Cosa sono i Large Action Models?

I Large Action Models sono tecnologie che permettono all'AI di tradurre intenzioni in azioni, gestendo flussi operativi complessi in tempo reale.

Qual è il principale vantaggio dei LAM?

I LAM consentono un'orchestrazione end-to-end delle esperienze cliente, migliorando la continuità e i risultati operativi.

Quali rischi comportano i LAM?

L'autonomia dei LAM può portare a rischi operativi, come decisioni errate o cancellazioni di dati, evidenziando la necessità di una governance adeguata.

Large Action Models e l'Orchestrazione dell'Esperienza Cliente

In Breve

Cosa sono i Large Action Models?: I Large Action Models sono tecnologie che permettono all'AI di tradurre intenzioni in azioni, gestendo flussi operativi complessi in tempo reale.
Qual è il principale vantaggio dei LAM?: I LAM consentono un'orchestrazione end-to-end delle esperienze cliente, migliorando la continuità e i risultati operativi.
Quali rischi comportano i LAM?: L'autonomia dei LAM può portare a rischi operativi, come decisioni errate o cancellazioni di dati, evidenziando la necessità di una governance adeguata.

I Large Action Models (LAM) stanno emergendo come una tecnologia fondamentale nell’ambito dell’intelligenza artificiale, consentendo una traduzione efficace delle 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 del cliente.

Nonostante gli ingenti investimenti in AI, molte aziende si trovano ancora a fronteggiare esperienze cliente frammentate e reattive. Secondo recenti dati, 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 sicuramente migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, ma i LAM portano questa evoluzione a un livello superiore, collegando la comprensione linguistica a un’esecuzione operativa continua.

Grazie ai LAM, gli agenti virtuali possono ora autenticare clienti, riprenotare voli, aggiornare assegnazioni di posti, gestire compensazioni e inviare aggiornamenti proattivi senza che il cliente debba richiederli. Questo cambiamento segna un passaggio verso un modello operativo che si concentra sull’orchestrazione end-to-end, piuttosto che su automazioni isolate. L’obiettivo è quello di connettere front- e back-office, canali e team, per offrire una continuità contestuale e risultati concreti.

Implementazioni pratiche di LAM hanno dimostrato significativi miglioramenti operativi. Semplificando l’architettura dell’esperienza e collegando flussi di lavoro, è possibile aumentare i tassi di risoluzione immediata, migliorando al contempo l’esperienza di clienti e 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 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 efficaci, contesto in tempo reale e comunicazione sicura tra gli 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, prendere decisioni critiche 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.

Autore

redazione

Redazione Diarioeconomico.