Un cliente apre un ticket via email il lunedì. Il mercoledì chiama per un aggiornamento. Il venerdì usa la chat del sito per un problema correlato. In tre interazioni su tre canali diversi, ha fornito lo stesso contesto tre volte, e ogni volta ha ricevuto una risposta come se fosse la prima. Questo è il customer service multicanale nella maggior parte delle organizzazioni oggi: canali separati che non si parlano, e un cliente che porta da solo il peso della continuità.
L'AI sta cambiando questa logica, ma non uniformemente e non automaticamente.
Il 51% dei clienti è pronto per l'AI nel servizio
In una survey condotta su 4.879 clienti tra gennaio e febbraio 2025, Gartner ha rilevato che il 51% sarebbe disposto a usare un assistente GenAI per gestire le proprie interazioni di servizio per conto proprio. È la prima volta che questo tipo di disponibilità supera la soglia della maggioranza nella ricerca Gartner. Dal lato dell'offerta, una survey di ottobre 2025 su 265 responsabili del servizio e supporto clienti ha rilevato che il 77% sente la pressione dei vertici aziendali per deployare l'AI e il 75% ha budget in aumento per le iniziative AI.
La convergenza tra domanda dei clienti e pressione degli executive crea le condizioni per un'accelerazione dell'adozione AI nel customer service multicanale. Ma la pressione ad agire non risolve il problema tecnico e organizzativo sottostante: i canali devono condividere dati, contesto e storico delle interazioni per produrre un'esperienza coerente.
I quattro casi d'uso AI più impattanti secondo Gartner
Nel comunicato di ottobre 2025, Gartner ha identificato i quattro casi d'uso AI più impattanti nel customer service. Il primo è l'abilitazione degli agenti: strumenti di assistenza potenziati dall'AI come sintesi delle conversazioni in tempo reale, risposte rapide, insight sui dati del cliente e raccomandazioni sulla prossima azione migliore. Il secondo è il self-service a basso sforzo: assistenti virtuali intelligenti e capacità di ricerca avanzata che permettono ai clienti di risolvere i problemi in autonomia. Il terzo è l'automazione del supporto operativo: AI in analytics, generazione di contenuti per la knowledge base e quality assurance. Il quarto è l'agentic AI, che gestisce workflow complessi e richieste multi-step in modo autonomo.
Nei contesti multicanale, questi quattro casi d'uso devono operare su tutti i canali con accesso allo stesso contesto cliente. Un assistente virtuale nella chat deve sapere cosa il cliente ha scritto nell'email di tre giorni prima. Un agente umano che risponde al telefono deve vedere l'intera storia delle interazioni digitali. La knowledge base alimentata dall'AI deve essere la stessa fonte indipendentemente dal canale attraverso cui il cliente accede.
Il problema della knowledge management multicanale
Gartner identifica la gestione della conoscenza come uno dei principali ostacoli alla coerenza multicanale: molte organizzazioni hanno backlog di articoli di knowledge base e processi di revisione dei contenuti non strutturati. Il 58% dei responsabili del customer service prevede di riqualificare gli agenti come knowledge management specialist per permettere loro di rivedere e curare i contenuti generati dall'AI.
La questione non è solo tecnica. Una knowledge base multicanale deve essere sufficientemente aggiornata, accurata e strutturata da permettere sia agli assistenti AI che agli agenti umani di trovare le risposte giuste rapidamente. Una knowledge base frammentata per canale produce risposte diverse alle stesse domande, incoerenze che il cliente percepisce come segnali di disorganizzazione interna.
L'agentic AI ridefinisce la logica del canale
Gartner descrive il cambio più profondo non nell'ottimizzazione dei singoli canali, ma nella ridefinizione della logica stessa dell'interazione. Con l'agentic AI, il canale smette di essere il punto di partenza e diventa un dettaglio dell'orchestrazione. Un agente AI può raccogliere le informazioni da tutti i canali, sintetizzare il contesto completo del cliente e prendere azioni che traversano sistemi diversi senza che il cliente debba scegliere o gestire il canale.
Gartner prevede che entro il 2029 l'agentic AI risolverà autonomamente l'80% dei problemi comuni del customer service senza intervento umano. In questo scenario, la distinzione tra chat, email e telefono è operativa per l'organizzazione, ma sempre meno rilevante per il cliente. Quello che conta è che il sistema abbia accesso a tutto il contesto e la capacità di agire su tutti i sistemi necessari per risolvere il problema.
Il routing intelligente: chi risponde e con quale canale
Gartner include il routing intelligente tra gli investimenti prioritari dei responsabili del customer service per il 2026. Non si tratta solo di smistare le richieste al canale o all'agente giusto: si tratta di abbinare in tempo reale il tipo di problema, la storia del cliente, le competenze disponibili e il canale preferito per massimizzare la probabilità di risoluzione al primo contatto.
Un sistema di routing intelligente che ha accesso alla storia multicanale del cliente può riconoscere che un cliente che ha già contattato il supporto due volte per lo stesso problema ha bisogno di un agente senior, non di un chatbot. Può riconoscere che una richiesta in arrivo via email contiene segnali di urgenza e instradarla verso un canale con tempi di risposta più rapidi. E può distribuire il carico in modo da evitare che alcuni agenti siano sovraccarichi mentre altri sono inattivi. Questa ottimizzazione in tempo reale non è possibile senza una visione unificata dei dati di tutti i canali.
