In Breve
- Cosa sono i Large Action Models?
- I Large Action Models (LAM) sono tecnologie che consentono all'intelligenza artificiale di tradurre intenzioni in azioni concrete.
- Qual è il vantaggio dei LAM nell'esperienza cliente?
- I LAM migliorano l'efficienza operativa e consentono un'operatività continua, migliorando l'esperienza cliente.
- Quali rischi comportano i LAM?
- L'autonomia delle azioni intelligenti può portare a rischi, come agenti AI che agiscono al di fuori dei parametri stabiliti.
I Large Action Models (LAM) rappresentano una nuova frontiera per l’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 cliente. Nonostante gli ingenti investimenti in AI, il panorama attuale mostra che l’esperienza cliente è ancora frammentata e reattiva: 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 già migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, ma i LAM portano questa capacità a un livello superiore, permettendo ad agenti virtuali di autenticare clienti, riprenotare voli, aggiornare assegnazioni di posti, gestire compensazioni e inviare aggiornamenti proattivi senza che il cliente lo richieda. 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 per garantire continuità contestuale e risultati concreti.
Implementazioni pratiche di LAM hanno dimostrato miglioramenti operativi significativi. Semplificando l’architettura dell’esperienza e collegando flussi di lavoro, le aziende possono aumentare i tassi di risoluzione immediata e migliorare l’esperienza sia dei clienti che dei dipendenti. Tuttavia, l’autonomia delle azioni intelligenti porta con sé dei rischi: episodi 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.
Per affrontare queste sfide, si suggerisce di adottare una governance-by-design, implementando guardrail aziendali e standard di interoperabilità come il Model Context Protocol (MCP) e l’Agent-to-Agent (A2A). Questi strumenti possono garantire controlli, contesto in tempo reale e comunicazione sicura tra agenti. Inoltre, l’AI sta ridefinendo il ruolo umano nel lavoro: sebbene una quota significativa di lavoratori utilizzi strumenti AI, la supervisione umana rimane fondamentale per gestire eccezioni, prendere decisioni critiche e affrontare situazioni che richiedono empatia.
In conclusione, per competere nell’economia dell’esperienza, la vera sfida non è solo adottare più AI, ma saper orchestrare in modo affidabile, governato e scalabile esperienze connesse che eliminino attriti e producano risultati misurabili.
