Le organizzazioni che operano nel settore della classificazione automatica dei livelli tariffari Tier 2 si trovano di fronte a una sfida cruciale: ridurre il tasso di errore umano medio del 12–18% legato a ambiguità interpretative, soggettività e sovraccarico cognitivo, senza sacrificare la coerenza operativa. Il Tier 2, punto di transizione tra la valutazione preliminare (Tier 1) e l’assegnazione avanzata con modelli predittivi (Tier 3), è caratterizzato da griglie di valutazione e checklist con pesi interpretativi variabili, che generano una variabilità inter-osservatore elevata e un tasso di discrepanza significativo tra valutatori. Per superare questa soglia, l’automazione non è più un’opzione ma una necessità strategica: essa consolida la ripetibilità, aumenta la tracciabilità e riduce gli errori ricorrenti legati a stanchezza o interpretazioni discordanti. Tuttavia, una trasformazione efficace richiede una digitalizzazione rigorosa dei criteri, una formalizzazione metodologica delle regole decisionali e l’integrazione di un sistema di feedback continuo. Questo articolo analizza, passo dopo passo, come progettare e implementare un motore decisionale basato su regole esplicite (rule engine), partendo dall’estratto fondamentale del Tier 2 – “La valutazione Tier 2 si basa prevalentemente su checklist e griglie di valutazione con pesi soggettivi; la comprensione dei criteri varia tra operatori, causando discrepanze nell’interpretazione” – per costruire un processo automatizzato robusto, verificabile e scalabile, con takeaway operativi concreti per il team di governance e operazioni.

1. Fondamenti: perché l’automazione del Tier 2 è ineludibile

Il Tier 2 rappresenta il fulcro della classificazione intermedia, dove l’esperienza umana incontra la necessità di standardizzazione. A differenza del Tier 1, che si basa su indicatori di alto livello e analisi descrittive, il Tier 2 richiede un bilanciamento tra criteri oggettivi e interpretativi, spesso codificati in checklist con pesi pesanti sulla discrezionalità. Questa natura soggettiva è la principale fonte del tasso di errore medio del 12–18%, poiché la ponderazione di indicatori chiave (es. tempo di risposta, numero di errori, soddisfazione utente) varia tra operatori e contesti, generando inconsistenza.

L’automazione interviene qui come strumento di stabilizzazione: trasforma valutazioni discorsive in processi ripetibili, riduce la variabilità inter-osservatore, e garantisce che ogni caso venga valutato secondo criteri predefiniti, non intuitivi. Non si tratta di sostituire completamente il giudizio umano, ma di creare una base affidabile su cui intervenire con esperti, migliorando la qualità complessiva e accelerando il ciclo di assegnazione.

Perché un sistema automatizzato funzioni, è indispensabile un passaggio dalla valutazione “ad occhio” a una **classificazione digitale e strutturata**. Questo richiede tre pilastri:
– **Digitalizzazione dei criteri**: trasformare checklist in formati dati standard (JSON, XML) con definizione esplicita di variabili, pesi e gerarchie;
– **Formalizzazione delle regole decisionali**: codificare i criteri Tier 2 in logiche esplicite, preferibilmente fuzzy o booleane, per gestire ambiguità e dati parziali;
– **Validazione automatica**: implementare controlli in fase di caricamento per garantire completezza, coerenza e conformità ai modelli definiti.

Un esempio pratico: se il criterio “tempo medio di risposta” deve essere < 200 ms per assegnare Tier2A, il sistema deve rifiutare automaticamente casi con valori fuori soglia, generando spiegazioni immediate.

2. Analisi critica del Tier 2: punti di fragilità e opportunità di miglioramento

La radice del problema risiede nella **soggettività dei pesi e nella mancanza di tracciabilità**. Le griglie Tier 2 attuali, spesso esposte come documenti statici o fogli di calcolo, non permettono di monitorare come i valori vengano applicati in pratica. La mancanza di log d’audit impedisce di identificare pattern di errore ricorrenti, mentre la valutazione manuale propensa a fatica cognitiva e stanchezza genera discrepanze: due valutatori possono assegnare livelli diversi allo stesso caso se il criterio “soddisfazione utente” è interpretato diversamente.

Inoltre, le annotazioni qualitative, se non strutturate, diventano un “data silo” difficile da analizzare retrospettivamente e da utilizzare per addestrare modelli predittivi futuri. Questo crea un circolo vizioso: errori non identificati perpetuano la necessità di revisioni manuali, rallentando il sistema.

La soluzione chiave è l’implementazione di un **motore decisionale basato su regole esplicite**, capace di trasformare valutazioni soggettive in processi digitali ripetibili. Uno strumento tipo Drools, con regole fuzzy, consente di gestire gradi di appartenenza (es. “se tempo < 200 ms E numero errori < 2 → Tier2A con confidenza alta”), riducendo arbitrarietà e aumentando trasparenza. Inoltre, la standardizzazione dei dati in ingresso – con schemi rigidi e validazioni automatiche – elimina ambiguità precoci, evitando che casi mal formati propaghino errori nel sistema.

3. Metodologia dettagliata per la digitalizzazione del Tier 2

**Fase 1: Standardizzazione dei dati in ingresso**
– **Identificazione delle variabili**: estrarre da tutti i casi Tier 2 etichettati (minimo 500 record) e catalogare variabili critiche: metriche operative (es. tempo risposta, numero ticket chiusi), dati qualitativi (feedback utente), indicatori di performance.
– **Definizione di un modello dati unificato**: creare uno schema JSON con campi obbligatori, tipi dati chiari (string, number, boolean), e valori enumerati per criteri chiave (es. “grado soddisfazione” = {1: “insoddisfatto”, 2: “neutro”, 3: “soddisfatto”}).
– **Validazione automatica**: implementare regole di controllo in fase di caricamento (es. “se campo tempo_risposta > 0 e < 10000, valido; altrimenti errore critico”), con messaggi di errore strutturati e riportati nel log.

*Esempio di schema JSON standardizzato:*
{
„id_caso”: „CAS-2024-001”,
„timestamp”: „2024-03-15T10:30:00Z”,
„metrica_tempo_risposta”: 180,
„numero_errori_chiusi”: 3,
„soddisfazione_utente”: 2,
„criterio_principale”: „tempo_risposta < 200 ms”,
„categoria_risultato”: „A”,
„note”: null,
„audit_log”: „verifica eseguita da regola standardizzazione_v1.2”,
„confindenza”: „alta”
}

**Fase 2: Formalizzazione delle regole decisionali**
Definire ogni criterio Tier 2 come regola logica, con pesi derivati da analisi statistica (es. regressione logistica o analisi di sensibilità) per garantire trasparenza e riproducibilità.
Esempio:
Regola 1: Se metrica_tempo_risposta < 200 ms E numero_errori_chiusi < 5 → assegna Tier2A con confidenza alta (93%)
Regola 2: Se metrica_tempo_risposta ≥ 200 ms E numero_errori_chiusi ≥ 5 → assegna Tier2B con confidenza media (61%)
Regola 3: Se metrica_tempo_risposta < 150 ms E soddisfazione_utente ≥ 3 → assegna Tier2A con confidenza molto alta (98%)

Queste regole vengono codificate in un motore rule-based (es. Drools), dove ogni regola è un nodo logico con condizioni e azioni, assicurando auditabilità e tracciamento.

**Fase 3: Sviluppo dell’interfaccia decisionale supportata**
Creare un dashboard interattivo che:
– Visualizza i parametri selezionati dai valutatori (es. slider per soglie, checkbox per criteri prioritari);
– Mostra raccomandazioni automatiche con spiegazioni contestuali (“Tier2A suggerito perché tempo risposta e soddisfazione superano i threshold”);
– Integra un sistema di feedback umano: dopo ogni assegnazione, gli operatori possono indicare discrepanze o contesti particolari, arricchendo il dataset e aggiornando la ponderazione dei criteri.
L’interfaccia include moduli per annotazioni strutturate e opzioni di revisione automatica, garantendo che ogni decisione sia giustificata e tracciabile.

**Fase 4: Testing e validazione del sistema**
– **Test su campioni rappresentativi**: confrontare assegnazioni umane vs automatizzate su 100 casi random, misurando precision, recall e riduzione di errori non ripetibili. Risultati tipici: +25% di coerenza inter-valutatore, riduzione degli errori del 40%.
– **Coinvolgimento gruppo pilota**: 5 valutatori verificano il sistema in contesti reali, fornendo feedback qualitativo su usabilità e accuratezza.
– **Validazione statistica**: analisi di sensibilità per verificare stabilità delle regole sotto variazioni di input; adozione di soglie di confidenza per casi ambigui (es. “con confidenza < 75% → richiesta revisione umana”).

4. Fasi operative dettagliate per l’implementazione tecnica

Fase 1: Preparazione del dataset storico Tier 2
Estrarre da database storico tutti i casi con etichetta Tier 2 completa e giustificazione. Pulire duplicati, valori mancanti tramite imputazione basata su regole (es. media per numerici), annotare metadati temporali (periodo di riferimento, contesto operativo) per tracciabilità.