Una ricerca dell’Osservatorio Future of Workers della Fondazione Giacomo Brodolini fa il punto sull’Agentic AI e la sua presenza nel mondo del lavoro. Valorizzazione del capitale umano passato all’algoritmo e trattenuto dall’azienda che lo utilizza, rischio di perdere il controllo umano sulle decisioni. Oltre a assenza di confini chiari sulle responsabilità e nuove forme di carico mentale decisionale. Sono alcune delle criticità emerse dalla ricerca che ha esaminato l’intelligenza artificiale agentica. Essa si è evoluta da assistente operativo che fa ricerche, scrive testi o genera immagini ad un vero e proprio attore organizzativo digitale capace di decidere e agire.
L’evoluzione dell’Agentic AI
Secondo lo studio, questa tecnologia già matura e utilizzata in diversi settori, dà vita a nuove competenze professionali di creazione e gestione di team ibridi uomo-macchina. Essa deve essere oggetto il prima possibile di un nuovo “patto sociale” per i lavoratori coinvolti dalla sua integrazione nei processi lavorativi. Il team che ha dato vita alla ricerca qualitativa è composto da Paolo Gubitta, Professore ordinario di Organizzazione aziendale all’Università di Padova, Maria Laura Fornaci, coordinatrice di Future of Workers, e Giuseppe Forte, responsabile dell’Unità di ricerca sul capitale umano della Fondazione Giacomo Brodolini.
Le caratteristiche della ricerca
L’elaborato sancisce il passaggio fondamentale nel mondo del lavoro da un’Intelligenza Artificiale intesa come semplice strumento di supporto a una IA “agentica” capace di pianificare ed eseguire compiti in autonomia. Questo cambiamento porta l’algoritmo a incidere direttamente sui processi decisionali, sulle responsabilità e sulla distribuzione del valore all’interno delle aziende. Questo soprattutto nel terziario avanzato, facendo emergere nuove criticità e la necessità di intervenire tempestivamente per ridimensionarle e normarle.
Capitale “Conferito” e capitale “Catturato”
Uno dei nodi cruciali evidenziati dall’indagine è il tema del capitale umano coinvolto. L’IA per imparare e funzionare appieno ha bisogno di assorbire la conoscenza individuale dei lavoratori. Qui si gioca la partita tra capitale conferito, cioè il sapere che il lavoratore mette volontariamente a disposizione del sistema, e capitale catturato. Ovvero il valore che l’azienda incamera incorporando quel sapere nell’algoritmo. Sebbene sia emersa un’alta predisposizione dei professionisti alla condivisione, questa è fortemente legata a una logica di reciprocità secondo la quale i lavoratori si aspettano benefici concreti in cambio del loro contributo cognitivo.
Il capitale umano e AI agentica
Senza un riconoscimento chiaro e pattuito in precedenza, inoltre, l’aumento dell’autonomia dell’IA viene percepito come una “perdita” di valore personale. Dallo studio emerge la necessità che governi, responsabili HR e sindacati intervengano in sinergia per studiare nuovi modelli di riconoscimento e valorizzazione del passaggio di conoscenza, non solo sul piano economico. Se il lavoratore sente di perdere il proprio valore professionale senza un ritorno, la collaborazione con l’IA rischia di bloccarsi e generare conflitti e resistenze.
Il campione analizzato dichiara un livello di fiducia alto nell’IA, considerata affidabile nelle sue raccomandazioni, ma con grandi riserve rispetto alla delega totale. Il timore principale, infatti, non è il malfunzionamento della macchina, ma la perdita di controllo. Quando l’IA agisce troppo liberamente, la percezione di autonomia decisionale umana scende drasticamente. Per il 63% dei manager intervistati il presidio umano (il cosiddetto human-in-command) e la responsabilità finale non sono trattabili: la tecnologia deve supportare, non esautorare i decisori.
Agentic AI – La “fatica decisionale”
Da un lato la tecnologia può liberare dai compiti ripetitivi facendo così risparmiare tempo e risorse. Dall’altrosi affaccia un nuovo rischio, ovvero il carico mentale decisionale. Validare e assumersi la responsabilità di decisioni prese da un algoritmo comporta un’elevata componente di fatica e stress legati a questi nuovi processi. La sicurezza sul lavoro, oggi, deve quindi includere la protezione contro questo sovraccarico cognitivo. Garantendo che l’uomo non diventi l’ultimo anello di una catena di responsabilità che non può più governare.
La nuova era dell’orchestrazione: il cambiamento dell’Ai agentica
Il cambiamento in corso non richiede solo esperti di informatica e dati, ma una vera e propria capacità di orchestrazione delle risorse umane e tecnologiche senza precedenti nel mondo del lavoro. Le nuove competenze di governance richieste sono infatti articolate e ibride. I professionisti devono saper coordinare team composti da umani e agenti artificiali, integrando giudizio critico e gestione tecnologica. Si tratta di un’evoluzione profonda e radicale che trasforma il lavoro da esecuzione e gestione in supervisione strategica dei processi secondo una catena di responsabilità chiara e inequivocabile.
Agentic AI – Il ruolo delle competenze chiave
La nuova forma di collaborazione uomo-IA include:
- la capacità di supervisionare e validare criticamente, evolvendosi da operatori a supervisori con responsabilità finale;
- il saper presidiare, ovvero governare l’agenticità definendo i confini decisionali della “macchina”, gestendo le escalation e mantenendo il controllo sul processo;
- saper garantire che le decisioni assistite dall’IA siano tracciabili, spiegabili e verificabili;
- capacità di integrare giudizio personale, esperienza e raccomandazione algoritmica per dare vita a decisioni strategiche complesse realmente efficaci;
- visione sistemica per decidere come inserire la tecnologia nelle singole porzioni di flussi lavorativi.
Data la trasformazione della fatica operativa a fatica decisionale, infine, è necessaria la competenza emotiva e cognitiva per gestire la pressione che deriva dal dover validare costantemente processi automatizzati assumendosene la piena responsabilità.
Il contesto globale e quello italiano
Sul piano globale, il 2026 ha visto l’adozione dell’IA agentica registrare tassi di penetrazione diversificati in base a tipologia di azienda e settore. Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il 23% delle aziende utilizza già gli agenti autonomi in almeno una funzione cruciale. Situazione simile in Italia, dove il 22% delle grandi imprese coordina già flussi di lavoro attraverso gli agenti. Nel nostro Paese, il mercato complessivo dell’IA ha raggiunto gli 1,82 miliardi di euro trainato dalla necessità di superare i limiti dell’IA generativa tradizionale a favore di sistemi proattivi e capaci di agire in autonomia.
La fase esplorativa
Secondo invece il Research Institute di Capgemini, sebbene una larga fetta delle imprese sia in fase esplorativa, la quota di grandi aziende che ha già soluzioni pienamente operative si attesta complessivamente tra il 10% e il 13%. L’integrazione degli agenti autonomi non è omogenea e vede comparti fortemente digitalizzati guidare la transizione. A livello globale, infatti, come evidenziato nel Global Data Trends Report 2026 di Snowflake, spingono la crescita del fenomeno “agentico” i servizi ad alto tasso di automazione.
I settori più interessati all’AI agentica
Guidano la classifica le aziende fintech e di servizi finanziari, seguono le banche commerciali. Volumi inferiori ma sempre consistenti si registrano nel settore privato della sanità, mentre nel mondo della tecnologia e dei software, il 31% delle grandi imprese ha agenti integrati stabilmente nei flussi di sviluppo. Nel settore retail e e-commerce, il 23% dei principali operatori fa uso di sistemi agentici per la gestione dinamica dei prezzi, raccomandazioni d’acquisto evolute e logistica di magazzino.
La situazione dell’Italia
In Italia la spinta verso l’IA agentica è guidata dall’esigenza di far dialogare i sistemi informativi aziendali esistenti, riducendo l’intervento umano nei compiti operativi ripetitivi. Sono già attivi agenti nel mondo della finanza e delle assicurazioni per la per la gestione documentale complessa e i processi di assistenza. Poi nell’automotive e nel retail di scala per connettere la gestione dei clienti con i sistemi CRM operativi. Inoltre nel settore dell’educazione e dei servizi avanzati per automatizzare la segreteria, la reportistica e la risposta a procedure interne.
