Come cambia il lavoro con l’introduzione degli AI Agent
Gli AI Agent stanno entrando nei processi aziendali con una caratteristica che li distingue dalle applicazioni di Intelligenza Artificiale più tradizionali: possono svolgere sequenze di attività, prendere decisioni entro regole definite e interagire con strumenti e sistemi aziendali.
Questa evoluzione può incidere sul modo in cui vengono organizzati i team, soprattutto nelle funzioni IT, nello sviluppo software e nella cybersecurity.
Il cambiamento riguarda quindi responsabilità, competenze e modalità operative, oltre alla tecnologia. Per molte organizzazioni, il passaggio verso sistemi più autonomi potrebbe significare una riduzione delle attività ripetitive e una maggiore attenzione alla supervisione.
Anche il ruolo delle persone può assumere una fisionomia diversa: meno tempo dedicato all’esecuzione di operazioni standard e più spazio per valutazione, controllo, progettazione e decisione.
La questione centrale diventa quindi come distribuire in modo efficace il lavoro tra persone e sistemi intelligenti.
Dall’automazione delle attività alla gestione dei processi
Gli Agents AI possono trovare terreno favorevole soprattutto nelle attività caratterizzate da procedure ricorrenti, regole precise e una grande quantità di dati da analizzare.
Nel reparto IT, per esempio, un agente può gestire richieste operative, individuare anomalie, supportare il monitoraggio dell’infrastruttura o intervenire su determinate tipologie di incidenti.
Il beneficio potenziale riguarda la velocità di risposta e la continuità operativa, ma anche la possibilità di liberare tempo per attività a maggiore valore professionale. Questo passaggio richiede però una revisione dei processi.
Un’organizzazione può delegare a un sistema una parte delle operazioni, mantenendo alle persone la definizione delle regole e la verifica dei risultati. Diventa quindi importante stabilire quali decisioni possano essere prese autonomamente e quali richiedano un controllo umano.
La qualità dell’automazione dipenderà anche dalla chiarezza delle procedure, dalla disponibilità dei dati e dalla capacità di monitorare ciò che accade durante l’esecuzione.
Gartner: la crescita dell’AI porta anche una questione economica
La diffusione degli AI Agents apre anche una riflessione sui costi. Una recente previsione di Gartner indica che entro il 2028 il costo dell’AI per lo sviluppo software potrebbe superare lo stipendio medio di uno sviluppatore, soprattutto per effetto dell’aumento del consumo di token e della crescente diffusione di modelli di pricing basati sul consumo.
La previsione introduce un elemento importante nel dibattito: maggiore automazione e maggiore produttività non coincidono necessariamente con una riduzione proporzionale della spesa.
Il costo dei modelli, la frequenza delle richieste, la complessità dei task e il livello di autonomia assegnato agli agenti possono incidere sensibilmente sul bilancio.
Gartner suggerisce quindi di definire criteri per stabilire quando ricorrere agli agenti, associare modelli diversi alla complessità delle attività, monitorare il consumo di token e introdurre soglie e controlli.
Le competenze professionali si spostano verso supervisione e decisione
La trasformazione del lavoro può rendere più importanti per il futuro, alcune competenze tipicamente umane.
Quando un sistema è in grado di completare rapidamente un’attività, diventa più rilevante definire correttamente l’obiettivo, valutare il risultato e gestire le eccezioni.
Per i professionisti IT questo può tradursi in una maggiore attenzione alla governance, all’architettura dei sistemi, alla gestione del rischio e alla qualità dei processi.
Anche le competenze trasversali acquistano peso. Pensiero critico, capacità di valutazione e conoscenza del business aiutano a stabilire quali attività affidare a un agente e quali mantenere sotto supervisione diretta.
La formazione assume quindi una funzione strategica. Le aziende possono accompagnare l’introduzione dell’IA con percorsi dedicati alla comprensione dei sistemi agentici, alla gestione dei dati e alla verifica degli output.
Il risultato può essere una diversa distribuzione delle responsabilità, con professionisti chiamati sempre più spesso a governare sistemi capaci di agire, anziché limitarsi a eseguire procedure.
Sicurezza e controllo: le nuove sfide dell’autonomia agentica
L’autonomia introduce anche nuove aree di attenzione. Un Agent AI con accesso a sistemi, dati o applicazioni può produrre effetti concreti sulle attività aziendali. Per questo la sicurezza dovrebbe essere considerata fin dalle fasi di progettazione.
Occorre definire autorizzazioni, limiti operativi, modalità di supervisione e criteri per registrare le azioni compiute dagli agenti.
La cybersecurity assume così un ruolo ancora più articolato. Oltre alla protezione delle infrastrutture tradizionali, i team devono considerare rischi legati a istruzioni manipolate, accessi impropri, prompt injection e comportamenti inattesi degli agenti.
Anche il monitoraggio cambia prospettiva: diventa importante comprendere che cosa un agente sta facendo, con quali dati opera e quali decisioni sta prendendo.
Un modello di governance efficace può contribuire a mantenere sotto controllo questi aspetti, soprattutto quando gli agenti sono numerosi e integrati in processi differenti.
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