Assistente AI per Customer Service - RAG e integrazione con i processi aziendali.

Il contesto

Questo progetto riguarda un assistente AI per il supporto clienti, pensato per entrare nei processi di assistenza già in uso in azienda. L'obiettivo non era aggiungere uno strumento separato accanto a quelli esistenti, ma inserire l'assistente nel flusso di lavoro di chi gestisce le richieste.

Il problema

Nel customer service molte richieste riguardano informazioni che l'azienda ha già documentato. Un assistente generico, basato soltanto su un modello linguistico, quelle informazioni non le conosce e rischia di rispondere in modo vago. Serviva invece un assistente che partisse dalla documentazione aziendale e che lasciasse alle persone le richieste che quella documentazione non copre.

Cosa abbiamo costruito

Il sistema combina quattro elementi:

• Chatbot AI basato su LLM, con un trattamento del linguaggio adattato al contesto del cliente, che formula le risposte in linguaggio naturale.
• Pipeline RAG sulla knowledge base aziendale: prima recupera i contenuti pertinenti tra quelli dell'azienda, poi costruisce la risposta su quel materiale. È questo passaggio a definire il perimetro informativo dell'assistente.
• Integrazione con il CRM, che collega le conversazioni ai dati del cliente e le colloca nel processo di assistenza.
• Dashboard di analytics sulle conversazioni, per leggere che cosa chiedono i clienti e come vengono gestite le richieste.

L'assistente lavora a supporto degli operatori. Quando una richiesta esce dal materiale documentato, scatta l'escalation a un operatore umano: le decisioni che richiedono giudizio restano alle persone.

Tecnologie

• LLM (GPT-4)
• Pipeline RAG su knowledge base aziendale
• Backend Python
• Integrazione CRM
• Dashboard analytics

Il risultato

Le domande che trovano risposta nella documentazione vengono gestite dall'assistente su una base controllata, mentre gli operatori si concentrano sui casi che richiedono una valutazione. Le conversazioni non restano isolate: grazie al CRM sono legate al cliente, grazie agli analytics diventano un'informazione utile per capire quali temi ricorrono nelle richieste.

È lo stesso approccio che proponiamo con il chatbot per il customer service: un assistente costruito sui contenuti dell'azienda e integrato nei suoi strumenti, non un canale in più da presidiare.