AI per call center: cosa cambia davvero

Nei call center l'AI viene presentata come sostituzione degli operatori, e nella pratica delle aziende italiane fa qualcosa di diverso: assorbe le richieste ripetitive e cambia la composizione del lavoro rimasto. Chi risponde al telefono si trova con una quota più alta di chiamate difficili, perché quelle facili le gestisce il sistema.

È una distinzione con conseguenze concrete sull'organizzazione, e con alcuni obblighi precisi che riguardano sia chi chiama sia chi lavora al telefono: dalla trasparenza verso il cliente quando risponde un sistema automatico, fino alle regole su chiamate promozionali e registrazioni. Li vediamo uno per uno, con le fonti dirette.

I tre livelli su cui si può intervenire

Supporto all'operatore. Mentre la persona parla, il sistema trascrive la chiamata, capisce di cosa si tratta e mostra le informazioni utili: storico del cliente, procedura applicabile, risposta standard. L'operatore non deve cercare, e le messe in attesa calano.

Automazione delle richieste ripetitive. Il sistema gestisce da solo i casi definiti, come stato pratica, orari o informazioni standard, e passa il resto a una persona. Richiede volumi alti per ripagarsi, perché ogni flusso automatizzato è un progetto a sé.

Analisi delle chiamate. Tutte le conversazioni vengono trascritte e classificate. Emerge cosa chiedono davvero le persone, quali richieste consumano più tempo, dove le conversazioni si complicano.

Va detto al cliente che sta parlando con un'AI

Sì, e non è più solo una questione di correttezza: è un obbligo di legge, anche se con un'entrata in vigore scaglionata. L'AI Act, il regolamento europeo sull'intelligenza artificiale, stabilisce all'articolo 50 che chi fornisce un sistema di IA destinato a interagire con le persone deve fare in modo che queste sappiano di avere a che fare con un'AI, a meno che non sia già evidente dal contesto. L'articolo 113 dello stesso regolamento fissa l'applicazione di questa regola al 2 agosto 2026.

Per un centralino automatico o un sistema che risponde alle chiamate in autonomia, questo significa una dichiarazione semplice e diretta all'inizio della conversazione, non un disclaimer nascosto in un'informativa che nessuno legge. Il quadro più ampio degli obblighi per le aziende è in AI Act: quali obblighi ha davvero una PMI.

Le chiamate in uscita: registro delle opposizioni e codice di condotta

Molti call center non fanno solo assistenza in entrata, ma anche campagne di vendita o ricerche di mercato in uscita. Su questo fronte le regole esistono da tempo e riguardano anche i sistemi automatizzati, non solo gli operatori umani.

L'articolo 130 del Codice Privacy prevede che le comunicazioni telefoniche a fini pubblicitari, di vendita diretta o di ricerca di mercato verso chi non si è opposto siano ammesse tramite iscrizione al registro pubblico delle opposizioni. La legge 11 gennaio 2018, n. 5 ha esteso questo meccanismo a tutte le numerazioni, fisse e mobili, e in modo esplicito anche alle chiamate fatte "mediante sistemi automatizzati di chiamata o chiamate senza l'intervento di un operatore": un centralino AI che chiama in uscita per proporre un'offerta non è escluso dall'obbligo di consultare il registro prima di ogni campagna.

A questo si aggiunge il codice di condotta per telemarketing e teleselling approvato dal Garante privacy il 9 marzo 2023 su proposta delle principali associazioni di categoria del settore, diventato pienamente efficace dopo l'accreditamento dell'organismo di monitoraggio il 7 marzo 2024. L'adesione è volontaria, ma segnala agli operatori più seri come comportarsi, ed è un riferimento utile anche per chi automatizza le chiamate in uscita con l'AI.

Cosa dice il Garante su registrazione e analisi delle chiamate

L'analisi delle chiamate in entrata, quella che rivela dove si perde tempo e cosa chiedono davvero i clienti, è diversa dal controllo dei singoli operatori, ed è proprio questa seconda parte a essere regolata con più attenzione.

Il Garante privacy si è pronunciato più volte su sistemi di registrazione nei call center, sempre chiedendo condizioni precise. In un provvedimento del 2011 su un sistema di registrazione delle chiamate ha autorizzato un campionamento del 25-30% delle chiamate con ascolto limitato al 6-8% e conservazione massima di 90 giorni. In un caso più recente, del 2018, su un sistema di trascrizione e analisi automatica i limiti erano ancora più stretti: campionamento al 10% per turno, ascolto effettivo all'1,5%. In entrambi i casi la base giuridica era il legittimo interesse dell'azienda, non il consenso, ma condizionata a un accordo con le rappresentanze sindacali, come richiede la disciplina sui controlli a distanza, oltre che a un'informativa distinta per clienti e operatori.

Due strutture, due priorità diverse

Assistenza tecnica con quattro operatori. Qui il livello utile è il supporto in tempo reale: mentre l'operatore parla, il sistema mostra lo storico del cliente e la procedura pertinente. Nessuna automazione delle chiamate, i volumi non la giustificano.

Servizio clienti con venti operatori e campagne in uscita. L'automazione delle richieste ripetitive in entrata si ripaga, e l'analisi ha già mostrato che una parte delle chiamate nasceva da email di conferma poco chiare. Per le campagne in uscita, il rispetto del registro delle opposizioni è un passaggio tecnico da costruire nel flusso fin dall'inizio, non da aggiungere dopo.

Azienda B2B con un centralino unico e poche persone che rispondono a turno. Il volume non giustifica un progetto di automazione delle richieste, ma l'analisi sì: capire quali domande arrivano più spesso, anche solo per un mese, indica dove semplificare un processo prima ancora di pensare all'AI. Qui il rischio tipico è opposto a quello dei call center grandi: si rimanda tutto per mancanza di volumi, quando basterebbe attivare solo il livello di analisi, che costa poco proprio perché non richiede volumi alti.

Per un quadro più ampio su dove parte un progetto di voce automatizzata, c'è voice AI per aziende; il confronto con l'alternativa testuale è in voice AI o chatbot.

La metrica che conta più della durata media

Nei call center la misura storica è il tempo medio di gestione, e l'AI viene valutata su quanto lo riduce. È una misura incompleta: una chiamata più breve non è necessariamente migliore, perché può voler dire che il problema non è stato risolto e il cliente richiamerà.

• Risoluzione al primo contatto: quante richieste si chiudono senza che il cliente debba richiamare
• Chiamate ripetute dallo stesso numero entro pochi giorni sullo stesso motivo
• Trasferimenti tra operatori per la stessa richiesta
• Motivi ricorrenti che indicano un problema a monte, non nel call center

Un sistema che allunga leggermente la chiamata ma risolve al primo colpo produce più valore di uno che la accorcia generando un richiamo. È una distinzione che vale anche per giudicare l'AI stessa: un supporto che suggerisce la risposta giusta ma allunga la chiamata di qualche secondo, perché l'operatore la legge con attenzione, sta funzionando meglio di uno che spinge a chiudere in fretta. Gli errori più frequenti su questo fronte sono descritti in errori da evitare con la voice AI.

L'effetto sulla formazione dei nuovi assunti

Un effetto secondario che le aziende scoprono dopo aver automatizzato: i nuovi operatori imparano più lentamente. Le chiamate semplici, quelle che ora gestisce il sistema, erano anche il terreno su cui si faceva pratica prima di affrontare i casi complessi.

La compensazione richiede un cambio nella formazione: affiancamento più lungo, registrazioni reali come materiale didattico e una base documentale ordinata, un lavoro descritto in AI per la formazione interna. Conviene prevederlo insieme al progetto, non scoprirlo con il primo inserimento andato male.

Da dove partire senza creare più problemi di quanti se ne risolvono

Comincia dall'analisi delle chiamate, anche se sembra il livello meno concreto: trascrivere e classificare per un mese costa poco e dice dove intervenire, spesso al di fuori del call center stesso. Poi valuta il supporto agli operatori, che ha ritorno rapido a qualunque dimensione. L'automazione completa viene per ultima, e solo se i volumi la giustificano.

Prima di attivare qualunque livello, sistema tre cose: le risposte uniformi tra operatori diversi, l'accesso ai dati che servono davvero, e il consenso del team, spiegando cosa viene misurato e cosa no. Un sistema percepito come sorveglianza produce dati distorti e viene aggirato. Se ci sono anche campagne in uscita, aggiungi la verifica del registro delle opposizioni nel flusso tecnico fin dal primo test, non a ridosso del lancio.

Le implicazioni sul trattamento dei dati dei clienti raccolti al telefono sono descritte in modo più ampio in dati aziendali e AI: cosa succede a quello che scrivi. Se vuoi capire quale dei tre livelli ha senso per la tua struttura prima di investire, i servizi di consulenza AI di Giallo Studio partono proprio da un'analisi delle chiamate reali, non da un elenco di funzionalità.