No, non completamente. AIMOKA gestisce in autonomia le conversazioni standardizzate, documentate e addestrate: richieste ricorrenti, qualificazione dei contatti, raccolta dati, smistamento, appuntamenti, informazioni di primo livello e pratiche già coperte dalla knowledge base.

Gli operatori restano fondamentali per i casi non standard, ambigui, fuori perimetro o che richiedono valutazione commerciale, relazionale o decisionale.

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 ripetitivo e usare meglio le competenze degli operatori.

Dipende soprattutto dal risultato. Quando l'agente risponde rapidamente, comprende la richiesta e porta il cliente verso una soluzione, l'esperienza viene percepita come efficace.

Il fastidio nasce quando l'AI finge di capire, ripete domande inutili o trattiene il cliente in un percorso senza uscita.

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 conversazione a un operatore umano con il contesto già raccolto.

Dipende dalla qualità della knowledge base, dalla ripetitività delle richieste, 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 conversazioni ricorrenti. Non promettiamo però una percentuale astratta prima di analizzare i dati reali.

Il containment, cioè la quota di conversazioni risolte senza passaggio a un operatore umano, viene misurato nelle prime settimane di esercizio e ottimizzato nel tempo, migliorando flussi, knowledge base, 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 trasferisce la conversazione a un operatore con tutto il contesto già raccolto.

Non inventa risposte, non forza una soluzione e non lascia il cliente in sospeso.

L'handover non è un fallimento: è parte del progetto. Diventa un problema solo quando avviene troppo tardi o quando obbliga il cliente a ricominciare da capo. Per questo AIMOKA trasferisce all'operatore dati, intento, passaggi già eseguiti e motivo dell'escalation.

La prima attività è verificare lo stato della documentazione esistente: script, FAQ, procedure, cataloghi prodotto, policy commerciali, storico conversazioni, motivi di contatto e regole di escalation.

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 e migliorare progressivamente il servizio.

Molte aziende hanno contenuti utili per il contact center, ma non sempre sono pronti per un agente AI: script non aggiornati, FAQ incomplete, informazioni duplicate, procedure implicite e conoscenza distribuita tra operatori esperti.

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 per rendere la conoscenza davvero AI-ready.

Dipende soprattutto dallo stato della knowledge base e dalla complessità del processo, non solo dalla tecnologia.

Se contenuti, script e procedure sono già strutturati, validati e coerenti, 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, i flussi conversazionali e le integrazioni sono il vero lavoro.

Sì. AIMOKA è progettata per lavorare dentro gli strumenti aziendali esistenti, non per sostituirli.

Può integrarsi con CRM, piattaforme di contact center, centralini, sistemi di ticketing, knowledge base, portali, calendari, sistemi documentali e applicazioni aziendali tramite connettori, API e protocolli di integrazione come MCP, Model Context Protocol.

L'agente può qualificare il contatto, aggiornare il CRM, aprire una pratica, fissare un appuntamento, trasferire la conversazione o allegare il riepilogo completo all'operatore.

AIMOKA può essere progettata sia per flussi inbound sia per flussi outbound, quando il processo e le regole di contatto lo prevedono.

Nel canale inbound può accogliere le chiamate, comprendere la richiesta, qualificare il cliente, rispondere alle domande ricorrenti o trasferire il caso all'operatore corretto.

Nel canale outbound può supportare attività come recall, conferme appuntamento, aggiornamenti informativi, qualificazione preliminare o contatti strutturati, sempre dentro perimetri definiti e con tracciabilità delle interazioni.

Sì, quando il processo lo prevede. AIMOKA può raccogliere informazioni, porre domande di qualificazione, identificare l'interesse del cliente, verificare dati essenziali e indirizzare il contatto verso il team commerciale o operativo corretto.

L'agente può aggiornare il CRM, creare una scheda contatto, fissare un appuntamento o trasferire la conversazione a un operatore con il contesto già disponibile.

Questo riduce il tempo speso su contatti incompleti o non qualificati e permette agli operatori di concentrarsi sulle conversazioni con maggiore valore.

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 del cliente, 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 customer care, contact center e servizi con clienti distribuiti su più paesi o popolazioni multilingua.

L'obiettivo non è moltiplicare i team per lingua, ma rendere accessibile la stessa qualità di servizio a clienti diversi, mantenendo governance, tracciabilità ed escalation verso operatori umani quando necessario.

Come per tutti i servizi di contact center, non esiste un listino unico valido per ogni cliente. Il costo dipende dai volumi, dai canali, dalle integrazioni, dal perimetro del servizio e dal livello di maturità della knowledge base.

Il modello di prezzo è simile a quello di un contact center tradizionale: una fase iniziale di set-up e un costo a regime dimensionato su chiamate, conversazioni, pratiche o contatti gestiti.

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.