In Breve
- Cosa sono i Large Action Models?
- I Large Action Models sono tecnologie che permettono all'intelligenza artificiale di tradurre intenzioni in azioni concrete lungo il percorso cliente.
- Quali benefici portano i LAM alle aziende?
- I LAM migliorano l'efficienza operativa, aumentano i tassi di risoluzione immediata e migliorano l'esperienza di clienti e dipendenti.
- Quali sono i rischi associati all'uso dei LAM?
- I rischi includono l'autonomia delle azioni intelligenti che può portare a errori operativi, evidenziando la necessità di una governance adeguata.
I Large Action Models (LAM) stanno emergendo come una tecnologia innovativa che consente all’intelligenza artificiale di tradurre intenzioni in azioni concrete, eseguendo flussi operativi multi-step in tempo reale e coordinando decisioni lungo l’intero percorso del cliente.
Nonostante gli ingenti investimenti nel campo dell’AI, l’esperienza cliente rimane spesso frammentata e reattiva. Secondo le statistiche, l’88% delle imprese utilizza l’AI in almeno una funzione, ma quasi due terzi di esse sono ancora in fase pilota. I Large Language Models (LLM) hanno migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, ma i LAM vanno oltre, collegando queste capacità a un’esecuzione operativa continua.
Grazie ai LAM, agenti virtuali sono in grado di autenticare clienti, riprenotare voli, aggiornare assegnazioni di posti, gestire compensazioni e inviare aggiornamenti proattivi senza che il cliente debba richiederli. Questo approccio introduce un modello operativo focalizzato sull’orchestrazione end-to-end, piuttosto che su automazioni isolate. L’obiettivo è connettere front- e back-office, canali e team per offrire continuità contestuale e risultati concreti.
Alcune implementazioni pratiche dei LAM mostrano miglioramenti operativi significativi. Semplificando l’architettura dell’esperienza e collegando flussi di lavoro, le aziende possono aumentare i tassi di risoluzione immediata, migliorando contemporaneamente l’esperienza di clienti e 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 la necessità 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 l’Agent-to-Agent (A2A) sono fondamentali per garantire controlli, contesto in tempo reale e comunicazione sicura tra agenti.
Inoltre, l’AI sta ridefinendo il ruolo umano nel contesto lavorativo. Se una quota rilevante di lavoratori utilizza strumenti AI sul posto di lavoro, 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 in modo affidabile, governato e scalabile esperienze connesse che eliminino attriti e producano risultati misurabili.
