In Breve
- Cosa sono i Large Action Models?
- I Large Action Models sono tecnologie AI che traducono intenzioni in azioni, coordinando processi lungo il percorso cliente.
- Quali sono i benefici dei LAM per le aziende?
- I LAM migliorano l'efficienza operativa, consentendo azioni autonome e una maggiore personalizzazione dell'esperienza cliente.
- Quali rischi comportano i LAM?
- L'autonomia dei LAM può portare a rischi, come azioni non autorizzate, evidenziando la necessità di una governance adeguata.
I Large Action Models (LAM) rappresentano una nuova frontiera nell’ambito dell’intelligenza artificiale, consentendo la traduzione delle intenzioni in azioni concrete. Queste tecnologie sono in grado di eseguire flussi operativi multi-step in tempo reale, coordinando decisioni e processi lungo l’intero percorso del cliente.
Nonostante i significativi investimenti nel settore dell’AI, molte aziende si trovano ancora a fronteggiare esperienze cliente frammentate e reattive. Infatti, l’88% delle imprese utilizza l’intelligenza artificiale in almeno una delle proprie funzioni, ma quasi due terzi di esse sono ancora in fase pilota. In questo contesto, i Large Language Models (LLM) hanno migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, mentre i LAM collegano queste capacità a un’esecuzione operativa continua.
Grazie ai LAM, gli agenti virtuali possono ora autenticare clienti, riprenotare voli, aggiornare assegnazioni di posti, gestire compensazioni e inviare aggiornamenti proattivi senza necessità di richiesta da parte del cliente. Questo approccio introduce un modello operativo che si concentra sull’orchestrazione end-to-end piuttosto che su automazioni isolate, con l’obiettivo di connettere front- e back-office, canali e team, al fine di offrire continuità contestuale e risultati concreti.
Le implementazioni pratiche dei LAM hanno dimostrato di poter portare a miglioramenti operativi significativi. Semplificando l’architettura dell’esperienza e collegando flussi di lavoro, è possibile aumentare i tassi di risoluzione immediata, migliorando così l’esperienza sia dei clienti che dei dipendenti.
Tuttavia, l’autonomia delle azioni intelligenti porta con sé anche dei rischi. Alcuni episodi pubblici, in cui agenti AI 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 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 parte significativa dei lavoratori utilizza strumenti AI, rimane cruciale la supervisione umana per gestire eccezioni, prendere decisioni critiche e affrontare situazioni che richiedono empatia. Per competere nell’economia dell’esperienza, la vera 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.
