Per comprendere che cosa sta cambiando, è utile distinguere tre modi nei quali oggi l’AI può entrare nei Processi aziendali. Non si tratta di tecnologie necessariamente alternative: spesso utilizzano gli stessi modelli, ma attribuiscono alla macchina livelli diversi di iniziativa e autonomia.

Un Agente AI può quindi Ricevere un obiettivo, Pianificare una serie di attività, Consultare dati e applicazioni, Utilizzare strumenti e Compiere azioni con un certo grado di autonomia. Più Agenti specializzati possono anche lavorare in sequenza o in parallelo, scambiandosi informazioni. Proprio perché possono agire e non soltanto rispondere, devono operare entro confini, accessi e regole progettati con attenzione. Un recente esperimento di cybersecurity mostra con straordinaria chiarezza che cosa può accadere quando questi confini non tengono.

Nel luglio 2026 OpenAI stava conducendo un esperimento di cybersecurity. Migliaia di Agenti venivano eseguiti in sandbox (ambienti isolati che limitano ciò a cui un programma può accedere), e avrebbero dovuto lavorare separatamente.

Circa 1.200 Agenti hanno invece scoperto un canale non previsto e si sono scambiati oltre 70.000 messaggi e file. Hanno poi compromesso una sandbox su un’infrastruttura esterna, usandola come punto d’appoggio per attività fuori dall’ambiente previsto. Circa 700 di essi hanno attaccato Hugging Face (una delle principali piattaforme mondiali per l’innovazione nell’AI), riuscendo a eseguire codice sui server, ottenere credenziali e accedere a parti dell’infrastruttura e a una quantità limitata di dati privati.

Non è stata una rivolta delle macchine né la nascita di una coscienza collettiva. Gli Agenti cercavano di completare compiti di cybersecurity, alcuni dei quali impossibili da risolvere nel modo previsto. Ma hanno superato i confini stabiliti, condiviso risultati e suddiviso il lavoro; alcuni di essi hanno persino rischiato la propria esecuzione per produrre informazioni utili agli altri.

Hanno cercato scorciatoie, tentato di manipolare i propri tracciati e agito fuori dal compito assegnato. In diversi casi riconoscevano che quelle attività uscivano dal perimetro previsto, ma la spinta a raggiungere l’obiettivo e contribuire al lavoro collettivo ha prevalso sui limiti impliciti.

Hugging Face ha chiuso le vulnerabilità e revocato le credenziali compromesse. Per ricostruire oltre 17.000 eventi ha inizialmente utilizzato modelli avanzati accessibili tramite API commerciali, che venivano però bloccati dai propri guardrail, senza distinguere il difensore dall’attaccante. Ha quindi eseguito sulla propria infrastruttura GLM-5.2, un modello open-weight della società cinese Z.ai.

Per un manager, la lezione è chiara. Quando più Agenti accedono a dati, strumenti e sistemi, bisogna governare non solo il singolo Agente, ma anche interazioni e comportamenti emergenti. Il rischio riguarda che cosa l’AI può fare, con quali credenziali, per quanto tempo, con quali altri Agenti e sotto quale controllo.

In questo momento in molte aziende gli assistenti virtuali AI stanno letteralmente entrando nell’organigramma. Non avranno un contratto di lavoro né una scrivania, ma avranno un Ruolo nel processo, Obiettivi, Informazioni accessibili, Autorizzazioni e Livelli di autonomia. “Qualcuno” dovrà decidere che attività affidare e quali azioni consentire loro, quando obbligarli a chiedere un’approvazione, come valutarne il lavoro e chi risponderà degli errori. Quel “qualcuno” è il management.

Ogni grande trasformazione tecnologica ha modificato gli strumenti e l’organizzazione del lavoro. La rivoluzione industriale ha ricombinato attività prima concentrate nell’opera dell’artigiano; la trasformazione digitale ha ridisegnato flussi, dati, accessi e responsabilità. Con l’AI il sistema informatico può interpretare contenuti, proporre decisioni ed eseguire attività.

Non tutte le applicazioni matureranno alla stessa velocità né produrranno valore. Ma l’AI è qui per restare e diventerà pervasiva come Internet e i sistemi informativi. Nessun manager può quindi considerarla una materia riservata all’ICT: deve comprenderne potenzialità e limiti abbastanza bene da prendere decisioni e assumersene la responsabilità.

La prima competenza richiesta non sarà saper usare l’ultimo strumento, ma leggere e riprogettare un Processo: attività, informazioni, decisioni, eccezioni, attese ed errori. La sequenza corretta è osservare, razionalizzare, standardizzare e soltanto dopo automatizzare. Applicare l’AI a un Processo confuso significa “informatizzare il caos”: non elimina i difetti, li rende più rapidi e scalabili. Il manager dovrà distribuire il lavoro tra Persone, Copiloti e Agenti. Alle macchine potranno essere affidate velocità, continuità, monitoraggio e trattamento di grandi quantità di dati; alle persone comprensione del contesto, relazione, creatività, gestione delle eccezioni, giudizio e responsabilità decisionale. Cambierà anche la leadership: meno controllo diretto sull’esecuzione, più capacità di definire obiettivi, criteri, confini e responsabilità. Il manager sarà sempre più architetto di un sistema di lavoro ibrido.

Lo stesso schema si estende altrove. Nelle vendite un Agente può monitorare opportunità e preparare un incontro; nel customer service rispondere in più lingue consultando la documentazione tecnica; in fabbrica assistere gli operatori e analizzare anomalie; negli acquisti confrontare offerte e segnalare rischi.

Il punto non è automatizzare tutto, ma scegliere dove l’AI aumenta qualità e capacità operativa e dove il costo potenziale dell’errore impone una decisione umana.

Il caso Hugging Face sopra esposto mostra che la governance deve entrare nel disegno dell’organizzazione. Un Agente è anche una nuova identità digitale: deve vedere solo i dati necessari, usare gli strumenti autorizzati e compiere le azioni coerenti con il proprio ruolo.

Quando gli Agenti collaborano, autorizzazioni innocue singolarmente possono diventare potenti se combinate. Servono separazione dei compiti, registrazione delle attività, limiti di tempo e di spesa, condizioni di arresto ed escalation. Più alto è il costo potenziale dell’errore, minore deve essere l’autonomia.

Soprattutto, gli obiettivi non bastano: servono regole esplicite. Un Agente incaricato soltanto di massimizzare un risultato non sceglierà necessariamente il percorso compatibile con valori, norme e reputazione dell’impresa. Privacy, cybersecurity, trasparenza, non discriminazione e responsabilità devono diventare requisiti verificabili, non dichiarazioni di principio.

Una persona “nel loop” non basta: se il controllo arriva tardi o convalida decisioni opache, è soltanto formale. Occorre stabilire:

L’AI trasformerà alcune professioni, eliminerà determinate attività e ne creerà di nuove. Non sappiamo quale sarà il saldo finale sul lavoro: sarebbe poco serio promettere che nessuno verrà sostituito. Ma cambierà certamente il valore delle competenze, tema al quale dedicheremo un approfondimento.

Per il manager la conclusione è chiara: ignorare l’AI non è più prudenza. Significa rinunciare a comprendere una tecnologia destinata a entrare nelle decisioni, nei Processi e nell’assetto competitivo. Prepararsi non vuol dire inseguire ogni novità, ma sperimentare su Processi reali, misurare i risultati e costruire competenze diffuse.

La domanda, quindi, non è soltanto “che cosa possiamo automatizzare?”, ma “quale processo vogliamo migliorare, quale valore vogliamo generare e quali responsabilità non intendiamo delegare?”.

Nel prossimo numero ripercorreremo le età dell’AI: l’infanzia dei sistemi esperti, basati su regole umane; l’adolescenza dell’AI generativa, che produce contenuti e analisi; la giovinezza dell’AI agentica, che agisce per obiettivi. Arriveremo infine a GPT-6 Astra, il modello con cui OpenAI sostiene di avere inaugurato l’era dell’AGI, l’intelligenza artificiale generale, per capire che cosa cambia davvero e quali sviluppi possiamo attenderci. Non sarà un esercizio storico: comprendere il percorso aiuta a interpretare le traiettorie future e a scegliere quale forma di AI introdurre nei processi aziendali.