In Breve
- Cosa sono i Large Action Models?
- I Large Action Models sono tecnologie che permettono all'intelligenza artificiale di tradurre intenzioni in azioni operative in tempo reale.
- Qual è il principale vantaggio dei LAM?
- I LAM migliorano l'orchestrazione dell'esperienza cliente, consentendo un'esecuzione operativa continua e coordinata.
- 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: Rivoluzione nell’Orchestrazione dell’Esperienza Cliente
I Large Action Models (LAM) rappresentano una nuova frontiera per l’intelligenza artificiale, consentendo la traduzione delle intenzioni in azioni concrete. Questa tecnologia è in grado di eseguire flussi operativi multi-step 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. Attualmente, l’88% delle imprese utilizza l’AI in almeno una funzione, ma quasi due terzi sono ancora in fase pilota. Mentre i Large Language Models (LLM) hanno migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, i LAM collegano queste capacità a un’esecuzione operativa continua.
Grazie ai LAM, gli agenti virtuali possono 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 offrire continuità contestuale e risultati concreti.
Implementazioni pratiche di questa tecnologia hanno mostrato miglioramenti operativi significativi. Semplificando l’architettura dell’esperienza e collegando flussi di lavoro, è possibile 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 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 essenziali per garantire controlli, contesto in tempo reale e comunicazione sicura tra agenti.
Inoltre, l’AI sta ridefinendo il ruolo umano nel lavoro. Se una quota rilevante di lavoratori utilizza strumenti AI, la supervisione umana rimane fondamentale per gestire eccezioni, esercitare giudizio e affrontare situazioni che richiedono empatia.
Per competere nell’economia dell’esperienza, la 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.
