Agenti AI per la gestione dei clienti
Un sistema di agenti AI che risponde ai clienti su più canali, aggiorna il CRM, prepara i follow-up e passa la conversazione a una persona quando serve, con regole chiare su cosa può fare da solo.
Customer care, AI e automazione
- Metodo
- Mappatura dei processi prima dell’automazione
- Controllo
- Passaggio a un operatore sempre possibile
- Qualità
- Test automatici su conversazioni reali

La sfida
Il team passava gran parte della giornata a rispondere alle stesse domande e a copiare informazioni tra email, chat e CRM. Le richieste importanti si perdevano nel volume. Il cliente voleva automatizzare senza perdere il tono e senza rischiare risposte sbagliate.
Come abbiamo lavorato
- Mappatura dei processi esistenti con il team: quali richieste arrivano, chi le gestisce, dove si perde tempo. Si automatizza solo ciò che è già chiaro.
- Analisi di un campione di conversazioni storiche per definire categorie, casi limite e il tono di voce del brand.
- Avvio graduale: prima l’AI suggerisce le risposte agli operatori, poi risponde da sola solo sulle categorie con risultati verificati.
- Revisione settimanale con il team delle conversazioni passate a un operatore, per migliorare regole e conoscenze.
Architettura e scelte
- Più agenti specializzati invece di un unico assistente: smistamento, risposta, aggiornamento del CRM e follow-up, ciascuno con strumenti e permessi propri.
- Base di conoscenza aziendale interrogata con ricerca semantica, con le risposte ancorate ai documenti ufficiali.
- Regole esplicite su cosa l’AI può fare senza conferma (rispondere, classificare) e cosa richiede un operatore (rimborsi, eccezioni, reclami).
- Un set di conversazioni di prova con esiti attesi, eseguito a ogni modifica per evitare regressioni.
Servizi esterni, e perché proprio quelli
Messaggistica
WhatsApp Business API
Il canale che i clienti usano già, con template approvati per i messaggi proattivi.
Preferito a: Intermediari non ufficiali
CRM
Il CRM già in uso dal cliente, via API
Nessuna migrazione: gli agenti lavorano dentro gli strumenti che il team conosce.
Preferito a: Un nuovo CRM “AI-native”
Modelli AI
Scelti in base ai test
Il modello si sceglie misurando qualità, costo e latenza sulle conversazioni del cliente, non per la reputazione del marchio.
Preferito a: Un fornitore fisso scelto a priori
Risultato
Risposte più rapide sulle richieste ricorrenti, CRM aggiornato senza lavoro manuale e un team che si concentra sui casi che richiedono davvero una persona.
Stack
- LLM
- Tool calling
- Python
- Node.js
- PostgreSQL
- pgvector
- WhatsApp Business API
- CRM API
- Evals