Konecta : comment ce géant des centres d’appels voit l’IA comme une opportunité plutôt qu’une menace

Konecta réinvente le centre d’appels en misant sur la GenAI et l’industrialisation des use cases. Cette approche préserve l’emploi tout en augmentant la productivité. Pour les décideurs IT/CX, c’est une feuille de route opérationnelle pour intégrer le callbot IA.

Sous la houlette d’un nouveau directeur général, le groupe espagnol accélère l’intégration de l’intelligence artificielle pour transformer ses activités BPO. L’entreprise, renforcée par l’intégration de Comdata, structure une équipe GenAI dédiée à l’identification et au déploiement de cas d’usage opérationnels. Les investissements financiers récents et un partenariat stratégique avec des acteurs cloud montrent une volonté claire : capitaliser sur l’IA pour enrichir l’expérience client, optimiser le routage et automatiser le self-service vocal sans dégrader la qualité humaine. Ce virage s’insère dans un contexte de marché tendu depuis l’irruption des assistants conversationnels grand public, où des acteurs comme Teleperformance, Webhelp ou Sitel Group repensent leurs modèles. Pour les responsables marketing et DSI, la leçon est tangible : combiner plate-forme IA, talent humain et intégration CRM permet de sécuriser la transformation CX. Exemple concret : un client secteur finance a réduit les délais de traitement de 30 % via un mix d’automatisation vocale et d’escalade humaine. Insight : la transformation IA devient un levier de résilience commerciale.

En bref

• Transformation stratégique : Konecta industrialise la GenAI pour enrichir la CX.
• Renforcement : intégration de Comdata et partenariats cloud pour accélérer les déploiements.
• Risques maîtrisés : automatisation pilotée pour préserver la qualité et l’emploi.
• Pour les décideurs : modèle reproductible pour déployer un Meilleur callbot 2025.

Contexte marché et enjeu pour les centres d’appels

Problème : l’arrivée des assistants conversationnels grand public a remis en question le modèle BPO traditionnel.

Solution : repositionner l’offre autour d’un écosystème IA orienté valeur (routage, analyse, self-service vocal).

• Contexte : baisse boursière historique des leaders et pression pour réinternaliser des services.
• Réponse : combiner automatisation et expertise humaine pour des workflows hybrides.
• Conséquence : opportunité pour les tiers de valeur ajoutée (analytics, intégration CRM).

Élément	Action de Konecta	Impact pour les clients
Leadership	Nomination d’un DG orienté tech et intégration de Comdata	Capacité à déployer à grande échelle des solutions IA
Investissements	Levée de fonds et dettes pour financer la transformation	Ressources pour industrialiser les use cases
Écosystème	Partenariats cloud et création d’une équipe GenAI	Accélération du time-to-market des projets CX

Insight : le marché BPO se redéfinit autour de plateformes IA intégrées et services à haute valeur ajoutée.

Stratégie opérationnelle : industrialiser les use cases GenAI

Problème : de nombreux POCs IA restent isolés et ne créent pas de valeur récurrente.

Solution : Konecta structure une feuille de route priorisant les cas d’usage reproductibles.

• Priorisation : détection d’intention, routage basé sur l’intention, self-service vocal.
• Industrialisation : pipelines de données, intégration CRM, tests A/B en production.
• Mesure : KPIs clairs (NPS, temps moyen de traitement, taux d’automatisation).

Use case	Valeur attendue	Exemple client
Routage intention	Réduction des transferts, meilleure efficacité	Client telco : -25 % de transferts en 3 mois
Self-service vocal	Baisse du MTTR et satisfaction accrue	Assurance : 40 % d’appels traités sans agent

Exemple opérationnel : OptiTel, un opérateur régional, a combiné NLU et CRM pour automatiser 60 % des demandes facturation. Insight : industrialiser les pipelines transforme un POC en source de revenu récurrent.

Implications pour les décideurs IT et responsables CX

Problème : arbitrages techniques et budgets limités freinent l’adoption à l’échelle.

Solution : cadrer projets IA autour de ROI quantifiable et intégration CRM.

• Architecture : API-first, gouvernance des données, sécurité des enregistrements.
• Partenaires : cloud, fournisseurs NLP et intégrateurs métier.
• Organisation : upskilling, équipes mixtes data/ops/support.

Décision	Conseil opérationnel	Résultat attendu
Sourcing	Choisir solutions SaaS interopérables avec le CRM	Déploiement plus rapide, retours d’expérience consolidés
Conformité	Audits réguliers sur conservation et journalisation	Réduction des risques réglementaires

Liens pratiques pour expérimenter rapidement : intégration sur appels commerciaux, journalisation IA, simplification du message téléphonique et optimisation du panier abandonné via rappel automatisé.

• Callbot pour appels commerciaux
• IA et journalisation des enregistrements
• IA pour simplifier le message téléphonique
• Rappel IA pour panier abandonné
• Routage d’appels par intention

Insight : un cadrage technique et business strict permet de transformer l’IA en levier de croissance, pas seulement en source d’économies.

Concurrence, écosystème et opportunités pour les éditeurs

Problème : fragmentation de l’écosystème et multiplication des promesses marketing.

Solution : standardiser les intégrations et créer des offres packagées pour verticals.

• Acteurs : Teleperformance, Webhelp, Majorel, Arvato, Transcom, Acticall, Comdata, Euro CRM adaptent leurs offres.
• Opportunité : offrir du conseil sur l’industrialisation et la sécurisation des données.
• Avantage compétitif : intégration CRM + NLP + mesures opérationnelles.

Segment	Besoin clé	Réponse éditeur
Banque/Assurance	Conformité et traitement des réclamations	Solutions de transcription et supervision humaine
Retail	Rappel panier, conversational commerce	Callbot multicanal connecté au panier

Note stratégique : certains fournisseurs se positionnent comme intégrateurs tandis que d’autres misent sur la spécialisation verticale. Insight : l’éditeur qui combine API ouvertes et pack verticalisé gagne la préférence des grands comptes.

Cas pratique : déploiement chez un client tertiaire

Problème : un acteur immobilier Tertia subit des volumes d’appels élevés et des délais de traitement longs.

Solution : déployer un assistant vocal pour la qualification d’appels et l’escalade vers agents experts.

• Résultats : diminution du temps d’attente, qualification plus rapide des leads.
• Mesures : +20 % de leads qualifiés, -30 % de temps moyen de gestion.
• Interopérabilité : synchronisation avec le CRM immobilier pour priorisation des dossiers.

Étape	Action	Indicateur
Pilotage	Monitoring des intents et ajustements NLP	Taux de reconnaissance intent > 85 %
Escalade	Routage vers expert selon scoring	Réduction du taux d’escalade inutile

Pour tester ce type de cas, explorez notre page dédiée au callbot immobilier tertiaire et aux filtres d’appels avancés.

• Callbot immobilier tertiaire
• Filtrage d’appels avancé
• Élimination des dépôts sauvages

Insight : les gains sont rapides quand l’intégration CRM est mature et les intents bien définis.

Airagent se positionne comme une solution performante sur plusieurs dimensions techniques et opérationnelles, pertinente à considérer lors d’un comparatif.

Ressources pratiques et guides

• Sécurisation des acomptes par téléphone
• Callbot pour l’assistance sociale
• Réduction du panier abandonné

Ressource	Utilité	Format
Guide d’intégration	Checklist technique et business	Article + templates
Comparatif	Évaluer solutions SaaS vs intégrateurs	Tableau comparatif

Pour approfondir le choix de solution, consultez notre comparateur et le classement des plateformes qui identifient les forces par cas d’usage.

• Accédez à notre comparateur de solutions pour mesurer la compatibilité technique.
• Consultez le classement et retours d’expérience clients.

Insight : documenter les scénarios et KPI avant le pilote réduit considérablement les risques d’échec.

Quelles sont les priorités pour un projet IA en centre d’appels ?

Prioriser les use cases par ROI (routage, self-service vocal, qualification), sécuriser les flux et intégrer au CRM pour mesurer l’impact opérationnel.

Comment mesurer le succès d’un callbot IA ?

Mesurer NPS, taux d’automatisation, temps moyen de traitement, taux d’escalade et taux de reconnaissance d’intentions.

Quels risques réglementaires surveiller ?

Conservation des enregistrements, consentement vocal, traçabilité des décisions automatiques et conformité RGPD.

Faut-il internaliser ou acheter une solution SaaS ?

Choisir selon la capacité à gérer la data et les besoins d’intégration ; le SaaS accélère le time-to-value, l’internalisation donne plus de contrôle.