Si tratta di flussi di lavoro AI mirati per gestire compiti specifici in modo efficiente e preciso.

Un esempio concreto? Un'azienda del settore retail ha automatizzato il processo di assistenza ai clienti che smarriscono lo scontrino per i resi.

𝗜𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝗱𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝘁𝗿𝗮𝗱𝗶𝘇𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲:

1️⃣ Un cliente invia un’e-mail al supporto segnalando di aver perso lo scontrino di reso.

2️⃣ Un operatore legge l’email, identifica il problema e verifica i dettagli nel CRM.

3️⃣ Nella maggior parte dei casi, il problema non è lo scontrino mancante: può trattarsi di un semplice errore, come un CAP scritto male o un numero di telefono mancante.

4️⃣ L’operatore risolve l’errore, seleziona il template email corretto, redige una risposta nel tono giusto e la invia al cliente.

5️⃣ Infine, chiude il ticket.

🔄 Risultato: un processo ripetitivo, manuale, dispendioso in termini di tempo, che richiede valutazioni soggettive e l’uso di più strumenti.

💡 𝗢𝗿𝗮, 𝗲𝗰𝗰𝗼 𝗹’𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗼 𝗳𝗹𝘂𝘀𝘀𝗼 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝘇𝘇𝗮𝘁𝗼:

1️⃣ Quando un cliente invia un’email al supporto, un modello AI classifica il contenuto per capire se si tratta di uno scontrino di reso smarrito. Se il modello non è sicuro di aver compreso, il caso viene inviato a un operatore umano.

2️⃣ Attraverso dei "logic gates", il sistema verifica l’idoneità del cliente consultando i dati del CRM: l’ordine è stato consegnato negli ultimi 30 giorni? Il CAP è corretto?

3️⃣ Una volta verificati i dati, un’applicazione AI redige l’email utilizzando il tono e la voce del brand, grazie a template predefiniti.

4️⃣ Il sistema aggiorna il profilo del cliente, invia l’email, chiude il ticket e completa il processo - tutto in automatico.

Questo è il vero significato di "𝘼𝙜𝙚𝙣𝙩𝙞𝙘 𝘼𝙄":

🔹 Logica (es. controllo della validità dell’ordine in base ai 30 giorni).

🔹 Applicazioni di IA generativa personalizzate (es. generazione di email nel tono del brand).