L’agente AI supporta gli operatori dell’helpdesk come “copilota”, suggerendo risposte, azioni e informazioni contestuali durante la gestione del ticket. Non interagisce direttamente con il cliente, ma migliora la produttività del team IT support.

Esempio pratico: Durante la gestione di un ticket, l’AI recupera automaticamente lo storico del cliente e genera una bozza di risposta pronta all’uso, che l’operatore può modificare e inviare.

Le FAQ create o aggiornate all’interno della piattaforma vengono automaticamente rese disponibili all’assistente AI. In questo modo il sistema può fornire risposte sempre aggiornate e aderenti alle procedure, ai servizi e alle specifiche esigenze di ogni organizzazione, garantendo un supporto più preciso e personalizzato.

In determinate circostanze una Service Request può evolvere in una Change Request. Ciò avviene quando, per soddisfare una richiesta dell’utente, emerge la necessità di apportare modifiche all’infrastruttura, alle configurazioni o ai sistemi aziendali.

In questi casi è necessario avviare uno specifico processo di Change Management attraverso l’apertura di una o più Change Request. Lo stesso può accadere quando una richiesta inizialmente registrata come Service Request evidenzia un problema che richiede interventi correttivi strutturali sul software o sull’ambiente IT.

• Livello di rischio basso: Tipico delle Change Standard, cioè interventi ripetitivi e operativi con procedure già documentate e testate (come la creazione di un nuovo server o la configurazione di regole firewall). In questi casi l’impatto e il rischio risultano minimi (indice < 2).
• Livello di rischio medio: Associato generalmente alle Change Normali, in cui la valutazione di impatto e probabilità non evidenzia criticità bloccanti, ma richiede comunque una pianificazione attenta e intermedia del rischio (indice tra 2 e 3).
• Livello di rischio alto: Riguarda scenari come Change di Emergenza per la risoluzione di gravi disservizi o modifiche particolarmente estese che superano soglie critiche (indice ≥ 3). In questi casi è spesso necessaria l’approvazione di un organismo superiore come il CAB (Change Advisory Board).

Nel 2026 l’intelligenza artificiale è ormai un elemento centrale nei software di helpdesk moderni, ma le piattaforme presenti sul mercato rispondono a esigenze differenti.

Soluzioni come Freshdesk e Zoho Corporation sono generalmente adottate da aziende che cercano semplicità, rapidità di implementazione e una gestione del ticketing immediata.

Al contrario, piattaforme come Zendesk e ServiceNow si rivolgono a contesti enterprise con esigenze ITSM strutturate e processi  standardizzati.

In questo scenario, Rexpondo si posiziona come una soluzione particolarmente adatta ad aziende strutturate e Pubblica Amministrazione, grazie alla capacità di combinare personalizzazione dei workflow, integrazione dell’intelligenza artificiale e flessibilità operativa.

Inoltrando le richieste in modo immediato e corretto al personale più adatto, l’automazione contribuisce a ridurre colli di bottiglia e attività manuali lungo il processo di gestione. Questo si traduce in una risoluzione più rapida dei problemi.

Diversi studi e casi reali nel campo dell’ITSM automation e dell’AIOps evidenziano come l’automazione possa ridurre significativamente i tempi di gestione degli incidenti. Nei contesti più maturi, dove l’Intelligenza Artificiale e i workflow automatizzati sono pienamente integrati, i miglioramenti osservati variano generalmente dal 20% fino all’80%, in funzione del livello di automazione e maturità dei processi.

L’Intelligenza Artificiale opera senza interruzioni, 24 ore su 24, ed è in grado di analizzare e classificare migliaia di ticket in tempo reale. Questa continuità operativa garantisce una gestione costante del flusso di richieste, indipendentemente dai picchi di carico.

Gestendo autonomamente i volumi più elevati, il sistema riduce significativamente il rischio di accumulo di backlog e permette agli operatori di concentrarsi su attività più complesse e strategiche, che richiedono competenze umane e un maggiore livello di interazione.

La customer experience nei sistemi di ticketing è fortemente influenzata da Response Time e Resolution Time, due KPI che incidono su aspetti diversi ma complementari del servizio.

• Il Response Time agisce sulla percezione iniziale del supporto: una prima risposta rapida riduce l’incertezza, trasmette attenzione e aiuta a contenere la frustrazione dell’utente nelle fasi iniziali della richiesta. 
• Il Resolution Time, invece, riguarda l’efficacia complessiva del servizio, cioè il tempo necessario per risolvere definitivamente il problema e ripristinare la piena operatività.

Il bilanciamento tra i due KPI è determinante per evitare insoddisfazione e rischio di abbandono del servizio.
In definitiva, la qualità percepita del supporto dipende sia dalla velocità di risposta sia dalla capacità di risoluzione.

In questo scenario evolutivo, soluzioni come Rexpondo rappresentano un esempio concreto di come l’integrazione tra chatbot AI e sistemi di ticketing possa migliorare in modo significativo il supporto clienti. Un caso rilevante è quello del sistema di ticketing di AIFA, dove l’evoluzione verso una gestione più intelligente delle richieste è stata resa possibile anche grazie all’integrazione con l’AI, come descritto nell’articolo ufficiale.

Grazie all’integrazione con Margot, agente AI avanzato della suite Rexpondo, queste funzionalità vengono ulteriormente potenziate, rendendo la gestione delle richieste di supporto più intelligente e contestuale. Attraverso tecnologie di Natural Language Processing, automazione dei workflow e knowledge base aziendale, il sistema comprende le richieste, risponde in tempo reale e inoltra i casi complessi agli operatori umani. Ne risulta un’assistenza più rapida, coerente ed efficiente.

In un contesto sempre più digitale, la gestione dei ticket rappresenta un elemento strategico per garantire efficienza verso utenti interni ed esterni.

Mentre OTOBO si conferma una soluzione adatta a chi ha forti competenze tecniche interne e Deepser rappresenta una scelta immediata per piccole realtà e PMI, Rexpondo si consolida come la scelta più equilibrata per le aziende strutturate e la Pubblica Amministrazione.

Come dimostra il caso studio dell’AIFA, la piattaforma Rexpondo garantisce il perfetto equilibrio tra flessibilità operativa, sicurezza del dato e supporto specialistico locale soprattutto in contesti che richiedono semplicità e struttura operativa.

Automatizzare i processi operativi è fondamentale per ridurre il carico manuale e velocizzare la gestione. Grazie a workflow automatici, molte attività ripetitive possono essere gestite senza intervento umano.

Il vero valore, però, sta nel routing intelligente: i ticket vengono assegnati automaticamente alla risorsa più adatta in base a competenze, disponibilità, carico di lavoro e area geografica. Il risultato è un sistema più efficiente, con tempi di presa in carico e risoluzione significativamente ridotti.

L’AI rappresenta un acceleratore concreto di questa gestione del backlog. Assistenti virtuali e Chatbot AI integrati nei sistemi di ticketing sono in grado di intercettare e risolvere autonomamente una parte consistente delle richieste più semplici, fornendo risposte immediate o suggerendo contenuti utili.

Allo stesso tempo, supportano gli operatori nelle attività quotidiane attraverso funzionalità come:

• trascrizione automatica delle conversazioni e sintesi dei contenuti
• suggerimenti di risposta
• generazione di checklist operative

Questo si traduce in una riduzione significativa del tempo necessario per gestire ogni singolo ticket.