In Breve
- Cosa sono i Large Action Models?
- I Large Action Models sono tecnologie che permettono all'AI di tradurre intenzioni in azioni, eseguendo flussi operativi in tempo reale.
- Qual è il principale vantaggio dei LAM?
- I LAM migliorano l'orchestrazione dell'esperienza cliente, consentendo una gestione più fluida e coordinata delle interazioni.
- Quali rischi comportano i LAM?
- L'autonomia delle azioni intelligenti può portare a rischi operativi, rendendo necessaria una governance adeguata.
I Large Action Models (LAM) stanno emergendo come una tecnologia chiave nell’ambito dell’intelligenza artificiale, capace di tradurre intenzioni in azioni concrete. Questi modelli consentono l’esecuzione di 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. Secondo recenti studi, l’88% delle imprese utilizza l’AI in almeno una funzione, ma quasi due terzi 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 questa 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 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 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 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.
L’intelligenza artificiale sta anche ridefinendo il ruolo umano nel lavoro. Se una quota rilevante di lavoratori utilizza strumenti AI, la supervisione umana rimane cruciale per gestire eccezioni, esercitare giudizio e affrontare situazioni che richiedono empatia.
In conclusione, 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.
