Un cliente vuole sapere se un prodotto è disponibile a magazzino e quando verrà consegnato. È una delle domande più frequenti a un servizio clienti o a un reparto di supporto vendite, ed è anche una delle domande che si presta più facilmente all'automazione. Non perché la domanda sia irrilevante, ma perché la risposta si trova già da qualche parte in un sistema. Il compito non consiste nell'elaborare una risposta, ma nel recuperarla da ERP, WMS o CRM e presentarla correttamente al cliente.
Tre assi sono qui determinanti: strutturazione, volume e contatto con il cliente.
La strutturazione ottiene un punteggio alto. I quantitativi di magazzino e i tempi di consegna sono campi in un sistema, non questioni di interpretazione. Non c'è alcun documento da leggere, nessun contesto da valutare: la risposta è un numero o una data già calcolati da qualche parte.
Anche il volume è elevato. Non si tratta di un compito che si presenta poche volte a settimana, ma di una domanda che arriva decine o centinaia di volte al giorno, tramite telefono, e-mail, chat o modulo di contatto. Un compito che si presenta frequentemente e presenta poca variazione è esattamente il tipo di lavoro in cui l'automazione produce l'effetto più rapido.
Il contatto con il cliente ottiene un punteggio moderato: c'è sì un cliente dall'altra parte, ma si tratta di una domanda fattuale con una risposta fattuale, non di una conversazione in cui il cliente deve essere rassicurato o convinto. Ciò lo rende idoneo a una gestione automatizzata, purché il tono e la presentazione siano corretti.
Gli altri assi confermano questo quadro. Il lavoro fisico non ha alcun ruolo, non è richiesta creatività e i rischi di compliance sono limitati: non viene fatto alcun impegno vincolante oltre a quanto già indicato dal sistema. I costi degli errori si collocano nella fascia media. Un tempo di consegna errato porta a un cliente deluso, non a un problema legale, ma è comunque sufficientemente fastidioso da dover essere preso sul serio.
Lo spazio di giudizio ottiene un punteggio basso, e questo è esattamente il punto in cui entrano in gioco le condizioni. Un sistema può indicare che ci sono ancora venti pezzi a magazzino, ma se quel numero sia attendibile dipende da quanto è aggiornato il collegamento. La scorta è appena stata venduta a un altro cliente ma non ancora scaricata? Il tempo di consegna è un valore fisso proveniente dal sistema ERP, o è una previsione che tiene conto del fornitore, della stagione e del tempo di trasporto? Nel momento in cui la domanda si sposta da "cosa indica il sistema" a "cosa probabilmente accadrà", è necessaria una valutazione che oggi un addetto al servizio clienti spesso fa ancora autonomamente, basandosi sull'esperienza.
È questo il motivo per cui l'automazione non è scontata: dipende da due elementi. Deve esserci un collegamento in tempo reale con le scorte, in modo che la risposta non sia basata su un'esportazione di ieri. E deve esserci una previsione attendibile dei tempi di consegna, non solo un numero statico proveniente dal sistema. Se manca uno dei due, l'IA fornisce risposte che corrispondono al sistema ma non alla realtà, il che è peggio che non fornire alcuna risposta.
In un'azienda con un WMS ben strutturato e un ERP che tiene traccia di scorte e tempi di consegna a livello di riga d'ordine, un agente IA può già oggi gestire autonomamente la maggior parte di queste domande, con un'escalation verso una persona in caso di dubbio o di situazione eccezionale come un ordine arretrato o un ritardo del fornitore. In un'azienda in cui i dati di magazzino vengono tenuti manualmente in un foglio di calcolo a fianco del sistema, questa automazione non è realizzabile senza prima sistemare la fonte dei dati. La differenza, quindi, non sta nel compito in sé, che è praticamente identico in ogni azienda, ma nei sistemi che ci stanno dietro.
Questo compito non è nemmeno isolato. È collegato a controllo e comunicazione dello stato dell'ordine, che per struttura è molto simile: anche in quel caso la risposta è in gran parte una consultazione di sistema con uno strato di presentazione sopra. Rilevante è anche inserimento degli ordini nel sistema, poiché un inserimento corretto dell'ordine pone le basi per informazioni attendibili su scorte e tempi di consegna più avanti nel processo. E dove i dati del cliente giocano un ruolo nella personalizzazione di una risposta, questo si collega a aggiornamento dei dati clienti nel CRM.
Questa pagina descrive la capacità, non la politica del personale. Se e come un'azienda utilizzi le ore liberate nel servizio clienti è una decisione che spetta al datore di lavoro e per la quale valgono requisiti legali propri. Non forniamo alcuna motivazione per tale scelta, solo fatti su quale parte del lavoro un sistema può oggi effettivamente svolgere. Chi desidera informarsi più ampiamente su dove l'automazione entra in conflitto con la responsabilità trova una panoramica su impiego a rischio elevato dell'IA sul posto di lavoro, e chi si chiede per quanto tempo debbano essere conservate le informazioni su scorte e comunicazione può leggerlo su archiviazione dei documenti e verifica dei termini di conservazione.
Questo compito è una delle numerose componenti del lavoro in una funzione di servizio clienti o supporto vendite. Per scoprire quale parte delle ore in un profilo di questo tipo può già oggi essere svolta dall'IA, senza che ciò dica nulla sulla sua azienda specifica, può compilare la quickscan gratuita: dodici domande, senza account, con un'indicazione immediata. La werkscan completa, che analizza il lavoro della sua azienda compito per compito e lo traduce in capacità in FTE, è ancora in fase di sviluppo.
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