L’intelligenza artificiale agentica sta spostando il dibattito dall’adozione degli strumenti alla progettazione del lavoro. È questo il punto centrale che emerge dal report Designing work in the age of agentic AI di Top Employers Institute, dedicato all’impatto dell’AI su ruoli, competenze, responsabilità organizzativa e modelli HR. Dopo una prima fase fatta di sperimentazioni, progetti pilota e investimenti tecnologici, molte aziende stanno entrando in una fase più complessa: capire come ridisegnare i processi quando l’AI non si limita più ad assistere le persone, ma inizia a gestire parti del flusso di lavoro.
Il passaggio è sostanziale. Per anni l’AI è stata raccontata soprattutto come leva di produttività, automazione o supporto decisionale. Con l’AI agentica, invece, il sistema può comprendere un obiettivo, pianificare azioni, interagire con strumenti e contribuire all’esecuzione di attività con un livello crescente di autonomia. Questo modifica il rapporto tra persone, processi e responsabilità, perché non basta più chiedersi quali attività possano essere automatizzate. La domanda diventa chi decide, chi controlla, chi risponde del risultato e come viene mantenuta la fiducia nell’intero sistema.
Secondo una pulse survey condotta da Top Employers Institute nel marzo 2026 tramite LinkedIn, circa il 31% degli intervistati che hanno risposto utilizza già forme di agentic AI, mentre il 41% prevede di avviare progetti pilota o implementazioni nel corso del 2026. L’adozione, quindi, è già iniziata. Ma il dato più interessante non è solo la diffusione della tecnologia: è la necessità di ripensare i flussi di lavoro prima che l’AI venga integrata in modo disordinato dentro organizzazioni ancora progettate per ruoli e processi tradizionali.
AI agentica e lavoro: la fiducia va progettata
Il primo principio individuato da Top Employers Institute riguarda fiducia, chiarezza e adozione. Quando l’intelligenza artificiale assume un ruolo più attivo nei processi, il problema non è soltanto cosa il sistema sia tecnicamente in grado di fare, ma come le persone lo comprendano, lo utilizzino e quanto si fidino dei suoi risultati.
È un punto spesso sottovalutato. Le aziende possono introdurre strumenti avanzati, ma se i dipendenti non capiscono quando usarli, quali limiti abbiano, come vengono valutati gli output e quale sia il loro ruolo nel processo, l’adozione resta fragile. La tecnologia può essere disponibile, ma non necessariamente integrata nel lavoro quotidiano in modo efficace.
Top Employers Institute osserva che il 40% delle aziende Top Employers valuta continuamente le proprie implementazioni di AI. Questo significa analizzare non solo le prestazioni tecnologiche, ma anche la qualità della collaborazione tra persone e sistemi intelligenti. Entrano quindi in gioco aspetti come benessere, soddisfazione lavorativa, sviluppo delle competenze e qualità complessiva del workflow.
Il 38% delle aziende Top Employers coinvolge inoltre i dipendenti in discussioni sull’etica dell’AI. È un elemento importante perché sposta l’adozione da una logica calata dall’alto a un processo più partecipato. I lavoratori non vengono solo informati dell’arrivo di nuovi strumenti, ma contribuiscono alla definizione delle modalità con cui l’AI entra nei processi.
La fiducia, in questo scenario, non è un effetto collaterale positivo. È una condizione operativa. Senza fiducia, le persone aggirano i sistemi, li usano in modo superficiale oppure li accettano senza comprenderne davvero i limiti. Tutte e tre le situazioni generano rischio: inefficienza, dipendenza cieca o perdita di controllo.
Le risorse umane devono modernizzare assunzione, formazione e retribuzione
Il secondo principio riguarda la modernizzazione dei sistemi HR. L’adozione dell’AI non impone solo nuove competenze tecniche, ma richiede di rivedere assunzione, formazione, valutazione delle performance, pianificazione della forza lavoro e modelli di retribuzione.
La ragione è semplice: quando il risultato non dipende più solo dall’esperienza individuale o dal ruolo, ma anche dalla capacità di una persona di collaborare con sistemi intelligenti, le categorie tradizionali diventano meno precise. Due persone con lo stesso ruolo possono generare valore molto diverso se una riesce a orchestrare strumenti AI in modo efficace e l’altra no. Allo stesso tempo, alcune attività possono essere redistribuite tra persone, agenti software e piattaforme automatizzate.
Top Employers Institute segnala che il 70% delle organizzazioni sta già investendo nella preparazione dell’intera forza lavoro al cambiamento. È un dato rilevante perché indica che l’AI non viene più considerata una competenza riservata a pochi specialisti, ma un fattore destinato a incidere su tutta l’organizzazione.
Restano però lacune significative. Solo il 61% dispone di un processo formalizzato di pianificazione strategica della forza lavoro capace di identificare esigenze a lungo termine in termini di persone e competenze. Ancora più critico è il dato sugli scenari: appena il 41% considera molteplici scenari futuri nella pianificazione dei requisiti di forza lavoro e competenze.
Questo è un limite serio. Se la pianificazione continua a basarsi su ruoli stabili, mansioni prevedibili e traiettorie lineari, diventa difficile capire dove servirà capacità umana, dove entreranno agenti AI, quali competenze diventeranno critiche e quali attività perderanno centralità. La velocità del cambiamento rende insufficiente una workforce planning costruita su fotografie statiche dell’organizzazione.
Con l’AI cambia anche il modo di riconoscere il valore
L’impatto dell’AI agentica non riguarda solo la formazione. Tocca anche il modo in cui le aziende riconoscono valore, responsabilità e contributo individuale. Se un dipendente ottiene un risultato grazie alla combinazione tra competenze personali, strumenti AI e sistemi aziendali, misurare la performance diventa più complesso.
Non basta più valutare solo l’output finale. Serve capire come è stato prodotto, quanto controllo umano è stato esercitato, quali decisioni sono state delegate, quali rischi sono stati gestiti e quale livello di autonomia è stato concesso al sistema. Questo porta l’HR dentro una discussione più ampia su equità, accountability e trasparenza.
La retribuzione stessa può essere messa sotto pressione. Se alcuni ruoli vengono amplificati dall’AI più di altri, le organizzazioni devono evitare che si creino nuove asimmetrie non governate. Il rischio è premiare solo chi si trova nei contesti tecnologicamente più abilitati, oppure sottovalutare competenze umane che restano decisive ma meno visibili, come giudizio, relazione, responsabilità e capacità di interpretare contesti ambigui.
Per questo l’AI agentica non può essere trattata come una semplice integrazione software. Entra nel cuore dei sistemi organizzativi e modifica la definizione stessa di competenza. Le aziende più mature dovranno imparare a distinguere tra automazione, aumento delle capacità umane e redistribuzione della responsabilità.
AI etica come infrastruttura, non come policy accessoria
Il terzo principio individuato da Top Employers Institute riguarda la costruzione di un framework etico per la scalabilità. Qui il punto è netto: l’AI etica non viene descritta come una policy secondaria o come una dichiarazione di valori, ma come un’infrastruttura di governance.
Questa infrastruttura deve includere rischio informatico, bias, spiegabilità, benessere dei dipendenti e impatto concreto dell’AI nel lavoro quotidiano. La questione non è solo evitare errori o abusi, ma creare le condizioni perché l’AI possa essere scalata senza generare sfiducia, opacità o nuove forme di complessità.
Secondo i dati Top Employers, il 65% delle aziende dichiara di adottare pratiche di implementazione responsabile dell’AI e il 62% dispone di framework formali per l’etica dell’AI. Le organizzazioni che hanno già strutturato un framework etico risultano più propense a valutare la collaborazione uomo-AI nella pratica, coinvolgere i dipendenti nelle conversazioni sull’impatto dell’AI e investire nella preparazione al cambiamento dell’intera forza lavoro.
La differenza sta nella continuità. Un framework etico non serve solo nel momento in cui una tecnologia viene introdotta. Deve accompagnare l’evoluzione del sistema, perché l’impatto dell’AI cambia nel tempo. Un agente che inizialmente automatizza attività semplici può arrivare a incidere su decisioni, priorità operative, carichi di lavoro e relazioni tra funzioni aziendali.
HR, IT e operations devono condividere il controllo
La ricerca individua tre elementi ricorrenti nelle organizzazioni più avanzate. Il primo è la creazione congiunta di framework di controllo. Risorse umane, IT e operations devono essere allineati su come l’AI viene utilizzata, dove si collocano i limiti e come vengono prese le decisioni.
Questo allineamento è decisivo perché l’AI agentica attraversa confini organizzativi tradizionali. L’IT può governare sicurezza, architettura e integrazione tecnica, ma non può definire da solo l’impatto sulle persone. L’HR può guidare competenze, responsabilità e adozione, ma ha bisogno di comprendere rischi tecnologici e vincoli operativi. Le operations conoscono processi e obiettivi di business, ma devono essere integrate in una governance più ampia.
Il secondo elemento è la valutazione continua dell’impatto. Non basta misurare l’efficienza nel momento dell’implementazione. Bisogna osservare come cambiano lavoro, costi, valore prodotto, carichi cognitivi, autonomia delle persone e qualità delle decisioni. Il vero impatto dell’AI spesso emerge nel tempo, quando i sistemi entrano nella routine e modificano comportamenti organizzativi.
Il terzo elemento è la guida basata sui valori, non solo sui processi. Le aziende più mature chiariscono i principi che orientano l’uso dell’AI, spiegano come e perché viene adottata e promuovono la fiducia attraverso trasparenza e coerenza. In assenza di questo livello, la governance rischia di ridursi a un insieme di procedure formali poco comprese.
Massimo Begelle, Regional Manager Southern Eastern Europe and the Middle East di Top Employers Institute, sintetizza così il cambiamento: “L’adozione dell’AI non è più solo una questione di adozione tecnologica. È una questione di progettazione del lavoro. Quando i sistemi intelligenti diventano parte integrante di come il lavoro viene svolto, l’HR assume un ruolo centrale nel definire accountability, valore, competenze e fiducia”.
Begelle aggiunge: “Il vero divario che sta emergendo non è tra chi usa l’AI e chi non lo fa, ma tra le organizzazioni che progettano consapevolmente per questa nuova realtà e quelle che la subiscono. È in questo spazio che si decide se l’AI genererà valore sostenibile o semplicemente nuova complessità”.
Il caso Italgas: l’AI come leva di coesione organizzativa
Il report richiama anche il caso Italgas, dove la trasformazione digitale viene descritta come un percorso prima di tutto centrato sulle persone. In tre mesi il Gruppo ha integrato oltre 2.200 nuove risorse, esteso la propria rete dell’86% e portato i clienti a 12,9 milioni, ridisegnando contemporaneamente il modello di sviluppo del capitale umano.
In questo percorso, l’intelligenza artificiale è stata utilizzata non solo come acceleratore operativo, ma come elemento di coesione tra generazioni e culture aziendali diverse. È un passaggio interessante perché mostra un uso dell’AI meno legato alla sola efficienza e più connesso all’adoption culturale.
Attraverso strumenti digitali e AI, Italgas ha formato i nuovi colleghi all’adozione di nuovi sistemi e processi, erogando oltre 60.000 ore di formazione, pari a una media di 30 ore a persona. Il learning hub digitale ha generato circa 1.500 accessi unici, mentre più di 100 video pillole formative e 300 interazioni giornaliere con chatbot dedicati hanno sostenuto il presidio dei processi operativi core.
Il dato più rilevante non è solo quantitativo. L’obiettivo era trasformare la resistenza al cambiamento in protagonismo attivo, accompagnando le persone dentro una trasformazione culturale prima ancora che tecnologica. In questa lettura, l’AI funziona come infrastruttura di supporto all’apprendimento, alla continuità operativa e alla diffusione di pratiche comuni.
L’HR diventa centrale nella governance dell’AI
Il messaggio più forte del report Top Employers Institute è che l’AI agentica sposta l’HR da una funzione di supporto a un ruolo di governance strategica. Se l’AI cambia attività, responsabilità, competenze, fiducia e valore, allora le risorse umane non possono limitarsi alla formazione o alla comunicazione interna.
Devono contribuire a progettare il lavoro. Questo significa definire quali attività restano umane, quali vengono aumentate dall’AI, quali possono essere delegate a sistemi agentici e quali controlli servono per mantenere responsabilità chiara e qualità del risultato.
In molte organizzazioni, l’AI è ancora gestita come iniziativa tecnologica. Il rischio è che l’adozione proceda per strumenti, reparti e sperimentazioni isolate, senza una visione comune. In questo modo possono nascere efficienze locali, ma anche incoerenze, duplicazioni, sfiducia e perdita di controllo sui processi.
La maturità organizzativa si misurerà sempre meno sulla semplice presenza di strumenti AI e sempre più sulla capacità di integrarli dentro un modello di lavoro sostenibile. Questo richiede competenze, governance, metriche, partecipazione dei dipendenti e una ridefinizione esplicita delle responsabilità.
Il vero nodo dell’AI agentica è organizzativo
L’AI agentica promette più autonomia, velocità e capacità di esecuzione. Ma il report Top Employers Institute chiarisce che il vantaggio competitivo non arriverà dalla tecnologia in sé. Arriverà dalla capacità di progettare processi, ruoli e sistemi di governance coerenti con questa nuova realtà.
Le aziende che si limiteranno a introdurre agenti AI senza ripensare il lavoro rischiano di creare nuova complessità: processi più opachi, responsabilità più confuse, dipendenti meno sicuri del proprio ruolo e sistemi difficili da controllare. Quelle che invece affronteranno l’AI come tema di progettazione organizzativa potranno trasformarla in una leva più solida di produttività, apprendimento e innovazione.
Il punto non è decidere se l’AI entrerà nel lavoro. Sta già accadendo. Il punto è decidere se entrerà come strato tecnologico aggiunto in modo frammentato o come componente progettata dentro una nuova architettura organizzativa. Per Top Employers Institute, è qui che si gioca la differenza tra valore sostenibile e ulteriore complessità.
