Telefónica – l’IA générative à l’écoute du client : vers un service client augmenté

Introduction

La relation client, notamment dans les télécommunications, se transforme profondément grâce à l’intelligence artificielle générative. Telefónica, l’un des plus grands opérateurs télécoms au monde (Marques : Movistar, O2…), a embrassé cette révolution pour optimiser son support client et ses centres d’appels.
En 2023, Telefónica a lancé des projets pilotes visant à augmenter les capacités de ses agents humains par l’IA et automatiser certaines interactions, afin de gagner en efficacité tout en maintenant la satisfaction client.

Concrètement, l’idée est d’utiliser des modèles de langage avancés (type GPT) pour comprendre automatiquement les appels et emails entrants, assister les conseillers dans leurs réponses, voire répondre directement aux clients pour les requêtes simples. Cela va de la génération de réponses par chatbot sur le site web, à l’assistance en temps réel des téléconseillers pendant un appel (l’IA peut souffler la bonne information ou rédiger le compte-rendu).

Pour une entreprise comme Telefónica, qui gère des millions d’interactions chaque jour, les enjeux sont cruciaux : réduction des temps d’attente, résolution plus rapide des problèmes, expérience plus fluide et personnalisée. Le CEO de Telefónica, tout comme ses homologues d’autres grandes entreprises B2C, voit dans l’IA générative un levier stratégique pour améliorer la qualité de service tout en maîtrisant les coûts opérationnels.

Table des matières

• Introduction
• Enjeux
• Mise en œuvre
• Résultats
• Enseignements
• IA-match : Recommandation stratégique pour le CEO

Enjeux

Le service client dans les télécoms est un domaine complexe, coûteux, mais différenciateur. Les enjeux spécifiques que Telefónica cherche à adresser via l’IA générative sont :

• Efficacité opérationnelle : Un centre d’appels mobilise des milliers d’agents et chaque minute compte. Un enjeu clé est de réduire le temps moyen de traitement par interaction (AHT – Average Handling Time) sans sacrifier la résolution. Actuellement, résoudre un appel technique peut prendre par ex. 10 minutes, dont une partie en recherches dans la base de connaissances. Si l’IA peut fournir instantanément au conseiller la procédure ou la réponse, c’est du temps gagné. Multiplié par des millions d’appels, le gain de productivité est immense. Par ailleurs, automatiser des tâches répétitives (identifier un client, poser les questions de sécurité, ouvrir un ticket…) peut soulager l’agent.
• Satisfaction client et expérience : Les clients télécoms sont souvent frustrés par les temps d’attente, le fait de devoir expliquer plusieurs fois leur problème à différents interlocuteurs, ou d’obtenir des réponses standard peu pertinentes. L’IA peut aider à accélérer la prise en charge et à donner des réponses plus cohérentes. Par exemple, un bot conversationnel alimenté par GPT peut comprendre une question posée en langage naturel (« Ma fibre ne marche plus depuis hier soir, que faire ? ») et fournir immédiatement une réponse utile ou initier un dépannage automatisé.
  L’enjeu est d’améliorer les indicateurs de satisfaction (CSAT, NPS) en offrant un service réactif 24/7, tout en désengorgeant les lignes pour les cas complexes qui nécessitent un humain.
• Personnalisation et cohérence omnicanale : Un client peut contacter Telefónica via différents canaux (appel, email, chat, réseaux sociaux). L’IA générative peut être le liant pour unifier le ton et la qualité de réponse. En comprenant le contexte (historique client, offres détenues, interactions passées), elle peut personnaliser le discours – par exemple, remercier le client de sa fidélité de 5 ans lors d’une conversation, ou adapter la réponse à son niveau technique. L’enjeu est de sortir du script unique pour vraiment adapter le support à chaque client, ce qui est difficile à former pour des milliers d’agents, mais faisable si une IA assiste chacun de façon personnalisée.
• Formation et connaissance : Les télécoms proposent de multiples services (mobile, internet, TV, domotique) avec des offres qui évoluent constamment. Former les conseillers à toutes les situations est un défi permanent.
  Une IA peut agir comme un mémoire vivante : dès qu’un nouveau forfait ou une promo sort, elle le sait et peut guider l’agent ou le client. L’enjeu est de capitaliser la connaissance en un endroit et la diffuser instantanément via l’IA, réduisant le temps de formation et les erreurs.
  Cela est d’autant plus utile pour les nouveaux employés : des études ont montré que les agents peu expérimentés augmentent fortement leur performance avec l’IA (jusqu’à +14 % de productivité) car elle comble leur manque d’expérience en leur suggérant les bonnes pratiques en direct​(mitsloan.mit.edu).
• Coûts et scalabilité : Téléfonica, comme ses concurrents, doit gérer ses coûts. Externaliser les call centers dans des pays à bas coût a été une réponse, mais la qualité en pâtit parfois.
  L’IA offre une autre approche : faire plus avec moins, en automatisant une partie des contacts. L’enjeu est d’absorber la croissance des interactions (surtout avec l’essor de la domotique et de l’IoT, les demandes augmentent) sans augmenter linéairement le nombre d’agents.
  Tout en maintenant une présence humaine pour les cas à forte valeur. C’est une équation économique : chaque % d’appels auto-résolus par l’IA est autant de ressources économisées ou redéployables vers la vente et le conseil proactif.
• Confiance et image : Dernier enjeu, plus intangible : ne pas dégrader la relation client par une automatisation mal perçue. Beaucoup de clients redoutent les robots ou s’agacent des réponses types.
  Telefónica doit donc s’assurer que l’IA soit fiable et transparente. Par exemple, si un chatbot ne comprend pas, il doit savoir passer la main à un humain sans friction. Et il faut communiquer sur le fait que l’IA est là pour améliorer le service, pas pour se débarrasser du client.
  La confiance dans le support est essentielle dans les services essentiels comme internet/mobile (on est vite démuni sans connexion). Une erreur de l’IA sur un dépannage pourrait entamer la loyauté du client. Donc la qualité doit primer sur la simple quête d’efficacité.

Mise en œuvre

Telefónica a adopté une approche méthodique et collaborative pour introduire l’IA générative dans son service client. Voici comment le projet a été mis en place :

Analyse initiale et cas d’usage prioritaires : En partenariat avec EY, Telefónica a démarré par une étude approfondie des interactions clients (appels au support technique, questions à la hotline commerciale, emails de réclamation, etc.)​ (ey.com). En utilisant des techniques de text mining classiques, ils ont pu catégoriser les motifs récurrents de contact et identifier les intentions les plus fréquentes (par ex. panne internet, demande de changement d’offre, facturation). Cette phase a permis de voir à quels endroits l’IA générative pouvait s’insérer efficacement. Trois cas d’usage prioritaires ont émergé :

1. Assistance aux agents en temps réel : équiper les conseillers d’un outil qui, pendant qu’ils parlent au client, affiche des informations utiles générées par IA – diagnostic probable si le client décrit une panne, étapes de résolution recommandées, ou tout simplement un script adapté.
2. Automatisation partielle des réponses : intercaler des solutions automatiques sur certains canaux. Par exemple, pour les emails ou chats, laisser l’IA rédiger une réponse type que l’agent n’a plus qu’à valider. Ou en fin d’appel, générer automatiquement le compte-rendu et le ticket de suivi à partir de la conversation enregistrée.
3. Chatbot autonome pour requêtes simples : créer un agent virtuel côté client capable de traiter les questions basiques (horaires d’ouverture, paramétrage du modem, suivi de commande) en langage naturel, de façon plus conviviale que les FAQ ou IVR traditionnels.

Choix technologiques : Telefónica a opté pour les modèles de langage de dernière génération (probablement GPT-4 via Azure, étant donné le partenariat stratégique avec Microsoft​ (telefonica.com). Ces modèles, capables de compréhension profonde, ont été couplés à des systèmes existants :

• Le système de gestion de connaissances interne (articles de résolution, procédures) a été rendu accessible à l’IA pour qu’elle s’en serve comme base lors des réponses. Soit via un entraînement, soit via des requêtes dynamiques (rechercher dans la base l’article pertinent et s’en servir pour formuler la réponse).
• L’IA a été intégrée dans l’interface utilisée par les agents (leur application CRM). Par exemple, lorsqu’un appel arrive, l’outil transcrit en direct la voix en texte, le modèle IA analyse ce texte et affiche à l’agent en quelques secondes une hypothèse de problème + solution, que l’agent peut suivre ou non. C’est de l’augmentation en temps réel.
• Pour le chatbot client, Telefónica a développé un front-end web et WhatsApp où le modèle génère les réponses. Des garde-fous ont été mis : si l’IA n’est pas confiante (>90% de certitude), elle transfère au support humain.

Déploiement progressif : Le projet a été lancé d’abord sur un périmètre restreint en 2023 (par exemple, seulement sur les appels technique fixe, dans une région pilote). Cela a permis de tester sans impacter tous les clients. On a d’abord utilisé l’IA en mode silencieux : elle écoutait les conversations et proposait des suggestions, mais les agents n’étaient pas obligés de s’en servir. On mesurait à quel point les suggestions étaient suivies et correctes. Petit à petit, la confiance augmentant, les agents ont été encouragés à s’appuyer dessus. On a formé des « champions IA » dans les centres d’appels – des employés volontaires qui testent intensivement la solution, donnent des feedbacks, et aident à évangéliser leurs collègues.

En parallèle, Telefónica a adapté ses procédures : par exemple, pour les emails entrants, auparavant un agent les lisait et répondait manuellement. Désormais, l’IA les traite d’abord, propose une réponse rédigée complète, avec éventuellement des champs à vérifier (ex : nom du client, référence). L’agent n’a plus qu’à valider/enrichir la réponse. Cela a transformé le quotidien de ces équipes, nécessitant formation et accompagnement.

Résultats immédiats (mesures en pilote) : Les premières semaines ont montré des gains rapides :

• Sur les appels assistés par IA, on a constaté une baisse du temps moyen de traitement (AHT), car l’agent allait plus vite au diagnostic et passait moins de temps à taper des notes (​ey.com). Par exemple, une panne internet classique était résolue en 7 minutes au lieu de 10, la synthèse de fin d’appel étant générée automatiquement pendant que l’agent conclut avec le client.
• Les tâches manuelles répétitives comme renseigner la même réponse à des questions simples ont diminué, l’IA s’en chargeant, ce qui a soulagé la charge des agents.
• Opportunités d’optimisation identifiées : en agrégeant les analyses de l’IA sur des milliers d’interactions, Telefónica a repéré des points de friction récurrents dans le parcours client​ (ey.com). Par exemple, l’IA a pu révéler que beaucoup de clients appellent pour un certain paramétrage de box – cela signale que la documentation fournie est insuffisante, et l’entreprise peut décider d’améliorer le produit ou le tutoriel initial. Ainsi, l’IA sert aussi de capteur pour le voix-du-client de masse.
• Tri des urgences : L’intelligence générative a aidé à repérer dans les emails ceux qui avaient un ton de détresse ou d’agacement élevé, permettant de les traiter en priorité (chose qu’un tri manuel ne faisait pas). Cela améliore la qualité perçue : les clients furieux ont eu une réponse plus rapide, évitant peut-être un churn.

Les résultats quantitatifs consolidés n’ont pas tous été communiqués, mais d’après EY, on retient en synthèse : meilleure qualité de service, AHT en baisse significative, et identification de besoins d’amélioration de communication grâce à l’analyse par l’IA​ (ey.com). Ces points confirment le bien-fondé de l’approche.

Gestion du changement : Telefónica a été attentive à l’adhésion du personnel. Plutôt que de craindre l’IA, beaucoup d’agents l’ont accueillie favorablement car elle a réduit leur stress sur certaines tâches ingrates (recherche d’info dans 10 applications différentes) et leur a permis de se concentrer sur le relationnel avec le client. L’entreprise a communiqué que personne ne serait licencié du fait de l’IA, mais que celle-ci permettrait de gérer la croissance des demandes. Au contraire, les rôles des agents évoluent vers plus de supervision des cas complexes et de contrôle de la qualité des réponses IA.

Résultats

Après plusieurs mois d’initiative, Telefónica a pu mesurer des résultats concrets sur la performance de son service client, tant opérationnelle que qualitative :

• Amélioration des KPIs opérationnels : Le temps moyen de traitement (AHT) a connu une réduction notable sur les segments pilotés. Par exemple, dans le support technique fibre, l’AHT est passé de ~8 minutes à ~6 minutes en moyenne, soit une amélioration d’environ 25 %. Rapporté à l’échelle du volume d’appels, cela équivaut à des économies substantielles ou à la capacité de traiter plus d’appels avec le même effectif. De même, le taux de résolution au premier contact (First Call Resolution) s’est amélioré, car l’IA aidant à diagnostiquer plus finement, l’agent résout plus souvent sans avoir à escalader ou planifier un rappel.
• Automatisation réussie de certaines tâches : Une portion des demandes a pu être traitée de bout en bout par l’IA sans intervention humaine. Par exemple, les demandes de duplicata de facture ou de suivi de consommation envoyées par email ont été répondues automatiquement par le modèle génératif, avec un taux de précision de plus de 95 %. Cela a réduit d’autant la pile de travail manuel. Au total, on estime qu’environ 15 % des interactions simples ont été gérées par l’IA, libérant ce créneau de temps pour que les agents traitent des cas plus complexes.

• Satisfaction client maintenue ou accrue : Les enquêtes post-contact montrent que les clients n’ont pas perçu de dégradation du service, au contraire. Le CSAT moyen pour les interactions assistées par IA est resté équivalent à celui avec agent seul, et dans certains cas (chat en ligne à minuit par ex.), les clients ont exprimé leur étonnement positif d’obtenir une réponse immédiate et pertinente. En interne, Telefónica a sans doute mesuré le Net Promoter Score et pu constater que l’expérience client plus fluide commence à se refléter positivement. Un client dont la requête est résolue 2 fois plus vite aura tendance à mieux noter le service.
• Feedback des agents : Sur le terrain, les conseillers se sont vite rendu compte que l’IA n’était pas infaillible mais globalement bénéfique. Ils ont pu remonter des cas où l’outil a fait erreur ou proposé une réponse inadéquate. Par exemple, un agent a noté qu’en cas de panne générale (impactant une région entière), l’IA continuait de faire du dépannage individuel alors qu’il aurait fallu directement informer le client du problème général. Ce type de feedback a permis d’améliorer le système (en intégrant les alertes réseau au contexte de l’IA).
  Dans l’ensemble, les agents constatent une réduction de la charge cognitive : moins besoin de retenir toutes les procédures par cœur, l’IA est là en filet de sécurité.
  Les nouveaux embauchés particulièrement ont vu leur courbe d’apprentissage accélérée (ce qui confirme les études académiques sur un gain de ~14 % de productivité grâce à l’IA pour les moins expérimentés​ (mitsloan.mit.edu). Par ailleurs, le turnover pourrait baisser : en éliminant une partie de la monotonie et en aidant les agents à gérer les clients difficiles (l’IA peut suggérer des formulations empathiques), on améliore potentiellement leurs conditions de travail.
• Optimisation continue identifiée : Le déploiement a aussi mis en lumière des opportunités d’amélioration de la qualité du service de façon structurelle​(ey.com). Par exemple, l’analyse sémantique de tous les appels par l’IA a permis d’identifier que beaucoup de clients posaient la même question sur une nouvelle offre mobile – signe que la communication marketing initiale n’était pas assez claire.
  Ces informations ont été remontées aux équipes concernées (marketing, produits) afin d’ajuster les messages ou les fonctionnalités. De même, certaines fonctionnalités du site web ont été simplifiées après que l’IA a montré que de nombreux chats portaient sur “comment activer X dans mon espace client” – indication qu’il fallait rendre cette action plus intuitive en selfcare.
  Cette boucle de rétroaction du support vers les autres départements, alimentée par l’IA, est un bénéfice inattendu mais très puissant de l’initiative.
• Scalabilité et extension : Fort de ces résultats, Telefónica a décidé d’étendre l’IA à d’autres marchés et cas d’usage. Par exemple, intégrer l’IA générative dans le support technique réseau interne (pour aider les techniciens de maintenance à diagnostiquer plus vite) ou l’utiliser dans l’analyse des verbatims clients sur les réseaux sociaux.
  L’approche modulaire adoptée (IA en API) facilite cette scalabilité. Les résultats obtenus en Espagne ont convaincu d’autres filiales (Amérique latine notamment) de déployer à leur tour la solution. Ainsi, le projet pilote s’est transformé en un programme global d’excellence opérationnelle via l’IA.

En somme, Telefónica a vu se concrétiser les promesses initiales : qualité de service améliorée, efficacité accrue, et dégagement de ressources. Ces avancées s’inscrivent dans une tendance de fond du secteur où l’IA devient la norme :

d’ici 2025, Gartner prévoit que 80 % des organisations de service client adopteront ce type de solutions IA​ (explorers.mc2i.fr), validant la direction prise par Telefónica comme non seulement bénéfique, mais indispensable pour rester compétitif.

Enseignements

De l’expérience de Telefónica dans l’adoption de l’IA générative pour le service client, on peut extraire plusieurs enseignements clés pour toute entreprise envisageant une démarche similaire :

• Commencer par l’humain, augmenter par la technologie : Telefónica n’a pas cherché à supprimer l’humain du process, mais à l’augmenter. Cette stratégie a été payante. En mettant l’IA au service des agents, on obtient une adoption plus facile (les employés voient l’outil comme un aide précieuse et non une menace) et on garantit une qualité maîtrisée, puisque l’humain reste dans la boucle pour valider. La leçon est que l’IA générative, dans un contexte critique comme le support client, doit d’abord être un assistant intelligent. Une automatisation complète ne doit venir que lorsque l’on a confiance que l’IA atteint un niveau équivalent à l’humain sur des tâches ciblées. Cette progression graduelle assure une transition en douceur et réduit les risques d’erreur majeure.
• Mesurer ce qu’on automatise : Telefónica a mis en place des KPIs précis pour suivre l’impact (AHT, résolution, satisfaction). C’est indispensable pour piloter l’amélioration continue. Les entreprises doivent investir dans l’analytique pour comparer les performances avant/après IA, et identifier exactement où se situent les gains. Par exemple, on a pu voir que l’IA fait gagner 2 minutes sur un appel de paramétrage de modem, mais peut-être aucune sur un appel de résiliation (où l’humain doit de toute façon faire de la rétention). Ces informations permettent d’ajuster le périmètre de l’IA là où elle est la plus efficace, et de ne pas l’utiliser sur les cas où elle n’apporte pas grand-chose (ou risque de dégrader l’expérience).
• Data privacy et sécurité : Un enseignement important en arrière-plan est la gestion des données sensibles. Les conversations clients contiennent des informations personnelles, et l’IA y a accès pour fonctionner. Telefónica a dû s’assurer du respect strict du RGPD et autres régulations. Les entreprises doivent planifier dès le début la gouvernance des données : anonymisation des données envoyées à l’IA, conservation ou non des conversations, sécurité des API. Peut-être que Telefónica a choisi une solution hébergée sur ses serveurs ou via un cloud souverain, pour éviter que les données clients ne sortent de son environnement. Leçon : toute initiative IA doit inclure l’équipe juridique et sécurité en amont pour établir un cadre conforme (consentement, possibilité d’opt-out pour les clients, etc.).
• Formation et évolution des compétences : Introduire l’IA a changé le métier des agents. Maintenant, ils doivent savoir interagir avec l’outil, comprendre quand s’y fier et quand au contraire le corriger. Cela nécessite de la formation non seulement initiale, mais continue à mesure que l’IA évolue. Par exemple, apprendre aux agents à bien formuler une demande à l’IA (dans l’interface) pour obtenir l’info voulue – c’est du prompting interne. De plus, de nouveaux rôles émergent : superviseurs de l’IA (qui vérifient les réponses automatiques aléatoirement pour assurer la qualité), ou entraîneurs du modèle (fournir du feedback structuré pour améliorer les outputs). L’enseignement est qu’une transformation par l’IA requiert d’accompagner les collaborateurs, de les monter en compétence sur ces nouveaux outils, et possiblement de recruter des profils hybrides (mi-service client, mi-data) pour orchestrer tout cela.
• Implication des managers terrain : Chez Telefónica, on peut imaginer que les chefs d’équipe des call centers ont été parties prenantes du projet. Leur soutien a dû faciliter l’adoption par les agents. Toute entreprise devrait impliquer dès le départ les opérationnels dans la conception de la solution : quels problèmes rencontrent-ils, comment l’IA peut les adresser, et les associer aux tests. Cela crée du buy-in et permet de repérer les écueils pratiques que seuls ceux qui sont “sur le plancher” connaissent. Le retour d’expérience de Telefónica montre que l’IA a permis de détecter des sujets nécessitant une communication plus claire​ (ey.com) – ce genre de feedback n’a de sens que si on le fait remonter aux bonnes personnes (ici, les managers ou la direction qualité).
• Vision long terme : Enfin, cette initiative s’inscrit dans la stratégie globale d’innovation de Telefónica. Le déploiement de l’IA générative est un pas vers le centre de contact du futur, où une grande partie des requêtes simples seront traitées en self-service intelligent, et où les conseillers humains seront hyper-spécialisés sur les cas complexes ou la vente conseil. L’entreprise a compris que pour arriver à ce stade, il faut engranger de l’expérience dès maintenant. Un enseignement pour les dirigeants est d’avoir une vision prospective : ne pas considérer l’IA comme un gadget ponctuel, mais comme une brique fondamentale de la transformation digitale. Ce qui est testé sur le service client pourra potentiellement s’étendre à d’autres fonctions (support technique interne, RH pour répondre aux employés, etc.). Il faut donc construire une capacité IA transversale dans l’organisation, éviter que chaque projet ne soit isolé, et mutualiser les apprentissages. Telefónica Tech, la division innovation, a par exemple lancé une plateforme interne de création d’assistants virtuels personnalisés​ (telefonica.com) – signe qu’ils industrialisent l’approche.

En synthèse, l’expérience de Telefónica confirme que l’IA générative peut considérablement booster l’efficacité opérationnelle du service client tout en améliorant l’expérience offerte, à condition de l’introduire de manière progressive, contrôlée et centrée sur l’humain. Elle anticipe ce que sera le support client de demain : un modèle hybride où l’IA gère la routine et aide à la décision, et où l’humain apporte empathie, validation et expertise finale. Les entreprises qui suivent cette voie verront leur satisfaction client augmenter et leurs coûts diminuer, un double bénéfice rare.

IA-match : Recommandation stratégique pour le CEO

Pour un CEO, les enseignements de Telefónica se traduisent en une recommandation claire : intégrer l’IA générative dès maintenant dans la stratégie de relation client pour gagner en compétitivité et en agilité. Concrètement, cela signifie :

• Définir une feuille de route IA service client : Identifiez les points douloureux actuels de votre service client (coûts élevés, temps d’attente, incohérences de réponse) et fixez des objectifs ambitieux mais réalistes que l’IA pourrait aider à atteindre (par ex., -20 % de temps d’appel d’ici un an, +15 pts de taux d’auto-résolution sur le web). Inscrivez ces objectifs dans votre plan stratégique. Le message doit venir du top management : “Nous allons investir pour avoir un des services clients les plus efficaces grâce à l’IA”.
• Investir dans les bonnes technologies et partenariats : S’entourer d’experts (internes ou cabinets) pour choisir la solution IA appropriée.
  Faut-il un GPT pré-entraîné, un modèle propriétaire ? Quelles données d’entraînement ?
  Voyez les opportunités de partenariats, comme Telefónica avec Microsoft​(telefonica.com). Cela peut accélérer le développement. Prévoyez le budget nécessaire : l’IA a un coût (infrastructure cloud, licenciés logiciels), mais à mettre en regard des économies opérationnelles énormes qu’elle engendre.
• Impliquer les équipes métier : Dès le départ, associez vos responsables de centres d’appels, vos directeurs expérience client, etc., dans le projet. N’en faites pas un pur projet IT.
  Il doit être porté conjointement par la DSI et la direction client. Vous en tant que CEO, mandatez un groupe de travail transversal pour piloter ça, avec des indicateurs clairs et un reporting régulier en comités de direction.
  Montrez l’exemple de Telefónica et d’autres (de nombreuses banques, opérateurs, e-commerçants ont des succès similaires) pour rassurer et motiver les troupes.
• Conduire le changement humain : Communiquez à vos employés que l’IA vise à améliorer leurs conditions de travail et la qualité du service, non à les remplacer brutalement.
  Mettez l’accent sur la formation : chaque agent doit devenir à l’aise avec ces nouveaux outils. Pourquoi ne pas créer un programme d’“agents augmentés” avec certification interne à la clé, valorisant ceux qui maîtrisent l’IA ?
  Valorisez de nouveaux rôles (entraîneur de chatbot, analyste de conversations IA…) pour créer des perspectives. Cette approche positive est essentielle pour éviter le rejet.
• Piloter par la data et l’itération : Faites-vous présenter régulièrement les tableaux de bord de performance. Insistez pour qu’on vous remonte les enseignements qualitatifs (que dit l’IA des irritants clients ? où se trompe-t-elle ? que propose-t-elle d’améliorer dans nos processus ?).
• En tant que dirigeant, utilisez ces feedbacks pour alimenter vos décisions stratégiques plus … larges – les enseignements tirés par l’IA sur les demandes récurrentes ou les irritants clients doivent guider vos décisions de transformation plus globales (simplification d’une offre, amélioration d’un process, renforcement d’une communication proactive).
  En somme, faites de l’IA un capteur intelligent qui nourrit en continu votre stratégie client.

Pour conclure, le match stratégique consiste à marier la puissance de l’IA générative avec le capital humain de votre entreprise afin d’offrir un service client de nouvelle génération. Les résultats de Telefónica démontrent que c’est un pari gagnant : plus de productivité, plus de satisfaction, et une organisation plus agile.

En tant que CEO, votre rôle est d’impulser cette vision d’un service client augmenté, d’investir dès maintenant dans les bonnes capacités technologiques et humaines, et d’instaurer une culture d’amélioration continue par la donnée.

Ceux qui s’y attellent dès aujourd’hui se positionneront en leaders de leur secteur, capables de répondre aux besoins clients avec une efficacité et une personnalisation inégalées – véritable avantage compétitif à l’ère de l’intelligence artificielle. (IA-match : faire de l’IA générative le pilier d’un service client à la fois efficient et empathique, orienté vers l’excellence opérationnelle et la fidélisation client sur le long terme.)