Operativa sul 153 di un comune metropolitano

Ogni chiamata valutata.Ogni operatore migliora.

Un'IA che ascolta ogni chiamata del contact center, la valuta sul modulo di qualità del cliente e lega ogni risposta al momento esatto della chiamata.

audico.ai

Sintesi · briefing del responsabile

Briefing del responsabile: 816 chiamate, punteggio del team 82,4, in crescita di 1,7 punti; tema di formazione: annuncio di chiusura, non rispettato nel 37% delle chiamate

Il punto cieco

Un numero che riceve 1.400 chiamate al giorno registra 50 ore di audio.
Un addetto QA ne può ascoltare sette.

Ascoltate

7 h

Mai ascoltate

43 h · nessun punteggio, nessun coaching, nessuna traccia

Il coaching si basa su un campione

I supervisori fanno coaching sulle poche chiamate che hanno avuto modo di ascoltare.

Feedback senza prove

Gli operatori contestano un punteggio che arriva senza la registrazione.

Gli errori restano invisibili

Un trasferimento perso o una risposta sbagliata arrivano di rado in un report.

Volume dal capitolato tecnico firmato del numero (~1.400 chiamate al giorno). Ipotesi: ~7 h di ascolto netto per addetto al giorno.

La soluzione

Un sistema che ascolta ogni chiamata
e la trasforma in azione.

153 → archivio · prelievo giornaliero

COLLEGA

L'archivio arriva da solo

Le registrazioni arrivano dal centralino con un prelievo giornaliero, ZIP, CSV o API. L'interno identifica l'operatore.

✓ Annuncio di apertura 0:04

VALUTA

L'IA ascolta e valuta

Ogni chiamata viene trascritta e valutata sul modulo del cliente. Ogni risposta è legata al suo momento nella chiamata.

Nota di coaching · ascolta da 01:16

AGISCI

Il miglioramento diventa visibile

Note di coaching per ogni operatore, un briefing per il responsabile e AIRA, un'analista a cui i responsabili possono semplicemente scrivere.

Guardala in azione

Premi play.
Guarda una chiamata che viene valutata.

Una chiamata simulata di un cittadino. Ogni criterio si accende nel secondo in cui viene rispettato, con il timestamp come prova. Il punteggio arriva a fine chiamata.

Registrazione simulata con voci IA. Lo stesso flusso gira su ogni chiamata reale del numero.

Chiamata d'esempio

SIMULATA · VOCI IA

0:00 / 0:35

Annuncio di apertura
Ascolto attivo
Verifica dell'indirizzo
Informazione corretta
Richiesta registrata
Annuncio di chiusura

Punteggio · modulo completoQui sono mostrati sei dei suoi criteri—

Il nostro vantaggio

Una chiamata, due letture.
La differenza: 77 secondi muti.

A sinistra la trascrizione reale di questa registrazione. Mostra le parole, mai i 77 secondi di attesa.

Chiamata di esempio · reclamo bolletta

SIMULATA · VOCI IA · 1:57

77 s di silenzio

0:00 / 1:57

Strumento sulla trascrizione testo

0:00Servizio clienti, sono Giulia. Come posso aiutarla?
0:04Buongiorno. La bolletta di questo mese è il doppio del solito.
0:10Verifichiamo subito. Mi può dire il suo nome e il codice cliente?
0:20Grazie, signor Rossi. Apro una pratica. Resti in linea un attimo, per favore.
0:26Va bene.
0:30Grazie.
1:00Pronto?
1:24Pronto? C'è qualcuno?
1:43Mi scusi per l'attesa. La pratica è aperta.

? IgnotaIl testo mostra un'attesa, non quanto è durata

Audico audio

77s

attesa in silenzio
da 0:27 a 1:44

0:27Inizio attesa
1:00Cliente: “Pronto?”
1:25Cliente: “Pronto, c'è qualcuno?”
1:44L'operatrice torna e si scusa

✗ Non conformeRegola sull'attesa

A sinistra, questa registrazione trascritta da Whisper large-v3 turbo, senza correzioni (abbreviata). Ha inventato un “Grazie.” nel silenzio, che nessuno ha detto, e i 77 secondi non compaiono da nessuna parte. In rosso: la riga inventata.

Valutazione

Valutato sul vostro modulo.
Con le prove.

Il modulo QA del cliente, criterio per criterio, non un generico punteggio di sentiment.
Una prova per ogni risposta: la riga di trascrizione e il timestamp che il team QA verifica in pochi secondi.
In bianco se incerta. Nessun punteggio tirato a indovinare; il criterio resta fuori dal totale.
Decidono le persone. Ogni risposta dell'IA si può correggere, e il punteggio si aggiorna.

Analisi della chiamata

Schermata del prodotto · tenant demo, chiamate sintetiche

Quanto è accurata

Ci misuriamo con
l'addetto QA del cliente.

93%

Accordo con l'addetto QA umano

Cinque criteri audio · 35 chiamate escluse dalla calibrazione

0,84–0,98

Stessa chiamata, valutata due volte

α di Krippendorff sui criteri, in esecuzioni ripetute

0,75%

Affermazioni false nelle analisi pubblicate

1.742 affermazioni verificate in 974 chiamate

51–60%

Tono e linguaggio informale

Troppo deboli per pubblicarli: in bianco se incerta. Obiettivo principale di R&S.

Il campione del 93% è piccolo; è prevista una nuova valutazione alla cieca dell'addetto QA su un insieme più ampio. Pubblichiamo di proposito i criteri deboli accanto a quelli forti.

Profilo operatore

Schermata del prodotto · tenant demo, chiamate sintetiche

Coaching

I punteggi non restano in una dashboard.
Diventano pratica.

Ogni criterio accanto al team, per ogni operatore, ogni settimana.
Una nota di coaching pronta con la chiamata e il minuto esatti da ascoltare.
Le abitudini del team, non di una persona: il briefing indica il tema della prossima formazione.
Misurato settimana dopo settimana, così il miglioramento è un numero, non un aneddoto.

AIRA · l'analista IA

I responsabili chiedono a parole loro.
AIRA risponde con la chiamata.

Su WhatsApp, dove i responsabili sono già: nessuno strumento nuovo da imparare.
Nomi, numeri e la chiamata come prova in ogni risposta.
Briefing e avvisi arrivano prima che qualcuno li chieda.
Accesso in sola lettura, limitato ai dati del cliente.

Chiedi ad AIRA

AIRAContesto di 1.171 chiamate

Quali tre operatori hanno più bisogno di coaching questo mese, e su cosa? Dammi una chiamata di esempio per ciascuno.

I tre operatori da seguire per primi sono Luca Ricci, Federico Gatti e Davide Moretti: hanno i punteggi più bassi negli ultimi 30 giorni, e due su tre sono in calo rispetto ai 30 precedenti.

Operatore	Ultimi 30 giorni	30 precedenti
Luca Ricci	61,1	84,0
Davide Moretti	74,0	78,0
Federico Gatti	75,2	88,5

Luca Ricci: un calo di 22,9 punti, il più forte del team. Annuncio di chiusura nel 47,8% delle chiamate, contro il 62,9% del team. Esempio: Luca Ricci · 05/10/2026.

Risposta di AIRA, abbreviata · tenant demo, chiamate sintetiche

Trazione

Dal pilota a un contratto pubblico a pagamento
in sei mesi.

MAR 2026

Pilota

Primo utilizzo sul 153 del Comune Metropolitano di Trabzon; calibrazione con il suo addetto QA.

AGO 2026

Capitolato

Scritto con l'ente: SLA di disponibilità del 99,5%, clausole sulla protezione dei dati.

23 SET 2026

Contratto firmato

Licenza a pagamento, appalto pubblico.

30 SET 2026

In produzione

Ospitato a Istanbul, alimentato da un prelievo giornaliero automatico.

INIZIO 2027

Rinnovo annuale

L'offerta prevede il rinnovo a 12 mesi.

~1.400

chiamate al giorno, valutate senza passaggi manuali

34

operatori, ciascuno con profilo e storico dei punteggi

KVKK

L'equivalente turco del GDPR · hosting nel paese · nessun addestramento sui dati del cliente · un tenant per ente

Concorrenza

Costruito per le prove,
non per la ricerca per parole chiave.

Funzionalità	Piattaforme globaliObserve.AI · CallMiner · NICE	Progetto su misuraAgenzia o sviluppo interno	Audico
Valuta il modulo ascoltando la chiamata, non dalla trascrizione	Prima il testo	Dipende	✓
Audio telefonico in lingua locale (8 kHz)	Parziale	Dipende	✓
Il modulo QA del cliente	Parziale	Dipende	✓
Una prova per ogni risposta	—	—	✓
In bianco se incerta	—	—	✓
Analista IA per i responsabili	Emergente	—	✓
Cosa vendono davvero	Ricerca e dashboard	Ore di consulenza	Valutazioni con prove

Basato su informazioni pubbliche per ciascuna categoria di fornitori; i singoli prodotti possono differire.

Prossimo mercato

Il 153 di Trabzon è lo 060606 di Roma.
Stesso problema, stesso acquirente.

153 · TURCHIA · OPERATIVO

1

comune metropolitano in produzione

Valutato sul modulo dell'ente, ospitato in Turchia secondo la KVKK.

060606 · ITALIA · PROSSIMO

13,8M €

gara per il contact center di Roma Capitale

Un solo comune, un solo numero, già una gara pubblica. Stessa esigenza: un punteggio per ogni chiamata, non un campione. L'analisi in italiano è già attiva sul nostro tenant demo.

PENSATO PER L'UE

AI Act

pronto per le regole ad alto rischio

I sistemi che valutano i lavoratori sono ad alto rischio (Allegato III). Il nostro fornisce una prova per ogni risposta, la correzione umana e il bianco se incerto. GDPR: i dati delle chiamate restano nell'UE, non addestrano alcun modello, un tenant per ente.

Gara "Servizio di Contact Center ChiamaRoma 060606", valore stimato 13.792.635 € IVA esclusa (Gazzetta Ufficiale, 29/12/2021). Un primo pilota italiano è un obiettivo di questo round, non un accordo firmato.

Round seed

Il livello di qualità IA
per ogni contact center pubblico.

40%

Costruire il team

Un ingegnere speech/ML, customer success e vendite al settore pubblico.

35%

Vendere in modo ripetibile

Da una referenza a cinque enti su un'unica codebase, più certificazioni e infrastruttura nel paese.

25%

Aprire l'Italia

Presenza locale, una revisione GDPR con un DPO italiano, un benchmark sull'audio telefonico italiano e un primo pilota con il contact center di un comune.

Prossimo passo: 20 minuti su chiamate reali Kaan ÖzkanCo-fondatore · audico.ai

Software QA per contact center: 2,25 mld $ nel 2025, circa 4,1 mld $ entro il 2032 (Coherent Market Insights). Dimensione del round e condizioni in sede di colloquio.