Agente AI nel customer service, il caso avatarin e Yamada Denki

Set 7, 2026 | Blog, Tecnologia

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Margherita Ferrera

Web editor & Seo Copywriter

Tra le aree in cui l’Intelligenza Artificiale è maggiormente sfruttata c’è quella del customer service. Oltre ad automatizzare le risposte di primo livello, le FAQs e velocizzare i processi, sfruttare l’AI nel servizio clienti ha il vantaggio di poter rispondere 24 ore su 24 e di poterlo fare in più lingue.

A dimostrarlo c’è il caso di Yamada Denki, la catena di elettronica di consumo più diffusa in Giappone che, insieme alla startup avatarin, ha messo in produzione un assistente vocale basato su AI capace di accompagnare lungo l’intero processo di vendita il cliente, dalla prima domanda all’assistenza post acquisto.

Il progetto Kurashi-Marugoto AI Agent

Avatarin è una startup AI e robotica con sede a Tokyo e, insieme alla Yamada Holdings, proprietaria di Yamada Denki, ha avviato lo sviluppo del Kurashi-Marugoto AI Agent, che letteralmente significa “agente AI per tutta la vita quotidiana”, pensata proprio per offrire supporto completo nella vita di tutti i giorni dei clienti attraverso servizi diversificati.

Il progetto sfrutta la piattaforma a-commerce di avatarin per costruire un agente AI capace di garantire supporto continuo lungo l’intero customer journey ed ha debuttato pubblicamente al Retail Tech JAPAN di Tokyo Big Sight, la fiera più importante del settore in Giappone dedicata ai sistemi informativi per il retail.

I risultati del progetto pilota sono stati più che positivi: in due settimane il servizio è stato utilizzato da oltre 30.000 persone, e il 92% del feedback raccolto risultato positivo, un numero impressionante per la scala e la velocità con cui è stato raggiunto. L’azienda nel progetto ci ha tenuto ad essere trasparente, sottolineando che le risposte generate dall’agente AI sono fornite a scopo informativo e che potrebbero non essere sempre aggiornate, complete o precise, invitando gli utenti a verificare in autonomia che le informazioni più rilevanti fossero corrette prima di prendere decisioni.

GPT-Realtime, la tecnologia alla base

La tecnologia alla base del progetto è GPT-Realtime di OpenAI, parte dei modelli speech-to-speech che elabora e genera voce senza passare da trascrizioni. Questo dettaglio potrebbe sembrare irrilevante, tuttavia è ciò che fa la differenza perché la latenza tra le interazioni è ridotta, le sfumature del parlato non vengono appiattite da una trascrizione testuale e la risposta suona naturale invece che sintetica.

L’agente, inoltre, comprende sia il linguaggio che il contesto che lo circonda, superando i chatbot standard e riuscendo a gestire richieste complesse e fornire soluzioni altamente personalizzate. Un altro elemento che ha fatto la differenza è stato l’addestramento basato sull’ospitalità e sulla competenza del personale di Yamada Denki, così da offrire un’esperienza quanto più simile al servizio offerto di persona ma disponibile 24 ore su 24 e in più lingue.

Perché avatarin ha avuto successo

A decretare il successo di avatarin non è stato tanto il modello scelto per crearlo, quanto il metodo con cui è stato messo in produzione. Yamada Holdings, infatti, ha stabilito con precisione dove usarlo, ha strutturato la conoscenza dei propri venditori in una base informativa utilizzabile dal sistema e ha integrato l’agente AI nel proprio ecosistema digitale e ha mantenuto la trasparenza con i propri clienti.

Questo approccio dimostra che uno strumento AI è davvero efficace e competitivo quando lo si sa implementare bene, e questo vale per qualunque organizzazione, internazionale, nazionale, startup o multinazionale che sia.

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Casi come quello di avatarin e Yamada Holdings mostrano quanto oggi le competenze in intelligenza artificiale applicata siano richieste da aziende di ogni settore, dal retail alla finanza, dal customer service al marketing. Progettare, addestrare e integrare un agente AI in un processo aziendale richiede competenze tecniche e strategiche che vanno oltre la semplice conoscenza di uno strumento: significa saper strutturare dati, valutare architetture, gestire l’integrazione con i sistemi esistenti e misurare i risultati nel tempo.

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