I Large Action Models: la nuova frontiera dell’esperienza cliente

I Large Action Models (LAM) stanno emergendo come una tecnologia chiave per migliorare l’interazione tra clienti e aziende. Questi modelli consentono all’intelligenza artificiale di tradurre intenzioni in azioni concrete, eseguendo flussi operativi multi-step in tempo reale e coordinando decisioni lungo l’intero percorso cliente.

Nonostante gli ingenti investimenti in intelligenza artificiale, l’esperienza cliente rimane spesso frammentata e reattiva. Secondo recenti studi, l’88% delle imprese utilizza l’AI in almeno una funzione, ma quasi due terzi sono ancora in fase pilota. I Large Language Models (LLM) hanno migliorato la comprensione conversazionale e la personalizzazione, mentre i LAM collegano questa capacità a un’esecuzione operativa continua.

Grazie ai LAM, agenti virtuali possono autenticare clienti, riprenotare voli, aggiornare assegnazioni di posti, gestire compensazioni e inviare aggiornamenti proattivi senza che il cliente lo richieda. 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 mostrato miglioramenti operativi significativi. Semplificando l’architettura dell’esperienza e collegando flussi di lavoro, è possibile aumentare i tassi di risoluzione immediata e migliorare l’esperienza di clienti e dipendenti. Tuttavia, l’autonomia delle azioni intelligenti comporta anche dei rischi. Episodi pubblici di agenti AI che hanno cancellato database o agito al di fuori dei parametri evidenziano l’importanza di integrare la governance direttamente nei livelli di orchestrazione.

Strumenti come la governance-by-design, guardrail aziendali e standard di interoperabilità come il Model Context Protocol (MCP) e l’Agent-to-Agent (A2A) sono fondamentali per garantire controlli, contesto in tempo reale e comunicazione sicura tra agenti. Inoltre, l’AI sta ridefinendo il ruolo umano nel lavoro: sebbene una quota crescente di lavoratori utilizzi strumenti AI, la supervisione umana rimane cruciale per gestire eccezioni, esercitare giudizio e affrontare situazioni che richiedono empatia.

Per competere nell’economia dell’esperienza, la sfida non è solo adottare più AI, ma orchestrare in modo affidabile, governato e scalabile esperienze connesse che eliminino attriti e producano risultati misurabili. I Large Action Models rappresentano quindi una svolta importante per le aziende che desiderano migliorare l’interazione con i propri clienti, rendendo l’esperienza più fluida e integrata.