In Breve
- Cosa sono i Large Action Models?
- I Large Action Models sono tecnologie che permettono all'intelligenza artificiale di tradurre intenzioni in azioni, gestendo flussi operativi complessi.
- Qual è il vantaggio dei LAM nell'esperienza cliente?
- I LAM migliorano l'efficienza operativa e consentono interazioni più fluide e proattive tra aziende e clienti.
- Quali rischi comportano i LAM?
- L'autonomia degli agenti AI può portare a errori operativi, evidenziando la necessità di una governance adeguata.
I Large Action Models (LAM) rappresentano una nuova frontiera nell’uso dell’intelligenza artificiale, permettendo di tradurre le intenzioni in azioni concrete. Queste tecnologie sono in grado di eseguire flussi operativi complessi in tempo reale, coordinando decisioni e processi lungo l’intero percorso del cliente.
Nonostante gli ingenti investimenti in intelligenza artificiale, l’esperienza cliente rimane spesso frammentata e reattiva. Secondo recenti studi, l’88% delle imprese utilizza l’AI in almeno una funzione, ma quasi due terzi sono ancora in fase pilota. I Large Language Models (LLM) hanno migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, mentre i LAM collegano questa capacità a un’esecuzione operativa continua. Questo consente, ad esempio, agli agenti virtuali di autenticare clienti, riprenotare voli, aggiornare assegnazioni di posti, gestire compensazioni e inviare aggiornamenti proattivi senza la necessità di una richiesta esplicita da parte del cliente.
Il passaggio verso un modello operativo che si concentra sull’orchestrazione end-to-end, piuttosto che su automazioni isolate, è fondamentale per connettere front- e back-office, canali e team. Questo approccio mira a garantire una continuità contestuale e risultati concreti. Implementazioni pratiche di LAM hanno mostrato miglioramenti significativi, semplificando l’architettura dell’esperienza e collegando flussi di lavoro. Ciò ha portato a un incremento dei tassi di risoluzione immediata e a un miglioramento dell’esperienza sia per i clienti che per i dipendenti.
Tuttavia, l’autonomia delle azioni intelligenti porta con sé dei rischi. Episodi pubblici di agenti AI che hanno cancellato database o agito al di fuori dei parametri stabiliti evidenziano l’importanza di integrare la governance direttamente nei livelli di orchestrazione. Strumenti come la governance-by-design, i guardrail aziendali e standard di interoperabilità, come il Model Context Protocol (MCP) e Agent-to-Agent (A2A), sono essenziali per garantire controlli, contesto in tempo reale e comunicazione sicura tra agenti.
Inoltre, l’AI sta ridefinendo il ruolo umano nel processo lavorativo. Se una quota crescente di lavoratori utilizza strumenti AI, la supervisione umana rimane cruciale per gestire eccezioni, esercitare giudizio e affrontare situazioni che richiedono empatia. Per competere nell’economia dell’esperienza, la sfida non è solo quella di adottare più AI, ma di orchestrare esperienze connesse in modo affidabile, governato e scalabile, eliminando attriti e producendo risultati misurabili.