In Breve

Cosa sono i Large Action Models?

I Large Action Models sono tecnologie che permettono all'intelligenza artificiale di tradurre intenzioni in azioni, coordinando flussi operativi in tempo reale.

Qual è il principale vantaggio dei LAM?

I LAM migliorano l'efficienza operativa e la personalizzazione dell'esperienza cliente, consentendo azioni proattive senza richiesta.

Quali rischi comportano i LAM?

L'autonomia dei LAM può portare a rischi, come azioni indesiderate degli agenti AI, evidenziando la necessità di governance adeguata.

I Large Action Models: Rivoluzionare l’Esperienza Cliente con l’Intelligenza Artificiale

I Large Action Models (LAM) rappresentano una nuova frontiera nell’uso dell’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 AI, molte aziende si trovano ancora ad affrontare un’esperienza cliente frammentata e reattiva. Secondo recenti studi, 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 portano questa capacità a un livello superiore, permettendo ad agenti virtuali di autenticare clienti, riprenotare voli, gestire compensazioni e inviare aggiornamenti proattivi, tutto senza la necessità di una richiesta da parte del cliente.

Questa evoluzione introduce un modello operativo che si concentra sull’orchestrazione end-to-end, piuttosto che su automazioni isolate. L’obiettivo è connettere front- e back-office, canali e team, per offrire un’esperienza continua e risultati tangibili. Alcuni esempi pratici mostrano miglioramenti operativi significativi: semplificando l’architettura dell’esperienza e collegando flussi di lavoro, le aziende possono aumentare i tassi di risoluzione immediata, migliorando al contempo l’esperienza di clienti e dipendenti.

Tuttavia, l’autonomia delle azioni intelligenti porta con sé anche dei rischi. Incidenti pubblici in cui agenti AI 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 gli agenti.

In questo scenario, l’AI sta anche ridefinendo il ruolo umano all’interno delle organizzazioni. Una quota sempre più rilevante di lavoratori utilizza strumenti AI sul posto di lavoro, ma la supervisione umana rimane cruciale per gestire eccezioni, esercitare giudizio e affrontare situazioni che richiedono empatia.

Per competere nell’economia dell’esperienza, la vera sfida non è solo adottare più AI, ma orchestrare in modo affidabile, governato e scalabile esperienze connesse che eliminino attriti e producano risultati misurabili.