Sei pronto a fare il capo di un agente di Intelligenza Artificiale?

Diventare team leader sarà esperienza (sempre più) diffusa e, con crescente frequenza, chi assumerà questo ruolo si troverà a lavorare con altre persone (gomito a gomito o a distanza) e con Agenti di Intelligenza Artificiale (IA).

Siamo agli inizi dell’agentizzazione dei processi di lavoro, che comporta il passaggio da IA come strumento che suggerisce a IA come agente che esegue compiti e si coordina con umani e sistemi entro vincoli e controlli.

In un articolo di un paio di settimane fa su queste colonne («Hai un grande amico in me», disse l’Agente di IA al collega umano), era stata avanzata l’idea che, numeri alla mano, «il 2026 sarà l’anno degli Agenti di Intelligenza Artificiale».

Lo step successivo è la nascita di team agentici (uno o più umani e uno o più Agenti IA) o, meglio ancora, di team orchestrati, perché ciò che li distingue non è la combinazione di componenti, ma la regia con cui persone e Agenti di IA vengono coordinati per produrre risultati e governare decisioni.

L’etichetta che, secondo me, li identifica al meglio è OGM Team (Organizational Genome Modified Team), ovvero contesti in cui l’introduzione di Agenti di IA non è solo di supporto alle persone, ma modifica il genoma organizzativo del lavoro: ruoli, competenze, flussi informativi, diritti decisionali, controlli e meccanismi di coordinamento.

Attraverso gli Agenti di IA, in un OGM Team l’IA stessa diventa una componente strutturale del modo in cui il team genera risultati e prende decisioni, con effetti stabili su velocità, qualità, tracciabilità e distribuzione delle responsabilità.

Cosa accade quando l’Agente di IA diventa collega che non si limita a suggerire, ma pianifica ed esegue parti di processo insieme a te?

La survey globale McKinsey 2025 segnala che il 23% delle organizzazioni sta già scalando sistemi di agentic AI e un ulteriore 39% li sta sperimentando.

Qui emerge il fabbisogno di leadership:

Cosa significa essere team leader quando i team includono persone, Agenti di IA e (via via) robot?

Con le parole di McKinsey Global Institute:

«Are you equipping your managers to lead teams of people, agents, and robots?».

L’impatto sul ruolo è chiaro: la supervisione routinaria tende ad automatizzarsi e ai ruoli manageriali resta la parte non automatizzabile (coaching, influenza, orchestrazione del lavoro ibrido, e presidio di bias, validazione delle performance e integrità).

Un recente lavoro di ricerca, Leadership and Coordination in Human-AI Hybrid Teams: A Distributed Agency Approach, propone una prospettiva di distributed agency in cui una persona guida un proprio team personale di Agenti di IA, assegnando diritti decisionali e calibrando autonomia e perimetro. La leadership diventa design della delega, coordinamento tra attività umane e agentiche e responsabilità sugli esiti.

Nella realtà aziendale, i segnali ci sono già, anche se non sempre nella forma completa di un OGM Team.

In ambito manifatturiero, un grande gruppo industriale tedesco ha annunciato l’inserimento di Agenti di IA che operano lungo la value chain industriale e si collegano a dati, procedure e sistemi. È una direzione coerente con l’idea di OGM Team, anche se non ci sono evidenze che nelle aziende clienti siano già stati ridisegnati ruoli, confini decisionali e meccanismi di controllo a livello di team.

Sul versante uffici e funzioni di staff, è già visibile uno dei temi fondativi degli studi organizzativi: il coordinamento. Quando gli agenti di IA diventano decine, sparsi tra funzioni e fornitori, serve un meccanismo di coordinamento che li governi. Un player americano ha progettato un sistema per creare il «registro unico della digital workforce», che a noi umani un po’ ricorda gli albi delle professioni liberali. Ogni Agente di IA svolge un ruolo (ha ricevuto una job description e sa cosa fare), con specifici permessi e confini d’accesso a dati e processi. Al management servono visibilità e analytics per controllare quali task gli agenti dovrebbero svolgere, quali svolgono davvero, con quale impatto su tempi e qualità e con quali costi, per poter intervenire con azioni del tipo «attivare o disattivare Agenti di IA (o singole azioni e skill)». Questi strumenti dicono che quanto più l’agentizzazione si diffonde, tanto maggiore sarà la richiesta di governance e di competenze per la governance.

Nei servizi di cura alla persona, è interessante ciò che sta facendo un grande gruppo sanitario statunitense che gestisce ospedali e strutture di assistenza insieme a una società che sviluppa Agenti di IA generativa orientata alla sicurezza: applica agenti conversazionali al follow-up post-dimissione e per tenere nel tempo l’engagement con chi è stato in cura. L’agentizzazione, ancorché limitata a una specifica fase, è concreta e rappresenta un «micro-OGM» in una porzione del processo di cura: non basta per dire che l’intero team clinico sia stato ridisegnato come OGM Team, ma la strada è tracciata.

In sintesi, un po’ come con i Lego, ci sono già mattoncini di agentizzazione. L’OGM Team nasce quando questi mattoncini vengono collegati e stabilizzati con scelte organizzative esplicite, che portano a ridefinire i confini di autonomia (dell’umano), i diritti decisionali, i controlli e la tracciabilità, le nuove metriche e una governance coerente dell’insieme.

In questo contesto, chi diventa team leader dovrà ridisegnare il lavoro (di umani e Agenti di IA) e coordinarlo: la tecnologia abilita, ma è la leadership che rende scalabile e sostenibile l’agentizzazione.