Installare un assistente digitale, acquistare licenze o organizzare corsi non basta più. Le aziende devono decidere quali attività affidare alle macchine, quali mantenere sotto il controllo umano e come distribuire responsabilità e potere decisionale nei gruppi di lavoro.
Il passaggio riguarda soprattutto gli agenti di AI: sistemi progettati per pianificare azioni, usare strumenti, consultare dati ed eseguire sequenze di compiti con diversi gradi di autonomia. Il loro ingresso nelle organizzazioni porta con sé una nuova figura professionale, il manager di agenti, chiamato a coordinare una forza lavoro composta da persone e software.
Julie Goran, partner di McKinsey a New York, descrive questa trasformazione in un contributo pubblicato il 27 luglio 2026. Secondo Goran, molte società hanno superato la fase in cui si chiedevano se l’AI avrebbe cambiato il lavoro. Ora cercano di capire quale forma assumerà l’impresa quando gli agenti saranno integrati nei processi quotidiani.
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Dall’adozione dell’AI alla riorganizzazione aziendale
La prima fase della diffusione dell’AI generativa si è concentrata sugli strumenti individuali: chatbot per scrivere testi, sintetizzare documenti, produrre codice o cercare informazioni. La fase successiva coinvolge l’intera organizzazione. Un agente può ricevere un obiettivo, suddividerlo in passaggi, interrogare sistemi aziendali e preparare un risultato da sottoporre a un responsabile umano.
Questo cambiamento sposta l’attenzione dalla tecnologia al modello operativo. McKinsey sostiene che le imprese debbano esaminare il lavoro al livello delle singole attività, invece di limitarsi a classificare le professioni come automatizzabili o non automatizzabili. Un impiego comprende infatti compiti differenti: alcuni ripetitivi e codificabili, altri fondati su giudizio, relazione, esperienza o responsabilità legale.
Goran propone un esempio: se gli agenti eliminassero il 40 per cento delle attività oggi assegnate a una persona, l’impresa dovrebbe decidere come utilizzare il tempo liberato. Potrebbe ridurre i costi, aumentare la produzione oppure affidare al dipendente nuove funzioni, come la progettazione di servizi, il rapporto con i clienti e la soluzione di problemi non standardizzati.
Una società tecnologica citata nel documento di McKinsey punta a triplicare le dimensioni dell’attività in cinque anni mantenendo stabile l’organico. Il progetto non viene presentato come un piano di licenziamenti, ma come una diversa combinazione tra lavoro umano, automazione e crescita. Il risultato dipenderà dalla possibilità di convertire i guadagni di produttività in ricavi aggiuntivi, senza aumentare nella stessa proporzione il numero dei dipendenti.
Il manager dovrà dirigere persone e software
L’ingresso degli agenti modifica il ruolo dei responsabili intermedi. Un manager ha tradizionalmente distribuito incarichi, verificato risultati, risolto conflitti e valutato le prestazioni dei collaboratori. In un gruppo ibrido dovrà anche scegliere quali attività delegare all’AI, definire i limiti operativi degli agenti, controllarne le risposte e intervenire quando il sistema incontra un caso imprevisto.
Microsoft ha definito questa figura “agent boss” nel Work Trend Index pubblicato nel 2025. L’espressione indica una persona che costruisce, istruisce e coordina uno o più agenti. Secondo l’indagine, l’81 per cento dei dirigenti intervistati prevedeva un’integrazione moderata o ampia degli agenti nella strategia aziendale entro i successivi 12-18 mesi. Il 36 per cento si aspettava inoltre che i propri gruppi avrebbero gestito agenti entro cinque anni, mentre il 41 per cento prevedeva attività di addestramento dei sistemi. (Microsoft)
La definizione non implica che ogni dipendente diventi un dirigente. Indica piuttosto che una parte crescente del lavoro comprenderà attività di delega, controllo e revisione. Un analista finanziario potrebbe incaricare un agente di raccogliere dati e costruire scenari, conservando la responsabilità delle ipotesi. Un responsabile commerciale potrebbe usare il sistema per esaminare le interazioni con i clienti e individuare le aree nelle quali intervenire con formazione o supporto.
Nelle vendite tra imprese, McKinsey ha descritto agenti capaci di preparare proposte, suggerire azioni, analizzare il portafoglio clienti e assistere nella definizione dei prezzi. L’AI può valutare un numero di conversazioni molto superiore a quello esaminabile manualmente da un responsabile. Il manager può così dedicare più tempo all’addestramento dei venditori e meno alla compilazione dei rapporti. La società di consulenza avverte però che la spesa per la gestione del cambiamento può superare quella destinata alla tecnologia: in alcuni progetti, per ogni dollaro investito nell’AI possono servirne tre per adozione, formazione e riprogettazione organizzativa.
Gruppi più piccoli e meno livelli gerarchici
Gli agenti potrebbero ridurre la dimensione di alcuni gruppi e accelerare l’esecuzione delle attività. I team tecnologici rappresentano uno dei primi laboratori: gli strumenti generativi possono scrivere porzioni di codice, preparare test, produrre documentazione e aiutare nell’individuazione degli errori. Il programmatore mantiene il controllo sull’architettura, sulla sicurezza e sulla qualità del prodotto, ma può completare alcune fasi in meno tempo.
Secondo Goran, questi modelli potrebbero estendersi ad altre funzioni e contribuire a ridurre il numero dei livelli gerarchici. Le imprese dovrebbero allora ridefinire l’ampiezza del controllo dei manager, cioè quante persone e quanti agenti possa coordinare efficacemente un singolo responsabile.
Il ridimensionamento delle gerarchie non è automatico. Un numero maggiore di strumenti digitali può generare nuovi compiti di verifica, sicurezza, documentazione e conformità. Gli agenti possono inoltre commettere errori, usare informazioni non aggiornate o compiere azioni incoerenti con le procedure interne. La produttività netta dipenderà quindi dal rapporto tra lavoro eliminato e nuovi controlli necessari.
Anche l’organigramma potrebbe non descrivere più adeguatamente l’impresa. Microsoft propone il concetto di “work chart”, una struttura costruita attorno ai risultati da ottenere invece che alle sole funzioni aziendali. Persone e agenti verrebbero assegnati a un processo in base alle competenze richieste e alla capacità disponibile. La società parla anche di “human-agent ratio”, un indicatore destinato a misurare l’equilibrio tra supervisione umana ed efficienza digitale.
La produttività non nasce dall’acquisto delle licenze
Le aziende hanno investito rapidamente in piattaforme di AI, ma incontrano maggiori difficoltà quando devono dimostrare un beneficio economico. La distribuzione di uno strumento è semplice da misurare: licenze attivate, utenti registrati, corsi completati. La creazione di valore richiede invece indicatori legati ai processi, come tempi di lavorazione, tasso di errore, vendite, costi e qualità del servizio.
McKinsey invita le imprese a selezionare pochi ambiti ad alto impatto e a ridisegnarli in profondità. Nel caso di una compagnia assicurativa seguito da Goran, le priorità erano la gestione dei sinistri, la sottoscrizione dei rischi e la tecnologia. L’azienda non si è limitata a chiedere in che modo l’AI potesse assistere gli assicuratori. Ha dovuto stabilire quali valutazioni spettassero alle persone, quali analisi potessero essere svolte dagli agenti e quali passaggi non fossero più necessari.
Questo metodo impone di affrontare questioni spesso ignorate durante i progetti pilota. L’AI deve accedere ai dati corretti, rispettare le autorizzazioni, registrare le operazioni e permettere la ricostruzione delle decisioni. Nei settori regolamentati, la responsabilità non può essere trasferita a un software. Una banca, un’assicurazione o un’impresa sanitaria devono identificare il soggetto umano che approva le decisioni più rilevanti.
La trasformazione richiede inoltre un coordinamento tra direzione generale, responsabili dei processi, risorse umane, tecnologia, sicurezza e funzioni legali. Se l’AI viene trattata come un progetto isolato dell’area informatica, gli strumenti possono essere aggiunti ai vecchi flussi senza eliminare passaggi, ridurre attese o modificare gli incentivi. Il dipendente finisce allora per svolgere il lavoro precedente e, in aggiunta, controllare quello prodotto dalla macchina.
La crescita si confronterà con l’impatto sull’occupazione
La possibilità di aumentare la produzione con organici stabili costituisce un vantaggio per le imprese, ma apre una questione distributiva. Se una società cresce senza assumere, il miglioramento della produttività può rafforzare margini e competitività senza produrre un incremento proporzionale dell’occupazione. In altri settori, l’AI potrebbe invece creare domanda per nuove professionalità e favorire l’espansione di servizi prima troppo costosi.
Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, basato sulle risposte di oltre mille datori di lavoro che rappresentavano più di 14 milioni di lavoratori, indicava l’AI e l’elaborazione delle informazioni tra i principali fattori di trasformazione aziendale entro il 2030. Le aziende collocavano AI e big data al primo posto tra le competenze in più rapida crescita, ma attribuivano importanza anche al pensiero analitico, alla creatività, alla capacità di adattamento e alla leadership.
L’Organizzazione internazionale del lavoro ha offerto una lettura più prudente del rischio occupazionale. Nel rapporto pubblicato il 20 maggio 2025, l’Ilo ha stimato che un lavoratore su quattro nel mondo svolga una professione esposta in qualche misura all’AI generativa. La maggior parte degli impieghi, secondo l’organizzazione, dovrebbe però essere trasformata invece che interamente sostituita, perché molte mansioni continuano a richiedere contributo umano. L’esposizione risulta più elevata nei lavori d’ufficio, mentre i progressi nella generazione di voce, immagini e video hanno aumentato il potenziale di automazione in alcune attività dei media e del web.
La distinzione tra professione e compito assume quindi rilievo economico. Un agente può sostituire una parte delle attività senza eliminare il posto di lavoro. Può però ridurre il numero di persone necessario per produrre lo stesso volume. L’effetto finale dipenderà dalla domanda: se i prezzi scendono e il mercato cresce, la maggiore produttività può sostenere l’occupazione; se la domanda resta stabile, l’impresa può diminuire le assunzioni o ridurre l’organico.
Formazione, responsabilità e nuovi mestieri
La diffusione degli agenti richiede competenze diverse dalla semplice capacità di scrivere istruzioni efficaci. I lavoratori devono comprendere quando delegare, come verificare un risultato e quali informazioni non debbano essere affidate al sistema. I manager devono saper valutare affidabilità, costi e rischi, oltre a organizzare il lavoro delle persone.
Microsoft rileva una distanza tra dirigenti e dipendenti: il 67 per cento dei primi dichiara una familiarità elevata con gli agenti, contro il 40 per cento dei lavoratori. Le aziende intervistate considerano l’assunzione di specialisti in sicurezza dell’AI, formazione dei modelli, analisi dei dati, misurazione del ritorno economico e progettazione degli agenti.
Una formazione limitata all’uso dell’interfaccia rischia di invecchiare rapidamente, perché strumenti e modelli cambiano. Le imprese devono insegnare principi trasferibili: verifica delle fonti, protezione dei dati, valutazione dell’incertezza, conoscenza del processo e capacità di intervenire quando l’automazione fallisce.
McKinsey segnala che alcune società tecnologiche stanno creando gruppi dedicati alla riprogettazione della forza lavoro. Queste unità analizzano mansioni, competenze e flussi operativi per collegare l’introduzione dell’AI ai sistemi di selezione, formazione e valutazione. In un approfondimento del 15 luglio 2026, la società descrive il caso di un’impresa che ha inserito le previsioni sull’evoluzione dei ruoli nella pianificazione del personale, individuando le competenze da assumere e le modalità con cui i gruppi dovrebbero lavorare.
Il valore dipenderà dalle scelte organizzative
Gli agenti non eliminano la necessità del management. Ne cambiano l’oggetto. Il responsabile non controllerà soltanto l’attività delle persone, ma progetterà un sistema nel quale esseri umani e software contribuiscono allo stesso risultato con responsabilità differenti.
Le imprese che si limitano ad aggiungere agenti ai processi esistenti possono ottenere risparmi circoscritti e accumulare nuovi rischi. Quelle che ridisegnano mansioni, incentivi, controlli e sistemi informativi hanno maggiori possibilità di convertire l’AI in produttività e crescita.
Il passaggio decisivo riguarda la destinazione del tempo liberato. Può diventare minore occupazione, maggiore produzione o lavoro più qualificato. La tecnologia rende possibili tutte e tre le soluzioni. Saranno le strategie delle imprese, le regole e la capacità dei lavoratori di acquisire nuove competenze a determinarne la combinazione.
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