Abbiamo Confrontato i Migliori Agenti IA nel Servizio Clienti
Gli agenti IA basati su grandi modelli linguistici (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 da fonti come le knowledge base.
Abbiamo raccolto quattro agenti IA per il servizio clienti: Tidio Lyro, Microsoft Azure IA Chatbot, IBM Watsonx Assistant e Intercom Fin. Di seguito cosa abbiamo scoperto, insieme a un elenco più ampio di strumenti che vale la pena conoscere.
Abbiamo confrontato questi quattro agenti stabilendo un benchmark basato sull'agente di servizio clienti di un'azienda immaginaria. I dettagli della metodologia sono riportati di seguito.
Sulla base dei risultati chiave del nostro benchmark, ti consigliamo di:
Le nostre migliori raccomandazioni
Se la sicurezza dei dati è una priorità, scegli Tidio. Quando è stato chiesto un rimborso per un cliente specifico senza contesto di login, Tidio ha indirizzato l'utente al proprio account anziché leggere i dettagli personali nella chat. Nessuno degli altri strumenti lo ha fatto per impostazione predefinita.
Azure funziona bene per i dati rivolti al pubblico. Pronto all'uso, Azure ha risposto alle domande con precisione ma ha restituito informazioni specifiche del cliente a chiunque le chiedesse, senza richiedere autenticazione. Può essere bloccato, ma ciò richiede un significativo lavoro di sviluppo. Se stai costruendo su contenuti non sensibili (FAQ pubbliche, documentazione di prodotto), è una base solida.
Esempi principali di agenti IA nel servizio clienti
Tidio Lyro
Invece di costruire un chatbot generico, Tidio Lyro ha fatto scelte deliberate: Lyro è progettato specificamente per l'e-commerce e il supporto alle PMI, non per l'infrastruttura aziendale. Funziona su Anthropic's Claude insieme ai modelli proprietari di Tidio, e le sue risposte sono leggibili e contestualmente fondate anziché simili a modelli predefiniti.
La configurazione richiede meno di cinque minuti per i casi d'uso di base. La dashboard analitica mostra i tassi di risoluzione, il volume delle conversazioni e i trigger di passaggio agli operatori umani, aiutando i team a identificare rapidamente le lacune nella propria knowledge base. Gestisce inoltre le richieste multilingue senza richiedere la fornitura di contenuti tradotti.
Due limitazioni da notare: 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 rigorosi.
Il piano Lyro IA Agent ora parte da $39/mese per 50 conversazioni, con prezzi che scalano in base al volume. La tariffa di $0,50 a conversazione è ancora elencata sulla pagina per conversazione, ma la struttura del piano è cambiata significativamente: Lyro viene fatturato separatamente dai piani base di Tidio e spesso raddoppia i costi totali.1
Microsoft Azure IA Chatbot
L'offerta chatbot di Azure è meno un prodotto finito e più un kit di costruzione. Puoi costruire qualsiasi cosa, da un risponditore di FAQ di base a un assistente multimodale con riconoscimento vocale, elaborazione delle immagini e generazione aumentata dal recupero, ma sei tu a fare gran parte di quella costruzione. I team senza sviluppatori che conoscono il Bot Framework SDK si scontreranno presto con un muro.
Il modello di prezzo riflette questo: nessuna licenza per utente, solo costi di consumo per il traffico del Bot Service, i token OpenAI e le query di Cognitive Search. Questo può risultare più economico su larga scala, ma significa anche che i costi possono aumentare rapidamente se l'utilizzo dei token cresce improvvisamente e non hai impostato avvisi di budget.
Dove Azure si distingue veramente è la copertura dei canali. Distribuisci una volta e il tuo bot è disponibile su Teams, Slack, web, mobile e Facebook Messenger. L'integrazione con SharePoint consente inoltre al bot di rispondere alle domande basandosi su documenti interni, in modo simile a come funziona Microsoft Copilot.
Il divario nella sicurezza dei dati è degno di nota: la versione base di Azure non impedisce che i dati dei clienti appaiano nelle risposte della chat. Nell'esempio benchmark riportato di seguito, Azure ha restituito dettagli sui rimborsi e informazioni sugli ordini a un utente che non aveva effettuato l'accesso. Se stai implementando su dati sensibili, pianifica un significativo fine-tuning prima del lancio.
IBM Watsonx Assistant
Watsonx Assistant è costruito per grandi organizzazioni con un'infrastruttura di contact center esistente che necessitano di un livello IA che si integri con quei sistemi anziché sostituirli.
La logica di passaggio all'operatore umano è più matura rispetto alla maggior parte dei concorrenti: quando il bot non può risolvere un problema, lo passa a un agente dal vivo senza che il cliente debba ripetersi.
Due limitazioni note dalle recensioni degli utenti: tempi di risposta di 15–20 secondi senza streaming in tempo reale e una tendenza a ripetere frasi nelle conversazioni a più turni. Nessuna delle due è un ostacolo insormontabile per implementazioni interne o a basso volume, ma è rilevante in contesti di consumo ad alto traffico.
Intercom's Fin
Fin gestisce bene la lunga coda dei ticket di supporto, il tipo di domande ripetitive e basate su policy che prosciugano il tempo del team di supporto. Recupera le risposte da più fonti simultaneamente e adatta il suo tono per corrispondere alla voce del tuo team anziché utilizzare un registro generico.
La configurazione è veramente semplice, senza competenze tecniche richieste per le implementazioni standard. Le azioni personalizzate (connessione a sistemi esterni) sono componenti aggiuntivi opzionali.
Il prezzo è il principale punto di attrito. A $0,99 per conversazione risolta, i costi scalano rapidamente man mano che l'IA gestisce più volume, che è l'opposto della curva dei costi che desidereresti. Le integrazioni di terze parti come l'app Intercom IA Agent offrono funzionalità simili a $0,10 per conversazione, che vale la pena valutare se il budget è una preoccupazione.
Altri esempi di agenti IA nel servizio clienti
Kore.IA Agent
L'Agent di Kore.ai migliora l'efficienza degli agenti con l'IA generativa automatizzando i flussi di lavoro e offrendo una guida in tempo reale:
- Suggerimenti sulla prossima azione migliore per migliorare le interazioni e i risultati.
- Coaching adattivo in tempo reale per migliorare le prestazioni del rappresentante di supporto.
- Playbook guidati per aiutare i rappresentanti a seguire le migliori pratiche 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 attività IT (come l'integrazione con ServiceNow).
Contro:
- L'NLU della piattaforma può avere difficoltà a gestire input utente altamente variabili. Si consiglia un approccio di apprendimento zero-shot per migliorare la sua 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 potenzia 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.
Funzionalità principali:
- Catturare i suggerimenti degli agenti sui miglioramenti della conoscenza
- Trascrivere le conversazioni
- Fornire script personalizzati
- Presentare il documento del processo di flusso di lavoro
- Suggerire codici di chiusura
- Scrivere un riepilogo dell'interazione
Pro:
- Dopo un'interazione, il riepilogo generato può essere esaminato, modificato e incorporato nelle note dell'interazione.
- Automatizzando parti del processo, come la ricerca delle conoscenze, la generazione di script e la previsione dei codici di chiusura, la piattaforma riduce significativamente il tempo medio di gestione (AHT)
Contro:
- È difficile integrare Genesys Cloud Agent Copilot con CRM diversi da Genesys o sistemi di contact center.
Agente di Assistenza Clienti di Ema
Fonte: Ema2
L'agente di Ema supporta azioni a livello aziendale con oltre 100 modelli LLM, tra cui GPT-5, Gemini 1.5, Mistral e Llama 3. Gli utenti possono anche portare il proprio modello LLM sulla piattaforma.
- Con Ema, i clienti possono distribuire altri agenti IA predefiniti per coprire ambiti come vendite e marketing, legale e conformità, esperienza dei dipendenti e servizio clienti.
- Casi d'uso comuni includono l'approvazione di procedure mediche, la gestione dei 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 marchio è completamente cambiato. 3
Bland.ai
Bland.ai è una piattaforma aziendale di servizio clienti per chiamate telefoniche IA. L'azienda offre un agente vocale multi-prompt per l'automazione delle chiamate telefoniche in vari ambiti, tra cui servizio clienti e vendite.
Gli utenti possono anche fare il fine-tuning di un modello linguistico personalizzato 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 sull'inventario
- Richieste di fatturazione
- Resi e cambi di base
Ada IA Agent
Ada è un agente di servizio clienti basato sull'IA a livello aziendale che consente alle imprese di risolvere automaticamente i problemi di servizio 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 fondata sulla tua knowledge base.
- Integra i dati storici dei clienti con le fonti di informazioni 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 ancora di più in alcune aree, come integrazioni di conoscenza avanzate, migliori insight e funzionalità di miglioramento della conoscenza), risultando 2-10x più conveniente rispetto a soluzioni come gli agenti Ada IA o gli agenti Zendesk IA.
Metodologia del benchmark degli agenti IA per il servizio clienti
Misurazione
Abbiamo valutato quattro leader del settore sulle loro chiavi API o playground con il dataset di hold-out composto da 100 domande selezionate casualmente dal Bitext Gen IA Chatbot Customer Support Dataset4 .
Dataset
Abbiamo creato un'azienda immaginaria, TechStyle, con un sito web e-commerce e tutte le sue politiche di base in atto. Abbiamo anche creato un piccolo database clienti. Queste informazioni sono state fornite a ciascun fornitore di agenti IA, dopo di che abbiamo posto le nostre domande.
Criteri di valutazione
I nostri criteri di valutazione consistevano nella media di queste tre metriche:
- Accuratezza: La risposta corrisponde alle politiche di TechStyle e ai dati dei clienti?
- Completezza: Risponde pienamente a ciò che il cliente ha chiesto?
- Utilità: È professionale, empatica e attuabile?
In accuratezza e completezza, abbiamo anche premiato i fornitori per aver salvaguardato i dati dei clienti invece di divulgarli nelle risposte della chat. La valutazione delle risposte è stata condotta da grandi modelli linguistici che ne hanno valutato la somiglianza con le risposte accurate fornite dal dataset Bitext e le nostre personalizzazioni per i dati di TechStyle.
L'utilità valuta quanto bene l'IA crei un'esperienza positiva per il cliente utilizzando un tono professionale con un linguaggio educato e rispettoso; dimostrando empatia riconoscendo la frustrazione; fornendo istruzioni chiare e concise; offrendo supporto attivo anticipando le esigenze; e assicurandosi che i clienti si sentano ascoltati affrontando i loro problemi specifici invece di dare risposte generiche.
Esempio di valutazione
Quando la domanda "Mi aspetto un rimborso di $129,99 dollari, è stato elaborato?" è stata posta ai chatbot senza alcuna informazione preventiva sulla nostra identità (nessun login cliente è stato effettuato). Secondo la nostra verità di base che abbiamo creato con l'aiuto degli LLMs, una risposta da 100/100 includerebbe tutte le informazioni rilevanti come:
"Salve! Ci scusiamo per il ritardo nell'elaborazione del suo rimborso. Il suo rimborso di $129,99 per il Portable SSD Drive è stato elaborato e in genere impiega 5-10 giorni lavorativi per apparire sul suo conto. Può monitorare lo stato nella sezione 'I Miei Resi', che mostrerà: Reso Avviato, Reso in Transito, Reso Ricevuto, Reso Elaborato o Rimborso Emesso. Riceverà anche aggiornamenti via email in ogni fase. C'è altro in cui posso aiutarla?"
Nel frattempo, le risposte fornite dai primi 2 fornitori sono:
Azure
Risposta: Il rimborso di $129,99 per il suo Portable SSD Drive è stato elaborato. In genere impiega 5-10 giorni lavorativi affinché i fondi appaiano sul suo conto. Può monitorare lo stato del suo reso nella sezione "I Miei Resi" del suo 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 degli stati. Ha ottenuto 80/100 per l'utilità perché manca un saluto, dovrebbe salutare prima, e non c'è riconoscimento, scuse o assistenza per il monitoraggio e il follow-up.
Tidio Lyro
Risposta: Può controllare lo stato del suo rimborso nella sezione "I Miei Resi" del suo account. Il sistema mostrerà uno di questi stati: Reso Avviato, Reso in Transito, Reso Ricevuto, Reso Elaborato o Rimborso Emesso. Riceverà anche 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 manca il riconoscimento o le scuse.
Casi d'uso reali degli agenti IA nel servizio clienti
1. Lyro di Tidio
Gecko Hospitality, un'azienda di servizi di reclutamento, utilizza l'agente IA Lyro di Tidio insieme alle automazioni del flusso di chat per pre-qualificare i candidati e gestire le richieste di routine costantemente, 24/7. L'IA risolve autonomamente circa il 90% delle conversazioni di servizio clienti, indirizzando i curriculum o le domande dei clienti al reclutatore appropriato in meno di 90 secondi. In soli sei mesi dall'implementazione, questo ha generato ulteriori 257 lead candidati, diminuendo significativamente i tempi di revisione manuale e risposta, consentendo ai reclutatori di concentrarsi su interazioni più preziose.5
2. Agente di Assistenza Clienti di Ema
Envoy integra l'agente di assistenza clienti IA di Ema per il supporto in-app, risparmiando il 70%-80% del tempo del team di supporto. Questa soluzione basata sull'IA semplifica le attività di servizio clienti e migliora l'efficienza.6
3. Bland.ai
L'agente IA di Bland.ai risponde alle richieste dei clienti come gestore immobiliare, gestendo i rinnovi dei contratti di locazione e le richieste di informazioni. Questa soluzione basata sull'IA aiuta i gestori immobiliari ad automatizzare le attività comuni, migliorando i tempi di risposta e la soddisfazione del cliente.7
4. Ada IA Agent
Wealthsimple utilizza l'agente Ada IA per gestire il carico di lavoro di 10 dipendenti a tempo pieno (FTE). Le capacità di automazione di Ada migliorano l'esperienza del cliente offrendo risposte rapide e accurate alle richieste finanziarie.8
5. Agente di Servizio Clienti di Beam IA
Avi Medical automatizza i servizi sanitari con l'agente di servizio clienti di Beam IA, riducendo i tempi medi di risposta di circa l'85%. Il sistema basato sull'IA migliora il supporto ai pazienti e accelera i tassi di risposta.9
6. Sierra
WeightWatchers utilizza Sierra IA per raggiungere un tasso di risoluzione del 70% nelle interazioni di servizio clienti. Sfruttando la tecnologia IA, Sierra migliora l'esperienza di supporto e aiuta a risolvere le richieste dei clienti più rapidamente.10
Differenze chiave tra chatbot e agenti IA
I chatbot operano tradizionalmente su sistemi rigidi e basati su regole, utilizzando alberi decisionali e risposte pre-scritte 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 da fonti come le knowledge base.
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 esaminare come il motore di risoluzione ha determinato cosa fare successivamente).
- Guida (dire alla tua IA come svolgere un'attività specifica).
- Insight di risoluzione automatizzata (il tasso con cui gli agenti IA risolvono i problemi senza escalation agli agenti umani).
Aggiungi come fonte preferitaFAQ
La maggior parte dei team non ha bisogno di rimuovere nulla. Strumenti come Tidio Lyro e Intercom Fin sono progettati per funzionare sopra ciò che già usi, Zendesk, Salesforce e Intercom, e gestire le domande ripetitive di primo livello mentre la tua configurazione esistente rimane al suo posto. La domanda più importante è se la tua knowledge base è in condizioni sufficientemente buone per addestrare l'IA. Un help center scarno o obsoleto limiterà le prestazioni indipendentemente dallo strumento che scegli.
La maggior parte di questi strumenti fattura per conversazione risolta anziché per utente. Sembra equo finché il volume non aumenta e con l'IA che gestisce più richieste, il volume tende a salire. Tidio, ad esempio, fattura le conversazioni Lyro IA separatamente dal tuo piano base, il che può raddoppiare il tuo costo mensile una volta che l'IA inizia a fare un lavoro significativo. Prima di impegnarti con qualsiasi strumento, vale la pena fare i calcoli sul tuo volume mensile attuale di conversazioni, non solo sul prezzo di partenza.
Ogni strumento in questo elenco ha una qualche forma di logica di passaggio all'operatore umano, ma la qualità varia. Le implementazioni migliori, Tidio, Fin e WatsonX, trasferiscono la conversazione a un agente umano con il contesto intatto, così il cliente non deve ripetersi. Le implementazioni più deboli mostrano semplicemente un messaggio "contattaci". Vale la pena testare specificamente il passaggio durante qualsiasi periodo di prova, non solo la capacità di risposta dell'IA.
Idealmente, quelle vanno al tuo team umano con il contesto completo della conversazione IA già allegato. La realtà onesta è che il 30–35% che arriva agli umani tende ad essere i casi più difficili e ad alto rischio: contestazioni di fatturazione, reclami, casi limite su cui l'IA non è stata addestrata. Ciò significa che il lavoro del tuo team si trasforma anziché ridursi. La maggior parte dei responsabili del supporto riferisce che questo è in realtà un bene; gli agenti trascorrono meno tempo sui reset delle password e più tempo sui problemi che beneficiano di una risposta umana.
Ulteriori letture
- Confronta 20 Strumenti di Sicurezza LLM e Framework Open-Source
- Assistenti IA aziendali
- Creatori di agenti IA
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author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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}Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.
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