L’IA agentica sta già cambiando la forza lavoro

Con la maturazione dell’IA, la disponibilità della cosiddetta “manodopera digitale” sta esplodendo, ampliando la definizione stessa di forza lavoro qualificata. Quello che una volta era dominio esclusivo del talento umano è ora affiancato da agenti IA in grado di svolgere molti compiti un tempo considerati fuori dalla portata dell’automazione e, di conseguenza, secondo il CEO di Salesforce Marc Benioff, il mercato potenziale totale per la manodopera digitale potrebbe presto raggiungere i trilioni di dollari.

Questo richiede un cambiamento radicale di prospettiva. Una ricerca emergente della Harvard Business School e del Digital Data Design Institute mostra che gli agenti IA stanno rapidamente diventando molto più che semplici assistenti dei lavoratori umani. Stanno diventando compagni di squadra digitali, una categoria emergente di talenti. Per ottenere il massimo da questi nuovi compagni di squadra, i responsabili delle risorse umane e degli acquisti dovranno iniziare a sviluppare un manuale operativo per integrarli in team ibridi e in una strategia per la forza lavoro. Chi si prenderà il tempo per farlo non solo otterrà una maggiore efficienza, ma anche una forma di collaborazione più scalabile e resiliente.

È già realtà: Deloitte, ad esempio, riferisce di essere in procinto di applicare agenti IA a “tutti” i processi aziendali, compreso un agente di marketing che coordina diverse attività incentrate sull’ottimizzazione del percorso dei clienti attraverso il sito web. Alcune società di ricerca di talenti, tra cui rPotential (una spin-off del gigante globale del reclutamento Adecco) si sono reinventate come fornitori non solo di talenti umani, ma anche di architetti di un modello più ampio che include sia le persone che l’IA.

Per avere successo in questo nuovo contesto, la vostra organizzazione deve definire attivamente il modo in cui l’IA viene integrata nella propria strategia di gestione del personale. I leader delle risorse umane e degli acquisti che agiscono ora manterranno il controllo su come l’IA viene acquisita, strutturata e regolamentata nell’azienda, mentre chi esita rischia di perdere nuove opportunità di crescita o, peggio, di essere colto alla sprovvista da problemi di conformità, etica e prestazioni che non aveva previsto. Si tratta di una preoccupazione strategica generale quando si tratta di qualcosa di dirompente: non è più possibile ignorare le nuove tecnologie, in particolare l’IA, sperando che scompaiano. È necessario impegnarsi a fondo nella costruzione dei propri sistemi in modo da comprendere a fondo come è necessario adattarsi ai cambiamenti del mondo.

Le aziende che ritardano questo processo avranno anche difficoltà ad attrarre i migliori talenti, poiché un numero sempre maggiore di candidati si aspetta flussi di lavoro intelligenti e supportati dall’IA che migliorino la loro produttività e creatività. Nel frattempo, i concorrenti più veloci integreranno l’IA direttamente nei loro modelli operativi, consentendo loro di superare la concorrenza in termini di dimensioni e apprendimento, aumentando la produzione senza aumentare il personale. Inoltre, poiché le grandi aziende e gli acquirenti governativi iniziano a richiedere politiche e framework di governance dell’IA robusti e verificabili, le organizzazioni che non hanno maturità in questi settori si troveranno in una posizione di svantaggio, rischiando di perdere contratti e partnership fondamentali. L’inazione, quindi, non è solo un’opportunità persa, ma un rischio aziendale tangibile.

Sette azioni fondamentali

Attingendo alla nostra esperienza collettiva nel campo della scienza dei dati e dell’IA, nonché nell’ecosistema dei talenti aperti e del personale, abbiamo ideato un quadro di riferimento per aiutarvi a muovere i primi passi: una guida per aiutare i team delle risorse umane e degli acquisti a progettare, testare e scalare un nuovo tipo di strategia per la forza lavoro basata sull’idea di team composti da esseri umani e IA.

Mappare le attività lavorative e i risultati.

L’obiettivo è quello di scomporre ogni ruolo o progetto nelle attività e nei risultati che lo compongono. Proprio come definireste le competenze dei candidati umani, dovete identificare le attività che possono essere svolte in modo migliore, più veloce o più conveniente dagli agenti IA. Ad esempio, la convalida di grandi volumi di dati o le funzioni ripetitive dei call center potrebbero essere i candidati ideali per l’IA. Nel contempo, le attività che richiedono un giudizio complesso, capacità di persuasione o una profonda conoscenza del settore potrebbero continuare a fare affidamento sull’intuito umano o su un approccio ibrido. La cosa fondamentale da ricordare è che non si tratta più semplicemente di “acquistare manodopera”. Si acquista un risultato che potrebbe derivare dalla combinazione di persone e IA. Pertanto, è opportuno avviare ogni discussione sull’approvvigionamento con un’analisi dettagliata delle attività, in modo da poter personalizzare il giusto mix di talenti.

Valutare le capacità dell’IA.

È fondamentale capire quali modelli e piattaforme di IA si adattano meglio alle vostre attività e ai vostri flussi di lavoro specifici. Per farlo, create una tassonomia interna delle capacità dell’IA che mappi i ruoli comuni non solo nelle funzioni di convalida dei dati o di call center, ma anche in altri ruoli, tra cui analista di marketing, addetto all’assistenza clienti, coordinatore della pianificazione e così via. I modelli linguistici potrebbero eccellere nella redazione di testi di marketing, ma agenti specializzati nella visione artificiale potrebbero essere più adatti ai controlli di qualità nella produzione. Creando un “catalogo” delle capacità, potrete evitare un approccio unico per tutti. Scoprite quali modelli risolvono quali problemi e collaborate con fornitori di personale o di tecnologia in grado di dimostrare la loro competenza nel settore. In questo modo sarete sicuri di non pagare un prezzo eccessivo per l’IA che potrebbe non corrispondere alle reali esigenze dell’azienda.

Integrate il vostro team ibrido.

Se volete che gli agenti IA e i team umani lavorino bene insieme, avete bisogno di confini di ruolo chiarissimi. Sviluppate quindi una strategia di forza lavoro ibrida in cui definite quali compiti saranno di competenza dell’IA, quali delle persone e come dovrà avvenire l’escalation dei problemi. Ad esempio, se un agente di assistenza clienti IA riceve un reclamo relativo a una controversia complessa sulla fatturazione che riguarda un importo superiore a una determinata soglia, una regola potrebbe indirizzarlo automaticamente a uno specialista umano. Documentando i ruoli, i protocolli e i punti di “passaggio” quando le responsabilità passano da una parte all’altra in un flusso di lavoro, si crea fiducia all’interno dell’organizzazione, evitando conflitti o duplicazioni.

Riprogettate il vostro modello di business (e la vostra forza lavoro).

Ciò richiede l’ideazione di nuovi modi per procurarsi e impiegare talenti, inclusi dipendenti a tempo pieno, assunzioni temporanee, liberi professionisti e IA. A tal fine, è necessario prendere in considerazione modelli multilivello come il lavoro digitale di proprietà del cliente (si acquisisce la licenza o si creano soluzioni di IA proprie, introducendo di fatto “dipendenti digitali” all’interno dell’azienda); il lavoro digitale in leasing (si “noleggiano” agenti IA da una terza parte, in modo simile al tradizionale personale temporaneo); e sottodipartimenti di IA completamente esternalizzati (collaborate con un fornitore che gestisce interi processi, come l’evasione degli ordini o i call center, utilizzando sia l’IA che un piccolo team di esperti umani). Allineate questi modelli alle vostre esigenze finanziarie, di conformità e strategiche. Ad esempio, il leasing di IA potrebbe essere l’ideale per i picchi stagionali, mentre le soluzioni completamente esternalizzate potrebbero essere più efficienti per funzioni ripetitive ma critiche. Tenete presente che il vostro ruolo è quello di integrare e gestire un’ampia gamma di tipi di manodopera, il che richiederà lo sviluppo di nuovi KPI e strutture di costo che riflettano l’economia unica della manodopera digitale (scalabilità, uptime quasi costante, riqualificazione rapida) rispetto alla manodopera umana.

Stabilite regole di base legali ed etiche.

L’obiettivo è affrontare in modo proattivo i pregiudizi, la responsabilità, la governance dei dati e le più ampie implicazioni sociali del lavoro guidato dall’IA. A tal fine, sarà necessario collaborare con i team legali, di conformità e di etica per redigere standard aziendali per l’utilizzo dell’IA. Queste politiche dovrebbero definire se e come l’IA apprende dai dati proprietari, come individuare e correggere i pregiudizi e come salvaguardare le informazioni personali o sensibili. Se la vostra azienda è globale, prevedete un mosaico di normative in diverse giurisdizioni. Questo è importante: gli errori etici, come algoritmi di assunzione discriminatori o l’uso improprio dei dati, possono scatenare crisi di pubbliche relazioni e creare responsabilità normative. Molti governi stanno procedendo rapidamente con la legislazione sull’IA. Le aziende che creano proattivamente strutture e promuovono la cultura dell’IA sin dalle prime fasi saranno in grado di adattarsi e reagire alla legislazione futura molto meglio delle aziende che aspettano e sono costrette ad avviare il processo dopo l’entrata in vigore della legislazione.

Catturate il valore in modo continuo man mano che si evolve.

Per farlo correttamente, dovrete monitorare costantemente le prestazioni, misurare i risultati e perfezionare il mix tra IA e risorse umane. Non limitatevi a un’implementazione una tantum dell’IA. Stabilite dei cicli di feedback che misurino le prestazioni, aggiornino i dati di addestramento dell’IA e rivedano le vostre strategie di sourcing. Ad esempio, se il vostro strumento di pianificazione basato sull’IA incontra spesso casi limite che richiedono l’intervento umano, potrebbe essere necessario un addestramento più avanzato dell’IA o una supervisione umana più rigorosa. I tradizionali approcci “imposta e dimentica” alla gestione del personale non sono applicabili in questo caso. Il valore dell’IA aumenta nel tempo, man mano che apprende dalle interazioni. Negoziate accordi contrattuali che vi consentano di acquisire i miglioramenti, rispettando al contempo i diritti di proprietà intellettuale (IP) del vostro fornitore o la sovranità dei dati della vostra azienda.

Rimanete incentrati sull’uomo.

L’IA riduce la necessità di svolgere compiti banali e aumenta l’importanza dei compiti di alto valore svolti dall’uomo. Garantire che i dipendenti possano continuare a svolgere queste ultime attività non solo mantiene alto il morale, ma offre anche un valore differenziale alla vostra azienda, qualcosa che i vostri concorrenti non possono semplicemente scaricare. Investite quindi in forme di formazione e sviluppo delle competenze che consentano ai dipendenti non solo di adattarsi al lavoro con l’IA, ma anche di sfruttarla per amplificare il proprio impatto. Concentratevi su capacità come la costruzione di relazioni, il processo decisionale etico e la creatività, aree in cui gli esseri umani hanno ancora un netto vantaggio.

Prepararsi a un cambiamento radicale

Sia che adottiate direttamente la manodopera IA o che la reperiate tramite un fornitore di personale o di talenti aperti, ponetevi queste domande fondamentali per guidare la vostra strategia:

- Quando l’IA viene addestrata sui vostri dati proprietari, chi possiede le capacità risultanti, voi o il proprietario del modello o dell’agente IA?

- Sono necessari nuovi quadri giuridici, compresi contratti simili a quelli di lavoro per gli agenti IA, e chi si assume la responsabilità se l’IA commette un errore?

- Ci sono questioni di supervisione e di equità che rimangono irrisolte?

- Quali linee guida esistono per scegliere tra esseri umani e IA per determinati lavori, soprattutto quando sono in gioco l’etica, la reputazione del marchio o la tutela del posto di lavoro?

- E, infine, una domanda aperta per la discussione: come evolverà la definizione stessa di “lavoro” quando gli agenti IA saranno integrati nei team, acquisendo forse anche uno status giuridico o etico?

Non è necessario rispondere a tutte queste domande in anticipo, ma utilizzatele come guida e continuate a rispondere man mano che procedete nel vostro percorso. Non si tratta di preoccupazioni teoriche, ma di punti di svolta strategici. Le organizzazioni che si muoveranno per prime per risolverli daranno forma al futuro del lavoro e a chi ne controllerà il valore.

Mentre riflettete su come procedere, meditate sul principio guida dell’human centricity. Sebbene l’IA sia in grado di svolgere molte attività più rapidamente degli esseri umani, la vostra azienda continua ad affidarsi all’intuito, all’empatia e alle relazioni che solo le persone possono offrire. Mantenendo questa duplice attenzione, ovvero liberare l’efficienza dell’IA e salvaguardare la creatività umana, avrete le migliori possibilità di promuovere una crescita sostenibile.

Jen Stave è Chief Operator del Digital Data Design Institute di Harvard, un istituto che si occupa delle tecnologie IA all’avanguardia e del loro impatto sul business. Ha un dottorato in scienze sociali e ha guidato iniziative di integrazione AI/ML e trasformazione aziendale nel settore finanziario e governativo. Ryan Kurt è Lead AI and Digital Labor Advisor per il settore del reclutamento e della selezione del personale presso Salesforce. Vanta oltre 12 anni di esperienza nel campo dell’IA generativa, fornendo consulenza ai CxO delle aziende Fortune 500 su strategia IA, innovazione e trasformazione della forza lavoro. John Winsor è coautore di Open Talent: Leveraging the Global Workforce to Solve Your Biggest Challenges. È anche fondatore e presidente di Open Assembly e membro esecutivo del Digital, Data, and Design Institute della Harvard Business School.