ITINERARI CMMC 2026 - tappa Milano - BIP

Le competenze oltre l’AI: come evolve il Customer Service

L'incontro (riservato ad invito) si è svolto regolarmente.
presso BIP Torre Liberty - Galleria De Cristoforis n.1 Milano.
- giovedì 25 giugno 2026 

Premesse
L’Intelligenza Artificiale si è diffusa trasversalmente nelle funzioni aziendali, ridefinendo modi di lavorare, decisioni e aspettative.
Nelle Customer Operations questi cambiamenti stanno accelerando più che altrove.
Ma cosa c’è oltre l’AI, come possono evolversi le competenze di operatori e management con l’ausilio delle nuove tecnologie?
Un confronto tra professionisti per esplorare e individuare risposte a queste e altre domande.
Un’occasione per condividere esperienze e costruire insieme la prossima frontiera del Customer Service.



Apertura incontro
- Mario Massone, Club CMMC
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Presentazioni e testimonianze sui temi dell'incontro

• Reskilling degli operatori
Identificazione delle nuove competenze necessarie per operare in un contesto ibrido uomo–AI, mappatura delle skill attuali degli operatori, necessità di percorsi di reskilling e upskilling a seguito dell’introduzione dell’AI.

• Nuove competenze e impatti organizzativi
Definizione di nuovi ruoli comporta possibili riorganizzazioni interne, gestione di situazioni di esubero qualora alcuni ruoli non risultino più necessari.

• Competenze di business per supportare l’AI
Utilizzo della knowledge base aziendale, dati e informazioni accurati, strutturati e affidabili, l’importanza della formazione e della ‘catena informativa’ dal business agli operatori finali.

Tavoli di lavoro e condivisione dei risultati.
Il testo sotto riportato è stato prodotto da Rebecca Ferrara, Consultant

Tavolo 1: Skills, nuove competenze tra AI e human touch
Il gruppo dedicato alle competenze ha evidenziato come l’AI non sostituirà il lavoro umano, ma ne trasformerà profondamente natura e contenuti. Il focus si è quindi spostato su quali competenze sviluppare e come valorizzarle.
Tra i principali output emerge innanzitutto la necessità di una mappatura continua delle competenze (skill mapping), utile per valutare le capacità esistenti, indirizzare percorsi di crescita e miglioramento mirati. Questo approccio consente di accompagnare l’evoluzione del ruolo degli operatori, sempre più orientato alla gestione di interazioni complesse e meno standardizzate.
Accanto alle competenze tecniche legate all’AI (AI literacy, gestione e orchestrazione dei sistemi, conoscenza delle logiche di funzionamento), il gruppo ha sottolineato con forza il valore crescente delle soft skill, tra cui: empatia (anche in digitale), capacità di ascolto, intelligenza emotiva, sintesi e interpretazione delle richieste del cliente e del contesto.
Un elemento particolarmente interessante è il tema del tocco umano come valore differenziante, non solo nei servizi premium. In un contesto in cui l’AI gestisce le richieste più semplici, l’intervento umano si sposta verso momenti ad alto valore, dove relazione, esperienza e comprensione del contesto diventano decisive.
Un altro asset rilevante riguarda il continuous learning: le competenze non possono più essere statiche, ma devono evolvere costantemente attraverso modelli di up-skilling e pre-skilling. In questo senso, il training non è più un’attività una tantum ma un processo continuo, abilitato, e talvolta anche facilitato, dall’AI.
Infine, è emersa l’importanza di sistemi di monitoraggio e rewarding delle performance, che tengano conto non solo delle hard skill, ma anche della qualità dell’interazione e della capacità di generare valore per il cliente; consentendo di premiare i team e i collaboratori di valore attraverso i sistemi che si reputano più incentivanti: provvigioni, momenti di celebration e condivisione, ferie aggiuntive.

Tavolo 2: Organization, evoluzione dei modelli e gestione del cambiamento
Il tavolo “Organization” ha evidenziato come l’introduzione dell’AI impatti in modo significativo sui modelli organizzativi, richiedendo un ripensamento complessivo di ruoli, processi e governance.
Uno dei driver principali è l’introduzione del paradigma “human in the loop”, in cui sistemi AI e operatori lavorano in sinergia. Questo implica la necessità di definire nuovi ruoli (es. governance AI, quality assurance), ridefinire responsabilità e livelli di controllo e gestire correttamente l’escalation tra macchina e umano.
Un tema centrale emerso è quello del change management; poiché la resistenza al cambiamento, alimentata da timori legati alla perdita del lavoro o del ruolo, rappresenta oggi uno dei principali ostacoli all’adozione dell’AI, le aziende devono investire in percorsi strutturati di formazione e ingaggio, comunicazione trasparente sugli obiettivi, iniziative di job enlargement e crescita professionale.
In parallelo, è stato evidenziato come l’AI offra l’opportunità di riscoprire le aree di valore, spostando il focus da attività operative a basso valore verso attività più strategiche. Questo si traduce nella nascita di nuovi ruoli e nella valorizzazione delle competenze più evolute.
Dal punto di vista operativo, emerge la necessità di mappare i processi per individuare opportunità di automazione, identificare i punti critici (rischi, bias, errori) e garantire un equilibrio tra efficienza e qualità del servizio.
Infine, un elemento trasversale è il superamento dei silos organizzativi: la collaborazione tra funzioni diventa essenziale per governare ecosistemi sempre più complessi e integrati.

Tavolo 3: Education, nuovi modelli formativi facilitati e innovati dall’AI
Il gruppo “Education” ha lavorato su come trasformare i modelli formativi per renderli coerenti con un contesto sempre più dinamico e digitale.
Un primo insight riguarda l’evoluzione degli strumenti: le piattaforme formative devono essere in continua evoluzione, capaci di adattarsi rapidamente ai cambiamenti di mercato e ai bisogni delle aziende.
L’AI si configura come un abilitatore chiave, in grado di offrire: contenuti più omogenei e scalabili, accesso rapido alle informazioni e feedback immediati sull’apprendimento.
Tuttavia, è stato sottolineato come il fattore umano resti sempre fondamentale. L’engagement, la relazione e il networking non possono essere completamente sostituiti da modelli digitali: il training del futuro sarà quindi ibrido, sfruttando strumenti AI senza mai escludere momenti di interazione reale.
Un altro tema rilevante riguarda la personalizzazione della formazione. Non basta segmentare per canale o ruolo: è necessario adattare contenuti e modalità in base al profilo del fruitore, alle sue abitudini e ai contesti di utilizzo (es. mobile learning, microlearning, gamification).
Dal punto di vista dei contenuti, il training dovrà coprire competenze di prodotto, soft skill e casi reali provenienti dal campo (esperienza dei partner, feedback clienti).
Interessante anche il tema della simulazione: grazie all’AI è possibile ricreare scenari realistici, permettendo agli operatori di esercitarsi in modo efficace e veloce su casistiche complesse.
Infine, è stata evidenziata l’importanza della misurazione, attraverso KPI chiave quali accessi alle piattaforme, livello di engagement e feedback qualitativi.
In questo scenario emerge anche un nuovo ruolo interno: figure dedicate alla gestione dei contenuti formativi, responsabili della creazione, manutenzione e valutazione dell’efficacia dei percorsi messi a punto, in modo da intervenire modificando e aggiornando i percorsi meno performativi.
Concludendo, gli output dei gruppi di lavoro confermano un messaggio chiaro: l’AI rappresenta un potente abilitatore, ma il vero fattore distintivo resta il capitale umano.
Le aziende che riusciranno a integrare al meglio tecnologia e competenze, superando resistenze culturali e ripensando modelli organizzativi e formativi, potranno trasformare il Customer Service in una funzione sempre più strategica.
Non più solo gestione delle richieste, ma progettazione di esperienze, generazione di valore e creazione di relazioni di qualità.
In questo contesto, le competenze, ancor più della tecnologia, diventano il vero driver di evoluzione.

La ricerca di CMMC Per consultare il rapporto “Le competenze oltre l’AI: come evolve il Customer Service" Il Club CMMC propone questa particolare ricerca sulle nuove competenze professionali e di business e sugli impatti organizzativi legati all’adozione di soluzioni AI e GenAI in ambito Customer Management. Grazie per la collaborazione (sondaggio su Slido e inviti via e-mail). I risultati saranno presentati e commentati durante l'incontro. Il questionario è così composto: Domanda 1). Competenze di business a supporto dell’AI Quanto ritieni che la qualità dei processi di Customer Service, la struttura dei dati e la condivisione della conoscenza aziendale influenzino il successo delle iniziative di Intelligenza Artificiale nella gestione della Customer Experience? Domanda 2). Nuove competenze e impatti organizzativi Nel contesto dell’introduzione di nuove competenze legate a AI, automazione e gestione avanzata dei dati, quanto ritieni probabile che la tua organizzazione debba affrontare cambiamenti significativi nella struttura dei ruoli del Customer Service? Domanda 3). Reskilling degli operatori del Customer Service Alla luce dell’introduzione di soluzioni di Intelligenza Artificiale nei processi di assistenza clienti, quanto ritieni prioritario disporre di programmi strutturati di reskilling per gli operatori del contact center e del customer service? Domanda 4 aperta). Si è detto di alcuni effetti dell’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nel Customer Management. Ora, sarebbe utile che tu riportassi un esempio concreto di competenze sviluppate (o da sviluppare) o di cambiamento organizzativo realizzato (o da realizzare). Per consultare il rapporto