{"id":3582,"date":"2026-11-02T13:33:14","date_gmt":"2026-11-02T12:33:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scrivimi.net\/home\/?p=3582"},"modified":"2026-11-02T12:41:39","modified_gmt":"2026-11-02T11:41:39","slug":"futuro-imprese-intelligenza-artificiale-organizzazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scrivimi.net\/home\/business\/futuro-imprese-intelligenza-artificiale-organizzazione\/","title":{"rendered":"Il futuro delle imprese con l'intelligenza artificiale: come gli agenti AI possono cambiare organizzazione e lavoro"},"content":{"rendered":"

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<\/em>, pubblicato il 28 ottobre 2026 nella sezione Intelligence Age di OpenAI.<\/p>\n

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 attivit\u00e0. Che cosa accade alla struttura di un'impresa quando i sistemi AI diventano capaci di coordinare pi\u00f9 operazioni, utilizzare strumenti e gestire incarichi articolati?<\/strong><\/p>\n

La domanda riguarda direttamente la distribuzione delle responsabilit\u00e0, il ruolo dei dirigenti e il rapporto tra competenze individuali e capacit\u00e0 organizzative. Gli autori propongono tre scenari nei quali gli agenti artificiali entrano rispettivamente sotto, accanto oppure tra i livelli della gerarchia aziendale.<\/p>\n

Il documento \u00e8 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.<\/p>\n

Dall'automazione delle attivit\u00e0 alla gestione di interi processi<\/h2>\n

Il punto di partenza dell'analisi riguarda la differenza tra automatizzare un compito e affidare a un sistema artificiale una responsabilit\u00e0 pi\u00f9 ampia.<\/p>\n

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 attivit\u00e0 collegate.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Secondo il saggio, il passaggio dall'automazione dei singoli compiti alla gestione di mansioni, gruppi di lavoro e potenzialmente intere funzioni aziendali richiede capacit\u00e0 progressivamente pi\u00f9 ampie. Ogni aumento della complessit\u00e0 introduce nuove possibilit\u00e0 di errore, soprattutto quando il risultato dipende da operazioni esterne, informazioni incomplete o valutazioni difficilmente formalizzabili.<\/p>\n

Il futuro delle imprese con l'intelligenza artificiale<\/strong> dipender\u00e0 pertanto anche dalla capacit\u00e0 dei sistemi di operare su processi interdipendenti, mantenendo coerenza tra obiettivi, vincoli e risultati.<\/p>\n

Una ricerca teorica pubblicata nel 2026 dal National Bureau of Economic Research, intitolata Chaining Tasks, Redefining Work: A Theory of AI Automation<\/em>, approfondisce proprio questo problema. Gli autori analizzano come l'automazione di sequenze collegate possa modificare l'assegnazione delle attivit\u00e0 tra persone e sistemi artificiali.<\/p>\n

Il risultato \u00e8 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 attivit\u00e0.<\/p>\n

Il primo scenario: ogni lavoratore coordina i propri agenti artificiali<\/h2>\n

Nel modello definito The Promoting<\/em>, 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.<\/p>\n

L'evoluzione ipotizzata parte da strumenti destinati ad attivit\u00e0 semplici, come la preparazione di messaggi, documenti e riepiloghi. Con il miglioramento dei modelli, gli assistenti potrebbero assumere incarichi pi\u00f9 articolati, coordinandosi tra loro e richiedendo un intervento umano soprattutto per le decisioni rilevanti.<\/p>\n

Nel documento viene descritto, a titolo illustrativo, un addetto alla contabilit\u00e0 che passa dall'inserimento e dalla verifica manuale dei dati alla supervisione di agenti incaricati di svolgere diverse operazioni amministrative.<\/p>\n

Si tratta di uno scenario esemplificativo, non della documentazione di una trasformazione gi\u00e0 misurata presso un'impresa.<\/p>\n

La conseguenza teorica \u00e8 un ampliamento dell'autonomia individuale. Un professionista potrebbe gestire una quantit\u00e0 maggiore di lavoro senza dover necessariamente disporre di un gruppo umano proporzionalmente pi\u00f9 numeroso.<\/p>\n

Cambierebbe per\u00f2 anche il contenuto della mansione. La capacit\u00e0 di eseguire direttamente ogni operazione perderebbe parte della sua centralit\u00e0 rispetto alla definizione degli obiettivi, al controllo dei risultati e all'individuazione degli errori.<\/p>\n

Questo passaggio presenta una difficolt\u00e0 concreta. Delegare una procedura non significa comprenderne automaticamente l'esito. Un documento apparentemente corretto pu\u00f2 contenere informazioni inesatte; una sequenza di operazioni formalmente completata pu\u00f2 non soddisfare il risultato richiesto.<\/p>\n

La supervisione richiede quindi competenze sufficienti per riconoscere quando il sistema ha lavorato correttamente e quando occorre intervenire.<\/p>\n

Il secondo scenario: agenti AI integrati nei gruppi di lavoro<\/h2>\n

La seconda configurazione, denominata The Interleaving<\/em>, prevede che gli agenti artificiali siano inseriti direttamente nei gruppi aziendali, accanto ai dipendenti.<\/p>\n

In questo caso non \u00e8 necessariamente il singolo lavoratore a coordinare i propri strumenti. Un responsabile pu\u00f2 assegnare a un gruppo di agenti un incarico completo, mantenendo la supervisione generale del progetto.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Gli agenti si distribuiscono le operazioni: raccolgono informazioni dai venditori, verificano con la produzione le disponibilit\u00e0, 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.<\/p>\n

Anche questo esempio \u00e8 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.<\/p>\n

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.<\/p>\n

La disponibilit\u00e0 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.<\/p>\n

Il futuro delle imprese con l'intelligenza artificiale<\/strong> 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?<\/p>\n

La risposta pu\u00f2 cambiare in funzione del settore. Le attivit\u00e0 prevalentemente digitali offrono maggiori possibilit\u00e0 di integrazione rispetto a quelle che richiedono interventi fisici, verifiche sul campo o interazioni umane difficilmente standardizzabili.<\/p>\n

Il terzo scenario: l'intelligenza artificiale entra nei processi decisionali<\/h2>\n

La configurazione pi\u00f9 delicata \u00e8 quella denominata The Layering<\/em>. Gli agenti AI assumono un ruolo intermedio tra direzione e personale, contribuendo al monitoraggio delle attivit\u00e0 e all'individuazione dei problemi.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Un esempio presentato nel documento riguarda il lancio di un prodotto per il quale il reparto commerciale avrebbe promesso una funzionalit\u00e0 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.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Un agente sufficientemente affidabile potrebbe abbreviare alcuni passaggi, rendendo pi\u00f9 tempestiva la circolazione delle informazioni.<\/p>\n

Resta per\u00f2 una distinzione essenziale tra supportare una decisione e assumere autorit\u00e0 sulle persone<\/strong>.<\/p>\n

Nel saggio viene riconosciuto che le capacit\u00e0 dei modelli nella gestione organizzativa su larga scala sono ancora poco misurate. Le valutazioni disponibili riguardano soprattutto l'esecuzione di attivit\u00e0 cognitive, mentre risultano meno sviluppati gli strumenti per verificare quanto un agente sia efficace nel coordinamento manageriale.<\/p>\n

La possibilit\u00e0 che sistemi artificiali dirigano autonomamente lavoratori umani rimane dunque una prospettiva teorica, diversa dall'impiego gi\u00e0 praticabile di strumenti per analizzare documenti e fornire raccomandazioni ai responsabili.<\/p>\n

Meno burocrazia oppure un controllo pi\u00f9 centralizzato?<\/h2>\n

Una delle questioni affrontate nel documento riguarda la struttura gerarchica delle imprese.<\/p>\n

Molte procedure aziendali esistono perch\u00e9 realizzare un progetto comporta costi elevati. Prima di avviare una nuova iniziativa occorre verificare le risorse disponibili, ottenere autorizzazioni, coordinare pi\u00f9 persone e ridurre il rischio di dover rifare il lavoro.<\/p>\n

Quando l'intelligenza artificiale permette di preparare rapidamente un prototipo, alcune di queste attivit\u00e0 preliminari possono cambiare.<\/p>\n

Un gruppo potrebbe sviluppare diverse versioni di un prodotto digitale, confrontarle e selezionare quella pi\u00f9 promettente senza affrontare inizialmente tutti i costi di realizzazione definitiva.<\/p>\n

Gli autori ipotizzano che tale possibilit\u00e0 possa ridurre parte della burocrazia legata alla pianificazione. Alcune decisioni potrebbero essere assunte pi\u00f9 vicino ai gruppi operativi, diminuendo la necessit\u00e0 di continue approvazioni.<\/p>\n

La stessa tecnologia potrebbe per\u00f2 produrre un effetto opposto.<\/p>\n

Se i dirigenti disponessero di strumenti capaci di monitorare costantemente le attivit\u00e0 e segnalare deviazioni dagli obiettivi, potrebbero esercitare un controllo pi\u00f9 esteso sull'organizzazione.<\/p>\n

Il futuro delle imprese con l'intelligenza artificiale<\/strong> dipenderebbe quindi dalle scelte di governance oltre che dalle caratteristiche tecniche dei sistemi.<\/p>\n

Questa tensione trova riscontro nelle ricerche sulla gestione algoritmica del personale.<\/p>\n

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 attivit\u00e0 e valutare il lavoro.<\/p>\n

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%.<\/p>\n

Questi dati non misurano esclusivamente l'impiego dell'intelligenza artificiale generativa o di agenti autonomi. Comprendono una categoria pi\u00f9 ampia di sistemi di gestione digitale, ma documentano quanto il rapporto tra software e funzioni manageriali sia gi\u00e0 rilevante.<\/p>\n

La stessa ricerca segnala preoccupazioni relative alla responsabilit\u00e0 delle decisioni, alla comprensibilit\u00e0 dei risultati algoritmici e alla tutela della salute dei lavoratori.<\/p>\n

Le imprese diventeranno pi\u00f9 piccole?<\/h2>\n

Il documento recupera una questione classica dell'economia aziendale: perch\u00e9 determinate attivit\u00e0 vengono svolte all'interno di un'impresa anzich\u00e9 essere affidate a fornitori esterni?<\/p>\n

Il riferimento teorico \u00e8 il lavoro dell'economista Ronald Coase, che ha spiegato il ruolo dei costi di transazione nella formazione e nell'organizzazione delle imprese.<\/p>\n

Coordinare fornitori, negoziare accordi, verificare prestazioni e gestire informazioni comporta costi. Quando queste operazioni diventano particolarmente onerose, pu\u00f2 essere conveniente svolgere internamente alcune attivit\u00e0.<\/p>\n

Gli agenti AI potrebbero modificare questo equilibrio, facilitando la gestione di rapporti esterni e la verifica delle prestazioni contrattuali.<\/p>\n

Un'impresa potrebbe quindi affidarsi pi\u00f9 facilmente a professionisti indipendenti e fornitori specializzati, mantenendo una struttura interna relativamente contenuta.<\/p>\n

Esiste per\u00f2 anche la possibilit\u00e0 contraria. Se la tecnologia rendesse meno costoso coordinare un'organizzazione complessa, gruppi aziendali di grandi dimensioni potrebbero diventare pi\u00f9 semplici da gestire.<\/p>\n

Asirvatham e Mokski considerano entrambe le possibilit\u00e0. Prevedono la potenziale diffusione di imprese pi\u00f9 piccole, ma anche la formazione di grandi organizzazioni capaci di coordinare numerosi progetti attraverso sistemi artificiali.<\/p>\n

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 attivit\u00e0 produttive.<\/p>\n

Che cosa mostrano i dati sull'adozione nelle aziende<\/h2>\n

Le ipotesi organizzative devono essere confrontate con i risultati delle ricerche empiriche.<\/p>\n

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.<\/p>\n

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.<\/p>\n

L'adozione risultava particolarmente concentrata nelle imprese di maggiori dimensioni e nei settori ad alta intensit\u00e0 di conoscenza.<\/p>\n

Tra le aziende utilizzatrici, il 57% impiegava la tecnologia in tre funzioni o meno. Le applicazioni pi\u00f9 frequenti riguardavano vendite e marketing, strategia e tecnologie informatiche.<\/p>\n

Il dato mostra una distanza tra la disponibilit\u00e0 degli strumenti e la trasformazione complessiva delle organizzazioni.<\/p>\n

Nella maggioranza delle imprese coinvolte, l'intelligenza artificiale veniva utilizzata per integrare le attivit\u00e0 esistenti. Le riduzioni occupazionali attribuite all'AI risultavano poco frequenti nel periodo analizzato, pur emergendo associazioni differenti a seconda dell'ampiezza dell'integrazione tecnologica.<\/p>\n

Lo studio non consente di affermare che l'occupazione rimarr\u00e0 invariata. Documenta piuttosto una fase nella quale l'adozione \u00e8 ancora disomogenea e spesso circoscritta ad alcune operazioni.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Nella seconda met\u00e0 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.<\/p>\n

Non sono per\u00f2 emersi cambiamenti rilevabili nella quantit\u00e0 o nella composizione complessiva delle mansioni derivanti dalla sola disponibilit\u00e0 individuale della tecnologia.<\/p>\n

Il risparmio di tempo costituisce quindi un risultato misurato, mentre la riorganizzazione strutturale del lavoro richiede evidenze ulteriori.<\/p>\n

Il ruolo delle competenze e del giudizio professionale<\/h2>\n

L'integrazione degli agenti artificiali potrebbe modificare il valore relativo delle competenze.<\/p>\n

Quando un sistema riesce a svolgere autonomamente una parte delle operazioni tecniche, assumono maggiore importanza la capacit\u00e0 di definire problemi, valutare alternative, riconoscere risultati insoddisfacenti e gestire situazioni impreviste.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Questo non significa che le competenze specialistiche diventino superflue.<\/p>\n

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.<\/p>\n

La capacit\u00e0 di interrogare efficacemente un modello non sostituisce automaticamente l'esperienza necessaria per interpretarne le risposte.<\/p>\n

Un esperimento condotto su 776 professionisti di Procter & Gamble, pubblicato dal NBER nel 2025, ha studiato l'impiego dell'intelligenza artificiale in attivit\u00e0 di innovazione di prodotto.<\/p>\n

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.<\/p>\n

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 attivit\u00e0 di un'impresa.<\/p>\n

Una valutazione pi\u00f9 ampia arriva dall'Organizzazione internazionale del lavoro, che nel giugno 2026 ha pubblicato una revisione delle evidenze disponibili sugli effetti dell'intelligenza artificiale generativa.<\/p>\n

Il quadro evidenzia miglioramenti di produttivit\u00e0 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 qualit\u00e0 del lavoro e sulle opportunit\u00e0 per i lavoratori pi\u00f9 giovani.<\/p>\n

La formazione professionale assume cos\u00ec una funzione diversa rispetto al semplice apprendimento dell'utilizzo di nuovi programmi. Occorre sviluppare capacit\u00e0 di supervisione, conoscenza dei processi e competenze necessarie a verificare decisioni elaborate con il contributo dell'AI.<\/p>\n

Responsabilit\u00e0, valutazione del personale e distribuzione del potere<\/h2>\n

La possibilit\u00e0 di utilizzare agenti artificiali per controllare l'avanzamento dei progetti introduce questioni ulteriori.<\/p>\n

Un sistema che analizza documenti, conversazioni e risultati operativi potrebbe individuare contributi professionali difficilmente riconoscibili attraverso le tradizionali procedure di valutazione.<\/p>\n

Potrebbe anche segnalare problemi organizzativi prima che diventino evidenti ai dirigenti.<\/p>\n

La qualit\u00e0 di queste valutazioni dipende per\u00f2 dalle informazioni disponibili, dai criteri adottati e dalla capacit\u00e0 di interpretare correttamente situazioni che possono avere spiegazioni differenti.<\/p>\n

Una comunicazione poco frequente non dimostra necessariamente una scarsa produttivit\u00e0. Un progetto completato rapidamente non garantisce che tutte le verifiche siano state eseguite correttamente.<\/p>\n

Affidare valutazioni professionali a sistemi automatizzati comporta inoltre questioni relative alla riservatezza, alla trasparenza e alla possibilit\u00e0 di contestare decisioni inesatte.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Il tema riguarda soprattutto l'attribuzione delle responsabilit\u00e0. Un sistema pu\u00f2 formulare raccomandazioni, individuare anomalie e proporre interventi, ma l'impresa deve stabilire chi \u00e8 autorizzato a utilizzare tali indicazioni e chi risponde delle decisioni conseguenti.<\/p>\n

Anche la distribuzione delle retribuzioni potrebbe cambiare. Nel saggio The future of the firm<\/em> vengono prospettati due effetti potenzialmente opposti.<\/p>\n

Se l'intelligenza artificiale rendesse disponibili competenze e raccomandazioni di qualit\u00e0 a una platea pi\u00f9 ampia, alcune differenze professionali potrebbero ridursi.<\/p>\n

Se invece i singoli lavoratori arrivassero a coordinare risorse e processi molto pi\u00f9 estesi, le differenze nella qualit\u00e0 delle decisioni potrebbero acquistare un peso economico maggiore.<\/p>\n

Gli autori non individuano un risultato inevitabile. La distribuzione dei benefici dipender\u00e0 da quanto valore continuer\u00e0 a essere attribuito al giudizio individuale, dalla disponibilit\u00e0 di risorse complementari e dalle scelte delle organizzazioni.<\/p>\n

Le decisioni che le aziende devono affrontare<\/h2>\n

Il futuro delle imprese con l'intelligenza artificiale<\/strong> pone questioni operative gi\u00e0 rilevanti per le organizzazioni che stanno introducendo strumenti generativi.<\/p>\n

La prima riguarda la selezione delle attivit\u00e0. Automatizzare un procedimento frequente, ben documentato e facilmente verificabile presenta difficolt\u00e0 differenti rispetto all'affidamento di un processo che coinvolge pi\u00f9 reparti e richiede decisioni discrezionali.<\/p>\n

La seconda riguarda il coordinamento. Un sistema efficace su una singola operazione pu\u00f2 perdere parte dei propri vantaggi quando deve scambiare informazioni con altri strumenti, gestire eccezioni o attendere autorizzazioni.<\/p>\n

La terza riguarda il controllo dei risultati. Le aziende devono distinguere tra risparmio di tempo, miglioramento della qualit\u00e0 e aumento effettivo della produttivit\u00e0. Sono indicatori collegati, ma non equivalenti.<\/p>\n

Infine, l'adozione degli agenti richiede una definizione dei livelli di autonomia. Un sistema pu\u00f2 essere autorizzato a consultare documenti, preparare bozze o eseguire verifiche senza necessariamente poter approvare spese, modificare dati sensibili o assumere decisioni con conseguenze rilevanti.<\/p>\n

L'organizzazione del lavoro diventa quindi parte integrante della progettazione tecnologica.<\/p>\n

Una ricerca pubblicata nel 2026 sulla rivista Management Science<\/em>, dedicata ai cambiamenti delle competenze organizzative richieste dalle imprese dopo l'introduzione di ChatGPT, ha esaminato gli annunci di lavoro di 1.820 societ\u00e0 statunitensi quotate.<\/p>\n

Lo studio ha rilevato, nelle imprese maggiormente esposte all'intelligenza artificiale generativa, una diminuzione relativa della domanda di alcune competenze legate alla divisione delle attivit\u00e0 e alla circolazione delle informazioni. Non sono invece emerse variazioni statisticamente significative in tutte le funzioni organizzative considerate.<\/p>\n

Si tratta di un risultato relativo alla domanda di competenze negli annunci, non di una misurazione diretta della scomparsa di specifiche professioni.<\/p>\n

Il cambiamento pi\u00f9 concreto riguarda la composizione del lavoro manageriale. Alcune attivit\u00e0 di raccolta, elaborazione e distribuzione delle informazioni possono essere supportate dalla tecnologia, mentre restano da definire nuove modalit\u00e0 di supervisione e responsabilit\u00e0.<\/p>\n

Il futuro delle imprese con l'intelligenza artificiale<\/strong> sar\u00e0 dunque influenzato dalla capacit\u00e0 di tradurre queste possibilit\u00e0 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 responsabilit\u00e0.<\/p>\n

La questione \u00e8 particolarmente concreta per i ruoli intermedi. Se una parte del coordinamento informativo viene automatizzata, le imprese dovranno decidere quali attivit\u00e0 manageriali conservare, quali trasformare e quali affidare a strumenti di supporto, senza confondere l'automazione della comunicazione con la capacit\u00e0 di gestire persone e conflitti.<\/p>\n

\u00c8 su queste decisioni, pi\u00f9 che sul numero di agenti disponibili, che potranno essere misurati gli effetti dell'intelligenza artificiale sulla struttura delle organizzazioni.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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