Un dipendente che coordina diversi assistenti digitali, un responsabile che assegna interi progetti a gruppi di agenti AI, una direzione aziendale che individua problemi organizzativi attraverso l'analisi automatica delle comunicazioni interne. Sono tre possibili configurazioni del lavoro descritte nel documento The future of the firm, pubblicato il 28 ottobre 2026 nella sezione Intelligence Age di OpenAI.
L'analisi, firmata da Hemanth Asirvatham ed Elliott Mokski, affronta una questione che supera l'impiego dell'intelligenza artificiale per scrivere documenti, elaborare dati o automatizzare singole attività. Che cosa accade alla struttura di un'impresa quando i sistemi AI diventano capaci di coordinare più operazioni, utilizzare strumenti e gestire incarichi articolati?
La domanda riguarda direttamente la distribuzione delle responsabilità, il ruolo dei dirigenti e il rapporto tra competenze individuali e capacità organizzative. Gli autori propongono tre scenari nei quali gli agenti artificiali entrano rispettivamente sotto, accanto oppure tra i livelli della gerarchia aziendale.
Il documento è un saggio prospettico, non uno studio sperimentale. Gli stessi autori precisano che le valutazioni espresse rappresentano opinioni personali e non posizioni ufficiali di OpenAI. Gli scenari descritti servono quindi a esplorare possibili trasformazioni delle organizzazioni, senza pretendere di anticipare con certezza la struttura delle imprese nei prossimi anni.
Dall'automazione delle attività alla gestione di interi processi
Il punto di partenza dell'analisi riguarda la differenza tra automatizzare un compito e affidare a un sistema artificiale una responsabilità più ampia.
Un software tradizionale esegue generalmente operazioni definite in anticipo. Gli agenti AI possono invece combinare elaborazione linguistica, pianificazione, consultazione di informazioni e utilizzo di strumenti digitali per completare sequenze di attività collegate.
La distinzione ha conseguenze organizzative. Preparare una relazione commerciale rappresenta un compito relativamente circoscritto. Gestire una campagna di marketing richiede invece ricerca, definizione degli obiettivi, produzione di materiali, coordinamento con altri reparti, controllo dei risultati e decisioni sugli interventi successivi.
Secondo il saggio, il passaggio dall'automazione dei singoli compiti alla gestione di mansioni, gruppi di lavoro e potenzialmente intere funzioni aziendali richiede capacità progressivamente più ampie. Ogni aumento della complessità introduce nuove possibilità di errore, soprattutto quando il risultato dipende da operazioni esterne, informazioni incomplete o valutazioni difficilmente formalizzabili.
Il futuro delle imprese con l'intelligenza artificiale dipenderà pertanto anche dalla capacità dei sistemi di operare su processi interdipendenti, mantenendo coerenza tra obiettivi, vincoli e risultati.
Una ricerca teorica pubblicata nel 2026 dal National Bureau of Economic Research, intitolata Chaining Tasks, Redefining Work: A Theory of AI Automation, approfondisce proprio questo problema. Gli autori analizzano come l'automazione di sequenze collegate possa modificare l'assegnazione delle attività tra persone e sistemi artificiali.
Il risultato è significativo sul piano organizzativo: la convenienza dell'automazione non dipende esclusivamente dal numero di operazioni affidabili all'AI, ma anche dalla loro posizione nel processo produttivo e dai collegamenti con le altre attività.
Il primo scenario: ogni lavoratore coordina i propri agenti artificiali
Nel modello definito The Promoting, gli organigrammi aziendali rimangono apparentemente invariati. Dipendenti e responsabili conservano le rispettive posizioni, ma ciascuno dispone di assistenti AI ai quali delegare parte del lavoro.
L'evoluzione ipotizzata parte da strumenti destinati ad attività semplici, come la preparazione di messaggi, documenti e riepiloghi. Con il miglioramento dei modelli, gli assistenti potrebbero assumere incarichi più articolati, coordinandosi tra loro e richiedendo un intervento umano soprattutto per le decisioni rilevanti.
Nel documento viene descritto, a titolo illustrativo, un addetto alla contabilità che passa dall'inserimento e dalla verifica manuale dei dati alla supervisione di agenti incaricati di svolgere diverse operazioni amministrative.
Si tratta di uno scenario esemplificativo, non della documentazione di una trasformazione già misurata presso un'impresa.
La conseguenza teorica è un ampliamento dell'autonomia individuale. Un professionista potrebbe gestire una quantità maggiore di lavoro senza dover necessariamente disporre di un gruppo umano proporzionalmente più numeroso.
Cambierebbe però anche il contenuto della mansione. La capacità di eseguire direttamente ogni operazione perderebbe parte della sua centralità rispetto alla definizione degli obiettivi, al controllo dei risultati e all'individuazione degli errori.
Questo passaggio presenta una difficoltà concreta. Delegare una procedura non significa comprenderne automaticamente l'esito. Un documento apparentemente corretto può contenere informazioni inesatte; una sequenza di operazioni formalmente completata può non soddisfare il risultato richiesto.
La supervisione richiede quindi competenze sufficienti per riconoscere quando il sistema ha lavorato correttamente e quando occorre intervenire.
Il secondo scenario: agenti AI integrati nei gruppi di lavoro
La seconda configurazione, denominata The Interleaving, prevede che gli agenti artificiali siano inseriti direttamente nei gruppi aziendali, accanto ai dipendenti.
In questo caso non è necessariamente il singolo lavoratore a coordinare i propri strumenti. Un responsabile può assegnare a un gruppo di agenti un incarico completo, mantenendo la supervisione generale del progetto.
Per spiegare il modello, Asirvatham e Mokski immaginano una dirigente di un'azienda di arredamento che affida a un gruppo di agenti AI l'organizzazione di una campagna pubblicitaria per un nuovo divano.
Gli agenti si distribuiscono le operazioni: raccolgono informazioni dai venditori, verificano con la produzione le disponibilità, organizzano una ricerca di mercato e preparano proposte creative. La dirigente riceve successivamente il materiale da approvare e interviene sulle questioni che richiedono una decisione.
Anche questo esempio è ipotetico. Il suo valore consiste nel mostrare come potrebbe cambiare il coordinamento quando una parte dei passaggi operativi viene gestita senza continue richieste di autorizzazione.
L'integrazione, tuttavia, potrebbe risultare inefficiente se i sistemi non fossero sufficientemente affidabili. Ogni trasferimento di informazioni tra agenti e persone rappresenta un possibile punto di rallentamento.
La disponibilità di molti strumenti AI non garantisce quindi un miglioramento dell'organizzazione. Un'impresa potrebbe ritrovarsi a controllare numerose operazioni automatizzate senza ridurre realmente il lavoro amministrativo.
Il futuro delle imprese con l'intelligenza artificiale presenta qui una questione economica precisa: fino a quale punto conviene distribuire il lavoro tra molti sistemi specializzati e quando diventa preferibile utilizzare agenti capaci di gestire processi completi?
La risposta può cambiare in funzione del settore. Le attività prevalentemente digitali offrono maggiori possibilità di integrazione rispetto a quelle che richiedono interventi fisici, verifiche sul campo o interazioni umane difficilmente standardizzabili.
Il terzo scenario: l'intelligenza artificiale entra nei processi decisionali
La configurazione più delicata è quella denominata The Layering. Gli agenti AI assumono un ruolo intermedio tra direzione e personale, contribuendo al monitoraggio delle attività e all'individuazione dei problemi.
Gli autori immaginano una direzione aziendale assistita da un sistema capace di esaminare comunicazioni, documenti e progetti interni, segnalando incongruenze che potrebbero sfuggire ai responsabili.
Un esempio presentato nel documento riguarda il lancio di un prodotto per il quale il reparto commerciale avrebbe promesso una funzionalità non prevista dal gruppo di sviluppo. Un sistema AI, analizzando le comunicazioni, potrebbe individuare il disallineamento e sottoporlo alla direzione prima che provochi conseguenze operative.
L'ipotesi apre una prospettiva interessante sulla gestione delle informazioni. Nelle organizzazioni complesse, una parte consistente del lavoro manageriale consiste nel raccogliere aggiornamenti, confrontare versioni differenti dei problemi e verificare l'avanzamento dei progetti.
Un agente sufficientemente affidabile potrebbe abbreviare alcuni passaggi, rendendo più tempestiva la circolazione delle informazioni.
Resta però una distinzione essenziale tra supportare una decisione e assumere autorità sulle persone.
Nel saggio viene riconosciuto che le capacità dei modelli nella gestione organizzativa su larga scala sono ancora poco misurate. Le valutazioni disponibili riguardano soprattutto l'esecuzione di attività cognitive, mentre risultano meno sviluppati gli strumenti per verificare quanto un agente sia efficace nel coordinamento manageriale.
La possibilità che sistemi artificiali dirigano autonomamente lavoratori umani rimane dunque una prospettiva teorica, diversa dall'impiego già praticabile di strumenti per analizzare documenti e fornire raccomandazioni ai responsabili.
Meno burocrazia oppure un controllo più centralizzato?
Una delle questioni affrontate nel documento riguarda la struttura gerarchica delle imprese.
Molte procedure aziendali esistono perché realizzare un progetto comporta costi elevati. Prima di avviare una nuova iniziativa occorre verificare le risorse disponibili, ottenere autorizzazioni, coordinare più persone e ridurre il rischio di dover rifare il lavoro.
Quando l'intelligenza artificiale permette di preparare rapidamente un prototipo, alcune di queste attività preliminari possono cambiare.
Un gruppo potrebbe sviluppare diverse versioni di un prodotto digitale, confrontarle e selezionare quella più promettente senza affrontare inizialmente tutti i costi di realizzazione definitiva.
Gli autori ipotizzano che tale possibilità possa ridurre parte della burocrazia legata alla pianificazione. Alcune decisioni potrebbero essere assunte più vicino ai gruppi operativi, diminuendo la necessità di continue approvazioni.
La stessa tecnologia potrebbe però produrre un effetto opposto.
Se i dirigenti disponessero di strumenti capaci di monitorare costantemente le attività e segnalare deviazioni dagli obiettivi, potrebbero esercitare un controllo più esteso sull'organizzazione.
Il futuro delle imprese con l'intelligenza artificiale dipenderebbe quindi dalle scelte di governance oltre che dalle caratteristiche tecniche dei sistemi.
Questa tensione trova riscontro nelle ricerche sulla gestione algoritmica del personale.
Un'indagine OCSE pubblicata nel dicembre 2025, condotta su oltre 6.000 manager di sei Paesi, ha rilevato una diffusione significativa di strumenti software destinati a impartire istruzioni, monitorare attività e valutare il lavoro.
Nei quattro Paesi europei esaminati, Francia, Germania, Italia e Spagna, il 79% delle imprese rappresentate nell'indagine utilizzava almeno uno strumento di gestione algoritmica. Per l'Italia la percentuale indicata era del 76%.
Questi dati non misurano esclusivamente l'impiego dell'intelligenza artificiale generativa o di agenti autonomi. Comprendono una categoria più ampia di sistemi di gestione digitale, ma documentano quanto il rapporto tra software e funzioni manageriali sia già rilevante.
La stessa ricerca segnala preoccupazioni relative alla responsabilità delle decisioni, alla comprensibilità dei risultati algoritmici e alla tutela della salute dei lavoratori.
Le imprese diventeranno più piccole?
Il documento recupera una questione classica dell'economia aziendale: perché determinate attività vengono svolte all'interno di un'impresa anziché essere affidate a fornitori esterni?
Il riferimento teorico è il lavoro dell'economista Ronald Coase, che ha spiegato il ruolo dei costi di transazione nella formazione e nell'organizzazione delle imprese.
Coordinare fornitori, negoziare accordi, verificare prestazioni e gestire informazioni comporta costi. Quando queste operazioni diventano particolarmente onerose, può essere conveniente svolgere internamente alcune attività.
Gli agenti AI potrebbero modificare questo equilibrio, facilitando la gestione di rapporti esterni e la verifica delle prestazioni contrattuali.
Un'impresa potrebbe quindi affidarsi più facilmente a professionisti indipendenti e fornitori specializzati, mantenendo una struttura interna relativamente contenuta.
Esiste però anche la possibilità contraria. Se la tecnologia rendesse meno costoso coordinare un'organizzazione complessa, gruppi aziendali di grandi dimensioni potrebbero diventare più semplici da gestire.
Asirvatham e Mokski considerano entrambe le possibilità. Prevedono la potenziale diffusione di imprese più piccole, ma anche la formazione di grandi organizzazioni capaci di coordinare numerosi progetti attraverso sistemi artificiali.
Non emerge dunque una relazione automatica tra adozione dell'AI e riduzione delle dimensioni aziendali. Le scelte dipenderanno dalla struttura dei costi, dalle economie di scala, dalle risorse materiali necessarie e dalle caratteristiche delle attività produttive.
Che cosa mostrano i dati sull'adozione nelle aziende
Le ipotesi organizzative devono essere confrontate con i risultati delle ricerche empiriche.
Uno studio del 2026 di Kathryn Bonney e altri ricercatori, basato sui dati del Business Trends and Outlook Survey dell'U.S. Census Bureau, ha esaminato la diffusione dell'intelligenza artificiale nelle imprese statunitensi.
Tra novembre 2025 e gennaio 2026, il 18% delle imprese rilevate utilizzava l'AI in almeno una funzione aziendale. La percentuale saliva al 32% considerando il peso occupazionale delle aziende.
L'adozione risultava particolarmente concentrata nelle imprese di maggiori dimensioni e nei settori ad alta intensità di conoscenza.
Tra le aziende utilizzatrici, il 57% impiegava la tecnologia in tre funzioni o meno. Le applicazioni più frequenti riguardavano vendite e marketing, strategia e tecnologie informatiche.
Il dato mostra una distanza tra la disponibilità degli strumenti e la trasformazione complessiva delle organizzazioni.
Nella maggioranza delle imprese coinvolte, l'intelligenza artificiale veniva utilizzata per integrare le attività esistenti. Le riduzioni occupazionali attribuite all'AI risultavano poco frequenti nel periodo analizzato, pur emergendo associazioni differenti a seconda dell'ampiezza dell'integrazione tecnologica.
Lo studio non consente di affermare che l'occupazione rimarrà invariata. Documenta piuttosto una fase nella quale l'adozione è ancora disomogenea e spesso circoscritta ad alcune operazioni.
Anche una ricerca sperimentale pubblicata dal NBER nel 2025 offre indicazioni utili. L'esperimento, condotto su 7.137 lavoratori della conoscenza in 66 imprese, ha analizzato gli effetti dell'accesso a strumenti di AI generativa integrati nelle applicazioni professionali.
Nella seconda metà dei sei mesi di osservazione, i lavoratori che utilizzavano effettivamente gli strumenti hanno trascorso mediamente circa due ore in meno alla settimana nella gestione delle email.
Non sono però emersi cambiamenti rilevabili nella quantità o nella composizione complessiva delle mansioni derivanti dalla sola disponibilità individuale della tecnologia.
Il risparmio di tempo costituisce quindi un risultato misurato, mentre la riorganizzazione strutturale del lavoro richiede evidenze ulteriori.
Il ruolo delle competenze e del giudizio professionale
L'integrazione degli agenti artificiali potrebbe modificare il valore relativo delle competenze.
Quando un sistema riesce a svolgere autonomamente una parte delle operazioni tecniche, assumono maggiore importanza la capacità di definire problemi, valutare alternative, riconoscere risultati insoddisfacenti e gestire situazioni impreviste.
Nel documento di OpenAI emerge soprattutto il ruolo del giudizio umano. Chi coordina processi complessi deve scegliere quali obiettivi perseguire, quali compromessi accettare e quando intervenire.
Questo non significa che le competenze specialistiche diventino superflue.
Un responsabile finanziario deve conoscere le implicazioni delle elaborazioni prodotte dai propri strumenti. Un professionista del marketing deve comprendere il mercato e valutare la coerenza delle proposte. Un tecnico deve poter verificare se il risultato soddisfa i requisiti di sicurezza e funzionamento.
La capacità di interrogare efficacemente un modello non sostituisce automaticamente l'esperienza necessaria per interpretarne le risposte.
Un esperimento condotto su 776 professionisti di Procter & Gamble, pubblicato dal NBER nel 2025, ha studiato l'impiego dell'intelligenza artificiale in attività di innovazione di prodotto.
I risultati hanno mostrato che i singoli professionisti assistiti dall'AI potevano raggiungere, nelle condizioni sperimentali, prestazioni paragonabili a quelle di gruppi di lavoro privi di tale supporto.
L'esperimento offre evidenze sull'impatto della tecnologia nella collaborazione e nella condivisione delle competenze. Non dimostra, tuttavia, che un agente artificiale possa sostituire qualsiasi gruppo di lavoro o gestire autonomamente tutte le attività di un'impresa.
Una valutazione più ampia arriva dall'Organizzazione internazionale del lavoro, che nel giugno 2026 ha pubblicato una revisione delle evidenze disponibili sugli effetti dell'intelligenza artificiale generativa.
Il quadro evidenzia miglioramenti di produttività in alcuni ambiti, ma con risultati disomogenei e non sempre accompagnati da aumenti misurabili della produzione complessiva. La sostituzione occupazionale su larga scala risulta ancora limitata nelle evidenze esaminate, mentre emergono interrogativi sulla qualità del lavoro e sulle opportunità per i lavoratori più giovani.
La formazione professionale assume così una funzione diversa rispetto al semplice apprendimento dell'utilizzo di nuovi programmi. Occorre sviluppare capacità di supervisione, conoscenza dei processi e competenze necessarie a verificare decisioni elaborate con il contributo dell'AI.
Responsabilità, valutazione del personale e distribuzione del potere
La possibilità di utilizzare agenti artificiali per controllare l'avanzamento dei progetti introduce questioni ulteriori.
Un sistema che analizza documenti, conversazioni e risultati operativi potrebbe individuare contributi professionali difficilmente riconoscibili attraverso le tradizionali procedure di valutazione.
Potrebbe anche segnalare problemi organizzativi prima che diventino evidenti ai dirigenti.
La qualità di queste valutazioni dipende però dalle informazioni disponibili, dai criteri adottati e dalla capacità di interpretare correttamente situazioni che possono avere spiegazioni differenti.
Una comunicazione poco frequente non dimostra necessariamente una scarsa produttività. Un progetto completato rapidamente non garantisce che tutte le verifiche siano state eseguite correttamente.
Affidare valutazioni professionali a sistemi automatizzati comporta inoltre questioni relative alla riservatezza, alla trasparenza e alla possibilità di contestare decisioni inesatte.
Per le imprese europee, il quadro normativo comprende le disposizioni sulla protezione dei dati personali e le regole dell'AI Act applicabili ai sistemi utilizzati nell'ambito occupazionale. Determinati impieghi dell'intelligenza artificiale nella gestione dei lavoratori rientrano tra quelli classificati ad alto rischio, con obblighi specifici secondo le disposizioni e le relative scadenze applicabili.
Il tema riguarda soprattutto l'attribuzione delle responsabilità. Un sistema può formulare raccomandazioni, individuare anomalie e proporre interventi, ma l'impresa deve stabilire chi è autorizzato a utilizzare tali indicazioni e chi risponde delle decisioni conseguenti.
Anche la distribuzione delle retribuzioni potrebbe cambiare. Nel saggio The future of the firm vengono prospettati due effetti potenzialmente opposti.
Se l'intelligenza artificiale rendesse disponibili competenze e raccomandazioni di qualità a una platea più ampia, alcune differenze professionali potrebbero ridursi.
Se invece i singoli lavoratori arrivassero a coordinare risorse e processi molto più estesi, le differenze nella qualità delle decisioni potrebbero acquistare un peso economico maggiore.
Gli autori non individuano un risultato inevitabile. La distribuzione dei benefici dipenderà da quanto valore continuerà a essere attribuito al giudizio individuale, dalla disponibilità di risorse complementari e dalle scelte delle organizzazioni.
Le decisioni che le aziende devono affrontare
Il futuro delle imprese con l'intelligenza artificiale pone questioni operative già rilevanti per le organizzazioni che stanno introducendo strumenti generativi.
La prima riguarda la selezione delle attività. Automatizzare un procedimento frequente, ben documentato e facilmente verificabile presenta difficoltà differenti rispetto all'affidamento di un processo che coinvolge più reparti e richiede decisioni discrezionali.
La seconda riguarda il coordinamento. Un sistema efficace su una singola operazione può perdere parte dei propri vantaggi quando deve scambiare informazioni con altri strumenti, gestire eccezioni o attendere autorizzazioni.
La terza riguarda il controllo dei risultati. Le aziende devono distinguere tra risparmio di tempo, miglioramento della qualità e aumento effettivo della produttività. Sono indicatori collegati, ma non equivalenti.
Infine, l'adozione degli agenti richiede una definizione dei livelli di autonomia. Un sistema può essere autorizzato a consultare documenti, preparare bozze o eseguire verifiche senza necessariamente poter approvare spese, modificare dati sensibili o assumere decisioni con conseguenze rilevanti.
L'organizzazione del lavoro diventa quindi parte integrante della progettazione tecnologica.
Una ricerca pubblicata nel 2026 sulla rivista Management Science, dedicata ai cambiamenti delle competenze organizzative richieste dalle imprese dopo l'introduzione di ChatGPT, ha esaminato gli annunci di lavoro di 1.820 società statunitensi quotate.
Lo studio ha rilevato, nelle imprese maggiormente esposte all'intelligenza artificiale generativa, una diminuzione relativa della domanda di alcune competenze legate alla divisione delle attività e alla circolazione delle informazioni. Non sono invece emerse variazioni statisticamente significative in tutte le funzioni organizzative considerate.
Si tratta di un risultato relativo alla domanda di competenze negli annunci, non di una misurazione diretta della scomparsa di specifiche professioni.
Il cambiamento più concreto riguarda la composizione del lavoro manageriale. Alcune attività di raccolta, elaborazione e distribuzione delle informazioni possono essere supportate dalla tecnologia, mentre restano da definire nuove modalità di supervisione e responsabilità.
Il futuro delle imprese con l'intelligenza artificiale sarà dunque influenzato dalla capacità di tradurre queste possibilità in procedure verificabili. La differenza tra un'organizzazione che utilizza occasionalmente strumenti generativi e una che integra agenti nei propri processi risiede anche nella chiarezza con cui vengono assegnati incarichi, autorizzazioni e responsabilità.
La questione è particolarmente concreta per i ruoli intermedi. Se una parte del coordinamento informativo viene automatizzata, le imprese dovranno decidere quali attività manageriali conservare, quali trasformare e quali affidare a strumenti di supporto, senza confondere l'automazione della comunicazione con la capacità di gestire persone e conflitti.
È su queste decisioni, più che sul numero di agenti disponibili, che potranno essere misurati gli effetti dell'intelligenza artificiale sulla struttura delle organizzazioni.
