Qualcuno deve gestire i bot
Competenze gestionali: I leader devono imparare a gestire team misti composti da persone e intelligenza artificiale, concentrandosi sul coordinamento e sulla supervisione.
Coinvolgimento delle risorse umane: Molti professionisti delle risorse umane non partecipano alla strategia sull'intelligenza artificiale, lasciando la governance ai team legali e di conformità.
Attribuzione della responsabilità: L'output di ogni agente di intelligenza artificiale deve avere un responsabile umano per garantire la responsabilità delle decisioni prese.
Regole per l'annullamento: Stabilisci linee guida chiare su quando i membri del team possono e devono annullare le decisioni dell'intelligenza artificiale, per evitare confusione.
Prestazioni dei team misti: Definisci metriche di rendimento per i team composti da persone e intelligenza artificiale, così da evitare ambiguità nelle valutazioni.
Mentre esaminavo il sondaggio TA Trends di Korn Ferry, condotto su circa 1.600 responsabili dei talenti, non ho potuto fare a meno di pormi una domanda diventata popolare sui social media: che cosa stiamo facendo?
Più della metà dei responsabili dei talenti prevede di aggiungere agenti autonomi di AI ai propri team nel 2026. Solo il 22% degli stessi intervistati ritiene che i propri leader siano in grado di gestire efficacemente team che combinano esseri umani e agenti di AI.
Letti insieme, questi due numeri raccontano da soli la storia. Le aziende stanno introducendo su larga scala una nuova categoria di lavoratori, mentre le persone responsabili della loro gestione ammettono di non sapere come farlo.
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Si può dire che l'infrastruttura si stia sviluppando più rapidamente del pensiero manageriale.
"I fornitori di soluzioni HR stanno già creando schede dei dipendenti per gli agenti di AI. Microsoft sta assegnando loro identificativi di sicurezza. L'infrastruttura per i team composti da esseri umani e AI viene costruita proprio ora", afferma Bryan Ackermann, responsabile della strategia e della trasformazione in ambito AI di Korn Ferry, nel rapporto.
Ciò che si sta costruendo è l'infrastruttura di base. Identità, accessi, registri. Quello che non è ancora stato costruito è il livello operativo sovrastante, la parte che risponde alle domande che un manager si trova concretamente ad affrontare quando accede al sistema all'inizio della giornata. Domande come:
- Chi approva il risultato dell'agente prima che raggiunga un cliente?
- Quando una venditrice pensa che la previsione dell'agente sia errata, può ignorarla e modificarla? Deve documentare il motivo?
- Se un team misto non raggiunge il proprio obiettivo, quanto della conversazione di valutazione riguarda le persone?
Il rapporto di Korn Ferry descrive la nuova realtà dei manager in termini simili, chiedendosi come i leader coordinino i compiti tra persone e macchine, quando ignorino le decisioni dell'AI e come gestiscano i conflitti tra i membri del team. "È un insieme di competenze manageriali completamente nuovo", conclude il rapporto.
Jurgen Apello, autore di Umano, robot, agente, lo ha riassunto in un'intervista rilasciata a People Managing People all'inizio di quest'anno.
La leadership, oggi, consiste nel sapere quali domande porre, quali vincoli stabilire e quando intervenire. È più difficile che conoscere le risposte.
HR resta fuori dalla stanza
Se gestire gli agenti insieme alle persone è un problema manageriale, ci si aspetterebbe che la funzione del personale guidasse la risposta. Il rapporto di SHRM sullo stato dell'AI nelle risorse umane nel 2026, basato su un sondaggio condotto nel dicembre 2025 su 1.722 professionisti delle risorse umane, mostra il contrario.
Nel 52% delle organizzazioni, le risorse umane non hanno alcun ruolo diretto o anche solo collaborativo nella strategia complessiva in materia di AI. La governance e la supervisione dell'AI sono affidate principalmente alle funzioni legali e di conformità (37%). Inoltre, tra le organizzazioni che già utilizzano o stanno sperimentando l'AI, il 49% dispone di politiche che regolamentano il modo in cui la forza lavoro la utilizza. Tra queste, solo un quarto descrive le proprie politiche come chiare e progettate per durare. Più della metà afferma che le proprie regole sono troppo restrittive e scritte per strumenti che saranno obsoleti entro un anno.
Il dato più scomodo è che i professionisti delle risorse umane non stanno lottando per ottenere questo ruolo. Solo il 16% ritiene che le risorse umane debbano guidare la gestione del cambiamento legata all'adozione dell'AI, e appena il 15% pensa che debbano guidare la formazione dei dipendenti al suo utilizzo. Per quattro delle sei attività di implementazione misurate da SHRM, un numero maggiore di professionisti delle risorse umane preferirebbe non essere coinvolto affatto piuttosto che assumere un ruolo di guida.
Di conseguenza, le regole per i team composti da persone e agenti vengono scritte dagli avvocati, il cui mandato riguarda il rischio, e dall'IT, il cui mandato riguarda la continuità operativa. Nessuno dei due è responsabile del funzionamento del team. Quando sono i legali a scrivere la politica, si ottiene un documento sull'uso accettabile. Nessuno ottiene un sistema di gestione.
Quattro decisioni per rendere tutto questo gestibile
Niente di tutto questo richiede una task force o un progetto di definizione di un quadro di riferimento della durata di diciotto mesi. Richiede che la leadership prenda quattro decisioni e assegni a ciascuna un responsabile.
- Ogni risultato prodotto da un agente deve avere un responsabile umano.
Responsabilità non può essere trasferita al software. Se un agente prepara il documento da consegnare al cliente, una persona identificabile ne risponde, proprio come un manager risponde del lavoro di un collaboratore diretto. Se non si può dire chi è responsabile del risultato di un agente, quell'agente non dovrebbe essere utilizzato in produzione.
- Stabilite le regole per le sostituzioni prima della prima controversia, non dopo.
Le persone devono sapere quando possono contraddire un agente, quando devono farlo e che non subiranno penalizzazioni per aver rallentato le attività. Un membro della squadra che lascia passare una decisione sbagliata dell'agente perché ha percepito il rischio professionale di intervenire rappresenta un fallimento delle politiche, non del giudizio.
- Definite cosa significa prestazione in una squadra mista.
Se la produttività dell'agente contribuisce al risultato della squadra, decidete subito a chi attribuire quel risultato, come ponderarlo nelle valutazioni e su cosa verranno effettivamente valutati gli esseri umani. L'ambiguità su questo punto emergerà durante il primo ciclo di valutazioni e si manifesterà sotto forma di reclamo.
- Assegnate esplicitamente la responsabilità degli aspetti relativi alle persone nelle politiche sugli agenti.
Se le risorse umane non se ne fanno carico, dovrebbe farlo il COO, perché qualcuno responsabile di come il lavoro viene effettivamente svolto deve farsene garante. I dati di SHRM suggeriscono che questa decisione viene presa per impostazione predefinita nella maggior parte delle organizzazioni. L'impostazione predefinita è il modo sbagliato per prenderla.
Il problema più profondo è che gli agenti vengono trattati come una decisione di approvvigionamento, quando invece si tratta di una decisione gestionale.
L’adozione dell’IA non riguarda gli strumenti. Riguarda il ripensamento del modo in cui viene svolto il lavoro. La stanno trattando come un problema tecnologico invece che come un problema di leadership.
Un'azienda non aggiungerebbe mai cinquanta collaboratori a contratto alle squadre che lavorano con i clienti senza decidere chi li supervisiona, come viene verificato il loro lavoro e cosa succede quando commettono un errore.
Questo standard non dovrebbe venire meno solo perché i nuovi lavoratori sono software. Le organizzazioni che quest'anno aggiungono agenti stanno conducendo un esperimento concreto di gestione delle squadre miste e i dirigenti che lo stanno guidando devono alle loro persone la stessa chiarezza che garantirebbero a qualsiasi squadra impegnata ad accogliere nuovi colleghi.