Roberto Bernabò ha così risposto:
1) Cultura Data Driven e buy-in trasversale per una vera adozione dell’AI
Il vero fattore abilitante non è la tecnologia, ma l’allineamento culturale delle funzioni aziendali attorno a:
- una governance del dato condivisa
- una pianificazione dell’AI che parta dal redesign dei processi
- una narrazione interna centrata su customer experience e agent experience
Key action concreta. Inserire nei forum di allineamento funzionale momenti dedicati alla condivisione dei dati, in cui la narrazione colleghi sempre:
dato - processo - impatto su cliente e agente - risultato di business.
Il dato non deve solo “circolare”: deve essere compreso, interpretato e trasformato in azione.
2) Valorizzare l’Agent Sentiment: liberare tempo da attività a basso valore
Il sentiment dei clienti viene misurato con precisione, quello degli agenti molto meno.
Se vogliamo un modello Human+AI sostenibile, il coinvolgimento attivo degli agenti è decisivo. Significa:
- feedback senza frizione e in tempo reale
- misurare stress, carico cognitivo e frustrazioni ricorrenti
- usare l’AI per ridurre attività ripetitive e abilitare più relazione ed empatia.
Domanda chiave: Liberare tempo aiuta l’agente ad aumentare il valore, ma come lo definiamo e chi lo misura?
Risposta proposta: Il valore per l’agente non è solo efficienza, ma maggiore autonomia, controllo degli esiti e riconoscimento del proprio contributo.
Una AI che toglie lavoro meccanico e restituisce lavoro di relazione genera fiducia reciproca tra umano e tecnologia.
In conclusione, questi due aspetti – Data Culture e Agent Sentiment – sono, a mio avviso, le vere sfide manageriali della trasformazione AI e sono pienamente integrati nel mio wp, attraverso: casi reali (Klarna, Delta, Morgan Stanley), metriche evolute e design dell’esperienza, change management orientato all’engagement delle persone.

Valentina Incerti di DHL Express ha espresso le seguenti considerazioni e domande:
Premesse.
Per creare esperienze davvero distintive, l’AI agentica deve essere applicata in ambiti ad alto volume, con processi chiari e dati di qualità. La tecnologia non è il fine, ma un abilitatore: ci aiuta a rendere il servizio più rapido, preciso e personalizzato, anticipando le esigenze dei clienti e garantendo risultati eccellenti. Grazie all’IA e all’automazione, liberiamo tempo prezioso alle nostre persone, che possono dedicarsi ad attività a maggior valore aggiunto: ascoltare, comprendere e costruire relazioni solide. Così non solo miglioriamo la soddisfazione, ma rafforziamo la ritentino e riduciamo il churn, creando esperienze che fanno davvero la differenza.
Quando parliamo di introdurre l’AI agentica in un processo di trasformazione, non si tratta solo di tecnologia: è un cambiamento culturale e organizzativo. Per avere successo, dobbiamo coinvolgere gli stakeholder giusti fin dall’inizio, per identificare le aree di processo da automatizzare, definire il modo in cui farlo e garantire la piena conformità alle normative come AI Act, GDPR e privacy. Solo così possiamo innovare in modo responsabile, creando valore reale per i clienti e per le persone.
Queste sono le domande:
- Quali soft skill diventano fondamentali in un contesto in cui i copiloti digitali affiancano le persone nel lavoro quotidiano?”
- Come può una multinazionale affrontare la trasformazione verso l’AI agentica massimizzando il ritorno sull’investimento, tenendo conto che oltre alle normative europee come AI Act e GDPR deve anche rispettare regolamentazioni locali nei singoli Paesi?
- Con l’aumento delle interazioni digitali, i feedback dei clienti vengono raccolti in tempo reale, spesso prima che l’esperienza sia conclusa. Considerando che la percezione del cliente può cambiare dopo la finalizzazione del processo, come possiamo garantire l’accuratezza e l’affidabilità delle misurazioni in queste circostanze?