Agenti di intelligenza artificiale: non solo tecnologia, ma governance del lavoro

Un’aula composta da professionisti con ruoli ed esperienze molto differenti è il contesto ideale per capire che cosa siano davvero gli agenti di intelligenza artificiale. È ciò che sta emergendo in un nuovo percorso formativo promosso da CIS Formazione, articolato in sei incontri da quattro ore e progettato con un’impostazione prevalentemente operativa.

I partecipanti provengono da funzioni commerciali, risorse umane, information technology, marketing, operations, acquisti, agricoltura e sistemi di certificazione. Alcuni utilizzano già strumenti come Gemini, Copilot, Claude e NotebookLM; altri stanno ancora cercando di superare il semplice “effetto wow” per individuare applicazioni utili nel lavoro quotidiano.

Un agente AI non è un chatbot più evoluto

Un agente di intelligenza artificiale è un sistema che non si limita a generare una risposta. Può ricevere un obiettivo, consultare informazioni, eseguire passaggi e produrre un risultato con un certo grado di autonomia.

Questa definizione introduce una distinzione decisiva: l’AI generativa produce contenuti, mentre l’AI agentica può intervenire nei processi. La differenza non è soltanto tecnica. Se un agente agisce al posto di una persona, anche solo in una parte del lavoro, modifica responsabilità, controlli e modalità operative.

Un agente commerciale, per esempio, potrebbe analizzare informazioni su prospect, clienti e opportunità. Un agente inserito nell’area acquisti potrebbe confrontare documenti, classificare richieste o preparare una sintesi. In ambito HR potrebbe organizzare informazioni e supportare attività ripetitive, senza sostituire le valutazioni che richiedono responsabilità umana. Gli esempi cambiano, ma la domanda resta la stessa: quali decisioni possiamo delegare e quali devono rimanere sotto controllo?

Il punto di partenza è il lavoro reale

L’adozione degli agenti AI non dovrebbe partire dalla scelta dello strumento. Dovrebbe partire dall’osservazione del lavoro.

Un criterio operativo consiste nell’individuare attività che presentano almeno una di queste caratteristiche:

• richiedono molti passaggi ripetitivi;

• utilizzano informazioni distribuite tra più fonti;

• sottraggono tempo ad attività di analisi o decisione;

• producono risultati verificabili da una persona.

Non tutto ciò che può essere automatizzato deve esserlo. Un processo confuso, se affidato a un agente, non diventa automaticamente efficiente: può semplicemente eseguire più velocemente passaggi poco chiari.

Per questo la progettazione dovrebbe procedere in ordine: definire l’obiettivo, descrivere il processo, identificare i dati necessari, assegnare le responsabilità e stabilire come verificare il risultato. Solo dopo ha senso scegliere la piattaforma tecnologica.

Senza informazioni, l’agente non può agire

Ogni agente AI ha bisogno di accedere a dati, documenti o applicazioni. Questa necessità porta immediatamente ai temi della privacy, della sicurezza e della gestione dei permessi.

Le domande concrete sono semplici, ma non banali: dove vengono elaborate le informazioni? Chi può accedervi? Per quanto tempo vengono conservate? L’agente può consultare tutti i documenti disponibili oppure soltanto quelli necessari? Le sue azioni sono registrate e verificabili?

Il principio da applicare è quello del minimo privilegio: un agente dovrebbe vedere solo le informazioni indispensabili ed eseguire esclusivamente le azioni previste dal suo compito. Un’automazione molto potente, ma dotata di accessi eccessivi, aumenta il rischio invece di ridurlo.

La vera sfida è la governance

Gli agenti di intelligenza artificiale non sono soltanto strumenti informatici. Sono componenti organizzative, perché operano dentro attività svolte fino a oggi da persone.

La governance degli agenti AI comprende almeno quattro elementi: responsabilità, accesso ai dati, controllo dei risultati e gestione degli errori. Significa sapere chi configura l’agente, chi autorizza il suo utilizzo, chi verifica ciò che produce e chi interviene quando il comportamento non è quello atteso.

Serve inoltre una distinzione chiara tra supporto e delega. Nel primo caso l’agente prepara informazioni e la persona decide. Nel secondo può completare autonomamente un’azione entro limiti prestabiliti. Confondere questi due livelli significa introdurre automazione senza aver definito la responsabilità.

Dalla sperimentazione a un uso sistematico

L’aula restituisce un segnale interessante: l’intelligenza artificiale è già entrata nel lavoro quotidiano, ma spesso attraverso iniziative individuali, abbonamenti personali e sperimentazioni non coordinate.

Il passaggio successivo non consiste nell’utilizzare più strumenti. Consiste nel trasformare le prove isolate in casi d’uso governati, misurabili e coerenti con l’organizzazione.

Gli agenti AI possono liberare tempo e rendere sostenibili attività finora trascurate. Funzionano, però, soltanto quando obiettivi, dati, ruoli e controlli sono espliciti. La domanda utile, quindi, non è “quale agente possiamo creare?”, ma: quale parte del nostro lavoro siamo davvero pronti ad affidargli, con quali informazioni e sotto la responsabilità di chi?