Un agente AI al posto di un collega umano? Ecco come cambia il lavoro del team

Un nome, un ruolo, magari una casella nell’organigramma. È sufficiente trasformare un agente di intelligenza artificiale in un “dipendente aziendale” per modificare il modo in cui le persone si rapportano al suo lavoro? La risposta che arriva da un esperimento condotto da Boston Consulting Group e Boston University suggerisce di sì, e in una direzione tutt’altro che scontata.

Lo studio ha coinvolto 1.261 figure manageriali attive nelle risorse umane e nella finanza negli Stati Uniti, in Canada e nell’Unione europea e ha sottoposto ai partecipanti documenti contenenti gli stessi errori, attribuiti casualmente a uno strumento di intelligenza artificiale, a un collega umano oppure a un “dipendente AI”. Quando l’autore veniva presentato come un membro del team, i manager individuavano il 18% di errori in meno rispetto alla cornice dello strumento tecnologico, chiedendo nel 44% dei casi una revisione aggiuntiva. La responsabilità personale attribuita all’errore scendeva inoltre di nove punti percentuali, mentre quella attribuita al sistema cresceva di otto punti.

Il risultato dell’esperimento è particolarmente interessante perché l’idea di assegnare un nome e un’identità agli agenti nasce proprio dalla volontà di renderli più familiari e di facilitarne l’integrazione nei team di lavoro. C’è però un rischio che tale operazione produca un effetto contrario sul piano della responsabilità ed è il rischio che hanno rilevato Roberto Ventura e Nicolò De Benetti, rispettivamente Managing Director & Partner e Principal di BCG in Italia. «Umanizzare in modo eccessivo gli agenti – hanno spiegato i due manager al Sole 24Ore - può generare il rischio di perderne il controllo rispetto al loro ruolo di strumento; considerando l’attuale livello di sofisticazione della tecnologia, quando un’attività è ambigua e non è chiaro il percorso che porta al risultato, è impossibile che l’agente diventi completamente autonomo». Una fotografia chiara che rimarca uno dei crocevia più importanti nel processo di adozione dell’AI, ovvero sia la necessità di evitare che la rappresentazione degli strumenti agentici come componenti del team finisca per creare una sorta di “zona grigia” nella quale il controllo umano si indebolisce proprio mentre aumenta l’autonomia del sistema pilotato dal software.

Sul fatto che gli agenti AI stanno iniziando a entrare concretamente nei processi aziendali non ci sono dubbi, anche se secondo gli esperti di BCG l’adozione non è ancora arrivata a scala e la non omogenea struttura dei processi ne delimita oggi il campo di applicazione. La differenza, sottolineano con convinzione, è significativa soprattutto tra grandi aziende e imprese medie e piccole: nelle prime sono già presenti alcuni processi “agentificati”, mentre nelle seconde l’intelligenza artificiale viene più spesso incorporata negli applicativi di uso corrente anziché essere impiegata come soluzione autonoma per risolvere specifici problemi. Il passaggio gli agenti rappresenta, in questo senso, un cambio di paradigma: dopo la fase del machine learning e della predictive AI e quella più recente della generative AI, l’attenzione delle aziende si sta generalmente spostando verso sistemi capaci di svolgere sequenze di attività con un grado crescente di autonomia. «Gli agenti – confermano ancora Ventura e De Benetti - sono bravi a fare dei workflow non ambigui, dove sono chiari l’input e l’output e il risultato è riscontrabile. Un esempio concreto arriva dai call center, dove l’agentic AI sta maturando in mansioni per le quali il carico di responsabilità è relativamente contenuto».

La sostituzione dell’addetto umano non assume in quest’ottica la centralità di cui spesso è accredita. La questione riguarda anche quale parte del lavoro resterà alle persone quando l’agente si fa carico dell’esecuzione di una quota crescente delle attività, aumentando la produttività e rimuovendo alcuni dei colli di bottiglia determinati dalla carenza di risorse. È il caso del software engineering, dove la capacità di produrre rapidamente output può aumentare la quantità di lavoro che un’organizzazione è in grado di affrontare. Lo specialista umano potrebbe quindi ampliare il proprio raggio d’azione concentrandosi maggiormente sulla definizione degli obiettivi, sulla verifica dei risultati e sulle decisioni nei passaggi più complessi. Più che assumere un “dipendente digitale”, questa la chiave di lettura suggerita dai due manager di BCG, le aziende stanno iniziando ad “agentificare” singoli flussi di lavoro, attività ripetibili o ancora processi nei quali il risultato può essere definito e verificato. Parlare di agenti inseriti a tutti gli effetti negli organigrammi o di veri organigrammi costruiti attorno agli agenti è però ancora prematuro, fatta eccezione di qualche startup che sperimenta modelli organizzativi assimilabili a una “black factory” popolata da robot.