Agenti IA nel servizio clienti a confronto

Gli agenti IA basati su large language models (LLMs) possono rispondere alle domande dei clienti in linguaggio naturale, interpretare il contesto e generare risposte simili a quelle umane. Questi agenti possono elaborare e sintetizzare grandi volumi di informazioni provenienti da fonti come le basi di conoscenza.

Abbiamo raccolto quattro agenti IA per il servizio clienti: Tidio Lyro, Microsoft Azure AI Chatbot, IBM Watsonx Assistant e Intercom Fin, insieme ad altri esempi di agenti IA utilizzabili nel servizio clienti.

Abbiamo confrontato questi quattro agenti stabilendo un benchmark basato sull'agente di servizio clienti di un'azienda immaginaria. Vedi la metodologia.

Sulla base dei risultati chiave del nostro benchmark, le nostre raccomandazioni sono riportate di seguito.

Le nostre principali raccomandazioni

Se la sicurezza dei dati è una priorità, scegliete Tidio. Quando è stato chiesto il rimborso di un cliente specifico senza contesto di accesso, Tidio ha indirizzato l'utente al proprio account invece di leggere i dati personali nella chat. Nessuno degli altri strumenti lo ha fatto per impostazione predefinita.

Azure funziona bene per i dati destinati al pubblico. Pronto all'uso, Azure ha risposto in modo accurato alle domande, ma ha restituito informazioni specifiche del cliente a chiunque le chiedesse, senza richiedere autenticazione. Può essere bloccato, ma ciò richiede un lavoro di sviluppo significativo. Se state costruendo su contenuti non sensibili (FAQ pubbliche, documentazione di prodotto), è una base solida.

Esempi principali di agenti IA nel servizio clienti

Microsoft Azure AI Chatbot

L'offerta di chatbot di Azure è più un kit di costruzione che un prodotto finito. I team possono costruire qualsiasi cosa, da un risponditore FAQ di base a un assistente multimodale con riconoscimento vocale, elaborazione delle immagini e generazione potenziata dal recupero. La maggior parte di questo lavoro di costruzione ricade sul team.

Il percorso di sviluppo è cambiato. Microsoft descrive ora Microsoft 365 Agents SDK come l'evoluzione di Azure Bot Framework SDK e invita i team con bot Framework esistenti a migrare. Ne derivano due conseguenze. LUIS e QnA Maker sono stati ritirati, quindi qualsiasi progetto che dipenda da essi deve essere sostituito con approcci basati sul recupero. Agents SDK elimina inoltre il supporto per Composer, Adaptive Dialogs e Adaptive Expressions, il che significa che gli asset correlati vengono rimossi anziché trasferiti. I team che desiderano una piattaforma preconfezionata anziché un SDK vengono indirizzati a Microsoft Copilot Studio.

Effetto pratico sulla valutazione: confrontare le funzionalità di Bot Framework SDK significa confrontare un percorso che Microsoft non sviluppa più. Il confronto attuale si colloca tra Copilot Studio per il lavoro low-code e Agents SDK per le build personalizzate.

Prezzi: nessuna licenza per utente. I costi maturano tra il traffico di Bot Service, i token del model e le query di ricerca. La fatturazione a consumo può risultare più economica su larga scala. Può anche aumentare quando l'uso dei token sale.

Copertura dei canali: una singola distribuzione raggiunge Teams, Slack, web, mobile e Facebook Messenger. L'integrazione con SharePoint consente all'agente di rispondere a partire dai documenti interni.

Gestione dei dati: la configurazione di base non impedisce che i dati dei clienti compaiano nelle risposte della chat. Nel benchmark, Azure ha restituito dettagli sui rimborsi e informazioni sugli ordini a un utente che non aveva effettuato l'accesso. Le distribuzioni su dati sensibili richiedono controlli di accesso espliciti prima del lancio.

IBM Watsonx Assistant

Watsonx Assistant è stato progettato per grandi organizzazioni che già gestiscono infrastrutture di contact center e hanno bisogno di un livello di IA sopra i sistemi di contact center esistenti. La logica di passaggio a un operatore umano è più matura rispetto alla maggior parte dei concorrenti: quando l'agente non riesce a risolvere un problema, trasferisce la chiamata a un rappresentante dal vivo senza chiedere al cliente di ripetere il problema.

Cambio di linea di prodotto: IBM ha integrato Watsonx Assistant in Watsonx Orchestrate. IBM pubblica una guida alla migrazione che spiega come trasferire Actions, Dialog e integrazioni. Il sito stesso di IBM presenta ora Assistant come una funzionalità all'interno di Orchestrate piuttosto che come prodotto autonomo e indirizza le nuove implementazioni a partire da Orchestrate. Watsonx Orchestrate ha raggiunto la disponibilità generale nel maggio 2026.

Cosa significa per gli acquirenti: Le implementazioni esistenti di Watsonx Assistant continuano a funzionare. I team che iniziano da zero valutano Orchestrate, che si estende oltre la chat nell'automazione dei flussi di lavoro multi-agente. Ciò amplia l'ambito dell'acquisto e dell'implementazione.¹

Limitazioni note dalle segnalazioni degli utenti: tempi di risposta di 15–20 secondi senza streaming in tempo reale e ripetizione delle stesse formulazioni nelle conversazioni multi-turno. Nessuna delle due blocca le implementazioni interne o con volumi ridotti. Entrambe contano nei contesti di consumo ad alto traffico.

Fin di Intercom

Fin gestisce la lunga coda di domande di supporto ripetitive e basate su policy. Recupera le risposte da diverse fonti contemporaneamente e adatta il tono allo stile di scrittura del team. Le implementazioni standard non richiedono competenze tecniche. Le azioni personalizzate che si collegano a sistemi esterni sono componenti aggiuntivi opzionali.

Cambio di proprietà: Intercom si è rinominata Fin nel maggio 2026, assumendo il nome del proprio agente IA. Il 15 giugno 2026, Salesforce ha firmato un accordo definitivo per acquisire Fin per circa $3,6 miliardi. L'accordo è firmato ma non ancora concluso. Salesforce prevede di concludere la transazione nel quarto trimestre dell'anno fiscale 2027, subordinatamente all'approvazione delle autorità di regolamentazione. Salesforce ha dichiarato che Fin confluirà nella piattaforma Agentforce.

Cosa significa per gli acquirenti: Fino alla chiusura dell'accordo, Fin opera come prodotto autonomo e i prezzi non sono cambiati. I team che firmano contratti pluriennali dovrebbero tenere conto dei cambiamenti di pacchetto una volta che Fin sarà all'interno di Agentforce.

Model: Fin gira su Apex, un model creato per l'assistenza clienti. Salesforce afferma che l'agente risolve circa il 76% delle richieste di assistenza in ingresso senza l'intervento di un operatore umano. Questa cifra è riportata dal fornitore e riflette la base clienti di Fin piuttosto che una misurazione indipendente.

Prezzi: Fin fattura per risultato a $0.99. Un risultato fatturabile copre una risoluzione, un trasferimento di procedura o una squalifica. La qualificazione dei lead viene fatturata a un prezzo più alto, a $9.99. Un piano base di circa $49 al mese copre 50 risultati. I costi per postazione si applicano separatamente sui piani Intercom. La curva dei costi aumenta man mano che l'agente gestisce più volume, il che va nella direzione opposta rispetto alle esigenze della maggior parte dei budget di assistenza.

Tidio Lyro

Piuttosto che costruire un chatbot generico, Tidio Lyro ha fatto compromessi deliberati: Lyro è progettato specificamente per l'e-commerce e il supporto alle PMI, non per l'infrastruttura aziendale. Gira su Anthropic’s Claude insieme ai model proprietari di Tidio.

La configurazione richiede meno di cinque minuti per i casi d'uso di base. La dashboard di analisi mostra tassi di risoluzione, volume delle conversazioni e trigger di passaggio, aiutando i team a identificare rapidamente le lacune nella loro base di conoscenza. Gestisce inoltre le richieste multilingue senza richiedere contenuti tradotti.

Il piano gratuito copre solo 50 conversazioni e la piattaforma non è ancora stata ottimizzata per casi d'uso medici o finanziari, dove i requisiti di conformità sono più severi.

Prezzi: Tidio vende Lyro come componente aggiuntivo e come prodotto autonomo. Il componente aggiuntivo Lyro IA Agent parte da $33 al mese per 50 conversazioni Lyro con fatturazione annuale. I piani della piattaforma vanno da Starter a $24 al mese per 100 conversazioni fatturabili, Growth da $49 al mese e Plus da $300 al mese più utilizzo.

Ogni account inizia con 50 conversazioni Lyro come credito una tantum a vita, non come ricarica mensile. Per rinnovare tale limite ogni mese è necessario un piano Lyro a pagamento.

Una conversazione Lyro conta come qualsiasi interazione con il cliente con almeno una risposta da parte dell'agente, indipendentemente dal numero di turni.²

Altri esempi di agenti IA nel servizio clienti

Creatio

Creatio è una piattaforma CRM e di automazione dei flussi di lavoro no-code. I suoi agenti IA lavorano all'interno del CRM del team di assistenza piuttosto che in una finestra di chat rivolta al cliente, quindi il punto di confronto è l'assistenza agli agenti e la gestione dei casi, non il tasso di deflessione.

Agente per la risoluzione dei casi: incluso nell'app Case Management. Fornisce suggerimenti per la risoluzione e approfondimenti sui casi, e genera report sulle prestazioni dei casi. Creatio lo propone anche per i responsabili del successo dei clienti e degli account che hanno bisogno di riepiloghi dei casi aperti o in ritardo e della loro cronologia.

Agente per la conoscenza: incluso nell'app Knowledge Management. Legge i casi risolti e redige articoli per la base di conoscenza a partire da essi. Una base di conoscenza limitata limita ogni agente in questo confronto e la redazione a partire dai casi chiusi è un modo per colmare le lacune senza assegnare la scrittura al team di supporto.

Models: Gli amministratori collegano OpenAI, Azure OpenAI o qualsiasi provider supportato dalla libreria LiteLLM, inclusi i model ospitati sui server dell'azienda. Ogni agente o sotto-agente può funzionare su un model diverso.

Sierra

Sierra realizza agenti brandizzati rivolti ai clienti con implementazione white-glove e copre chat e voce. Fattura in base ai risultati piuttosto che ai token. Sierra mantiene anche τ-bench.

Kore.IA Agent

L'Agente di Kore.ai utilizza l'IA generativa per automatizzare i flussi di lavoro e offrire una guida in tempo reale:

• Suggerimenti sulla migliore azione successiva per migliorare interazioni e risultati.
• Coaching adattivo in tempo reale per migliorare le prestazioni del rappresentante dell'assistenza.
• Playbook guidati per supportare i rappresentanti nel seguire le best practice per un servizio conforme.

Pro:

• La piattaforma richiede una conoscenza minima di NLP e LLM per configurare i bot.
• Kore.ai offre ampie opzioni di personalizzazione tramite il suo SDK.
• Kore.ai è adatto alle grandi aziende, con soluzioni pronte all'uso per le attività IT (come l'integrazione con ServiceNow).

Contro:

• L'NLU della piattaforma può avere difficoltà a gestire input utente molto variabili. Si consiglia un approccio di apprendimento zero-shot per migliorare la capacità di elaborare input sconosciuti in modo più flessibile.
• Sebbene la piattaforma offra personalizzazione tramite il suo SDK, è difficile creare soluzioni personalizzate.

Genesys Agent Copilot

Genesys Agent Copilot migliora i rappresentanti del contact center fornendo una guida basata sull'IA durante e dopo le interazioni con i clienti. Identifica l'intento del cliente, recupera automaticamente le conoscenze pertinenti e indirizza gli agenti sui passaggi successivi più appropriati.

Caratteristiche principali:

• Acquisizione dei suggerimenti degli agenti sui miglioramenti della conoscenza
• Trascrizione delle conversazioni
• Fornitura di script personalizzati
• Presentazione del documento del processo del flusso di lavoro
• Suggerimento dei codici di chiusura
• Scrittura di un riepilogo dell'interazione

Pro:

• Dopo un'interazione, il riepilogo generato può essere rivisto, modificato e incorporato nelle note dell'interazione.
• Automazione di parti del processo, come la ricerca di conoscenze, la generazione di script e la previsione dei codici di chiusura.

Contro:

• È difficile integrare Genesys Cloud Agent Copilot con CRM diversi da Genesys o da sistemi di contact center.

Agente di assistenza clienti di Ema

Fonte: Ema³

L'agente di Ema supporta azioni a livello aziendale con 100+ LLM models, tra cui GPT-5, Gemini 1.5, Mistral e Llama 3. Gli utenti possono anche portare il proprio LLM model sulla piattaforma.

• Con Ema, i clienti possono distribuire altri agenti IA predefiniti per coprire argomenti come vendite e marketing, legale e conformità, esperienza dei dipendenti e servizio clienti.
• Casi d'uso comuni includono l'approvazione di procedure mediche, la rettifica di sinistri assicurativi e la stesura di proposte commerciali.
• La piattaforma offre certificazioni SOC 2, HIPAA, GDPR e ISO 27001.

Salesforce Agentforce

Salesforce ha ufficialmente ritirato il marchio Einstein Copilot e lo ha rinominato Agentforce (o “Agentforce Assistant”). Il prodotto fa ora parte della più ampia piattaforma Agentforce, con UI, autorizzazioni e documentazione aggiornate. Le funzionalità sono le stesse, ma il branding è completamente cambiato. ⁴

Bland.ai

Bland.ai è una piattaforma di servizio clienti aziendale per telefonate IA. L'azienda offre un agente vocale multi-prompt per l'automazione delle telefonate in diversi ambiti, tra cui servizio clienti e vendite.

Gli utenti possono anche fare fine-tune di un custom language model per la propria azienda, utilizzando i dati delle conversazioni precedenti.

Può essere utilizzato in varie procedure operative di vendita per gestire:

• Elaborazione standard degli ordini
• Richieste di inventario
• Richieste di fatturazione
• Resi e cambi di base

Ada IA Agent

Ada è un agente di servizio clienti basato su IA a livello aziendale che consente alle aziende di risolvere automaticamente i problemi di assistenza su più canali e lingue. Ada può essere costoso ($1–$3,50/risoluzione ticket).

Ada IA Agent:

• Esegue azioni in migliaia di app e database.
• Garantisce che ogni risposta sia basata sulla vostra base di conoscenza.
• Integra i dati passati dei clienti con le fonti di informazione per personalizzare le risposte.

My AskAI

My AskAI è un assistente IA per i team di supporto, è un'opzione economicamente vantaggiosa.

My AskAI si integra con Zendesk, offrendo funzionalità simili (e in alcuni ambiti anche superiori, come integrazioni di conoscenza avanzate, approfondimenti migliori e funzionalità di miglioramento della conoscenza), risultando 2-10x più conveniente rispetto a soluzioni come gli agenti IA di Ada o gli agenti IA di Zendesk.

Decagon

Decagon consente ai team CX di modificare autonomamente il comportamento degli agenti. Il comportamento degli agenti è scritto come procedure operative in inglese semplice, che un team CX modifica e testa senza attendere il fornitore. Decagon fattura tramite due model: una tariffa per conversazione addebitata su ogni richiesta in ingresso e una tariffa per risoluzione più elevata addebitata quando l'agente risolve un problema senza un intervento umano.

Parloa

Parloa è specializzato nella voce. Gli agenti vocali hanno un budget di latenza di poche centinaia di millisecondi e l'architettura differisce abbastanza dalla chat che una buona prestazione nella chat non si trasferisce automaticamente.

Metodologia del benchmark degli agenti IA per il servizio clienti

Misurazione

Abbiamo valutato quattro leader del settore tramite le loro API key o playground con il dataset di hold-out composto da 100 domande selezionate casualmente dal Bitext Gen IA Chatbot Customer Support Dataset⁵.

Dataset

Abbiamo creato un'azienda immaginaria, TechStyle, con un sito e-commerce e tutte le sue politiche di base in atto. Abbiamo anche creato un piccolo database di clienti. Queste informazioni sono state fornite a ogni fornitore di agenti IA, dopodiché abbiamo posto le nostre domande.

Criteri di valutazione

I nostri criteri di valutazione consistevano nella media di questi tre parametri:

• Accuratezza: la risposta corrisponde alle politiche di TechStyle e ai dati dei clienti?
• Completezza: affronta pienamente ciò che il cliente ha chiesto?
• Utilità: è professionale, empatica e orientata all'azione?

In termini di accuratezza e completezza, abbiamo anche premiato i fornitori per aver protetto i dati dei clienti invece di divulgarli nelle risposte in chat. La valutazione delle risposte è stata condotta da large language models che valutavano la loro somiglianza con le risposte accurate fornite dal dataset Bitext e con le nostre personalizzazioni per i dati di TechStyle.

L'utilità valuta quanto bene l'IA crea un'esperienza positiva per il cliente utilizzando un tono professionale con un linguaggio cortese e rispettoso; dimostrando empatia riconoscendo la frustrazione; fornendo istruzioni chiare e concise; offrendo supporto attivo anticipando le esigenze; e garantendo che i clienti si sentano ascoltati affrontando i loro problemi specifici invece di dare risposte generiche.

Valutazione di esempio

«La domanda "Mi aspetto un rimborso di $129,99, è stato elaborato?" è stata inviata a ciascun agente senza informazioni sull'identità e senza accesso del cliente. "$129,99 dollars" duplica inoltre la valuta.» Secondo la nostra verità di riferimento, creata con l'aiuto degli LLM, una risposta da 100/100 includerebbe tutte le informazioni rilevanti, come:

«Salve! Ci scusiamo per il ritardo nell'elaborazione del rimborso. Il rimborso di $129,99 per il Portable SSD Drive è stato elaborato e in genere impiega 5-10 giorni lavorativi per comparire sul tuo account. Puoi monitorare lo stato nella sezione "I miei resi", che mostrerà: Reso avviato, Reso in transito, Reso ricevuto, Reso elaborato o Rimborso emesso. Riceverai inoltre aggiornamenti via email in ogni fase. C'è altro con cui posso aiutarti?»

Nel frattempo, le risposte fornite dai primi 2 fornitori sono:

Azure

Risposta: Il rimborso di $129,99 per il Portable SSD Drive è stato elaborato. In genere occorrono 5-10 giorni lavorativi affinché i fondi ricompaiano sul tuo account. Puoi monitorare lo stato del reso nella sezione "I miei resi" del tuo account.

Punteggio: Azure ha ricevuto un punteggio di 95/100 per l'accuratezza perché non ha menzionato che i clienti ricevono aggiornamenti via email in ogni fase. Ha ottenuto 95/100 per la completezza perché non ha specificato un elenco completo di stati. Ha ottenuto 80/100 per l'utilità perché manca un saluto, dovrebbe salutare per prima e non ci sono riconoscimento, scuse o assistenza nel monitoraggio e nel follow-up.

Tidio Lyro

Risposta: Puoi controllare lo stato del rimborso nella sezione "I miei resi" del tuo account. Il sistema mostrerà uno di questi stati: Reso avviato, Reso in transito, Reso ricevuto, Reso elaborato o Rimborso emesso. Riceverai inoltre aggiornamenti via email in ogni fase.

Punteggio: Tidio Lyro ha ottenuto 95/100 per l'accuratezza, mancando dettagli specifici sul rimborso, ma ha raggiunto un punteggio perfetto di 100/100 per la completezza poiché non sono necessarie domande di follow-up in base alla domanda. Tidio ha ricevuto 87/100 per l'utilità perché manca un saluto e non vi è riconoscimento o scuse.

Casi d'uso reali degli agenti IA nel servizio clienti

1. Lyro di Tidio

Gecko Hospitality, una società di servizi di reclutamento, impiega l'agente IA Lyro di Tidio insieme alle automazioni del flusso di chat per pre-qualificare i candidati e gestire costantemente le richieste di routine, 24/7. L'IA risolve autonomamente circa il 90% delle conversazioni del servizio clienti, indirizzando curriculum o domande dei clienti al reclutatore appropriato in meno di 90 secondi. In soli sei mesi dall'implementazione, ciò ha generato ulteriori 257 lead candidati, riducendo significativamente i tempi di revisione e risposta manuali e consentendo ai reclutatori di concentrarsi sulle interazioni più preziose.⁶

2. Agente di assistenza clienti di Ema

Envoy integra l'agente di assistenza clienti IA di Ema per l'assistenza in-app, risparmiando dal 70% al 80% del tempo del team di supporto. ⁷

3. Bland.ai

L'agente IA di Bland.ai risponde alle richieste dei clienti come gestore di proprietà, occupandosi di rinnovi di locazione e richieste di informazioni. Questa soluzione basata sull'IA aiuta i gestori di proprietà ad automatizzare le attività più comuni, migliorando il tempo di risposta e la soddisfazione del cliente.⁸

4. Ada IA Agent

Wealthsimple utilizza l'agente IA Ada per gestire il carico di lavoro di 10 dipendenti a tempo pieno (FTE). Le funzionalità di automazione di Ada migliorano l'esperienza del cliente offrendo risposte rapide e accurate alle richieste finanziarie.⁹

5. Agente di assistenza clienti di Beam AI

Avi Medical automatizza i servizi sanitari con l'agente di assistenza clienti di Beam AI, riducendo i tempi di risposta mediani di circa l'85%. Il sistema basato sull'IA migliora il supporto ai pazienti e accelera i tassi di risposta.¹⁰

6. Sierra

WeightWatchers utilizza Sierra IA per ottenere un tasso di risoluzione del 70% nelle interazioni del servizio clienti. Sfruttando la tecnologia IA, Sierra migliora l'esperienza di supporto e aiuta a risolvere più rapidamente le richieste dei clienti.¹¹

Differenze chiave tra chatbot e agenti IA

I chatbot tradizionalmente funzionano su sistemi rigidi basati su regole, utilizzando alberi decisionali e risposte predefinite per simulare conversazioni. Si basano su un'ampia configurazione manuale per rilevare parole chiave e fornire risposte pertinenti e pre-curate.

Gli agenti IA sono basati su large language models (LLMs), consentendo loro di comprendere il linguaggio naturale, interpretare il contesto e generare risposte simili a quelle umane. Questi agenti possono elaborare e sintetizzare grandi volumi di informazioni provenienti da fonti come le basi di conoscenza.

Gli agenti IA offrono inoltre:

• Integrazioni di conoscenza (sincronizzazione con sistemi come Zendesk).
• Azioni generative (la capacità di agire per conto del cliente).
• Ragionamento (la capacità di verificare come il motore di risoluzione ha determinato il passaggio successivo).
• Guida (dire alla tua IA come svolgere un'attività specifica).
• Approfondimenti sulla risoluzione automatizzata (il tasso con cui gli agenti IA risolvono i problemi senza escalation ad agenti umani).

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FAQ

Ulteriori letture

• Confronta 20 LLM Security Tools & framework open-source
• Builder di agenti IA

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Registro delle modifiche

9 aggiornamenti

Tutte9Generale6Metodologia3

20262025

1. 3 set

   Aggiunto l'accordo di Salesforce per acquisire Intercom Fin per 3,6 miliardi di dollari al profilo di Fin.

2. 17 feb

   Sostituita la descrizione del prodotto Tidio Lyro con nuovi dettagli su caratteristiche e prezzi.

Collegamenti di riferimento

1.

IBM notice: The page you requested cannot be displayed

2.

Tidio Pricing—Find the Best Plan for Your Business Needs

Tidio

3.

AI Agents for Customer Support Enhance AI Customer Service

4.

What Is Agentforce Assistant? (Formerly Einstein Copilot) | Salesforce

5.

Bitext Gen AI Chatbot Customer Support Dataset | Kaggle

6.

Gecko Hospitality Reaches 90% Customer Service Automation

Tidio

7.

How Envoy Global Leverages Ema for Enhanced Service - Ema

8.

Module 3 | Lesson 3: Case Studies and Best Practices

9.

Automate Troubleshooting and Resolve Inquiries with AI Customer Service | Ada

10.

Our Case Studies: AI Agents & Agentic Automation | Beam AI

11.

How WeightWatchers embraces AI to engage members with empathy, at scale, with Sierra | Sierra

Sierra

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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