No, non completamente. AIMOKA gestisce in autonomia le richieste standardizzate, documentate e addestrate: reset, classificazioni, raccolta dati, ticket ricorrenti e procedure già coperte dalla knowledge base.
I tecnici restano fondamentali per i casi non standard, ambigui, fuori perimetro o non ancora documentati. Il criterio non è "semplice all'AI e complesso all'operatore": se un caso è complesso ma documentato e addestrato, l'agente AI può gestirlo molto bene.
L'obiettivo è ridurre il carico operativo ripetitivo e usare meglio le competenze disponibili, soprattutto nelle fasce notturne, festive o a basso presidio.
Dipende soprattutto dal risultato. Quando l'agente risolve rapidamente e in modo chiaro, l'utente si concentra sulla soluzione, non sul fatto che dall'altra parte ci sia una persona o un'AI.
Il fastidio nasce quando l'AI finge di capire, ripete domande inutili o trattiene l'utente in un loop. Per questo AIMOKA è progettata per riconoscere presto i propri limiti.
Quando la richiesta è nota, documentata e addestrata, l'agente la gestisce direttamente. Quando invece il caso è ambiguo, incompleto o fuori perimetro, passa la richiesta a un operatore umano con il contesto già raccolto.
Dipende dalla qualità della knowledge base, dalla ripetitività dei casi, dalla maturità dei processi e dal livello di addestramento dell'agente.
Come riferimento, un agente AI ben progettato può gestire in autonomia tra il 40% e il 70% delle richieste ricorrenti. Non promettiamo però una percentuale astratta prima di vedere i dati reali.
Il containment, cioè la quota di richieste risolte senza passaggio a un operatore umano, viene misurato nelle prime settimane di esercizio e ottimizzato nel tempo, migliorando knowledge base, flussi, regole di escalation e copertura dei casi.
Fa handover a un operatore umano.
AIMOKA opera dentro un perimetro definito. Quando una richiesta è ambigua, incompleta, fuori scope o richiede una valutazione umana, l'agente passa il ticket a un operatore con tutto il contesto già raccolto.
Non inventa risposte, non forza una soluzione e non lascia l'utente in sospeso.
L'handover non è un fallimento: è parte del progetto. Diventa un problema solo quando avviene troppo tardi o quando obbliga l'utente a ricominciare da capo. Per questo AIMOKA trasferisce all'operatore dati, intenti, passaggi già eseguiti e motivo dell'escalation.
La prima attività è verificare lo stato della documentazione esistente. I nostri AI Creator analizzano quanta conoscenza è già utilizzabile, quanta va adattata e quanta va costruita.
L'agente non viene addestrato su informazioni generiche. Lavora sulla knowledge base aziendale tramite tecnologia RAG, Retrieval-Augmented Generation, che consente di recuperare informazioni da documenti, procedure e contenuti certificati.
Se la knowledge base non copre un caso, l'agente non improvvisa: fa escalation.
Le lacune emerse durante l'utilizzo diventano una lista di priorità per ampliare la knowledge base, facendo crescere l'agente nel tempo insieme alla documentazione aziendale.
La maggior parte delle aziende ha molta documentazione, ma poca conoscenza realmente strutturata: file sparsi, procedure implicite, contenuti non aggiornati, informazioni duplicate e conoscenza nella testa delle persone.
Per questo abbiamo sviluppato il KB Ready Data Score, una metodologia che valuta la maturità della knowledge base su più dimensioni: completezza, struttura, accuratezza, aggiornamento, univocità, accessibilità e qualità delle fonti.
Il risultato è una fotografia oggettiva di ciò che è già utilizzabile, di ciò che va sistemato e delle priorità di intervento. Non è una scatola nera: è un percorso condiviso per rendere la conoscenza aziendale davvero AI-ready.
Dipende soprattutto dallo stato della knowledge base, non dalla tecnologia.
Se la documentazione è già strutturata, validata e coerente, un primo agente può entrare in servizio in poche settimane. Se invece la knowledge base va costruita o bonificata, la fase di preparazione diventa la parte principale del progetto.
La piattaforma si configura rapidamente. La conoscenza è il vero lavoro.
Per questo partiamo sempre da un assessment: serve a capire quanto è già pronto, quali contenuti mancano, quali integrazioni servono e quale perimetro iniziale conviene affidare all'agente AI.
Sì. AIMOKA è progettata per lavorare dentro gli strumenti aziendali esistenti, non per sostituirli.
Può integrarsi con service desk, piattaforme ITSM, CRM, knowledge base, sistemi documentali, centralini, portali e applicazioni aziendali tramite connettori, API e protocolli di integrazione come MCP, Model Context Protocol.
L'agente può aprire ticket, aggiornare lo stato, classificare la richiesta, assegnarla alla coda corretta, allegare il contesto della conversazione e trasferire il caso a un operatore quando necessario.
L'obiettivo è rendere più efficiente il processo esistente, non creare un canale separato e scollegato dal servizio.
Sì, quando il processo lo prevede. Se una richiesta non è di competenza diretta dell'help desk, AIMOKA può identificare il fornitore corretto, contattarlo, spiegare la problematica, trasferire le informazioni raccolte e verificare che la segnalazione sia stata presa in carico.
Questo è particolarmente utile nelle fasce notturne, festive o a basso presidio, quando molte attività consistono nel capire chi coinvolgere, contattarlo correttamente e non svegliare reperibili non necessari.
AIMOKA non si limita a passare il ticket: può orchestrare il primo livello di escalation e coinvolgere l'operatore umano solo quando serve davvero.
AIMOKA è progettata per essere adottata in modo coerente con i requisiti europei di privacy, sicurezza e governance dell'intelligenza artificiale.
La piattaforma può essere distribuita in cloud, private cloud o on-premise, in base ai requisiti del cliente, al tipo di dati trattati e alle policy aziendali.
I dati, le fonti e le conversazioni vengono gestiti secondo perimetri definiti, con attenzione a tracciabilità, sicurezza, escalation e controllo delle informazioni.
Gruppo Trade è un MSP italiano certificato ISO/IEC 27001. La gestione sicura dei dati, delle infrastrutture e dei processi IT è parte del nostro mestiere da prima dell'AI.
AIMOKA può operare attualmente in 83 lingue.
Non si limita a tradurre. Comprende la richiesta nella lingua dell'utente, consulta la knowledge base aziendale, mantiene il contesto della conversazione e risponde nella stessa lingua, rispettando il perimetro informativo e operativo definito.
Questo è utile per help desk, customer care e service desk con utenti distribuiti su più paesi, sedi estere o popolazioni multilingua.
L'obiettivo non è moltiplicare i team per lingua, ma rendere accessibile la stessa qualità di supporto a utenti diversi, mantenendo governance, tracciabilità ed escalation verso operatori umani quando necessario.
Come per tutti i servizi di help desk, non esiste un listino unico valido per ogni cliente. Il costo dipende dai volumi, dalle integrazioni, dal perimetro del servizio e dal livello di maturità della knowledge base.
Il modello di prezzo è identico a quello di un help desk tradizionale: una fase iniziale di set-up e un costo a regime dimensionato sui volumi, come ticket, chiamate o conversazioni gestite.
La differenza è che, con AIMOKA, il set-up serve ad addestrare sia gli operatori sia gli agenti AI, trasformando la conoscenza operativa in un patrimonio strutturato e riutilizzabile.
Nei contesti più adatti, la spesa complessiva può ridursi anche oltre il 50% rispetto a un modello interamente basato su operatori umani.
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