IA on the job: simulare un cliente non significa consultarlo

Nei servizi finanziari, nelle assicurazioni, nelle imprese tech e nelle sedi europee di gruppi internazionali a Zurigo, un assistente può aiutare ad anticipare le reazioni a un’offerta o a una modifica del servizio. La domanda manageriale è precisa: a quali condizioni queste reazioni simulate possono orientare una decisione senza sostituire la consultazione?

Che cosa stabilisce la letteratura

Nicholas Epley, Boaz Keysar, Leaf Van Boven e Thomas Gilovich (2004, Journal of Personality and Social Psychology) mostrano che comprendere la prospettiva altrui può comportare un ancoraggio al proprio punto di vista, seguito da un aggiustamento insufficiente. Mettersi nei panni del cliente non garantisce quindi una distanza sufficiente dalla propria prospettiva. Per l’uso dell’IA, questi risultati invitano a esaminare le ipotesi inserite nel prompt, senza dimostrare che il modello riproduca questo meccanismo umano.

Raccogliere una prospettiva invece di immaginarla

Tal Eyal, Mary Steffel e Nicholas Epley (2018, Journal of Personality and Social Psychology) distinguono lo sforzo di immaginare la prospettiva altrui dall’accesso a quella prospettiva attraverso la conversazione. Nei loro esperimenti, mettersi mentalmente al posto dell’altro non migliora sistematicamente l’accuratezza dei giudizi, mentre raccoglierne direttamente il punto di vista può migliorarla. La distinzione utile è tra formulare un’ipotesi plausibile e ottenere un’informazione dalla persona interessata.

La conclusione troppo rapida

Sarebbe eccessivo concludere che simulare un cliente con l’IA sia inutile. Una simulazione può servire a preparare domande o a considerare possibili obiezioni: è una funzione preparatoria, non una verifica delle aspettative del mercato. Nel programma «IA on the job» di SHR, l’obiettivo formativo può quindi essere formulato così: trasformare una reazione simulata in una domanda da verificare, anziché in un fatto acquisito. (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)

Che cosa i dati non consentono di affermare

Questi studi riguardano il giudizio umano, non la capacità dei modelli generativi di rappresentare i clienti zurighesi. Non permettono né di quantificare l’affidabilità di un profilo sintetico di cliente, né di concludere che un colloquio riveli da solo i comportamenti futuri. Rimane tuttavia discutibile una pratica: trattare più risposte simulate come altrettante testimonianze indipendenti di clienti reali.

Una verifica pratica a Zurigo

Per un’offerta finanziaria, un percorso cliente assicurativo, un servizio tech o un progetto diretto da una sede europea a Zurigo, registrare prima dei colloqui le aspettative attribuite ai clienti dall’IA e le decisioni che potrebbero influenzare. Raccogliere poi le priorità dei clienti interessati, nella loro lingua di lavoro, con domande aperte poste prima di presentare le ipotesi simulate. Misurare la proporzione di aspettative previste che vengono menzionate spontaneamente, registrando separatamente le contraddizioni e le priorità assenti dalla simulazione. Questa verifica può diventare un esercizio di «IA on the job»: misura una concordanza nel campione consultato, non la rappresentatività dell’intero mercato. Per approfondire: scoprite la formazione IA nel lavoro quotidiano a Zurigo, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.

In Bildern: IA nel lavoro quotidiano in Zurigo

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