L'intelligenza artificiale (IA) è spesso vista come una tecnologia rivoluzionaria, capace di fornire efficienza, precisione e aprire nuove opportunità strategiche. Tuttavia, mentre le aziende traggono vantaggio dai benefici dell'IA, emerge anche una sfida critica e, a volte, trascurato: l'equità algoritmica. Vizi nascosti in questi sistemi possono compromettere non solo l'efficienza delle decisioni aziendali, ma generare conseguenze legali, eticamente e socialmente significative. 

La presenza di bias algoritmici può essere spiegata dalla natura stessa dell'IA, specialmente nell'apprendimento automatico. I modelli sono addestrati con dati storici, e quando questi dati riflettono pregiudizi o distorsioni sociali, gli algoritmi tendono naturalmente a perpetuare questi pregiudizi. Oltre ai pregiudizi nell'informazione, l'algoritmo stesso può portare a uno squilibrio nella ponderazione dei fattori effettuata, o nei dati utilizzati come proxy, cioè, dati che sostituiscono le informazioni originali, ma non sono ideali per quell'analisi. 

Un esempio emblematico di questo fenomeno si trova nell'uso del riconoscimento facciale, specialmente in contesti sensibili come la sicurezza pubblica. Diverse città brasiliane hanno adottato sistemi automatizzati con l'intento di aumentare l'efficacia delle azioni di polizia, ma analisi dimostrano che questi algoritmi commettono frequentemente errori significativi, soprattutto nell'identificare individui di gruppi etnici specifici, come persone nere. Studi della ricercatrice Joy Buolamwini, fai MIT, hanno segnalato che gli algoritmi commerciali presentano tassi di errore superiori al 30% per le donne nere, mentre per uomini bianchi, la tassa scende drasticamente a meno dell'1%

Legislazione brasiliana: maggiore rigidità nel futuro

In Brasile, além da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) também está em tramitação o Marco Legal da IA (PL nº 2338/2023), che stabilisce linee guida generali per lo sviluppo e l'applicazione dell'IA nel paese. 

Anche se non è ancora stato approvato, questo progetto di legge segna già diritti che le aziende dovranno rispettare, come: diritto all'informazione preventiva (informare quando l'utente interagisce con un sistema di IA), diritto alla spiegazione delle decisioni automatizzate, diritto di contestare decisioni algoritmiche e diritto alla non discriminazione per bias algoritmici. 

Questi punti richiederanno alle aziende di implementare trasparenza nei sistemi di IA generativa (ad esempio, chiarendo quando un testo o una risposta è stata generata da una macchina) e meccanismi di audit per spiegare come il modello è arrivato a un determinato output

Governance algoritmica: la soluzione per i pregiudizi

Per le aziende, i bias algoritmici vanno oltre la sfera etica, diventano problemi strategici rilevanti. Algoritmi distorti hanno il potenziale di alterare decisioni essenziali in processi interni come il reclutamento, concessione di credito e analisi di mercato. Ad esempio, un algoritmo di analisi delle prestazioni delle filiali che sovrastima sistematicamente le aree urbane a scapito delle aree periferiche (a causa di dati incompleti o pregiudizi) può portare a investimenti mal diretti. Così, vizi nascosti minano l'efficacia delle strategie basate sui dati, facendo in modo che i dirigenti prendano decisioni basate su informazioni parzialmente errate

Questi bias possono essere corretti, ma dipenderanno da una struttura di governance algoritmica, con un focus sulla diversità dei dati utilizzati, trasparenza dei processi e nell'inclusione di team diversificati e multidisciplinari nello sviluppo tecnologico. Investendo nella diversità nei team tecnici, per esempio, le aziende riescono a identificare più rapidamente potenziali fonti di pregiudizio, garantendo che prospettive diverse siano considerate e che i difetti siano rilevati precocemente

Inoltre, l'uso di strumenti di monitoraggio continuo è fondamentale. Questi sistemi aiutano a rilevare la deriva dei bias algoritmici in tempo reale, consentendo aggiustamenti rapidi e minimizzando l'impatto negativo. 

La trasparenza è un'altra pratica essenziale nella mitigazione dei bias. Gli algoritmi non devono funzionare come scatole nere, ma come sistemi chiari e spiegabili. Quando le aziende scelgono la trasparenza, guadagnano la fiducia dei clienti, investitori e regolatori. La trasparenza facilita le audit esterne, incentivando una cultura di responsabilità condivisa nella gestione dell'IA

Altre iniziative includono l'adesione a framework e certificazioni per la governance dell'IA responsabile. Questo include la creazione di comitati interni di etica nell'IA, definire politiche aziendali per il loro utilizzo, e adottare standard internazionali. Ad esempio, frameworks como: a ISO/IEC 42001 (gestão de inteligência artificial, a ISO/IEC 27001 (segurança da informação) e ISO/IEC 27701 (privacidade) ajudam a estruturar controles nos processos de dados usados por IA generativa. Un altro esempio è il insieme di pratiche raccomandate dal NIST (National Institute of Standards and Technology) degli Stati Uniti che guida la gestione del rischio algoritmico, coprendo la rilevazione dei pregiudizi, verifiche della qualità dei dati e monitoraggio continuo dei modelli

Le consulenze specializzate svolgono un ruolo strategico in questo contesto. Con esperienza in intelligenza artificiale responsabile, governanza algoritmica e compliance regolatorio, queste aziende aiutano le organizzazioni non solo a evitare rischi, ma a trasformare l'equità in vantaggio competitivo. L'operato di queste consulenze va da valutazioni dettagliate del rischio, fino allo sviluppo di politiche interne, partecipando a corsi di formazione aziendale sull'etica nell'IA, garantendo che i team siano pronti a identificare e mitigare possibili pregiudizi algoritmici

In questo modo, la mitigazione dei bias algoritmici non è solo una misura preventiva, ma un approccio strategico. Le aziende che si preoccupano dell'equità algoritmica dimostrano responsabilità sociale, rafforzano la loro reputazione e si proteggono da sanzioni legali e crisi pubbliche. Algoritmi imparziali tendono a offrire intuizioni più precise ed equilibrate, aumentando l'efficacia delle decisioni aziendali e rafforzando la posizione competitiva delle organizzazioni sul mercato

Per Sylvio Sobreira Vieira, CEO e Responsabile della Consulenza di SVX Consultoria

Siamo nel 2025: alcuni contact center dispongono già di tecnologie avanzate per l'analisi dell'esperienza del cliente (CX, nella sigla in inglese) e processi per analizzare la Voce del Cliente (VoC) – nel frattempo, questi dati, che sono abbastanza ricchi, sono poco usati per valutare le prestazioni dell'operazione. Invece di ciò, stiamo ancora utilizzando metriche tradizionali di garanzia della qualità per questa misurazione

Tradizionalmente, i contact center misurano la garanzia di qualità attraverso metriche come la velocità media di risposta, tempo medio di assistenza, tasso di risoluzione al primo tentativo, possibilità che il cliente raccomandi il servizio, e la punteggiatura dello sforzo del cliente per essere assistito. Dati rilevanti possono essere estratti dall'analisi della CX e non sono stati utilizzati per valutare la qualità del servizio. Perché

Perché anche con così tante informazioni, senza una soluzione, visione e strategia adeguate, i contact center diventano un "buco nero" di dati

Senza il trattamento adeguato, i dati rimangono frammentati in silos, difficoltando la visione olistica delle prestazioni e dell'esperienza del cliente

Dati provenienti da diversi canali, come chiamate telefoniche, e-mail, chat e social network, spesso non sono correlati in modo efficace, risultando in analisi superficiali e disconnesse. Inoltre, la mancanza di standardizzazione nella raccolta e nel trattamento di questi dati può generare incoerenze e compromettere la qualità delle informazioni utilizzate nelle valutazioni

Secondo l'Associazione Brasiliana dei Teleservizi (ABT), il mercato nazionale dei contact center impiega milioni di persone e muove cifre considerevoli, specialmente dopo la crescita del commercio elettronico e della digitalizzazione dei processi di relazione con il consumatore. In questa realtà complessa, la ricerca di efficienza non si limita più a ridurre i costi operativi, ma a garantire un'esperienza più soddisfacente per il cliente e a raccogliere preziose informazioni per la presa di decisioni strategiche

Intelligenza di Qualità: come misurare

A giugno scorso, un rapporto analitico di Gartner ha proposto una misura di misurazione completamente nuova per i contact center: l'Intelligenza di Qualità

Il rapporto redatto dall'azienda offre alcuni spunti interessanti, risultato di un'indagine condotta da Gartner con leader dei servizi di supporto e contact center. Il primo punto è che solo il 19% degli intervistati considera le prestazioni dell'agente come il principale vettore di garanzia della qualità del servizio, mentre il 52% evidenzia la CX e la VoC come misure essenziali

Inoltre, i processi di misurazione della qualità oggi si concentrano sull'analisi dei canali vocali, lasciando da parte le interazioni digitali. Per completare questo scenario, almeno l'85% dei leader si basa solo su valutazioni manuali

Fondamentalmente, la misurazione dell'Intelligenza di Qualità nel contact center riunisce tre flussi principali di informazione: i dati tradizionali di analisi della qualità; dati di Speech Analytics, che portano l'analisi dei sentimenti, identifica il tono emotivo delle conversazioni, e consente alle aziende di comprendere meglio le reazioni dei clienti; e i dati VoC, che rappresentano il feedback fornito direttamente dal cliente

In questo senso, L'intelligenza di qualità è un approccio innovativo che integra tecnologie avanzate e strategie olistiche, trasformare il vasto volume di dati del contact center in insight azionabili – e questo accade perché questa metodologia analitica non solo consolida i dati provenienti da diversi canali di comunicazione, ma anche applica analisi avanzate per identificare modelli e tendenze che possono migliorare significativamente le prestazioni del servizio nel suo complesso

Inoltre, L'intelligenza di qualità consente di correlare dati provenienti da diverse fonti, come chiamate telefoniche, e-mail, chat e interazioni sui social media. Unificando queste informazioni, è possibile ottenere una visione più completa e precisa dell'esperienza del cliente, consentendo alle aziende di adottare azioni proattive per risolvere problemi e migliorare la soddisfazione del cliente. Questa unificazione è possibile grazie a una migliore standardizzazione nella raccolta e nel trattamento dei dati, con l'istituzione di criteri uniformi per la cattura e l'analisi delle informazioni, eliminando le coerenze e garantendo che tutti i dati siano considerati nelle valutazioni

Come una piattaforma di CX può contribuire al processo

È possibile notare che l'approccio dell'Intelligenza di Qualità ha radici nei progressi tecnologici che rendono possibile l'analisi di grandi masse di dati in modo agile

Mentre in passato era comune valutare gli agenti di assistenza attraverso campionamenti modesti di chiamate o interazioni, oggi ci sono strumenti che effettuano l'analisi del 100% dei contatti, siano essi per voce, chiacchierata, e-mail o social media

Le piattaforme più attuali di CX offrono strumenti robusti per la raccolta, integrazione e analisi dei dati provenienti da più canali di comunicazione. L'utilizzo di una piattaforma intelligente di gestione dell'esperienza del cliente consente ai contact center di stabilire criteri uniformi e ottimizzare i propri processi, risultando in un'esperienza del cliente più coerente e soddisfacente

In generale, le soluzioni di CX più robuste includono già le soluzioni di Speech Analytics integrate – e l'analisi del discorso e del sentimento possono, per esempio, prevedere quali clienti hanno maggiore tendenza a cancellare un servizio o quale tipo di agente genera maggiore soddisfazione nel pubblico che entra in contatto. Se un determinato modello di conversazione o approccio si dimostra più efficiente, questi approfondimenti possono essere sfruttati per formare l'intero team, elevando il livello generale di performance

Così, l'Intelligenza di Qualità non solo misura ciò che è accaduto, ma indica quali azioni possono essere implementate per risultati migliori. Questo tipo di intervento è fondamentale per i manager che devono prendere decisioni ad alto impatto in ambienti competitivi. Nel contesto brasiliano, in cui il turnover dei professionisti è notevolmente alto, questo tipo di insight fornisce supporto per strategie di retention, formazione e selezione del personale più accurata

Con tutte queste considerazioni, è possibile concludere che l'Intelligenza di Qualità rappresenta un'evoluzione significativa nel modo in cui si percepisce la performance dei contact center

L'analisi non si concentra più solo sulla valutazione delle metriche di produttività, ma nel comprendere fattori emotivi, contestuali e strategici presenti nel rapporto tra aziende e clienti. Questa comprensione più ampia e profonda ha il potenziale di influenzare direttamente i risultati finanziari, la soddisfazione del consumatore e l'immagine istituzionale

Nonostante lo sforzo iniziale per migrare da un modello puramente quantitativo a una valutazione integrata di dati e comportamenti, i benefici sono significativi e supportano decisioni fondate e assertive. In questo modo, L'intelligenza di qualità tende a consolidarsi come un riferimento per i manager che vedono nel servizio al cliente un pilastro di differenziazione e valore aggiunto, molto oltre i tradizionali indicatori operativi che un tempo guidavano le strategie del settore