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 processi lungo il percorso cliente.

Quali sono i benefici dei LAM?

I LAM migliorano l'efficienza operativa e l'esperienza cliente, consentendo azioni proattive da parte di agenti virtuali.

Quali rischi comportano i LAM?

L'autonomia delle azioni intelligenti può portare a rischi, come errori operativi, rendendo necessaria una governance adeguata.

Come i Large Action Models Rivoluzionano l’Esperienza Cliente

I Large Action Models (LAM) stanno emergendo come una tecnologia chiave nel panorama dell’intelligenza artificiale, permettendo alle aziende di tradurre intenzioni in azioni concrete. Questi modelli 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 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. I Large Language Models (LLM) hanno migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, ma i LAM portano questa capacità a un livello superiore, consentendo ad esempio a agenti virtuali di autenticare clienti, riprenotare voli e gestire compensazioni senza che il cliente debba intervenire.

Questa transizione verso un modello operativo focalizzato sull’orchestrazione end-to-end rappresenta un cambiamento significativo rispetto alle automazioni isolate. L’obiettivo è connettere front- e back-office, canali e team, per offrire una continuità contestuale e risultati concreti. Diverse implementazioni pratiche 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 anche 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 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. Una quota crescente di lavoratori utilizza strumenti AI, ma la supervisione umana rimane fondamentale per gestire eccezioni, giudizi e momenti che richiedono empatia. Per competere nell’economia dell’esperienza, la sfida non è solo adottare più AI, ma orchestrare in modo affidabile, governato e scalabile esperienze connesse che eliminino attriti e producano risultati misurabili.