L’intelligenza artificiale in Zoho Desk: come un’assistenza clienti diventa ibrida

In un reparto di assistenza il ticket in più porta con sé la stessa sequenza di lavoro manuale: leggere la conversazione, capire di cosa si tratta, cercare la risposta nella documentazione, scriverla, assegnare la priorità, chiudere e annotare come è andata. Zoho Desk, lo strumento di Zoho per l’assistenza clienti, è integrato con Zia, l’intelligenza artificiale che attraversa tutte le applicazioni di Zoho, che ora è capace di intervenire in ogni fase di lavorazione del ticket.

L’AI compare in quattro forme diverse, e ognuna lavora su un pezzo preciso delle fasi di lavorazione:

• gli agenti prendono in carico ticket interi,
• l’analisi dei ticket alimenta le automazioni,
• l’AI generativa accorcia lettura e scrittura,
• e il server MCP permette a un assistente AI esterno di lavorare sui dati dell’assistenza.

Messe insieme, trasformano il reparto in un team ibrido, dove persone e agenti si passano il lavoro secondo i processi scritti in azienda.

Gli agenti: un collega digitale nel reparto

Un agente di Zia Agents in Desk è un utente del reparto a tutti gli effetti. Ha un nome, un ruolo, un profilo di permessi e uno o più reparti in cui opera; riceve i ticket per regola di assegnazione o un workflow, come un operatore umano, lavora sul ticket, scrive quello che deve scrivere e lascia una traccia di quello che ha fatto. Quando non ha gli elementi per andare avanti, aggiunge un commento interno e si toglie dall’assegnazione, così il ticket torna in coda alle persone. È questa regola a rendere il reparto ibrido invece che automatizzato perché l’agente lavora dove ha materiale, e dove non ne ha restituisce il lavoro a chi può farlo. Zoho ha in sviluppo quattro tipi di agenti per Zoho Desk: Support Specialist e Resolution Expert, che al momento sono in arrivo anche per le organizzazioni europee, e Quality Manager e Sentiment Analyst, che invece sono stati annunciati ma non ancora resi disponibili.

Il Support Specialist risponde ai clienti via email: legge l’ultimo messaggio, cerca nella knowledge base l’articolo che risolve il problema e prepara una risposta nel tono dell’azienda. Se l’articolo non esiste, non inventa: commenta e passa la mano. Il vantaggio è doppio. Il cliente riceve una risposta rapida e coerente con la documentazione ufficiale, e l’operatore vede arrivare solo i casi per cui la documentazione non basta, che sono quelli in cui serve davvero una persona.

Il Resolution Expert lavora invece dal lato interno: quando un ticket si chiude, rilegge tutta la conversazione e compila la scheda di risoluzione, dalla causa del problema ai passaggi diagnostici, dalla correzione applicata alla conferma del cliente e al rispetto degli SLA. È il lavoro che nessun operatore ha voglia di fare alla fine di un caso lungo.

Quality Manager e Sentiment Analyst sono focalizzati rispettivamente al controllo della qualità delle risposte e alla lettura dello stato d’animo dei clienti.

Gli agenti non devono necessariamente rispettare i profili nativi presenti nel market di Zoho e si possono creare in base alle proprie necessità. Il vantaggio di creare un agente da zero è di poter aggiungere un membro del customer service totalmente integrato con i contratti, le policy e i processi dell’azienda. Abbiamo scritto una guida su come implementare un team di agenti con Zia Agents.

Ad ogni modo, per rendere maggiormente l’idea ecco due scenari in cui un agente collabora in un team ibrido al lavoro in Zoho Desk:

• Un cliente scrive per un errore di configurazione già descritto in un articolo della knowledge base: il workflow assegna il ticket al Support Specialist, che risponde con la procedura e il ticket si chiude senza coinvolgere nessun operatore.
• Un secondo cliente scrive per un difetto che nessuno ha ancora documentato: l’agente cerca, non trova, commenta “nessun articolo disponibile” e si disassegna; il ticket torna in coda con quel commento già visibile, e l’operatore sa dal primo sguardo che dovrà risolvere da zero e, a fine caso, far scrivere la risoluzione al Resolution Expert, così la volta dopo l’articolo esisterà.

Nell’articolo sul team ibrido abbiamo descritto cosa cambia in un’azienda quando gli agenti diventano tanti; in Desk il cambiamento inizia da questo passaggio di mano.

Zia per l’analisi dei ticket che alimenta i processi

Oltre all’uso di agenti si può sfruttare Zia per la lettura di ogni ticket in arrivo così da ricavare dati che le automazioni possono usare.

La sentiment analysis di Zia classifica ogni messaggio come positivo, neutro o negativo, e mette in evidenza le parole che hanno pesato nella classificazione; il valore finisce in un campo del ticket, quindi una regola di workflow può alzare la priorità di una richiesta negativa, inoltrarla a un operatore esperto o avvisare il responsabile.

Zia ha una funzione di auto tag che raggruppa le parole ricorrenti in cluster e assegna a ogni cluster un’etichetta, poi etichetta da sola i ticket nuovi che contengono quelle parole. Le keyword per singolo messaggio permettono di instradare un ticket su un reparto o un team in base a cosa c’è scritto, e la previsione dei campi compila da sola categoria, priorità o tipo di problema, con l’operatore che corregge solo quando serve; il modello che fa la previsione può essere uno pronto all’uso, oppure uno addestrato sui ticket passati dell’azienda, che impara la terminologia di quel reparto e migliora man mano che gli operatori correggono.

Per un reparto con processi complessi questi dati sono la materia prima. Un’azienda che gestisce impianti con contratti di manutenzione ha clienti con SLA diversi, tecnici con competenze diverse e richieste che vanno da una domanda sull’uso di un prodotto ad un guasto bloccante. Senza analisi, lo smistamento lo fa una persona leggendo tutto; con l’analisi, il ticket arriva già classificato e il Blueprint di Desk, il disegnatore dei processi, lo porta nel percorso giusto.

Quello che ovviamente è importante fare è scrivere le regole: quale sentiment fa scattare un’escalation, quali tag identificano un guasto, quale combinazione di campi definisce l’urgenza.

Le notifiche di Zia sono utili per chi coordina. Zia impara l’andamento del reparto, cioè quanti ticket arrivano di solito in un certo giorno e a una certa ora, e segnala un’anomalia quando il volume reale si scosta dalla previsione, in entrata o in uscita. La notifica arriva in tempo reale, con un grafico che mostra lo scostamento. Il caso tipico in cui è utile avere le notifiche di Zia è quando c’è un lotto di prodotto difettoso: le segnalazioni sullo stesso componente crescono nel giro di poco, il tag corrispondente entra fra quelli in tendenza e il responsabile riceve l’avviso prima che gli operatori vadano in allarme, così può informare la produzione e scrivere ai clienti interessati prima che scrivano loro.

L’AI generativa: meno lettura, meno scrittura

La parte generativa di Zia accorcia il tempo che l’operatore passa a leggere e a scrivere. Il riassunto del ticket condensa una conversazione lunga in pochi punti, così chi prende in carico un caso aperto da settimane non deve rileggere trenta messaggi; il riassunto del singolo messaggio estrae le richieste quando un cliente ne mette tre nella stessa email. L’analisi del tono dice all’operatore come sta il cliente prima che risponda. La risposta assistita propone una bozza costruita sugli articoli della knowledge base, che l’operatore può far riscrivere cambiando tono, lunghezza o lingua, e lo stesso vale per una risposta scritta a mano che va solo sistemata. Quando un caso nuovo si chiude, la conversazione si può trasformare in un articolo della knowledge base con un comando, e da quel momento è un elemento sfruttato anche dagli agenti come il Support Specialist o dall’Answer Bot.

L’Answer Bot è il punto in cui l’AI generativa incontra il cliente. Può rispondere da solo sul sito, nell’help center e nei canali di messaggistica collegati a Desk, e aiuta anche l’operatore dentro il ticket, da dove si può interrogare in chat. Al suo fianco, lavorano le Guided Conversations che è un’altra funzione di Zoho Desk pensata per costruire flussi guidati a blocchi che raccolgono i dati in ordine e aprono il ticket già compilato e qualificato a dovere.

Il servizio generativo può sfruttare vari modelli per generare le risposte. Il modello di Zoho è incluso in Desk e lavora solo sugli articoli dell’help center: se la risposta non c’è, lo segnala e chiede di aggiungere un articolo invece di inventare. In alternativa l’azienda può collegare ChatGPT o Azure OpenAI, che aggiungono la conoscenza di dominio aperto. La funzione che genera un testo da un’istruzione dell’operatore, per esempio una risposta di scuse per un ritardo, attinge invece al dominio aperto in ogni caso. Qui la bozza va riletta prima di inviarla come risposta, perché si può integrare con dati utili al cliente e che l’AI non conosce, come i tempi di spedizione.

Nei progetti che seguiamo la scelta del servizio dipende da dove si vuole che restino i dati dei ticket. Usando il modello di Zoho si ha il vantaggio di non far uscire nulla dai suoi sistemi, scegliendo invece modelli esterni i dati escono in forma anonimizzata verso l’esterno.

Il server MCP: un assistente AI che lavora sui dati dell’assistenza

L’ultima forma è la più recente. Il Model Context Protocol, abbreviato in MCP, è uno standard con cui un assistente AI come Claude o ChatGPT può usare gli strumenti di un’applicazione esterna. Zoho lo ha adottato e ha messo a disposizione una console in cui si crea un server MCP scegliendo quali azioni esporre e su quali applicazioni, Desk compreso.

Il meccanismo è semplice da descrivere: si crea il server nella console, si sceglie fra le centinaia di azioni di Desk quelle che l’assistente potrà usare, per esempio cercare ticket, leggere conversazioni, contare gli arretrati o suggerire articoli, e si collega il server all’assistente con un indirizzo; esistono anche server già pronti, come quello per la knowledge base o quello per contatti e account. In ogni caso l’assistente agisce sempre e solo tramite le azioni rese disponibili alla connessione del server MCP e quindi vede e fa solo quello per cui è stato istruito.

Per chi coordina il reparto questo cambia il modo di interrogare i dati. Invece di costruire un report, si chiede all’assistente quali ticket sono rimasti aperti per reparto questa settimana, quali clienti hanno scritto più di tre volte sullo stesso tema, o di preparare la bozza del riepilogo settimanale per la direzione a partire dai ticket chiusi. Il consiglio è partire da un server che espone solo strumenti di lettura e aprire la scrittura dopo, su azioni singole e misurate. Così facendo si riduce il rischio che un assistente modifichi ticket per un’istruzione ambigua e permette di capire, con i dati veri, quali domande vale la pena fargli.

Da dove partire

L’ordine conta più della quantità di funzioni che si attivano. La knowledge base viene prima di tutto, perché il Support Specialist, l’Answer Bot e la risposta assistita pescano da lì. Subito dopo vengono i processi scritti, cioè le regole di assegnazione, i criteri di priorità e il percorso di un ticket dall’apertura alla chiusura, perché l’analisi di Zia alimenta le automazioni solo se le automazioni esistono. Gli agenti arrivano per ultimi, uno alla volta, a partire dal Resolution Expert, che non parla con i clienti e produce da subito documentazione utile; il Support Specialist si attiva quando la knowledge base copre una quota sensata delle richieste. Nei progetti che seguiamo la fase di analisi dei processi precede sempre la configurazione, e sull’AI il motivo è ancora più visibile: un agente automatizza un processo che deve esistere ed essere scritto, altrimenti automatizza l’improvvisazione.

Domande frequenti

Gli agenti di Zia sostituiscono gli operatori?

No. Prendono i ticket per cui esiste una risposta documentata e restituiscono gli altri, con un commento che spiega perché. Il reparto resta fatto di persone, che lavorano sui casi nuovi e sui clienti che hanno bisogno di qualcuno; gli agenti assorbono la parte ripetitiva e documentano quello che le persone risolvono.

I dati dei ticket escono da Zoho?

Con il modello generativo di Zoho restano nei sistemi di Zoho. Se l’azienda collega ChatGPT o un assistente esterno tramite MCP, i dati che quello strumento legge passano dal fornitore scelto, nei limiti dei permessi dell’utente che ha autorizzato la connessione. La scelta va fatta in fase di progetto, sapendo quali reparti e quali categorie di ticket trattano dati sensibili.

Si possono creare agenti diversi da quelli predefiniti?

Sì. Zia Agent Studio permette di costruire agenti propri, con istruzioni, strumenti e canali scelti dall’azienda, e di farli lavorare su Desk come sugli altri prodotti Zoho. Nella guida tecnica su Zia Agents abbiamo descritto, passo per passo, come nasce un agente che qualifica i lead dal form del sito; lo stesso metodo vale per un agente che smista le richieste di assistenza.

Serve Zoho One per avere l’AI in Zoho Desk?

No, Zia fa parte di Desk. Zoho One aggiunge il resto della suite, e per l’assistenza questo significa Zoho CRM che mostra i ticket al commerciale, Assist e Lens per intervenire da remoto e Analytics per i report; cosa è compreso e cosa no, per la configurazione che serve a un’azienda, lo si definisce in call.