Integrare un chatbot AI non è “mettere una chat”: è collegare tutto il resto
Se stai pensando a un chatbot AI per la tua PMI, partiamo da un punto fermo: il valore non è nella risposta “furba”, ma nell’integrazione con i tuoi sistemi aziendali (CRM, ERP, ticketing, knowledge base). È lì che l’assistente AI smette di essere un giocattolo e diventa un vero prodotto digitale di supporto a vendite e operations. Noi di The Connective lo affrontiamo sempre per use-case, con analisi, prototipazione e rilascio progressivo, così testi l’impatto senza bloccare il lavoro quotidiano.
Scegli casi pratici misurabili (e non pretendere "il bot che fa tutto")
Esempi pratici: smistamento ticket, FAQ tecniche, stato ordini, generazione di risposte per l’help desk, supporto alla vendita online. Definisci 2-3 KPI: tempo medio di risposta, riduzione ticket ripetitivi, tasso di escalation a operatore.
Come dare “contenuti” al chatbot: ricerca nelle fonti interne o addestramento
Per molte PMI, la scelta più pratica è la ricerca nelle fonti interne: invece di inventarsi le risposte, il chatbot va a cercare le informazioni nei materiali che hai già in azienda (manuali, procedure, cataloghi, regole interne) e poi ti risponde usando quelle fonti.
Risultato: risposte più corrette e meno errori dovuti a informazioni “immaginate” (allucinazioni).
Sicurezza, GDPR e “privacy by design”
Minimizza i dati, logga solo ciò che serve, imposta tempi di conservazione e, se tratti dati personali su larga scala, valuta una DPIA. Le linee guida europee sui rischi privacy negli LLM (Large Language Model) insistono proprio su mitigazioni tecniche e organizzative lungo tutto il ciclo di vita.
Trasparenza e fiducia: niente effetto “robot cattivi”
Le persone tendono ad attribuire troppa affidabilità a una chat “convincente”: è un fenomeno noto fin dai primi chatbot. Per questo dichiara chiaramente che l’utente sta parlando con un’AI e progetta bene l’“handoff” a un umano. Inoltre, l’AI Act prevede obblighi di trasparenza per sistemi come i chatbot (informare l’utente quando interagisce con una macchina).
Go-live graduale e monitoraggio continuo
Parti in “beta” su un canale (es. area clienti o intranet), raccogli feedback, misura errori ed escalation, aggiorna la knowledge base. Un chatbot AI è un servizio, non una feature da spuntare.
