Reclami dei clienti: l’IA può promettere un’attenzione che il team non riesce a garantire?
Un assistente generativo può scrivere una risposta calorosa a un cliente insoddisfatto anche quando il collaboratore dispone di pochi mezzi per risolverne il problema. La domanda manageriale è precisa: come evitare che questa empatia formulata crei aspettative di assistenza che il team non può soddisfare?
Che cosa stabilisce la letteratura
Alicia Grandey (2003, Academy of Management Journal) distingue la recitazione superficiale, che consiste nel modificare l’emozione mostrata, dal lavoro in profondità sull’emozione effettivamente provata. Il suo studio associa queste strategie a profili diversi di esaurimento emotivo e di qualità del servizio valutata dai colleghi. Non riguarda l’IA, ma stabilisce una distinzione utile: mostrare l’emozione attesa non basta a descrivere ciò che vive il collaboratore né il servizio che offre.
L’autenticità percepita non si riduce al tono
Thorsten Hennig-Thurau, Markus Groth, Michael Paul e Dwayne D. Gremler (2006, Journal of Marketing) esaminano sperimentalmente gli effetti delle manifestazioni emotive in un’interazione di servizio. I risultati mostrano che l’autenticità percepita contribuisce alla reazione del cliente, oltre alla semplice presenza di un sorriso. Per una risposta preparata con l’IA, questo suggerisce un’ipotesi da verificare, non un risultato acquisito: un tono premuroso non garantisce una relazione percepita come sincera.
La conclusione troppo rapida
Si potrebbe concludere che ogni espressione di empatia debba essere scritta esclusivamente da una persona. Questi studi non consentono di stabilire se sia preferibile un messaggio umano o uno assistito dall’IA, e un aiuto nella formulazione può restare utile. Il compito manageriale consiste piuttosto nell’esaminare gli impegni che il testo lascia intendere: un seguito personale, una gestione prioritaria o una soluzione rapida corrispondono a una capacità reale? (i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori)
Che cosa i dati non permettono di affermare
Questi studi precedono l’IA generativa e non dimostrano che una risposta assistita deteriori la relazione con il cliente. Non consentono neppure di considerare equivalenti un’interazione in presenza e un reclamo scritto in italiano. Un controllo limitato alla cortesia del messaggio trascurerebbe quindi l’aspetto da verificare: l’eventuale scarto tra l’assistenza annunciata e quella effettivamente fornita.
Una verifica pratica a Lugano
Nell’ambito del programma SHR « Manager à l’ère de l’intelligence artificielle », un esercizio consiste nell’esaminare, per due settimane, le risposte ai reclami preparate con l’IA in italiano presso una banca, un’impresa della moda, una società di trading o una PMI familiare di Lugano. Prima dell’invio, il team registra ogni impegno esplicito relativo ad aggiornamenti, scadenze o azioni, associandogli un responsabile e una prova attesa della sua realizzazione. Alla data di verifica concordata, calcola la percentuale di impegni rispettati entro il termine annunciato sul totale degli impegni già giunti a scadenza, conservando soltanto i dati necessari al controllo. Questo indicatore non misura l’empatia: verifica se l’organizzazione mantiene ciò che le sue risposte promettono. Per approfondire: scoprite la formazione Gestire nell'era dell'intelligenza artificiale a Lugano nel Canton Ticino, oppure sfogliate i nostri percorsi di formazione per quadri e collaboratori in Svizzera.
In Bildern: Gestire nell'era dell'intelligenza artificiale in Lugano
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