne più efficaci, maggiore rilevanza dei messaggi e un miglior allineamento tra comunicazioni di marketing e interazioni di Customer Service. La capacità di integrare dati provenienti da canali diversi – chat, app, sito, punti vendita fisici – permette di costruire una vista a 360° del cliente e di orchestrare journey più fluidi e coerenti.
Dal punto di vista del business, l’AI omnichannel abilita nuovi modelli di relazione: assistenti virtuali proattivi, notifiche personalizzate lungo il ciclo di vita del cliente, offerte dinamiche basate sul comportamento reale. L’automazione intelligente libera tempo agli operatori, che possono concentrarsi sui casi a maggior valore aggiunto e sulle relazioni complesse.
Sul fronte della customer experience, l’AI supporta risposte più rapide, self-service evoluto e continuità tra canali, riducendo attriti e tempi di attesa. Questo impatta direttamente KPI come NPS, retention e valore medio del cliente, generando ritorni concreti sugli investimenti in tecnologia e dati.
Come SendApp Può Aiutare con AI omnichannel
In questo scenario, piattaforme come SendApp diventano abilitatori pratici di AI omnichannel orientata al business, con un focus specifico su WhatsApp Business e messaggistica istantanea. L’obiettivo è trasformare il canale chat nel cuore operativo delle strategie omnicanale.
Con SendApp Official (API WhatsApp Business) le aziende possono integrare in modo sicuro e scalabile WhatsApp all’interno dei propri sistemi di CRM, marketing automation e customer service. Questo consente di orchestrare conversazioni automatiche e ibride, collegare l’AI ai flussi omnicanale e centralizzare dati e interazioni in un’unica regia.
SendApp Agent permette a team commerciali e di supporto di gestire in modo collaborativo le conversazioni WhatsApp, assegnare ticket, monitorare performance e combinare bot e operatori umani in un modello ibrido. È l’approccio raccomandato dall’Osservatorio: l’AI potenzia le persone, non le sostituisce.
Per chi vuole spingere sull’automazione avanzata, SendApp Cloud abilita workflow complessi, trigger basati su eventi, integrazioni con sistemi esterni e orchestrazione centralizzata di campagne, notifiche e journey automatizzati via WhatsApp. In questo modo, l’AI omnichannel diventa una leva concreta per ridisegnare processi end-to-end, dal marketing alla customer care.
SendApp aiuta le aziende a passare da sperimentazioni tattiche a una strategia di comunicazione su WhatsApp davvero omnicanale, allineata ai principi emersi dalla Ricerca OCX: governance chiara, integrazione con i sistemi esistenti, attenzione al fattore umano e uso intelligente dei dati.
Per le imprese che vogliono portare l’AI omnichannel dentro i propri flussi di comunicazione quotidiani, il passo successivo è una consulenza dedicata su WhatsApp Business e automazione. Scopri tutte le soluzioni sul sito SendApp e richiedi una prova gratuita per iniziare a progettare journey omnicanale più efficaci, misurabili e orientati ai risultati.
