Una casella postale condivisa - info@, servizioclienti@, pianificazione@ - riceve e-mail durante tutta la giornata. Qualcuno legge queste e-mail, determina di cosa si tratta e le smista al gestore o al reparto giusto. Spesso questo avviene tramite un sistema di posta collegato a un sistema di ticket. La domanda non è se l'IA sappia leggere le e-mail - questo lo sa fare già da tempo - ma se l'IA possa gestire autonomamente la categorizzazione e lo smistamento, oppure se un essere umano debba continuare a supervisionare.
Questo compito ottiene un punteggio alto in termini di volume: una casella postale con decine o centinaia di e-mail al giorno è esattamente il tipo di lavoro ripetitivo su cui si concentra l'automazione. Volumi elevati rendono conveniente addestrare un sistema o stabilire delle regole, anche se non ogni e-mail viene gestita perfettamente.
La strutturazione del compito è tuttavia bassa (2 su 5). Un'e-mail è testo libero, scritto da un cliente, fornitore o collega che non segue un formato fisso. Un'e-mail è un reclamo mascherato da domanda, un'altra è una richiesta di preventivo con tre sotto-domande incluse, la terza è spam che sembra casualmente pertinente. Mentre un modulo con campi fissi è facile da classificare, un modello di IA deve prima riconoscere l'intenzione nel testo libero prima di poter categorizzare. Questo è possibile, ma va storto più spesso che con input strutturati.
Anche il contatto con i clienti ottiene un punteggio basso (2 su 5), e questo è un motivo di cautela: molte di queste e-mail provengono da clienti o partner. Un'e-mail smistata in modo errato di un cliente arrabbiato che attende due giorni per una risposta costa più del tempo che la triage avrebbe dovuto far risparmiare. Quanto più alto è il contatto con i clienti, tanto più prudenti bisogna essere con l'automazione completa - uno schema che si ritrova anche nei compiti del reparto HR, dove la comunicazione sensibile dal punto di vista personale richiede spesso un po' più di supervisione del previsto (si veda quale lavoro può l'IA rilevare nel reparto HR).
Supponiamo che arrivi un'e-mail con oggetto "domanda sulla fattura 2024-1187". Una regola di classificazione o un modello addestrato riconosce lo schema (numero di fattura, parola chiave "domanda") e smista l'e-mail all'amministrazione finanziaria. Nella maggior parte dei casi questo funziona bene ed è un esempio da manuale di riconoscimento testuale che l'IA riesce a gestire oggi.
Ma supponiamo che la stessa e-mail inizi con "sono già stato chiamato tre volte e non sono ancora stato aiutato, questa è ora l'ultima volta che..." e solo dopo menzioni la fattura. Un modello che si basa solo su parole chiave o categorie di intenzione potrebbe non cogliere l'urgenza e la necessità di escalation. Qui entra in gioco lo spazio di giudizio (3 su 5): valutare quanto qualcosa sia urgente o sensibile è meno univoco che riconoscere solo un oggetto.
L'esito dipende fortemente da ciò che arriva nella casella postale. Una casella postale che riceve principalmente conferme automatizzate, stati degli ordini e domande standard ha una strutturazione molto più alta di quella qui valutata. Si pensi a una casella postale collegata a un negozio online con un numero limitato di tipi di domande ricorrenti - lì la classificazione può funzionare quasi senza errori, e il risultato si avvicina alla categoria 1.
Al contrario: una casella postale di uno studio legale o di un reparto reclami, dove ogni e-mail può essere giuridicamente o emotivamente sensibile, ha un punteggio di contatto con i clienti più basso e costi d'errore più alti della media qui considerata. Lì l'esito si sposta verso la categoria 3, lavoro umano con l'IA come strumento di supporto per la preselezione.
È esattamente per questo che una scansione specifica per il compito dice più di un'affermazione generale su "triage delle e-mail". Lo stesso nome di compito può essere ampiamente automatizzabile in un'azienda e restare principalmente lavoro umano in un'altra, a seconda del tipo di e-mail, della sensibilità dei mittenti e delle conseguenze di un errore.
Per una casella postale condivisa media con contenuto misto, la triage delle e-mail rientra nella categoria 2: parzialmente automatizzabile, con supervisione umana. Sulla base di regole di classificazione o di un modello addestrato, l'IA può effettuare una prima suddivisione e smistare direttamente la maggior parte dei messaggi di routine. In caso di dubbio - un oggetto poco chiaro, un tono emotivo, un mittente sconosciuto - il sistema deve fare escalation verso un essere umano che approva o corregge. Una presa in carico completa (categoria 1) è realistica solo per caselle postali con contenuto altamente prevedibile e ripetitivo e basso contatto con i clienti. Il puro lavoro umano (categoria 3) è all'ordine del giorno per caselle postali in cui quasi ogni e-mail è sensibile, giuridicamente rilevante o critica per la relazione.
Questa classificazione, del resto, non riguarda decisioni relative al personale: se e come un'organizzazione ridistribuisca le ore liberate rimane fuori da questa valutazione e ha propri requisiti legali. Considerazioni simili tra volume e sensibilità si presentano anche nei compiti di pianificazione, dove può leggere quale lavoro può l'IA rilevare nella pianificazione (/welk-werk-kan-ai-overnemen-op-de-planning), oppure nei processi documentali come descritto nella pagina su il processo di firma dei documenti.
Se la triage nella sua casella postale risulti più vicina alla categoria 1 o alla categoria 3 dipende dal tipo di e-mail che arriva e da chi sono i mittenti - cosa che non si deduce da un nome di compito da solo. Lo scan rapido gratuito di ftetoai.com fornisce, con dodici domande e senza account, una prima indicazione di quale parte delle ore nel suo profilo di funzione può oggi essere ripresa dall'IA. Lo scan completo del lavoro, che calcola a livello di compito, è ancora in fase di costruzione; quindi non lo offriamo ancora qui, ma lo scan rapido offre già un punto di partenza onesto.
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