In Breve
- Cosa sono i Large Action Models?
- I Large Action Models (LAM) sono tecnologie che permettono all'intelligenza artificiale di tradurre intenzioni in azioni, gestendo flussi operativi complessi.
- Qual è il vantaggio dei LAM rispetto ai Large Language Models?
- I LAM collegano la comprensione conversazionale a un'esecuzione operativa continua, migliorando l'efficienza delle interazioni con i clienti.
- Quali sono i rischi associati all'uso dei LAM?
- I rischi includono l'autonomia delle azioni intelligenti che può portare a errori, evidenziando la necessità di una governance adeguata.
I Large Action Models (LAM) rappresentano una frontiera innovativa nel campo dell’intelligenza artificiale, consentendo la traduzione delle intenzioni in azioni concrete. Questa tecnologia è in grado di eseguire flussi operativi complessi in tempo reale, coordinando decisioni e processi lungo l’intero percorso del cliente.
Nonostante gli ingenti investimenti nel settore dell’AI, molte aziende si trovano ancora a fronteggiare un’esperienza cliente frammentata e reattiva. Secondo recenti studi, l’88% delle imprese utilizza l’AI in almeno una delle loro funzioni, ma quasi due terzi di esse sono ancora in fase pilota, evidenziando la necessità di un’implementazione più efficace.
I Large Language Models (LLM) hanno già migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, ma i LAM vanno oltre, collegando queste capacità a un’esecuzione operativa continua. Grazie a questa tecnologia, gli agenti virtuali possono autenticare clienti, riprenotare voli, aggiornare assegnazioni di posti, gestire compensazioni e inviare aggiornamenti proattivi senza che il cliente debba richiederli.
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-office e back-office, canali e team, per offrire una continuità contestuale e risultati concreti. Le implementazioni pratiche dei LAM hanno già dimostrato miglioramenti operativi significativi, semplificando l’architettura dell’esperienza e collegando flussi di lavoro. Questo approccio ha portato a un incremento dei tassi di risoluzione immediata e a un miglioramento dell’esperienza sia per i clienti che per i dipendenti.
Tuttavia, l’autonomia delle azioni intelligenti porta con sé anche dei rischi. Episodi 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 essenziali per garantire controlli, contesto in tempo reale e comunicazione sicura tra agenti.
Inoltre, l’AI sta ridefinendo il ruolo umano nel contesto lavorativo. Se una parte significativa dei 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, le aziende devono affrontare una sfida cruciale: non è sufficiente adottare più AI, ma è necessario orchestrare esperienze connesse in modo affidabile, governato e scalabile. Solo così sarà possibile eliminare attriti e produrre risultati misurabili, trasformando l’interazione con il cliente in un processo fluido e soddisfacente.
