L’Ascesa dell’AI Agentica: La Fiducia è la Chiave per la Collaborazione Umano-AI

• Autori: Capgemini Research Institute
• Titolo Originale: Rise of agentic AI: How trust is the key to human-AI collaboration

Siamo di fronte a una nuova ondata di trasformazione tecnologica, con l’Intelligenza Artificiale agentica che promette di ridefinire la produttività e la crescita aziendale. Se l’AI tradizionale agisce come un set di strumenti per compiti predefiniti, l’AI agentica si spinge oltre: è capace di gestire processi end-to-end con meno intervento umano, evolvendo da semplice “strumento” a vero e proprio “membro del team”. Questa rivoluzione, però, porta con sé una sfida cruciale: la fiducia. Il recente rapporto di Capgemini Research Institute esplora il vasto potenziale di questa tecnologia e il ruolo fondamentale che la fiducia e la collaborazione umano-AI giocano nella sua adozione su larga scala.

1. L’AI Agentica: Una Nuova Frontiera di Valore

Gli agenti AI sono programmi o piattaforme software che, connessi all’ambiente aziendale con confini ben definiti, possono prendere decisioni autonomamente e agire per raggiungere obiettivi specifici, con o senza intervento umano. Grazie ai progressi nei modelli di ragionamento AI, sono in grado di scomporre compiti complessi, “ragionare” sui percorsi potenziali per trovare soluzioni, testarle e presentare risultati efficaci.

Qual è la differenza dagli assistenti AI tradizionali?
Immaginate un direttore d’orchestra rispetto a un singolo musicista.

• Gli assistenti AI/Gen AI (come ChatGPT o Microsoft Copilot) sono come musicisti eccezionali: eseguono azioni basate su istruzioni esplicite e logiche predefinite, gestendo sotto-compiti discreti (es. generare testo o immagini). Non operano autonomamente e hanno memoria limitata.
• Gli agenti AI sono come direttori d’orchestra: hanno alta autonomia, agiscono in modo proattivo per raggiungere obiettivi complessi, anticipano le esigenze, imparano e si adattano continuamente, interagendo in tempo reale con dati e sistemi esterni.

Questa autonomia e capacità di interazione rende gli agenti AI una delle tendenze tecnologiche emergenti più rapide. Secondo le proiezioni di Capgemini, gli agenti AI potrebbero generare fino a 450 miliardi di dollari di valore economico entro il 2028, combinando risparmi sui costi e aumento dei ricavi. Ben il 93% dei leader aziendali ritiene che le organizzazioni che scaleranno con successo gli agenti AI nei prossimi 12 mesi otterranno un vantaggio competitivo.

2. Adozione in Crescita, Fiducia in Declino: Un Paradosso

L’adozione degli agenti AI è già in corso: il 14% delle organizzazioni ha implementato agenti AI (2% a piena scala, 12% parziale), e quasi un quarto (23%) ha avviato progetti pilota. Un altro 61% si sta preparando o esplorando l’implementazione. Il ritmo di adozione è paragonabile a quello dell’AI generativa.

Tuttavia, le aspettative di autonomia elevata rimangono limitate. Solo il 15% dei processi aziendali dovrebbe operare a livelli semi-autonomi o completamente autonomi nei prossimi 12 mesi, salendo al 25% entro il 2028. Ancor più preoccupante è il calo della fiducia: solo il 27% delle organizzazioni si fida degli agenti AI completamente autonomi, rispetto al 43% di 12 mesi fa.

Perché questa sfiducia?
Le preoccupazioni etiche sono diffuse:

• Privacy dei dati: Il 51% delle organizzazioni è preoccupato.
• Bias algoritmico: Il 48% teme distorsioni non intenzionali.
• “Scatola nera” dell’AI: Mancanza di trasparenza nei processi decisionali (46% preoccupato).
• Sostituzione del lavoro: Il 61% delle organizzazioni riporta un aumento dell’ansia dei dipendenti riguardo all’impatto degli agenti AI sulle loro prospettive occupazionali. Oltre la metà crede che gli agenti AI sposteranno più posti di lavoro di quanti ne creeranno.

Inoltre, meno della metà delle organizzazioni dichiara di avere conoscenze sufficienti sulle capacità degli agenti AI e meno di una su cinque riporta alti livelli di preparazione dei dati o un’infrastruttura AI matura. Come sottolinea Franck Greverie di Capgemini: “Se i tuoi dati non sono pronti per l’AI, il tuo business non è pronto per l’AI”.

3. La Collaborazione Umano-AI: Non Sostituzione, ma Aumento

Nonostante le preoccupazioni, quasi il 90% delle organizzazioni vede il coinvolgimento umano nei flussi di lavoro guidati dall’AI come benefico o almeno neutrale in termini di costi. La collaborazione umano-AI è vista come un potente strumento per migliorare la qualità, la velocità e l’efficienza operativa. Gli agenti AI non dovrebbero essere visti come sostituti, ma come elementi che aumentano le capacità umane, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività a più alto valore aggiunto come la pianificazione strategica e l’innovazione.

Come si sta evolvendo la forza lavoro ibrida?
Entro 12 mesi, oltre il 60% delle organizzazioni si aspetta team umano-agente in cui gli agenti AI servono da subordinati o migliorano le capacità umane. Entro tre anni, gli agenti AI potrebbero evolvere in veri e propri membri di team supervisionati da umani. Questo richiede:

• Riprogettazione dei ruoli: Il 70% delle organizzazioni ritiene che gli agenti AI richiederanno una ristrutturazione organizzativa.
• Upskilling della forza lavoro: Competenze come la gestione dei dati, il decision-making, la collaborazione, il ragionamento logico e l’intelligenza emotiva diventano cruciali.

4. I Pilastri per Sfruttare l’Opportunità dell’AI Agentica

Per sfruttare appieno il potenziale degli agenti AI e superare le sfide di fiducia e adozione, le organizzazioni devono concentrarsi su diverse aree chiave:

a. Riprogettare i Processi e Reimmaginare i Modelli di Business

Invece di automatizzare in modo incrementale, le aziende devono riprogettare i processi con l’AI al centro. Questo implica:

• Partire dal processo, non dalla tecnologia: Valutare attentamente le decisioni e i fattori come il tipo di decisione, la qualità dei dati e la stabilità del processo.
• Scegliere il giusto mix di AI: Gli agenti AI eccellono nella coordinazione autonoma; l’AI generativa nelle attività creative e linguistiche; il machine learning nella previsione e ottimizzazione; la RPA nelle attività strutturate e deterministiche.
• Progettare per l’interoperabilità e l’orchestration: I sistemi AI non devono operare in silos. Un “agente orchestratore” può gestire interi processi (es. campagne di marketing), delegando compiti a diversi agenti AI, AI generativa o strumenti di automazione, come un vero e proprio direttore d’orchestra digitale.

b. Trasformare la Forza Lavoro e la Struttura Organizzativa

Gli agenti AI devono essere integrati come membri a tutti gli effetti dei team. Ciò significa:

• Ridefinire ruoli e responsabilità: Stabilire mandati chiari per gli agenti AI (es. agenti di ricerca, coordinatori di workflow) e creare nuovi ruoli umani (es. supervisori di agenti AI).
• Aggiornare le competenze: Dotare la forza lavoro di nuove competenze in gestione dei dati, sviluppo software AI, troubleshooting e, soprattutto, competenze “soft” come la collaborazione e il ragionamento logico.
• Creare nuove metriche di performance: Misurare la produttività congiunta, l’efficacia della collaborazione e l’adattabilità delle competenze.

c. Trovare il Giusto Equilibrio tra Autonomia e Coinvolgimento Umano

L’autonomia dell’AI non è un “tutto o niente”. È fondamentale trovare il giusto mix:

• Categorizzare le decisioni: Valutare ogni decisione dell’agente AI in base a livello di rischio, reversibilità, natura etica, creatività, impatto e conformità. Questo permette di definire soglie di autonomia appropriate.
• Definire i “confini di autonomia”: Stabilire regole chiare su come dati, sistemi e persone interagiscono e prevedere meccanismi di escalation e override. Quasi il 70% delle organizzazioni ritiene che la supervisione umana mitighi i rischi.
• Garantire l’osservabilità: Aumentare la visibilità sulle decisioni degli agenti AI, fornendo insight sugli input, strumenti utilizzati e catene di ragionamento per affrontare la natura di “scatola nera” dei sistemi AI avanzati.

d. Rafforzare le Fondamenta Tecnologiche e dei Dati

Senza dati e infrastrutture robuste, gli agenti AI non possono operare efficacemente:

• Costruire una solida base di dati: Implementare protocolli standardizzati di governance dei dati, validazione rigorosa dei dati e affrontare i rischi di cybersecurity e privacy. Solo il 18% delle organizzazioni ha un’alta maturità nella preparazione dei dati.
• Aggiornare l’infrastruttura tecnologica: Garantire potenza di calcolo scalabile, connettività a bassa latenza e interoperabilità tra piattaforme e applicazioni aziendali.

e. Sviluppare e Integrare l’AI Etica

L’integrazione dei principi etici è fondamentale per costruire e mantenere la fiducia:

• Ragionamento etico nel design: Integrare capacità negli agenti AI per segnalare dilemmi etici e richiedere revisione umana.
• Tracciabilità delle decisioni: Rendere auditabile l’intero “processo di pensiero” degli agenti AI, dall’input all’azione.
• Governance a strati: Progettare sistemi in cui più agenti AI possano criticare, supervisionare o sovrascrivere l’un l’altro (“guardian agents”) per prevenire errori a cascata.
• Formazione per l’etica: Equipaggiare i team umani con le competenze per anticipare e affrontare le sfide etiche.

Conclusione: La Scelta è Trasformare

L’AI agentica rappresenta una nuova frontiera per l’automazione aziendale e la collaborazione uomo-macchina. Il suo potenziale è immenso, dalla sblocco di miliardi in valore alla ridefinizione della natura stessa del lavoro. I vincitori in questa nuova ondata di AI non saranno semplicemente coloro che adotteranno più strumenti AI. Saranno piuttosto coloro che sapranno ripensare il loro business, reimmaginare i flussi di lavoro, riqualificare la forza lavoro, ristrutturare le organizzazioni e integrare salvaguardie etiche fin dall’inizio.

Garantire un’integrazione senza soluzione di continuità tra forze lavoro umane e agentiche richiede un cambio di mentalità, passando dall’innovazione isolata al pensiero di ecosistema e dalla sperimentazione a un’orchestration aziendale. Man mano che l’AI agentica evolve, così devono evolvere le capacità, le culture e la leadership necessarie per sfruttarla. La vera scelta non è se adottare l’AI agentica, ma come trasformarsi per crearne valore in un modo che sia sostenibile, etico e, soprattutto, affidabile.