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, coordinando flussi operativi in tempo reale.
- Qual è il principale vantaggio dei LAM?
- I LAM migliorano l'esperienza cliente attraverso un'operatività continua e una migliore integrazione tra front- e back-office.
- Quali sono i rischi associati all'uso dei LAM?
- L'autonomia dei LAM può portare a rischi operativi, come agenti AI che agiscono al di fuori dei parametri stabiliti, evidenziando la necessità di una governance adeguata.
I Large Action Models (LAM) stanno emergendo come una tecnologia chiave nell’ambito dell’intelligenza artificiale, capace di tradurre intenzioni in azioni concrete. Questi modelli consentono l’esecuzione di flussi operativi multi-step in tempo reale, coordinando decisioni e processi lungo l’intero percorso del cliente.
Nonostante gli ingenti investimenti in intelligenza artificiale, molte aziende si trovano a fronteggiare un’esperienza cliente ancora frammentata e reattiva. Secondo recenti studi, l’88% delle imprese utilizza l’AI in almeno una funzione, ma quasi due terzi di queste sono ancora in fase pilota. I Large Language Models (LLM) hanno migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, mentre i LAM collegano queste capacità a un’esecuzione operativa continua.
Grazie ai LAM, agenti virtuali possono autenticare clienti, riprenotare voli, aggiornare assegnazioni di posti e gestire compensazioni, tutto senza che il cliente debba intervenire. Questo approccio introduce un modello operativo focalizzato sull’orchestrazione end-to-end, piuttosto che su automazioni isolate, con l’obiettivo di connettere front- e back-office, canali e team per offrire continuità contestuale e risultati concreti.
Implementazioni pratiche di questa tecnologia 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 simultaneamente 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 l’importanza 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.
In questo contesto, l’AI sta anche ridefinendo il ruolo umano nel lavoro. Se una quota crescente di lavoratori utilizza strumenti AI, 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 quella di adottare più AI, ma di orchestrare in modo affidabile, governato e scalabile esperienze connesse che eliminino attriti e producano risultati misurabili.
