L’intelligenza artificiale conquista i call center
Da indigo.ai a Salesforce, gli agenti artificiali ridefiniscono il customer service. Ma l’Italia adotta senza governare – e i manager contano le teste prima di formarle.
di Antonio Di Ieva
La nuova generazione di agenti AI non sostituisce il lavoratore umano – lo trasforma. A patto che qualcuno, in azienda, abbia davvero voglia di farlo.
indigo.ai è in queste pagine per quello che racconta, non per quello che vende. I suoi numeri e la sua storia offrono un punto di osservazione su un fenomeno più vasto – l’adozione dell’intelligenza artificiale nel tessuto produttivo italiano, con le sue promesse, le sue ombre e le domande che ancora nessuno vuole fare ad alta voce. Questo articolo non valuta i servizi della società né ne promuove l’offerta commerciale: la usa come specchio.
La Mamma ha settantadue anni e non ama i computer. La scorsa settimana ha chiamato la compagnia del gas per sapere se la bolletta di marzo era stata saldata. Le hanno risposto in ventidue secondi – con pazienza, senza fretta, ripetendo la spiegazione due volte quando non aveva capito bene. Quando ha riagganciato era soddisfatta. «Finalmente qualcuno di gentile», ha detto.
Solo dopo, suo figlio le ha spiegato con chi stava parlando.
Lei ha fatto una pausa. Poi: «E allora?»
Forse è la domanda più onesta che si possa fare.
Il fenomeno nasce nel settembre 2016 tra i banchi del Politecnico di Milano, dall’idea di cinque giovani convinti che l’intelligenza artificiale conversazionale avrebbe presto ridefinito il modo in cui le aziende parlano con i propri clienti. Erano tra i primissimi in Italia a crederci. Oggi, quasi dieci anni dopo, indigo.ai ha gestito oltre dieci milioni di interazioni nell’ultimo anno, con clienti che includono Enel, Santander Consumer Bank, Lavazza, Telepass, Satispay e l’Università Bocconi. Nel gennaio 2025, un round da dieci milioni di euro interamente in equity ha sancito la maturità del progetto.
Il modello è semplice nella descrizione, complesso nell’esecuzione. Non un singolo chatbot, ma squadre dinamiche di agenti specializzati che dialogano tra loro, ciascuno competente su un dominio preciso, integrati in tempo reale con CRM, ERP e ogni altro sistema aziendale. La differenza rispetto ai vecchi assistenti virtuali è sostanziale: questi agenti non solo rispondono – agiscono. Modificano prenotazioni, emettono rimborsi, aggiornano database, autenticano utenti, gestiscono picchi di traffico che paralizzerebbero qualsiasi centro di assistenza tradizionale.
I numeri di contesto amplificano la portata del fenomeno. Il mercato globale dell’AI nei call center valeva 1,6 miliardi di dollari nel 2023 e dovrebbe superare i quattro miliardi entro il 2027. Gartner stima che l’80% delle organizzazioni di customer service utilizzerà AI generativa entro fine 2025. Il report Agentic Enterprise Indexdi Salesforce documenta una crescita del 119% nell’adozione degli agenti nella prima metà dell’anno, con il 94% dei consumatori che – quando ne ha avuto la possibilità – ha scelto di interagire con un agente digitale piuttosto che attendere un operatore umano.
Eppure il dato più rivelatore non è la crescita. È la direzione verso cui quella crescita si muove.
Nello stesso periodo analizzato da Salesforce, i passaggi dagli agenti AI agli operatori umani sono aumentati dal 22 al 32 percento. I sistemi stanno diventando più intelligenti non solo nel rispondere, ma nel riconoscere i propri limiti. Quando la richiesta è complessa, emotivamente delicata o giuridicamente rilevante, il buon agente artificiale non persevera: trasferisce, con tutto il contesto già raccolto, a un collega in carne e ossa. Non il trionfo della macchina sull’uomo, dunque, ma l’inizio di una collaborazione che ridisegna i ruoli – e non li cancella.
Sin qui, la storia che tutti raccontano. C’è però un piano sottostante – tutto italiano, quasi patologico – che quella narrazione entusiasta preferisce non menzionare.
Scriviamo adozione AI e intendiamo cose molto diverse. In molte aziende italiane, quella che si chiama trasformazione digitale è in realtà l’acquisto di un abbonamento a un software che ha la parola “AI” nel nome. Il marketing tecnologico ha imparato in fretta: basta apporre quella sigla su qualsiasi prodotto per moltiplicarne il valore percepito. Il risultato è un’adozione quasi inconsapevole: non una scelta strategica, ma la conseguenza passiva di un catalogo commerciale. Come ho avuto modo di analizzare nell’ultimo “Editoriale del Lunedì” su PRP Channel, «L’Italia e l’AI: ha scritto il prompt, ma non sappiamo ancora che risposta genererà», solo il 9% delle grandi imprese italiane ha una governance strutturata dell’intelligenza artificiale, e l’80% dei lavoratori usa strumenti AI che la propria azienda non ha nemmeno approvato. La tecnologia corre; le organizzazioni, per lo più, arrancano.
Ma il problema non è solo di governance. È, più in profondità, di competenza manageriale. Nelle sale riunioni dove si decidono i budget dell’innovazione siedono ancora troppo spesso manager formatisi su paradigmi del secolo scorso – carta, penna, slides e presentazioni – con scarsa familiarità con i sistemi digitali e ancora meno propensione a fidarsi dei collaboratori più giovani e più preparati. Non è un giudizio morale: è una constatazione strutturale. L’Italia ha una delle classi dirigenti più anziane d’Europa, in termini anagrafici, e uno dei tassi più bassi di ricambio ai vertici. Chi decide quanto investire nell’AI raramente la usa. Chi la usa raramente decide quanto investire.
«In ogni progetto di innovazione andava sempre indicato il risparmio in termini di FTE. È la cosa più facile da vendere in consiglio.»
Quando un manager deve giustificare un progetto di innovazione davanti a un consiglio di amministrazione, la metrica più facile da presentare è il risparmio in FTE – Full Time Equivalent, il numero di persone che si possono sostituire. È misurabile, immediato, comprensibile anche a chi non ha mai sentito parlare di machine learning. L’efficienza non si misura in processi migliorati o in clienti soddisfatti: si misura in teste. E così un’adozione che potrebbe essere trasformativa diventa l’ennesimo strumento di riduzione delle risorse umane, con la differenza che questa volta ha un nome nuovo e una patina di modernità.
Il contesto italiano rende questa equazione ancora più acuta. L’Italia è uno dei pochi grandi Paesi europei privi di un salario minimo legale nazionale, eppure il costo del lavoro resta tra i più elevati del continente. La ragione è strutturale: il cuneo fiscale – la differenza tra quanto un’azienda spende per un dipendente e quanto quel dipendente porta a casa – comprime i salari netti senza alleggerire il peso per le imprese. Il risultato è una frizione difficile da ignorare: il lavoro costa molto, ma rende poco. È qui che la promessa dell’AI come strumento di riduzione dei costi trova terreno già arato. Non perché sia la scelta giusta, ma perché è la più immediata – e la più facile da scrivere su una slide. Il governo Meloni ha approvato il 28 aprile 2026, alla vigilia del Primo Maggio, il cosiddetto «decreto salario giusto»: non un minimo salariale fissato per legge – quello la maggioranza lo ha sempre respinto – ma un meccanismo che subordina l’accesso agli incentivi pubblici al rispetto dei contratti collettivi nazionali più rappresentativi. Un passo, certo. Che però lascia intatta la frizione di fondo: il cuneo fiscale non si tocca, il pavimento salariale legale non esiste, e la distanza tra il costo del lavoro e il suo rendimento percepito resta esattamente dov’era.
Il paradosso è che questa logica non è nemmeno conveniente nel lungo periodo. Formare un operatore di call center a lavorare con gli agenti AI – non contro di loro, non al posto di loro – richiede un investimento contenuto e produce benefici misurabili nel giro di mesi: maggiore produttività, minori errori, capacità di gestire i casi complessi che un sistema automatico non sa risolvere. Il risparmio che si ottiene dal reskillingammortizza i costi di training nel breve periodo. Ma questa aritmetica richiede di credere nel futuro di una persona, non solo nel bilancio del trimestre. Richiede, soprattutto, la capacità di delegare e di fidarsi. Due competenze che, nelle nostre organizzazioni, sembrano ancora rara merce.
Solo il 21% degli operatori dei call center dichiara di aver ricevuto una formazione adeguata. Il 35% dei consumatori non si fida degli assistenti virtuali. Non hanno torto. Hanno, semplicemente, l’esperienza di sistemi adottati in fretta, senza la supervisione umana che avrebbe dovuto accompagnarli.
Il quadro normativo europeo introduce un ulteriore livello di complessità. L’AI Act – il primo regolamento al mondo sull’intelligenza artificiale – impone obblighi di trasparenza, valutazione del rischio e protezione dei dati per i sistemi ad alto impatto, inclusi quelli di customer service. indigo.ai, come tutti gli operatori del settore, dovrà confrontarsi con questa cornice mentre il mercato cresce più veloce di qualsiasi legislazione.
Da qualche parte, in questo momento, un manager sta addestrando un agente AI con le trascrizioni delle conversazioni migliori dei suoi operatori. Forse quegli operatori lo sanno. Forse no. Forse, tra sei mesi, quella stessa azienda presenterà in consiglio una slide con un numero e la parola risparmio.
Oppure no. Dipende da chi tiene il progetto in mano – e da cosa gli hanno chiesto di dimostrare.
Nel frattempo, la macchina risponde. E aspetta.
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