Indice di maturità dell'IA nella customer experience: come le aziende la stanno adottando su larga scala
Scopri l'indice di maturità dell'IA nella customer experience di Adobe e mettiti alla prova per capire a che punto è la tua azienda.
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Gli investimenti nell'IA stanno superando il tuo livello di maturità in fatto di CX
Due dimensioni determinano quanto la tua CX è pronta per l'IA
Valuta il tuo livello di maturità in 12 domande
Cosa emerge dalle risposte di oltre 500 leader aziendali
Sommario
Le aziende stanno investendo molto nell'IA, ma la maggior parte non ha ancora sviluppato l'infrastruttura necessaria per utilizzarla su larga scala. L'indice di maturità dell'IA nella customer experience di Adobe misura il livello di maturità della tua organizzazione in due dimensioni: la capacità di orchestrare la customer experience (CXO) e i sistemi di controllo a livello aziendale, sulla base di 501 valutazioni aziendali e 6.885 risposte.
Gli investimenti nell'IA stanno superando il tuo livello di maturità in fatto di CX
Le aziende stanno passando dalla sperimentazione all'azione nell'uso dell'IA, ma i risultati nella customer experience sono deludenti. Solo il 12% delle organizzazioni ha pienamente orchestrato i customer journey con l'IA e appena il 9% utilizza la personalizzazione in tempo reale basata sull'IA in produzione, nonostante gli investimenti nella tecnologia continuino a crescere. Il divario non è una questione di ambizioni o capacità. Il vero ostacolo è portare l'IA nella pratica: oggi viene utilizzata in casi d'uso isolati, anziché essere adottata su larga scala come un unico sistema connesso per la customer experience, capace di integrare contenuti, dati, customer journey e governance.
Per molte aziende, implementazione e controllo non sono ancora allineati
Due dimensioni determinano quanto la tua CX è pronta per l'IA
La maturità nell'uso dell'IA è la capacità di portare la customer experience su larga scala mantenendo il controllo. L'indice di maturità dell'IA nella customer experience valuta questa capacità secondo due criteri:
Orchestrazione della customer experience (CXO). L'asse orizzontale misura l'efficacia con cui gestisci le esperienze cliente attraverso contenuti, customer journey e visibilità del brand, con rapidità, su larga scala e in modo ripetibile.
Controllo di livello enterprise. L'asse verticale misura la capacità di gestire l'IA su larga scala garantendo i controlli necessari in materia di privacy, governance, integrità del brand e responsabilità nelle decisioni.
Più di due organizzazioni su tre (68,3%) rientrano nel profilo "Disconnesso", il più diffuso tra quelli rilevati dall'analisi.
Valuta il tuo livello di maturità in 12 domande
Rispondi a 12 domande su come gestisci oggi la customer experience e scopri in 3-4 minuti a che punto si trova la tua azienda. L'analisi valuta sia l'esecuzione CXO sia il controllo enterprise, individua i fattori specifici che limitano la tua capacità di portare la customer experience su larga scala e traduce i risultati in indicazioni personalizzate e azioni concrete da intraprendere subito.
Cosa emerge dalle risposte di oltre 500 leader aziendali
Non sei l'unico ad affrontare le difficoltà legate all'implementazione dell'IA. L'indice di maturità dell'IA nella customer experience di Adobe si basa su 501 valutazioni aziendali completate e 6.885 risposte a 12 domande. Ecco dove si collocano le organizzazioni:
È evidente che "Disconnesso" rappresenta la situazione più comune, non un'eccezione. Tra gli intervistati con questo profilo è inoltre più frequente la richiesta di un approfondimento (73,3%), segno che le organizzazioni con il livello di maturità più basso sono quelle che cercano più attivamente un percorso per andare avanti.
Cosa emerge dai dati
IA integrata nei processi, ma non ancora a livello sistemico
Sebbene il 58% delle organizzazioni dichiari di trovarsi a un livello intermedio di maturità nell'uso dell'IA, solo l'11-15% ha adottato modelli operativi nativamente basati sull'IA. La maggior parte delle aziende ha integrato l'IA nei flussi di lavoro esistenti, ma sono ancora poche quelle che hanno ripensato il proprio modello operativo intorno all'IA.
L'orchestrazione CX non tiene il passo con gli investimenti nell'IA
Solo il 12% delle organizzazioni dichiara di avere implementato customer journey pienamente orchestrati con l'IA, e appena il 9% utilizza la personalizzazione in tempo reale basata sull'IA in produzione. Le aziende stanno sviluppando le proprie capacità nell'uso dell'IA più rapidamente di quanto riescano a fare evolvere la gestione della customer experience.
Framework di governance, non sistemi di governance
La maggior parte degli intervistati (59-67%) afferma che sono stati definiti policy e flussi di lavoro di governance, ma che la loro applicazione è ancora solo parziale. La consapevolezza di come dovrebbe essere una governance efficace è cresciuta più rapidamente della capacità di metterla concretamente in pratica.
L'intervento umano resta parte integrante del processo
Solo l'11% dichiara di disporre di sistemi di governance e approvazione completamente automatizzati. La maggior parte delle attività viene ancora svolta manualmente: qualcuno verifica, qualcuno approva, caso per caso.
Esigenza di modelli di maturità chiari
Nel questionario, i livelli di maturità più avanzati sono stati selezionati raramente, ma gli utenti hanno esplorato con costanza queste opzioni per capire come si presentano nella pratica. Ciò che manca è un modello chiaro che mostri come funziona concretamente un utilizzo maturo dell'IA su larga scala.
Esecuzione CXO
1. Test e ottimizzazione della CX: Occasionalmente (35%)
2. Capacità di produzione dei contenuti: In crescita, con alcuni miglioramenti in termini di efficienza (41,7%)
3. Time-to-market: 1-3 settimane (47,4%)
4. Orchestrazione dei customer journey: Coordinata su alcuni canali (40,7%)
5. Personalizzazione in tempo reale: Limitata, con aggiornamenti solo periodici (39,8%)
6. Presenza del brand nelle ricerche basate sull'IA: Visibilità limitata e frammentata (40,3%)
Controllo enterprise
7. Governance e approvazioni: Parzialmente semplificate (37,2%)
8. Policy sui dati per l'IA: Definite, ma applicate in modo non uniforme (34,1%)
9. Ruoli e responsabilità: Definiti caso per caso e in modo informale (31%)
10. Tracciabilità delle decisioni: Parzialmente documentata (47,7%)
11. Integrità del brand su larga scala: Moderata, applicata in modo non uniforme (41,7%)
12. Responsabilità nei flussi di lavoro: Parzialmente definite, variabili da un team all'altro (41,3%)
Conosci il tuo livello. Pianifica il passo successivo
- Disconnesso
- Non equilibrato
- Limitato
- Orchestrato
Disconnesso (esecuzione ridotta, controllo ridotto)
Diagnosi: produci contenuti e lanci nuove esperienze, ma senza un sistema strutturato e replicabile che le colleghi. L'IA è presente, ma viene utilizzata solo in ambiti isolati.
Cosa non funziona: manca un modello di governance condiviso tra i team. Rischi e conformità vengono gestiti in modo reattivo, anziché essere integrati nel processo decisionale. Non è chiaro chi sia responsabile di contenuti, dati e customer journey.
Perché è importante: senza un sistema replicabile e responsabilità condivise tra i team, gli insight generati dall'IA non si traducono in esperienze standardizzate e applicabili su larga scala. Ogni caso d’uso riparte da zero.
Prossimo passo: riunisci i team marketing, tecnologici e di gestione del rischio per definire chiaramente responsabilità e ruoli prima di aggiungere altri casi d'uso dell'IA a un sistema che nessuno coordina.
Non equilibrato (esecuzione elevata, controllo ridotto)
Diagnosi: hai fatto notevoli progressi nella gestione di contenuti, customer journey e personalizzazione, ma il sistema non è governato in modo abbastanza solido da garantire una crescita coerente.
Cosa non funziona: la governance non è integrata nei flussi di lavoro, quindi manca un approccio uniforme per verificare ciò che viene pubblicato.
Perché è importante: crescere rapidamente senza standard condivisi aumenta i rischi per il brand e la conformità man mano che l'attività si espande.
Prossimo passo: integra la governance nei flussi di lavoro relativi a contenuti e customer journey. Considera il team di gestione dei rischi come un partner nella progettazione, non come un livello di approvazione finale.
Limitato (esecuzione ridotta, controllo elevato)
Diagnosi: disponi di governance solida, policy ben definite e sistemi di controllo efficaci, e potresti avere già introdotto processi basati sull'IA, ma il tuo modello operativo non è ancora strutturato per estenderli su larga scala.
Cosa non funziona: le capacità offerte dall'IA sono già presenti, ma non si traducono in flussi di operativi scalabili.
Perché è importante: hai gli strumenti per governare le esperienze che offri, ma non sei ancora in grado di crearne e orchestrarne abbastanza da soddisfare le esigenze del mercato.
Prossimo passo: sostituisci le approvazioni manuali con processi automatizzati basati sulle policy, così i team possono lavorare più rapidamente entro i limiti già stabiliti.
Orchestrato (esecuzione elevata, controllo elevato)
Diagnosi: orchestri la customer experience come un unico sistema connesso e adattivo, in cui ogni esperienza si basa su quelle precedenti.
Cosa non funziona: meno di un'organizzazione su sei raggiunge questo livello. La sfida non è sviluppare queste capacità, ma riuscire a gestirle efficacemente con l'aumentare della complessità.
Perché è importante: l'orchestrazione diventa un vantaggio sempre più rilevante solo se ruoli e responsabilità evolvono di pari passo con la crescita.
Prossimo passo: ottimizza continuamente contenuti, customer journey e canali ed estendi l'approccio ai flussi di lavoro conversazionali e a quelli che combinano persone e IA, mantenendo l'allineamento tra i team di marketing, tecnologia e gestione del rischio.
Domande frequenti sulla maturità nell'uso dell'IA
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