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.
- Qual è il vantaggio dei LAM per le aziende?
- I LAM migliorano l'esperienza cliente attraverso un'orchestrazione continua e una maggiore efficienza operativa.
- Quali rischi comportano i LAM?
- I LAM possono amplificare i rischi legati all'autonomia delle azioni intelligenti, richiedendo una governance adeguata.
I Large Action Models (LAM) emergono come una tecnologia innovativa che consente all’intelligenza artificiale di tradurre intenzioni in azioni, gestendo flussi operativi complessi in tempo reale. Questa capacità di orchestrazione è fondamentale per migliorare l’esperienza cliente, che spesso risulta frammentata e reattiva nonostante gli ingenti investimenti in intelligenza artificiale. Infatti, 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 già migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, ma i LAM portano questa evoluzione un passo oltre, permettendo a agenti virtuali di eseguire operazioni complesse come autenticare clienti, riprenotare voli, gestire compensazioni e inviare aggiornamenti proattivi senza la necessità di un intervento diretto da parte del cliente.
Questo approccio 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 garantire una continuità contestuale e risultati tangibili. Le implementazioni pratiche dei LAM 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 di clienti e dipendenti.
Tuttavia, l’autonomia delle azioni intelligenti porta con sé anche dei rischi. Recenti episodi di agenti AI che hanno cancellato database o agito al di fuori dei parametri stabiliti evidenziano l’importanza di integrare la governance 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 cruciali per garantire controlli efficaci, contesto in tempo reale e comunicazione sicura tra agenti.
Inoltre, l’AI sta ridefinendo il ruolo umano nel lavoro. Se una parte significativa dei lavoratori utilizza strumenti AI, è fondamentale mantenere una supervisione umana 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 esperienze connesse in modo affidabile, governato e scalabile, eliminando attriti e producendo risultati misurabili.
