Casi di studio
Interno
Come una delle più grandi telco italiane ha ridotto le richieste AI non gestite di circa il 90% e reso il proprio team di supporto autosufficiente

Riepilogo
Un operatore di telecomunicazioni nato da una fusione utilizza Nebuly per misurare e migliorare l'assistente di help desk interno su cui fanno affidamento i suoi dipendenti, e ora rivende la piattaforma ai propri clienti come partner.
Settore
Telecomunicazioni
Caso d'uso
Interno
Avvia
Implementazione enterprise, con espansione trasversale tra i reparti
Implementazione
Self-hosted sulla tua infrastruttura proprietaria
In sintesi
~90% di riduzione delle richieste non gestite in sei mesi
Tasso di errore in costante calo per sei mesi
Completamente self-hosted, ha superato la valutazione del rischio AI Act dell'operatore
Il team di supporto ora gestisce la propria reportistica in autonomia, senza bisogno di un analista
La sfida
L'operatore impiega diversi assistenti AI in tutta l'azienda, tra cui un assistente per l'help desk IT utilizzato dai dipendenti all'interno di Microsoft Teams per risolvere problemi e aprire ticket. Il team non disponeva di un metodo strutturato per monitorare le richieste effettive dei dipendenti, i punti critici dell'assistente o i suoi eventuali miglioramenti. La reportistica dipendeva da uno sviluppatore che esportava manualmente un CSV ogni settimana, che il team di business doveva poi analizzare riga per riga. I problemi di qualità passavano inosservati e nessuno era in grado di affermare con certezza se l'assistente avrebbe continuato a dimostrare il proprio valore nei sei mesi successivi.
La soluzione
Nebuly è stato distribuito in modalità self-hosted sul cloud proprietario dell'operatore e integrato via API con i log delle conversazioni dell'assistente, garantendo l'anonimizzazione dei dati utente prima dell'analisi. In questo modo sono stati rispettati fin dall'inizio i requisiti di residenza dei dati e di conformità all'AI Act dell'operatore. Nebuly analizza ogni conversazione ed evidenzia le richieste poste dai dipendenti all'assistente, i punti di interruzione (richieste non gestite, fallimento dei task, segnali negativi) e un unico KPI del tasso di errore che il team monitora nel tempo. Una tassonomia personalizzata mappa ogni elemento in base alle categorie dell'operatore, consentendo al team di creare i propri report e passare istantaneamente da qualsiasi metrica alle conversazioni sottostanti.
"Fatto davvero bene. Una volta implementato su tutti i nostri chatbot, saremo in grado di ricavare una quantità enorme di insight."
AI Engineering Lead, importante Telco italiana
I risultati
Nell'arco di sei mesi, il tasso di errore è diminuito costantemente. Le richieste non gestite sono calate di circa il 90%. Altrettanto significativo è che il team di business ha smesso di dover aspettare report manuali. Ora esegue le proprie analisi su Nebuly in modo completamente indipendente dal team di data science.
Prospettive future
L'operatore prevede di estendere Nebuly a tutti i chatbot e voicebot rivolti ai clienti, integrando come prossimo passo la reportistica su ROI dell'AI e AI proficiency.
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