In Breve
- Cosa sono i Large Action Models?
- I Large Action Models sono tecnologie AI che traducono intenzioni in azioni concrete, migliorando l'orchestrazione dell'esperienza cliente.
- Qual è l'impatto dei LAM sull'esperienza cliente?
- I LAM migliorano la continuità del servizio e l'efficienza operativa, collegando front- e back-office.
- Quali sono i rischi associati ai LAM?
- L'autonomia delle azioni intelligenti può comportare rischi, rendendo necessaria una governance integrata.
Nel panorama tecnologico attuale, i Large Action Models (LAM) emergono come una delle innovazioni più promettenti per migliorare l’esperienza cliente. Questa tecnologia avanzata consente all’intelligenza artificiale di tradurre intenzioni in azioni concrete, eseguendo flussi operativi multi-step in tempo reale. Ciò permette una coordinazione efficace di decisioni e processi lungo l’intero percorso cliente, superando le limitazioni delle soluzioni AI tradizionali.
Nonostante gli ingenti investimenti in intelligenza artificiale, molte aziende riscontrano ancora un’esperienza cliente frammentata e reattiva. Infatti, sebbene l’88% delle imprese utilizzi l’AI in almeno una funzione, quasi due terzi sono ancora in fase pilota. I Large Language Models (LLM) hanno già migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, ma i LAM portano queste capacità a un livello superiore, consentendo un’esecuzione operativa continua. Ad esempio, agenti virtuali possono autenticare clienti, riprenotare voli e gestire compensazioni senza intervento umano.
L’adozione dei LAM introduce un modello operativo focalizzato sull’orchestrazione end-to-end, piuttosto che su automazioni isolate. Questo approccio mira a connettere front- e back-office, canali e team, offrendo continuità contestuale e risultati tangibili. Implementazioni pratiche hanno dimostrato miglioramenti significativi nei tassi di risoluzione immediata, migliorando l’esperienza sia per i clienti che per i dipendenti.
Tuttavia, l’autonomia delle azioni intelligenti comporta anche rischi. Episodi di agenti AI che hanno cancellato database o agito fuori dai parametri evidenziano la necessità di integrare la governance nei livelli di orchestrazione. Strumenti come il Model Context Protocol (MCP) e l’Agent-to-Agent (A2A) sono fondamentali per garantire controlli adeguati e comunicazione sicura tra agenti.
Inoltre, l’intelligenza artificiale sta ridefinendo il ruolo umano nel contesto lavorativo. Sebbene molti lavoratori utilizzino strumenti AI, la supervisione umana rimane cruciale per gestire eccezioni e situazioni che richiedono empatia. La sfida per le aziende è non solo adottare più AI, ma orchestrare esperienze connesse in modo affidabile e scalabile, eliminando attriti e producendo risultati misurabili.