Corporate citizens, nuova definizione McKinsey per gli agenti AI

Il panorama aziendale è sull’orlo di una trasformazione radicale grazie all’AI agentica, sistemi autonomi capaci di “pensare” e collaborare. Le aziende lungimiranti stanno ripensando la governance e i modelli operativi, trattando l’AI come veri e propri “cittadini aziendali” con costi, obiettivi e performance definiti. Questo porta a decisioni più rapide e precise, riducendo i costi e liberando il potenziale umano. Queste considerazioni sono contenute nell’articolo “When can AI make good decisions? The rise of AI corporate citizens” pubblicato da McKinsey a giugno 2025.

L’alba dell’AI agentica: un cambiamento di paradigma

Immaginate due scenari finanziari: uno gestisce i prestiti con automazione frammentata e interventi umani, causando lentezza decisionale, esperienze incoerenti e costi crescenti. L’altro, invece, è orchestrato da una rete di sistemi di intelligenza artificiale agentica. Questi agenti autonomi non si limitano a eseguire flussi predefiniti, ma ingeriscono dati in tempo reale da decine di fonti – indicatori economici, comportamento digitale dei richiedenti, cambiamenti normativi – per prendere decisioni complesse, dalla valutazione del credito all’ottimizzazione dei prezzi. Questi sistemi “pensano”, ragionano, imparano dagli esiti e collaborano con altri agenti AI in aree come la rilevazione frodi o la conformità. Il risultato? Decisioni migliori, cicli più rapidi e costi unitari notevolmente inferiori.

Gli agenti AI possono rilevare tendenze e suggerire strategie che sfuggono agli umani, liberando il talento per l’innovazione. Questa trasformazione, pur offrendo un potenziale enorme, comporta rischi significativi – come pregiudizi o fallimenti di conformità – se non gestita con trasparenza e responsabilità.

La soluzione, per McKinsey, è trattare gli agenti AI come “cittadini aziendali”, ripensando la governance e i modelli operativi per assicurare che AI e umani prosperino insieme.

Che cos’è l’AI agentica? Una nuova specie di software

L’AI agentica si distingue nettamente dai sistemi tradizionali basati su regole rigide, inadeguati per ambienti dinamici. Gli agenti AI agiscono come collaboratori, percependo gli ambienti, prendendo decisioni autonome e agendo per obiettivi definiti, apprendendo e adattandosi nel tempo. Esistono due forme principali:

• Sistemi a singolo agente: eseguono compiti end-to-end autonomamente, come l’approvazione di un prestito.
• Sistemi multi-agente: rete decentralizzata di agenti che interagiscono e collaborano, ad esempio, per valutare il credito e gestire il rischio in un processo ottimizzato.

Il potenziale trasformativo dell’AI Agentica

Il potenziale dell’AI agentica risiede nella sua capacità di rimodellare radicalmente le operazioni aziendali, offrendo guadagni esponenziali in velocità, scala e precisione. Immaginate decisioni di sottoscrizione in secondi, report di conformità in tempo reale ed esperienze cliente simili a quelle umane, ma alla velocità e al costo di una macchina. Ciò porta a maggiore produttività e un’impresa più adattiva. Tuttavia, l’implementazione non è immediata. Richiede un impegno a lungo termine, con infrastrutture robuste, ecosistemi di dati interoperabili e integrazione profonda.

È fondamentale ripensare responsabilità, etica e governance, investendo nella riprogettazione dei modelli operativi e nello sviluppo di nuovi talenti per una collaborazione sicura ed efficace tra umani e AI.

L’AI come cittadino aziendale: necessità di gestione

Per massimizzare il valore dell’AI agentica, le organizzazioni devono gestirla come il personale. Questi “cittadini aziendali” digitali devono essere responsabili e governati, fornendo valore misurabile. Ciò implica che gli agenti AI necessitano di:

• Costo completo: include IT, re-training, orchestrazione e governance nel costo totale di proprietà, dispiegando gli agenti dove generano il massimo impatto.
• Obiettivi chiari: ogni agente ha una “descrizione del lavoro” che allinei i compiti alle priorità aziendali, con risultati tracciati.
• Gestione delle prestazioni: misurare regolarmente efficienza, accuratezza e soddisfazione; processi per re-training o ritiro.
• Governance e supervisione: salvaguardie come framework etici, trasparenza e auditabilità sono cruciali, specialmente in settori regolamentati.
• Abilitazione interfunzionale: gli agenti dovrebbero essere interoperabili, supportare più domini e scalare nell’impresa. Trattando gli agenti AI con questi standard, le organizzazioni li elevano a risorse strategiche.

“Smart Ops”: riprogettare il processo decisionale e i ruoli

Per sfruttare appieno l’AI nelle operazioni di servizio, è essenziale riprogettare come decisioni e lavoro sono svolti, creando una struttura “smart ops” in cui umani e AI agiscono in ruoli coordinati. Gli agenti digitali eccellono in ruoli specifici:

• Agenti a livello di attività: eseguono compiti ripetibili e definiti, come elaborare rimborsi.
• Agenti risolutori di problemi autonomi: gestiscono workflow con giudizio di base entro limiti definiti, come la verifica dell’idoneità.
• Agenti orchestratori di modelli: collaborano con gli umani, coordinando sistemi per fornire intuizioni e raccomandare azioni in tempo reale.
• Agenti specifici per dominio: ottimizzati per funzioni critiche come servizio clienti. Questo approccio garantisce l’allineamento con il valore aziendale.

Il ruolo insostituibile dell’umano nell’era dell’AI

Mentre gli agenti si occupano di lavori ad alta frequenza, i ruoli umani si evolvono verso la supervisione, l’etica e il giudizio. Le nuove figure umane includono:

• Custodi: assicurano l’integrità dei dati e le prestazioni del modello.
• Detentori del giudizio: gestiscono decisioni complesse e ad alto rischio che richiedono contesto e fiducia.
• Approvatori e revisori: esaminano le eccezioni e gestiscono le escalation di conformità. Questa transizione richiede una mentalità di progettazione della forza lavoro, dove ogni “lavoratore” ha un ruolo definito e un impatto misurabile. La performance complessiva della forza lavoro umana-AI è ciò che conta.

Decisioni strategiche: oltre la semplice automazione

La questione non è più se automatizzare, ma quali decisioni automatizzare e dove il giudizio umano rimane cruciale. Un framework basato su rischio e complessità è fondamentale. Le decisioni a basso rischio e bassa complessità (es. verifica account) sono ideali per l’automazione completa. Gli scenari ad alto rischio e alto giudizio (es. risoluzione frodi) richiedono ancora supervisione umana, supportata da co-piloti AI.

Gli agenti AI possono gestire molte interazioni di prima linea autonomamente. Il vero valore emerge quando ogni interazione diventa un punto dati, permettendo all’AI di identificare problemi sistemici e far fluire intuizioni dalla prima linea alla progettazione di prodotti e al marketing. In un modello di “smart ops”, il volume di interazioni non è un costo, ma una fonte di intelligenza, che alimenta apprendimento e creazione di valore, trasformando un costo potenziale in un vantaggio competitivo.

Prepararsi al futuro: i prossimi passi essenziali

Realizzare questa visione richiede investimenti in infrastrutture modernizzate e flussi di dati sicuri in tempo reale. L’implementazione dell’AI agentica su vasta scala è una trasformazione organizzativa. Le aziende possono iniziare con:

• Colmare il divario tech-business: allineamento interfunzionale, con leader che guidano il cambiamento.
• Riprogettare ruoli e riqualificare: spostare i ruoli umani verso la gestione delle eccezioni e il giudizio, investendo in alfabetizzazione AI e pensiero sistemico.
• Elevare cultura e gestione del cambiamento: promuovere trasparenza e fiducia attraverso la comunicazione e l’esempio dei leader.
• Rafforzare dati e architettura: modernizzare l’infrastruttura dati per assicurare che l’AI operi in modo sicuro ed efficace.

Conclusioni

Il valore futuro dell’AI nelle operazioni di servizio non risiede nella semplice automazione delle attività, ma nella progettazione delle decisioni – su quali decisioni l’AI dovrebbe focalizzarsi. Trattare gli agenti AI come veri “cittadini aziendali” con ruoli definiti, responsabilità e metriche di performance è fondamentale. La vera frontiera non è chi possiede più AI, ma chi prende le decisioni più intelligenti su come umani e AI lavorano insieme.