L'AI agentica sta riprogettando il lavoro più velocemente di quanto immagini

Il futuro del lavoro è cambiato ancora una volta!

Negli ultimi cinque anni, il dibattito sul futuro del lavoro si è evoluto per fasi. Dapprima ci si è concentrati su dove si lavora – lavoro da remoto, modelli ibridi, team distribuiti – e successivamente su come si lavora: piattaforme di collaborazione, ambienti di lavoro digitali, automazione e molto altro. Dalla fine del 2024, l'attenzione si è spostata sul ruolo dell'intelligenza artificiale generativa, con copilot personalizzati che promettono incrementi di produttività in ogni funzione aziendale.

Ma è ora in corso un cambiamento più silenzioso e, al tempo stesso, molto più significativo. L'intelligenza artificiale (AI) sta andando oltre il semplice ruolo di assistente e sta iniziando ad agire. Siamo entrati nell'era dell'AI agentica: sistemi che non si limitano a generare contenuti o riassumere informazioni, ma sono in grado di interpretare obiettivi, prendere decisioni entro limiti definiti, coordinarsi tra diversi sistemi ed eseguire azioni nel rispetto di regole prestabilite. Oggi abbiamo il potenziale per creare una forza lavoro integrata composta da esseri umani e agenti di AI.

Progettare questo modello richiede molto più che implementare nuovi strumenti. La maggior parte delle imprese sta sperimentando gli agenti AI, ma pochissime sono strutturalmente preparate a sfruttarne appieno il potenziale. Le organizzazioni devono ripensare il proprio modello operativo per poter operare in modo sicuro, coerente e competitivo in un mondo in cui anche l'esecuzione delle attività è, almeno in parte, autonoma.

 

Il divario tra entusiasmo e realtà

L'entusiasmo verso l'AI agentica è reale e, in molte organizzazioni, molto elevato. Per gran parte del 2025, i principali fornitori di software enterprise hanno integrato funzionalità agentiche direttamente nelle loro piattaforme principali, non come componenti opzionali, ma come elementi centrali dell'offerta. ServiceNow ha lanciato nel 2025 il proprio AI Agent Orchestrator, insieme a migliaia di agenti preconfigurati per l'IT, le Risorse Umane e il customer service. Workday ha riorganizzato l'8,5% della propria forza lavoro globale, anche per riallocare investimenti verso lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Queste iniziative dimostrano che l'ecosistema dei fornitori ha già fatto la propria scelta strategica.

All'interno delle imprese, tuttavia, il quadro è più complesso. Secondo il rapporto ISG State of Agentic AI Market, il 43% dei sistemi agentici oggi in produzione è costituito da semplici agenti basati su modelli, focalizzati prevalentemente sull'esecuzione di attività piuttosto che sul raggiungimento di obiettivi. In altre parole, quasi la metà di ciò che viene definito "agente AI" nelle aziende è più simile a un sofisticato sistema di automazione dei workflow che a un sistema realmente autonomo. È proprio nel passaggio dai progetti pilota o dalle proof of concept all'adozione su larga scala che la maggior parte delle iniziative di AI agentica incontra le maggiori difficoltà.

Solo un numero limitato di organizzazioni è riuscito a passare dalla semplice sperimentazione all'orchestrazione di sistemi agentici, mentre molte altre stanno ancora cercando di ottenere un valore costante dall'AI predittiva o dagli strumenti di AI generativa.

I primi casi di adozione in ambito enterprise mostrano concretamente come questo cambiamento stia prendendo forma. Una grande azienda tecnologica ha dichiarato di aver avviato oltre una dozzina di proof of concept basate su AI agentica per affrontare problemi aziendali complessi, come la gestione end-to-end delle richieste dei clienti che coinvolgono fatturazione, diritti di utilizzo e logistica. Ogni iniziativa, prima di procedere, deve essere accompagnata da un ritorno sull'investimento (ROI) formalmente approvato dal responsabile finanziario competente. L'approccio è chiaro: finanziare solo iniziative supportate da un solido business case.

Un'importante azienda globale del settore biotech offre invece un esempio più strutturale: nel 2025 ha unificato le funzioni di leadership delle Risorse Umane e dell'IT. È un segnale preciso che, quando l'AI diventa un vero membro della forza lavoro, la tradizionale separazione tra gestione delle persone e gestione della tecnologia perde di significato. L'organizzazione deve iniziare a cambiare prima ancora che la tecnologia possa esprimere tutto il suo potenziale.

 

Quattro modi in cui le imprese devono adattarsi

Il tempo per considerare l'AI agentica come una prospettiva futura è ormai terminato. Le imprese che acquisiranno un vantaggio competitivo nei prossimi anni non saranno necessariamente quelle dotate della tecnologia più sofisticata, ma quelle che inizieranno fin da subito a effettuare gli investimenti preparatori più appropriati. Sulla base dell'attività di consulenza e delle ricerche di ISG condotte su centinaia di clienti enterprise, emergono quattro priorità fondamentali.

1. Progettare il lavoro in funzione di ciò che deve essere realizzato, non di chi lo esegue

Prima dell'AI agentica, il lavoro veniva assegnato in base ai ruoli. Oggi i leader devono chiedersi quale risultato desiderano ottenere e quali decisioni devono essere prese lungo il percorso.

Le precedenti tecnologie di automazione – Robotic Process Automation (RPA), sistemi basati su regole e strumenti di workflow – intervenivano principalmente su attività ripetitive e prevedibili ai margini del lavoro professionale. L'AI agentica, invece, entra nel cuore del lavoro della conoscenza: il ragionamento articolato, le valutazioni discrezionali e il coordinamento tra funzioni che caratterizzano il lavoro professionale.

Le organizzazioni più avanzate stanno scomponendo il lavoro in tre categorie:

1. Punti decisionali, che identificano dove è necessario il giudizio umano.
2. Flussi di esecuzione, ossia le sequenze di attività che un agente può svolgere autonomamente.
3. Trigger di escalation, che definiscono le condizioni nelle quali è richiesto l'intervento di una persona.

Questo approccio consente ai sistemi di agire più rapidamente, lasciando alle persone le attività in cui l'intuizione umana genera il maggior valore. Ad esempio, invece di attendere report mensili, un team di Customer Insights può utilizzare agenti AI che monitorano continuamente i trend e segnalano anomalie in tempo reale. Le persone intervengono così per interpretare i dati e prendere decisioni, non per raccoglierli e compilarli.

2. Ripensare la governance e la condivisione delle decisioni

L'AI agentica prende decisioni, talvolta senza alcun input umano diretto. La domanda diventa quindi: chi è responsabile del risultato quando una scelta viene effettuata da un agente digitale?

Secondo l'ISG State of Agentic AI Market Report 2025, il ruolo della supervisione umana è ancora definito in modo poco chiaro, generando incertezza sul livello di controllo che dovrebbe essere mantenuto. Per questo motivo molti fornitori stanno investendo nelle capacità di orchestrazione e governance, con l'obiettivo di aiutare le imprese a trovare il giusto equilibrio tra autonomia e supervisione.

Le organizzazioni più lungimiranti stanno definendo limiti chiari per le azioni autonome, percorsi di escalation per le eccezioni e dashboard in tempo reale per monitorare le decisioni prese dagli agenti. Tutto ciò contribuisce a costruire la fiducia, elemento indispensabile quando le macchine operano senza istruzioni esplicite da parte dell'uomo.

Il Future of Work Report di ISG mostra inoltre che le aziende pioniere stanno superando i programmi pilota iniziali per implementare soluzioni estese a livello enterprise che coinvolgono molteplici dipartimenti. Questo passaggio evidenzia una trasformazione da iniziative isolate a cambiamenti organizzativi complessivi. L'obiettivo non è solo introdurre nuove tecnologie, ma anche costruire solidi modelli di governance, rafforzare la sicurezza e promuovere un utilizzo responsabile dell'AI, riducendo i rischi legati alla privacy dei dati e alle implicazioni etiche.

3. Ripensare la strategia per i talenti puntando sulla collaborazione, non sulla sostituzione

Esiste il mito secondo cui l'AI agentica sostituirà i lavoratori. In realtà, mentre i sistemi intelligenti assumono il controllo delle decisioni più routinarie, le persone si spostano verso attività a maggiore valore aggiunto, che richiedono empatia, giudizio strategico e capacità decisionale complessa.

Una ricerca del MIT Sloan Management Review evidenzia che, tra le organizzazioni con un'adozione estesa dell'AI agentica:

• il 45% prevede una riduzione dei livelli intermedi di management entro tre anni;
• il 43% intende assumere un numero maggiore di professionisti generalisti;
• il 29% prevede una diminuzione delle posizioni entry-level.

Si tratta di un cambiamento strutturale nel modo in cui viene distribuito il valore del contributo umano.

Il Future of Jobs Report del World Economic Forum aggiunge un ulteriore elemento di urgenza: quasi il 39% delle competenze attuali sarà profondamente trasformato o diventerà obsoleto tra il 2025 e il 2030.

La risposta consiste nel ripensare radicalmente il significato del contributo umano all'interno di un'organizzazione potenziata dall'AI.

Le imprese devono iniziare a organizzare il lavoro attorno ai risultati da raggiungere, non ai titoli professionali. Questo implica la necessità di riprogettare il modello operativo anziché limitarsi ad aggiungere nuove tecnologie ai processi esistenti, ridefinendo deliberatamente ruoli e struttura della forza lavoro. L'AI agentica non si integra facilmente negli organigrammi tradizionali. Le aziende che stanno ottenendo i migliori risultati sono quelle che hanno riflettuto attentamente su come evolvono i ruoli umani: non solo quali attività vengono automatizzate, ma anche come cambiano i percorsi di carriera, gli ambiti di responsabilità manageriale e le competenze richieste. La strategia HR e la strategia AI devono essere sviluppate congiuntamente per massimizzare l'impatto.

4. Passare dall'acquisto di strumenti all'orchestrazione di ecosistemi

L'AI agentica raramente opera in isolamento. La prossima frontiera è l'orchestrazione.

Man mano che l'AI agentica si integra sempre più profondamente nelle attività aziendali, cresce l'importanza della capacità di coordinare molteplici agenti che lavorano tra sistemi e funzioni differenti. Secondo i dati ISG del 2025, solo il 17% delle soluzioni agentiche implementate è costituito da sistemi multi-agente. Tuttavia, le organizzazioni pioniere stanno già scoprendo che distribuire gli agenti è la parte più semplice: farli collaborare efficacemente rappresenta la vera sfida.

Nessun singolo fornitore domina il panorama dell'AI agentica. Ognuno possiede competenze distintive in specifici ambiti. Le implementazioni enterprise più avanzate prevedono il coordinamento di più fornitori e architetture differenti. Costruire internamente le competenze necessarie per valutare, integrare e governare un ecosistema multi-vendor di AI agentica sta diventando un importante fattore di differenziazione competitiva.

I principali fornitori stanno accelerando gli investimenti in orchestrazione, standardizzazione e framework multi-agente. Questo consentirà alle reti coordinate di agenti di rappresentare la prossima fase dell'AI enterprise. Stiamo già osservando la nascita di ecosistemi integrati di agenti nelle funzioni commerciali, finanziarie, di customer service e nella supply chain. La vera sfida emerge però quando si passa alla scala aziendale. Trasformare proof of concept isolate in un'adozione diffusa richiede un'orchestrazione intenzionale e un forte allineamento tra le diverse funzioni. In assenza di questi elementi, le organizzazioni rischiano di creare implementazioni frammentate, difficili da governare, integrare ed espandere.

 

Il mandato per i leader

Il futuro del lavoro sta venendo ridefinito dall'intelligenza artificiale. Man mano che i sistemi assumono responsabilità decisionali ben definite, anche l'architettura organizzativa deve evolversi di pari passo.

Il vantaggio competitivo apparterrà alle imprese che sapranno preparare le proprie organizzazioni a integrare in modo coerente gli agenti AI, attraverso dati pronti all'uso, una progettazione consapevole dei processi decisionali, modelli di governance solidi, una strategia evoluta per i talenti e un'orchestrazione disciplinata dell'intero ecosistema.

ISG supporta le imprese nell'orientarsi nel mercato in rapida evoluzione dell'AI agentica e nell'ottimizzare il modo in cui il lavoro viene svolto. Contattaci per scoprire come possiamo aiutare la tua organizzazione.