Abbiamo confrontato i migliori agenti IA nel servizio clienti
Agenti IA basati su large language models (LLMs) possono rispondere alle richieste 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 basi di conoscenza.
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 sul servizio clienti di un’azienda immaginaria. I dettagli della metodologia sono riportati di seguito.
Sulla base dei risultati principali del nostro benchmark, ti consigliamo di:
Le nostre migliori raccomandazioni
Se la sicurezza dei dati è una priorità, scegli Tidio. Quando le 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 in chat. Nessuno degli altri strumenti lo ha fatto per impostazione predefinita.
Azure funziona bene per i dati rivolti al pubblico. Fin da subito, Azure ha risposto alle domande in modo accurato, ma ha restituito informazioni specifiche sui clienti a chiunque le chiedesse senza 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 compromessi deliberati: Lyro è progettato appositamente per l’e-commerce e il supporto alle PMI, non per infrastrutture enterprise. Si basa su Anthropic’s Claude insieme ai models propri 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 di analytics mostra tassi di risoluzione, volume di conversazioni e trigger di passaggio di consegna, aiutando i team a identificare rapidamente le lacune nella loro base di conoscenza. Gestisce anche richieste multilingue senza richiedere la fornitura di contenuti tradotti.
Due limitazioni degne di nota: 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.
Il piano Lyro IA Agent parte ora da $39/mese per 50 conversazioni, con prezzi che scalano in base al volume. La tariffa di $0.50 per conversazione è ancora indicata nella pagina per conversazione, ma la struttura del piano è cambiata in modo significativo: Lyro viene fatturato separatamente dai piani base di Tidio e spesso raddoppia i costi totali.1
Microsoft Azure IA Chatbot
L’offerta di chatbot di Azure è meno un prodotto finito e più un kit di costruzione. Puoi costruire qualsiasi cosa, da un risponditore FAQ di base a un assistente multimodale con riconoscimento vocale, elaborazione delle immagini e generazione aumentata dal recupero, ma la maggior parte della costruzione la fai da solo. I team senza sviluppatori che conoscono il Bot Framework SDK incontreranno presto un muro.
Il pricing model riflette questo: nessuna licenza per utente, solo costi di consumo tra traffico di Bot Service, token di OpenAI e query di Cognitive Search. Questo può risultare più economico su larga scala, ma significa anche che i costi possono aumentare rapidamente se l’uso dei token cresce all’improvviso e non hai impostato avvisi di budget.
Dove Azure si distingue davvero è la copertura dei canali. Esegui il deploy una sola 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 sui documenti interni, in modo simile a come funziona Microsoft Copilot.
Vale la pena notare la lacuna di sicurezza dei dati: la versione di base di Azure non impedisce che i dati dei clienti compaiano nelle risposte della chat. Nell’esempio benchmark riportato di seguito, Azure ha restituito dettagli sul rimborso e informazioni sull’ordine a un utente che non aveva effettuato l’accesso. Se intendi fare deploy su dati sensibili, pianifica un fine-tuning significativo prima del lancio.
IBM Watsonx Assistant
Watsonx Assistant è pensato per grandi organizzazioni con infrastrutture di contact center esistenti che necessitano di un livello IA che si integri con questi sistemi anziché sostituirli.
La logica di passaggio all’operatore umano è più matura rispetto alla maggior parte dei concorrenti: quando il bot non riesce a risolvere un problema, passa la conversazione a un agente dal vivo senza richiedere al cliente di ripetersi.
Due limitazioni note dalle segnalazioni degli utenti: tempi di risposta di 15–20 secondi senza streaming in tempo reale e una tendenza a ripetere le frasi nelle conversazioni multi-turno. Nessuna delle due è un fattore decisivo per implementazioni interne o a basso volume, ma è importante nei contesti consumer ad alto traffico.
Intercom’s Fin
Fin gestisce bene la coda lunga dei ticket di assistenza, il tipo di domande ripetitive e basate su policy che assorbono il tempo del team di supporto. Recupera le risposte da più fonti contemporaneamente e adatta il tono per rispecchiare la voce del tuo team, invece di ripiegare su un registro generico.
La configurazione è davvero semplice e non richiede competenze tecniche per implementazioni standard. Le azioni personalizzate (connessione a sistemi esterni) sono componenti aggiuntivi opzionali.
Il pricing è il principale punto di attrito. A $0.99 per conversazione risolta, i costi crescono rapidamente man mano che l’IA gestisce più volume, il che è l’opposto della curva dei costi che vorresti. Le integrazioni di terze parti come l’app Intercom IA Agent offrono funzionalità simili a $0.10 per conversazione, e vale la pena valutarle se il budget è una preoccupazione.
Altri esempi di agenti IA nel servizio clienti
Kore.IA Agent
Kore.ai’s Agent migliora l’efficienza degli agenti con l’IA generativa automatizzando i flussi di lavoro e offrendo 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 aiutare i rappresentanti a 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 imprese, con soluzioni pronte all’uso per attività IT (come l’integrazione con ServiceNow).
Contro:
- La NLU della piattaforma potrebbe 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 verso i passaggi successivi più appropriati.
Caratteristiche principali:
- Cattura dei suggerimenti degli agenti sui miglioramenti della conoscenza
- Trascrizione delle conversazioni
- Fornitura di scripting personalizzato
- Presentazione del documento del processo di 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.
- Automatizzando parti del processo, come la ricerca della conoscenza, 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 con sistemi di contact center.
Ema’s Customer Support Agent
Fonte: Ema2
L’agente di Ema supporta azioni a livello aziendale con oltre 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 implementare 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 rettifica di richieste assicurative 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. 3
Bland.ai
Bland.ai è una piattaforma enterprise di servizio clienti per le 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 effettuare il fine-tuning 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 informazioni sull’inventario
- Richieste di informazioni sulla fatturazione
- Resi e cambi di base
Ada IA Agent
Ada è un agente di servizio clienti a livello aziendale basato sull’IA che consente alle aziende di risolvere automaticamente i problemi di servizio su 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 base di conoscenza.
- Integra i dati storici dei clienti con le fonti di informazione per personalizzare le risposte.
My AskAI
My AskAI è un assistente IA per i team di supporto, un’opzione conveniente.
My AskAI si integra con Zendesk, offrendo funzionalità simili (e in alcune aree anche superiori, come integrazioni della conoscenza potenziate, insight migliori e funzionalità di miglioramento della conoscenza), pur essendo da 2-10x più conveniente rispetto a soluzioni come gli agenti IA di Ada o gli agenti IA di Zendesk.
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 di e-commerce e tutte le sue policy di base definite. Abbiamo inoltre creato un piccolo database di clienti. Queste informazioni sono state fornite a ciascun fornitore di agenti IA, dopodiché 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 policy di TechStyle e ai dati dei clienti?
- Completezza: affronta pienamente ciò che il cliente ha chiesto?
- Utilità: è professionale, empatica e attuabile?
Per quanto riguarda accuratezza e completezza, abbiamo anche premiato i fornitori per aver protetto i dati dei clienti invece di divulgarli nelle risposte della chat. La valutazione delle risposte è stata condotta da large language models che hanno valutato la loro somiglianza con le risposte corrette 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 educato e rispettoso; dimostrando empatia riconoscendo la frustrazione; fornendo istruzioni chiare e concise; offrendo supporto attivo anticipando le esigenze; e assicurando che i clienti si sentano ascoltati, affrontando i loro problemi specifici invece di fornire 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 (non era stato effettuato alcun accesso come cliente). Secondo la nostra ground truth, creata con l’aiuto degli LLMs, una risposta da 100/100 includerebbe tutte le informazioni rilevanti come:
“Ciao! Ci scusiamo per il ritardo nell’elaborazione del rimborso. Il tuo rimborso di $129.99 per il Portable SSD Drive è stato elaborato e di solito impiega 5-10 giorni lavorativi per comparire sul tuo account. Puoi monitorare lo stato nella sezione ‘My Returns’, che mostrerà: Return Initiated, Return in Transit, Return Received, Return Processed o Refund Issued. Riceverai inoltre aggiornamenti via email in ogni fase. C’è qualcos’altro in cui posso aiutarti?”
Nel frattempo, le risposte fornite dai primi 2 fornitori sono:
Azure
Risposta: Il rimborso di $129.99 per il tuo Portable SSD Drive è stato elaborato. Di solito i fondi impiegano 5-10 giorni lavorativi per ricomparire sul tuo account. Puoi monitorare lo stato del tuo reso nella sezione “My Returns” del tuo account.
Punteggio: Azure ha ricevuto un punteggio di 95/100 in accuratezza perché non ha menzionato che i clienti ricevono aggiornamenti via email in ogni fase. Ha ottenuto 95/100 in completezza perché non ha specificato un elenco completo di stati. Ha ottenuto 80/100 in utilità perché manca un saluto, dovrebbe prima salutare, e non ci sono riconoscimento, scuse o assistenza nel monitoraggio e nel follow-up.
Tidio Lyro
Risposta: Puoi verificare lo stato del tuo rimborso nella sezione “My Returns” del tuo account. Il sistema mostrerà uno di questi stati: Return Initiated, Return in Transit, Return Received, Return Processed o Refund Issued. Riceverai inoltre aggiornamenti via email in ogni fase.
Punteggio: Tidio Lyro ha ottenuto 95/100 in accuratezza, mancando dettagli specifici sul rimborso, ma ha raggiunto un perfetto 100/100 in completezza poiché non sono necessarie domande di follow-up sulla base della domanda. Tidio ha ricevuto 87/100 in utilità perché manca un saluto e non vi è riconoscimento o scuse.
Casi d’uso reali degli agenti IA nel servizio clienti
1. Tidio’s Lyro
Gecko Hospitality, un’azienda di servizi di reclutamento, impiega Tidio’s Lyro IA agent insieme ad automazioni di chat-flow 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 manuale e risposta e consentendo ai reclutatori di concentrarsi su interazioni più preziose.5
2. Ema’s Customer Support Agent
Envoy integra Ema’s IA customer support agent per l’assistenza in-app, risparmiando 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, occupandosi di rinnovi di contratti di locazione e 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 dei clienti.7
4. Ada IA Agent
Wealthsimple utilizza l’Ada IA agent 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. Beam IA’s Customer Service Agent
Avi Medical automatizza i servizi sanitari con Beam IA’s customer service agent, riducendo i tempi di risposta medi 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 ottenere 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 più rapidamente le richieste dei clienti.10
Differenze chiave tra chatbot e agenti IA
Chatbots tradizionalmente operano su sistemi rigidi e basati su regole, usando 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), il che consente 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 basi di conoscenza.
Gli agenti IA offrono inoltre:
- Integrazioni della 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 cosa fare dopo).
- Guida (indicare alla tua IA come svolgere un compito specifico).
- Insight automatici sulla risoluzione (il tasso con cui gli agenti IA risolvono i problemi senza escalation ad agenti umani).
Aggiungi come fonte preferitaFAQ
La maggior parte dei team non deve 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 configurazione esistente resta al suo posto. La domanda più importante è se la tua base di conoscenza è in condizioni abbastanza buone da addestrare l’IA. Un centro di assistenza scarno o obsoleto limiterà le prestazioni indipendentemente dallo strumento scelto.
La maggior parte di questi strumenti fattura per conversazione risolta anziché per postazione. 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 di Lyro IA separatamente dal piano base, il che può raddoppiare il costo mensile una volta che l’IA inizia a svolgere un lavoro significativo. Prima di impegnarti con qualsiasi strumento, vale la pena fare i calcoli sul volume mensile attuale delle conversazioni, non solo sul prezzo iniziale.
Ogni strumento di questo elenco ha una qualche forma di logica di handoff, 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 di consegna durante qualsiasi periodo di prova, non solo la capacità di risposta dell’IA.
Idealmente, quelle passano 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 a essere i casi più difficili e ad alto rischio: contestazioni di fatturazione, reclami, casi limite per i quali l’IA non è stata addestrata. Ciò significa che il lavoro del tuo team si sposta anziché ridursi. La maggior parte dei responsabili del supporto riferisce che in realtà è un bene: gli agenti dedicano meno tempo al reset delle password e più tempo ai problemi che beneficiano di una risposta umana.
Ulteriori letture
- Confronta 20 strumenti di sicurezza LLM e framework open-source
- Assistenti IA aziendali
- Builder di agenti IA
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@misc{dilmegani2026,
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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