In Breve
- Cosa sono i Large Action Models?
- I Large Action Models sono una tecnologia che permette all'intelligenza artificiale di tradurre intenzioni in azioni, coordinando flussi operativi in tempo reale.
- Quali sono i benefici dei LAM?
- I LAM migliorano l'efficienza operativa, consentendo agli agenti virtuali di gestire compiti complessi senza intervento umano.
- Quali rischi comportano i LAM?
- L'autonomia dei LAM può portare a rischi significativi, come decisioni errate o cancellazioni di dati, rendendo necessaria una governance rigorosa.
I Large Action Models (LAM) stanno emergendo come una tecnologia chiave nell’ambito dell’intelligenza artificiale, permettendo alle aziende 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 cliente.
Nonostante gli ingenti investimenti nell’intelligenza artificiale, 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 funzione, ma quasi due terzi di esse sono ancora in fase pilota. Mentre i Large Language Models (LLM) hanno migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, i LAM collegano queste capacità a un’esecuzione operativa continua.
Grazie ai LAM, gli agenti virtuali possono ora autenticare clienti, riprenotare voli, aggiornare assegnazioni di posti e gestire compensazioni, il tutto senza che il cliente debba fare una richiesta specifica. Questo approccio 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.
Implementazioni pratiche di LAM hanno già mostrato miglioramenti operativi significativi. Semplificando l’architettura dell’esperienza e collegando flussi di lavoro, le aziende possono 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 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.
In questo contesto, l’intelligenza artificiale sta anche ridefinendo il ruolo umano nel lavoro. Una quota rilevante di lavoratori utilizza strumenti AI, ma la supervisione umana rimane fondamentale per gestire eccezioni, fare giudizi e affrontare situazioni che richiedono empatia.
Per competere nell’economia dell’esperienza, le aziende devono affrontare la sfida non solo di adottare più AI, ma di orchestrare esperienze connesse in modo affidabile, governato e scalabile. Questo approccio mira a eliminare attriti e a produrre risultati misurabili, ponendo le basi per un futuro in cui l’intelligenza artificiale e l’interazione umana coesistono in modo sinergico.
