1 – L’AI NEL CUSTOMER SERVICE: USE CASE E SCRITTURA ASSISTITA
Obiettivo: Impostare un metodo per utilizzare l’AI in modo controllato, rendendo le risposte più rapide, coerenti e orientate alla soluzione.
Contenuti e attività:
• Scenario e aspettative dei clienti: rapidità, chiarezza, disponibilità multicanale, self-service
• AI come assistente operativo: supporto alla scrittura di email, chat e messaggi (senza perdere tono e responsabilità)
• Prompting per l’assistenza: come chiedere risposte chiare, empatiche e coerenti con lo stile aziendale
• Struttura della risposta efficace: apertura, riconoscimento, soluzione/passaggi, tempi, call to action, chiusura
• Gestione delle conversazioni difficili: reclami, tensione, escalation (linguaggio neutro, de-escalation, proposta concreta)
Esercitazione: da richiesta reale a risposta strutturata (con revisione e confronto tra versioni)
2 – TEMPLATE, FAQ, WORKFLOW E GOVERNANCE “UOMO + AI”
Obiettivo: Costruire asset riutilizzabili (FAQ, script, template) e definire un processo di gestione che integri l’AI con regole chiare e controlli.
Contenuti e attività:
• Creazione di FAQ e risposte standard;
• Script e flussi di assistenza: richieste info, reclami, solleciti, resi, appuntamenti, supporto tecnico di primo livello;
• AI come supporto all’operatore: riassunti conversazioni, estrazione punti chiave, suggerimenti di risposta, checklist operative;
• Passaggio da bot a operatore: criteri di escalation, continuità del contesto, evitare “mi ripeta tutto da capo”;
• Strumenti e panoramica: chatbot e voicebot (sintesi vocale), requisiti minimi e attenzioni organizzative (senza entrare in implementazioni IT complesse);
• Privacy, dati sensibili e limiti dell’automazione: cosa NON dare all’AI, come anonimizzare, come evitare risposte “inventate”;
Esercitazione finale: progettazione di un mini-sistema di assistenza (template + FAQ + regole di hand-over) su un processo reale dell’azienda.
Le aspettative dei clienti si stanno alzando: risposte rapide, chiare, disponibili in più canali e coerenti con il tono dell’azienda. In molti contesti, però, l’assistenza è ancora “artigianale”: risposte non standardizzate, tempi variabili, gestione faticosa di reclami e picchi, e rischio di incoerenze tra operatori.
Questo percorso aiuta a usare l’AI generativa come assistente operativo, non come “sostituto”: per creare risposte più efficaci e uniformi, costruire basi di conoscenza (FAQ, script, template), e definire regole di hand-over quando serve l’intervento umano, con attenzione a privacy e dati sensibili.
Il corso sviluppa tre capacità operative, immediatamente spendibili nel lavoro quotidiano:
• Scrivere risposte migliori e più veloci con l’AI: email, chat, ticket: chiarezza, empatia, tono coerente e call to action efficace
• Standardizzare l’assistenza senza “robotizzarla”: template, FAQ, script e checklist per situazioni ricorrenti (info, reclami, solleciti, resi)
• Progettare un modello di collaborazione “operatore + AI”: quando usare l’AI, quando no; passaggio da bot a operatore; governance e controlli qualità.
Al termine del corso la persona sarà in possesso di una libreria di template e script per le casistiche più frequenti (email/chat/ticket), di un set di FAQ e risposte standard “brand-coerenti”, riutilizzabili nel team, una checklist qualità pre-invio (chiarezza, completezza, tono, prossimi step, rischi), ed un insieme di regole operative “AI + operatore” (quando usare l’AI, quando intervenire, come gestire escalation). Inoltre si poteranno a casa un output finale su un processo reale: flusso di assistenza + esempi di risposte + criteri di hand-over.
Il corso è dedicato a professionisti che gestiscono ticket clienti, email di supporti, chat assistenza e knowledge di base. In particolare customer service manager, responsabili call center, team supporto clienti, responsabili customer experience, responsabili e-commerce e responsabili CRM.
Docenti, metodologie e valutazione: Luca, consulente e formatore specializzato nell’integrazione dell’Intelligenza Artificiale in azienda. Aiuto team e organizzazioni a trasformare processi e risultati attraverso percorsi pratici su AI generativa, automazioni e strategie AI, affiancando marketing, HR, vendite, comunicazione e customer care. Sono formatore e ho collaborato con realtà importanti del come Confindustria, Accredia, Confcommercio e MIUR. Inoltre, sono docente ITS nell’indirizzo AI e Data Analysis.
METODOLOGIA
Il corso seguirà un approccio pratico e partecipativo: esercitazioni guidate, simulazioni su casi reali e confronto tra alternative di risposta. Si lavorerà tramite template creando una libreria pronta all’uso (risposte, script, checklist).
Al termine si svolgerà un Debriefing e si espliciteranno standard qualitativi: criteri di coerenza, tono, accuratezza, escalation e compliance.
