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 vantaggi offrono i LAM?

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

Quali sono i rischi associati all'uso dei LAM?

L'autonomia degli agenti AI può portare a rischi significativi, come azioni non autorizzate, evidenziando la necessità di una governance adeguata.

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

I Large Action Models (LAM) stanno emergendo come una tecnologia chiave nell’ambito dell’intelligenza artificiale, capace di tradurre intenzioni in azioni concrete. Questa innovazione consente di eseguire flussi operativi multi-step in tempo reale, coordinando decisioni e processi lungo l’intero percorso del cliente.

Un Contesto di Innovazione

Nonostante gli ingenti investimenti in intelligenza artificiale, molte aziende continuano a riscontrare 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.

Il Ruolo dei Large Language Models

I Large Language Models (LLM) hanno già migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione. Tuttavia, i LAM vanno oltre, collegando questa capacità a un’esecuzione operativa continua. Ciò consente, ad esempio, a agenti virtuali di autenticare clienti, riprenotare voli, aggiornare assegnazioni di posti, gestire compensazioni e inviare aggiornamenti proattivi senza che il cliente lo richieda.

Orchestrazione End-to-End

Questa tecnologia 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. Diverse implementazioni pratiche hanno mostrato miglioramenti operativi significativi, aumentando i tassi di risoluzione immediata e migliorando l’esperienza di clienti e dipendenti.

I Rischi dell’Autonomia delle Azioni Intelligenti

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.

Il Ruolo Umano nell’Era dell’AI

L’intelligenza artificiale sta anche ridefinendo il ruolo umano nel lavoro. Se una quota rilevante di lavoratori utilizza strumenti AI sul posto di lavoro, la supervisione umana rimane fondamentale per gestire eccezioni, esercitare giudizio e affrontare situazioni che richiedono empatia.

Conclusione: La Sfida dell’Orchestrazione

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