Le aziende stanno sperimentando l'integrazione degli agenti AI nelle loro operazioni quotidiane, ma la realtà attuale è ben lontana dalle promesse propagandate dall'industria tecnologica. Una ricerca condotta dalla Wharton School e dalla GBK Collective rivela che il 58% dei responsabili IT nelle grandi imprese sta testando agenti AI in progetti pilota, principalmente per automatizzare processi, ottimizzare flussi di lavoro o migliorare il servizio clienti. Tuttavia, si tratta ancora di sperimentazioni e non di implementazioni operative complete, senza un modello consolidato per gestire l'interazione tra umani e intelligenze artificiali.
La sfida principale non riguarda tanto la tecnologia in sé, quanto la gestione del cambiamento organizzativo che ne deriva. Gli esperti concordano sul fatto che i dipartimenti IT e risorse umane debbano lavorare fianco a fianco per minimizzare le disruzioni e preparare il terreno per nuovi ruoli, processi e strutture di team. Tony Young, CIO di Sophos, azienda specializzata in sicurezza informatica, sta guidando personalmente l'integrazione di soluzioni AI come Microsoft Copilot e sottolinea l'importanza cruciale di coinvolgere i professionisti delle risorse umane per accompagnare i dipendenti in questa transizione.
Un approccio interessante emerge dall'esperienza di Sophos, dove si è scelto di trattare gli agenti AI come veri membri del team. Nel dipartimento marketing, questi assistenti digitali compaiono nell'organigramma aziendale e ricevono annunci di benvenuto simili a quelli riservati ai nuovi colleghi umani. Il servizio IT dell'azienda ha persino creato una classifica che permette ai dipendenti di confrontare le proprie prestazioni con quelle dei colleghi digitali, mentre gli operatori umani supervisionano il lavoro degli agenti per garantirne la qualità, seguendo le migliori pratiche di controllo umano.
Young paragona la capacità di utilizzare modelli linguistici avanzati o creare agenti AI alla padronanza di Excel: una competenza di base che diventerà indispensabile per tutti. Per raggiungere questo obiettivo, i direttori IT devono collaborare con i responsabili delle risorse umane per definire programmi di formazione che includano certificazioni emergenti nell'ambito dell'intelligenza artificiale generativa e corsi specifici per gestire il cambiamento tecnologico.
Le organizzazioni del futuro basate sugli agenti AI potrebbero essere popolate da centinaia o migliaia di "bot" autonomi che collaborano per eseguire processi aziendali end-to-end, supervisionati da bot "manager" che ne coordinano le attività. Questa struttura rispecchia in modo simmetrico il funzionamento del lavoro intellettuale umano tradizionale, ma richiede un modello operativo completamente nuovo. I dipartimenti IT dovranno progettare e gestire gli alberi decisionali degli agenti e i conseguenti flussi di lavoro, che varieranno significativamente a seconda della funzione aziendale.
Nel caso dei call center automatizzati, ad esempio, sarà necessario formare il personale umano per supervisionare gli agenti AI, sviluppando competenze manageriali e tecniche che vanno oltre le capacità richieste attualmente. Klemens Hjartar, senior partner di McKinsey, spiega che questo richiede nuove abilità, inclusa la comprensione dell'intento delle chiamate e la definizione di confini operativi. Si tratta di capacità gestionali inedite per organizzazioni abituate a funzionare secondo modalità incentrate esclusivamente sugli umani.
L'introduzione di agenti AI nei processi di vendita e marketing presenta sfide diverse, coinvolgendo vari flussi di lavoro per sistemi CRM e altre piattaforme di engagement. Lo stesso vale per i team operativi e altre funzioni destinate a essere influenzate dall'AI agenziale. In tutti questi scenari, le risorse umane possono attenuare l'impatto sui team attraverso una comunicazione chiara e coerente, supportando i dipartimenti IT e altri reparti nella riqualificazione del personale per la nuova era.
Microsoft prevede che i team IT e HR creeranno nuovi ruoli come i "chief resource officer" per bilanciare lavoratori umani e digitali, mentre alcune organizzazioni potrebbero istituire figure di "agenti capo". McKinsey immagina nuove posizioni dedicate all'etica dell'AI e all'uso responsabile, lead per il controllo qualità dell'AI e coach specializzati nella gestione degli agenti.
Gli ostacoli da superare sono considerevoli ma non insormontabili. Delegare eccessiva autorità decisionale alle architetture AI agentiche comporta rischi significativi, dovuti a sfide tecniche tra piattaforme diverse e lacune nella conoscenza implicita. Amit Kinha, field CTO di DoiT, provider di piattaforme FinOps, evidenzia che mentre un programmatore junior può rivolgersi a colleghi più esperti quando ha bisogno di aiuto, non esiste ancora un meccanismo per permettere agli agenti AI di accedere alla stessa conoscenza tribale aziendale.
La questione della fonte di verità diventa cruciale: se i dati di base non sono validi, l'intero albero decisionale risulterà compromesso. Le ramificazioni delle azioni agentiche possono essere enormi: un sistema multi-agente autorizzato ad aggiornare quindici sistemi diversi potrebbe avere impatti a cascata che influenzano materialmente i risultati finanziari dell'azienda. Un approccio possibile prevede l'istituzione di checkpoint come parte delle strategie di governance organizzativa, dove alcuni agenti AI possono prendere decisioni autonome mentre altri devono richiedere l'approvazione umana.
La padronanza dell'autonomia decisionale rappresenta la sfida più complessa. Agenti con troppo poca autonomia controlleranno continuamente con gli umani, rallentando l'automazione. Quelli con troppa autonomia commetteranno errori potenzialmente catastrofici. Oltre a essere espliciti riguardo obiettivi e intenti, le organizzazioni devono garantire un'igiene dei dati impeccabile.
Quando le sfide tecniche e processuali saranno risolte, la partnership tra HR e IT risulterà essenziale per assistere la transizione dal lavoro puramente umano a quello ibrido uomo-macchina. Ogni azienda che introduce agenti AI nelle proprie operazioni deve diventare più intenzionale riguardo all'esecuzione dei processi aziendali e alla misurazione dei risultati. Hjartar avverte che tutti, nei diversi domini funzionali, dovranno migliorare nella definizione degli obiettivi, nella delimitazione dei confini e nella misurazione dei risultati, un processo che richiederà molti anni.
Young sottolinea che ogni azienda procederà al proprio ritmo, creando nuove categorie di avanguardisti e ritardatari, proprio come è accaduto con i precedenti cambiamenti di paradigma tecnologico. Alcune spingeranno con forza verso l'automazione, altre rimarranno indietro. Ciò che appare evidente è che le sfide della commistione uomo-macchina sul posto di lavoro sono appena all'inizio, e la collaborazione strategica tra tecnologia e gestione delle persone determinerà chi avrà successo in questa nuova era.
