AI agents e il nuovo problema del coordinamento interno

Negli ultimi mesi gli AI agents sono tornati al centro della discussione manageriale, ma con un tono diverso rispetto a quello che aveva accompagnato le prime ondate di entusiasmo. Meno promesse, meno narrativa sulla sostituzione del lavoro umano, più attenzione a casi d’uso concreti e circoscritti. Non perché la tecnologia abbia improvvisamente fatto un salto qualitativo, ma perché molte organizzazioni stanno iniziando a usarla dove il problema non è l’esperienza utente, bensì il coordinamento. Il punto, infatti, non è cosa gli agenti “sanno fare”, ma che tipo di lavoro stanno iniziando a svolgere tra persone, sistemi e decisioni. Ed è qui che il tema diventa interessante per chi guida aziende e strutture complesse.

Dall’automazione al coordinamento

Per anni abbiamo parlato di automazione come di un modo per rendere più efficienti attività ripetitive e ben definite. Gli AI agents, invece, stanno entrando in un territorio diverso. Non si limitano a eseguire compiti, ma iniziano a mettere in relazione informazioni, azioni e priorità, intervenendo nei punti in cui prima il coordinamento era affidato a persone, riunioni, email o consuetudini informali. In altre parole, non sostituiscono il lavoro decisionale, ma ne ridisegnano la cornice operativa, rendendo alcune connessioni esplicite e automatizzabili, e lasciandone altre fuori campo. È un cambio di categoria più che un’evoluzione incrementale. Questo spiega perché molti agenti funzionano meglio all’interno delle organizzazioni che verso l’esterno.

Perché funzionano meglio nei processi interni

All’esterno, gli AI agents si scontrano con aspettative elevate, ambiguità semantica e un rischio reputazionale che rende ogni errore visibile e costoso. All’interno, invece, operano in contesti più strutturati, con obiettivi chiari, dati noti e margini di errore accettabili. Non è tanto una questione di maturità tecnologica, quanto di natura del problema. Il coordinamento interno è uno dei costi meno visibili ma più pervasivi delle organizzazioni moderne, soprattutto quando crescono per funzioni, mercati e sistemi. Secondo analisi di Harvard Business Review, una parte significativa dell’inefficienza operativa nelle aziende non deriva dalla mancanza di competenze o strumenti, ma dal modo in cui attività e decisioni vengono allineate nel tempo. In questo senso, gli AI agents non “risolvono” la complessità, ma la rendono più gestibile, almeno nei suoi aspetti più ripetitivi e prevedibili.

Il vero impatto è organizzativo, non tecnologico

È qui che il discorso si sposta su un piano più delicato. Introdurre AI agents nei processi interni non significa solo migliorare l’efficienza, ma ridisegnare implicitamente ruoli, responsabilità e confini decisionali. Quando un agente coordina flussi, assegna priorità o suggerisce azioni, sta di fatto intervenendo su decisioni che prima erano distribuite tra persone e livelli organizzativi. Molte aziende scoprono in questa fase un problema preesistente: non hanno mai chiarito davvero come prendono decisioni distribuite, e su quali basi. Gli agenti non creano questa ambiguità, ma la portano in superficie. Secondo McKinsey, una quota rilevante dei fallimenti nelle iniziative di trasformazione digitale è legata non ai limiti della tecnologia, ma alla mancanza di allineamento tra operating model e meccanismi decisionali. Gli AI agents amplificano questo disallineamento, rendendolo visibile prima e più spesso.

La delega che non viene mai dichiarata

Uno dei rischi meno discussi è quello della delega silenziosa. Gli agenti iniziano a coordinare perché “funziona”, perché riducono attrito, perché semplificano. Ma spesso nessuno ha esplicitato quali decisioni possono essere automatizzate e quali no, o chi mantiene la responsabilità finale quando il coordinamento è mediato da sistemi. Non si tratta di un problema di controllo o di fiducia nella tecnologia. È un problema di opacità decisionale. Ogni agente introduce, implicitamente, una scelta su cosa rendere automatico e cosa lasciare alla discrezione umana, anche quando questa scelta non è mai stata formalizzata. Come osserva Gartner, entro i prossimi anni una quota crescente delle interazioni operative avverrà attraverso sistemi assistivi e agent-based. Questo rende sempre meno chiaro dove finisce il supporto e dove inizia la decisione.

Le domande che contano prima della tecnologia

Il punto, quindi, non è adottare o meno gli AI agents, ma capire cosa stanno già coordinando al posto nostro. Prima ancora di parlare di architetture o piattaforme, ci sono alcune domande che il management dovrebbe porsi: dove oggi il coordinamento avviene per consuetudine e non per disegno, quali decisioni sono davvero ripetibili e quali richiedono ancora giudizio, chi resta responsabile quando il coordinamento è mediato da sistemi. Gli AI agents non sono una scorciatoia organizzativa. Sono uno stress test del modo in cui un’organizzazione coordina lavoro, informazioni e decisioni. Funzionano bene dove il coordinamento è già chiaro, e mettono in difficoltà dove non lo è mai stato. Ed è probabilmente per questo che stanno iniziando a funzionare davvero adesso. Non perché l’AI sia diventata improvvisamente più intelligente, ma perché molte organizzazioni non possono più permettersi di ignorare come tengono insieme ciò che fanno.