L'Innovazione Avanzata Dall'Ai Attraverso L'Ingegneria Orientata Al Cliente

Poche aziende riescono a trarre il massimo vantaggio dai loro investimenti digitali. Gli studi di McKinsey indicano che le organizzazioni riescono ad accaparitarsi solo meno di un terzo del valore che potrebbero ottenere. Molte aziende avviano il loro percorso partendo da tecnologie esistenti, aggiungendo applicazioni solo in un secondo momento, anziché focalizzarsi su ciò che realmente i clienti desiderano.

Un Approccio Inverso Alla Trasformazione Tecnologica

Le organizzazioni che ottengono risultati straordinari adottano un mindset differente: iniziano con la soddisfazione del cliente. Questo approccio, chiamato “customer-back engineering”, permette di sviluppare prodotti e servizi che rispondano al cliente centrale, prendendo in considerazione le sue problematiche, i suoi bisogni e le sue aspettative. Gli ingegneri, quindi, operano in modo agile, progetta soluzioni che creano esperienze di valore per il cliente.

Ashish Agrawal, vicepresidente senior di Capital One, sottolinea che quando gli ingegneri sono più vicini ai clienti, possono osservare sfumature che altrimenti verrebbero trascurate: "Ciò genera un effetto moltiplicatore perché gli ingegneri possono avvicinarsi al problema con una prospettiva unica.”

La Motivazione E Il Contesto Pratico

La prossimità al cliente motiva gli ingegneri a risolvere problemi che hanno un impatto reale. Agrawal sottolinea che quando gli ingegneri vedono il cambiamento che introducono nella vita quotidiana del cliente, la motivazione diventa chiave per il loro successo. Queste esperienze tengono conto anche di questioni pratiche che i clienti vivono realmente in contesti commerciali.

Per implementare efficacemente questo approccio, Agrawal raccomanda ad ogni ingegnere di instaurare diversi punti di contatto con i clienti durante l’anno. Questi includono:

• Analisi diretta delle interazioni con il cliente
• Seguito a eventi specifici dove vi era interazione clienti-azienda
• Costruzione di prodotti che riflettono le esigenze raccolte da feedback

Agrawal riconosce che uno dei principali problemi riscontrati all’interno di grandi aziende è l’assenza di accesso diretto ai clienti da parte degli ingegneri. Questo ostacolo impedisce la collaborazione diretta tra tecnologie e soluzioni creative.

Velocità E Innovazione Con L’Ai

L’AI ha accelerato sia le sfide che le opportunità. Il lancio dei prodotti si è velocizzato enormemente, ma gli ingegneri sono più vicini ai dati che alimentano l’intelligenza artificiale, rendendo la creazione di soluzioni rapide più fattibile. Agrawal racconta un caso recente in cui l’AI ha semplificato il servizio al cliente fornendo un contesto immediato attraverso la sintesi delle conversazioni.

In questo scenario, le interazioni con gli agenti clienti, assistite da strumenti di AI, rendono possibile chiedere domande mirate che altrimenti richiederebbero ore di analisi. Agrawal sottolinea che, senza un ecosistema dati completo, sviluppare soluzioni potrebbe essere complicato. Con l'AI, invece, da semplici aggiustamenti si passa a un’evoluzione radicale e rapida del servizio.

Un’Applicazione Concreta: Chat Concierge

Un esempio di successo riguarda Chat Concierge, un sistema AI sviluppato da Capital One per migliorare l’esperienza d’acquisto automobilistico. Il sistema permette a clienti di confrontare veicoli, pianificare test drive, e gestire interazioni con i venditori in tempo reale. Chat Concierge interagisce con la piattaforma Navigator, una piattaforma digitale utilizzata da concessionari:

• Consente di pianificare test drive e acquisti tramite canali online
• Coordinato con l’agente umano se necessario
• Utilizza agenti logici che riproducono il ragionamento umano

Le aziende oggi utilizzano sistemi AI basati su dati ben governati per fornire ai clienti servizi su misura. Questi strumenti sono ormai considerati fondamentali per il miglioramento della sperimentazione rapida e per ottenere risultati concreti dal punto di vista del cliente.

Gli Sfidi E Le Potenzialità Del Futuro

Un sondaggio recente dell’MIT Technology Review rivela che il 70% dei dirigenti utilizza in modo significativo sistemi AI “agente”, che presentano una forte capacità di migliorare la rilevazione delle frodi (56%), di aumentare la sicurezza (51%) e di ridurre costi (41%) ed aumentare il livello del servizio clienti (41%).

Guardando al futuro, i dirigenti bancari sottolineano il forte potenziale di miglioramento nel campo finanziario. Utilizzare l’AI per rispondere in modo tempestivo alle richieste dei clienti, per regolare pagamenti in base al salario, o addirittura estrarre condizioni chiave da accordi finanziari è solo l'inizio.

I Prerequisiti Per Un Cambiamento Completo

Il cambiamento completo richiede un approccio di pensiero incentrato sull’AI. Le aziende non devono accontentarsi di migliorare strumenti esistenti, ma reimma-ginare il problema e i bisogni dell’utente. Agrawal illustra alcune buone pratiche:

• Reimmaginare il ruolo fondamentale dell’AI nella risoluzione di problemi reali.
• Utilizzare dati di alta qualità, ben gestiti.
• Ridimensionare i flussi di lavoro in modo da integrare l’AI fin dall’inizio.
• Costruire team interdisciplinari che includano esperti di data science, ingegneria, prodotto e design.

Agrawal ribadisce l'importanza di adottare un metodo evolutivo: per aziende nuove all’AI, una strategia “crawle, walk, run” (strisciare, passeggiare, correre) permette di integrare gradualmente questa tecnologia senza sovraccaricare la produzione esistente. Solo con un'organizzazione che veda il cliente come priorità, si può realmente cambiare l’esperienza utente e spingere l’innovazione verso nuovi orizzonti.