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Attivare 8 agenti AI in una settimana, ma conta ciò che è rimasto umano
Meidan Keidar, direttrice delle risorse umane di Lumana, ha costruito otto agenti AI nella sua prima settimana nel ruolo. Uno organizza le policy sui benefit, un altro gestisce le comunicazioni interne, altri tengono in ordine l'infrastruttura di conoscenza dell'azienda. L'obiettivo, dice, era mettere in piedi gli strumenti che permettono alle persone di occuparsi meglio del lavoro che conta davvero.
Per Keidar la soglia è semplice: un problema vero deve arrivare a una persona vera, mai a un sistema automatico scelto solo perché costa meno. Tratta i suoi agenti quasi come collaboratori diretti: li addestra, assegna loro compiti precisi, e scherza sul fatto che l'unica differenza è che non possono fare carriera. Lo racconta a Inc.com, la stessa testata che nove giorni fa raccontava un altro dirigente HR alle prese con lo stesso esperimento.
McKinsey stima che entro il 2030 due terzi delle attività HR passeranno almeno in parte attraverso l'automazione, dalla selezione dei candidati alla gestione delle richieste ricorrenti dei dipendenti. La società di consulenza è netta su cosa resta fuori da quel calcolo: policy, esiti delle decisioni ed eccezioni restano appannaggio di una persona. È lo stesso confine che Keidar applica nella pratica, mesi prima che diventasse una proiezione di mercato.
Deloitte ha misurato il divario su un campione di 3.235 dirigenti in 24 paesi: solo il 21% delle aziende dichiara di avere una governance matura per gli agenti AI autonomi, cioè regole scritte su chi può attivarli, quali dati possono toccare e chi risponde se sbagliano. Il resto procede senza, spesso perché è più facile far partire un agente che scrivere la procedura che lo accompagna.
Attivare un agente costa un pomeriggio di configurazione, una scelta che un singolo reparto può prendere da solo. Scrivere la policy che lo accompagna passa invece da più uffici, ognuno con il proprio calendario: legale, sicurezza, chi gestisce i dati personali dei dipendenti.
Tom's Hardware ha già raccontato, nove giorni fa, un caso quasi identico: un altro dirigente HR che ha costruito da solo i propri agenti, senza passare dall'IT, con la governance arrivata dopo, se è arrivata. Nel caso di Keidar la parola governance non compare mai: il confine fra cosa si automatizza e cosa resta umano lo decide lei sola, senza un processo aziendale che un altro possa verificare dall'esterno.
La differenza fra il caso di Keidar e la media misurata da Deloitte è di metodo, non di tecnologia. Assegnare a un agente un compito preciso e un responsabile umano che ne risponde è già un abbozzo di governance, anche se nessuno lo chiama così. Quel metodo vive nella testa di una persona, non in una procedura scritta che sopravvive se quella persona cambia lavoro.
Per colmare quel vuoto Keidar propone un ruolo con un nome preciso, "AI Workforce Architect": una figura incaricata di decidere cosa si automatizza e cosa resta umano, un mestiere che oggi non esiste nella maggior parte delle aziende. È la stessa domanda a cui in Italia un quadro normativo prova già a rispondere con criteri di GDPR e AI Act, su quali decisioni un agente HR non può prendere da solo.
Un salto tecnologico crea spesso un mestiere nuovo prima che le aziende sappiano di averne bisogno. È già successo con il cloud, quando la velocità di attivare un server ha superato di anni la capacità di controllarne i costi e la sicurezza, e sono nati i responsabili FinOps. Con gli agenti in HR il copione rischia di ripetersi su un terreno più delicato: qui la posta in gioco è una decisione presa da un sistema al posto di una persona che avrebbe dovuto essere ascoltata, con conseguenze dirette sulle persone invece che sul budget.
Lo stesso vuoto si vede sul lato degli accessi: le aziende che accelerano sull'adozione di agenti AI, racconta un altro pezzo di Tom's Hardware, lasciano la governance scoperta, senza regole scritte su chi può attivare un agente o quali sistemi può toccare. Il problema è che restano separati an