{"id":2760,"date":"2025-06-27T07:18:41","date_gmt":"2025-06-27T07:18:41","guid":{"rendered":"https:\/\/eccellenzedimpresa.it\/?post_type=cp_magazine&p=2760"},"modified":"2026-04-24T12:03:20","modified_gmt":"2026-04-24T12:03:20","slug":"manager-e-ai-chi-decide","status":"publish","type":"cp_magazine","link":"https:\/\/eccellenzedimpresa.it\/cn\/magazine\/manager-e-ai-chi-decide\/","title":{"rendered":"Manager e AI: chi decide?"},"content":{"rendered":"\n

Le aziende si affidano sempre di pi\u00f9 all\u2019Intelligenza Artificiale nei processi decisionali.<\/em>
Come sfruttare le potenzialit\u00e0 della tecnologia senza perdere l’ultima parola?<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Michael Schrage <\/strong>\u00e8 ricercatore presso l\u2019Initiative on the Digital Economy della MIT Sloan School of Management
David Kiron <\/strong>\u00e8 Direttore Editoriale della MIT Sloan Management Review <\/em>e Responsabile del programma di ricerca Big Ideas<\/p>\n\n\n\n

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Pubblicato sul numero 2, marzo\/aprile 2025 – Mit Sloan Management Review Italia.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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L\u2019incorporazione di agenti di Intelligenza Artificiale (AI) su scala trasforma il modo in cui le aziende definiscono, progettano e implementano gli ambienti decisionali\u00b9. La nostra ricerca dimostra che le organizzazioni che utilizzano l\u2019AI per generare serie di scelte sofisticate \u2013 piuttosto che soluzioni singole, \u2018migliori\u2019 o \u2018ottimali\u2019 \u2013 ottengono risultati superiori in diversi settori. Questi sistemi intelligenti non si limitano a migliorare il processo decisionale, ma spingono le organizzazioni a ridisegnare i diritti decisionali, i quadri di responsabilit\u00e0 e le dinamiche di potere tra i decisori.<\/p>\n\n\n\n

Basandosi sui princ\u00ecpi dell\u2019architettura della scelta dell\u2019economia comportamentale, il nostro quadro di riferimento per l\u2019architettura della scelta intelligente (dall\u2019inglese Intelligence choice architecture, Ica) coglie il modo in cui questi sistemi sempre pi\u00f9 sofisticati rimodellano il processo decisionale aziendale\u00b2 (Box 1). Combinando capacit\u00e0 di AI Generativa e predittiva per creare, affinare, dare priorit\u00e0 e presentare le opzioni, le Ica trascendono i motori di raccomandazione convenzionali. Come agenti di AI, le Ica possono articolare e spiegare i compromessi, far emergere le opportunit\u00e0 nascoste e imparare dai risultati per affinare le scelte future. Le Ica segnano un passaggio decisivo dall\u2019utilizzo degli algoritmi, principalmente per l\u2019automazione dei compiti, all\u2019impiego dell\u2019AI come architetto di ambienti decisionali superiori.<\/p>\n\n\n\n

Si consideri un\u2019importante azienda di vendita al dettaglio il cui reparto risorse umane impiega l\u2019AI per identificare i talenti emergenti nelle vendite e nel merchandising \u2013 un imperativo strategico. Sebbene il sistema di AI si dimostri abile nell\u2019individuare candidati ad alto potenziale in angoli inaspettati dell\u2019organizzazione, diventa subito chiaro che questi lavoratori eccezionali rimarranno poco valorizzati senza un nuovo quadro di diritti decisionali che regoli le decisioni di sviluppo, trasferimento e promozione. Il successo richiede l\u2019implementazione di un\u2019architettura decisionale collaborativa e guidata dai dati, che allinei le opzioni di sviluppo dei talenti con gli incentivi del management, le priorit\u00e0 organizzative e i risultati concreti. La lezione \u00e8 chiara: per liberare il potenziale di valore dei talenti interni \u00e8 necessario riallocare i diritti decisionali.<\/p>\n\n\n\n

Con l\u2019evoluzione delle capacit\u00e0 dell\u2019AI, le Ica andranno oltre i semplici strumenti di supporto alle decisioni e diventeranno sofisticati sistemi di potenziamento per i decisori umani. Creeranno nuove e potenti strutture in cui il giudizio umano e l\u2019AI lavoreranno insieme per aumentare la creazione di valore aziendale (La ricerca).<\/p>\n\n\n\n

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Box1 – Architetture di scelta intelligente (Ica)<\/strong>
Le architetture di scelta intelligenti sono sistemi dinamici che combinano capacit\u00e0 di AI generativa e predittiva per creare, affinare, dare priorit\u00e0 e presentare scelte per e con i decisori. Imparano attivamente dai risultati, ricercano informazioni e modificano le opzioni disponibili per i decisori.<\/p>\n\n\n\n

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La ricerca<\/strong>
Questo secondo articolo della serie sulle misurazioni strategiche 2024-2025, condotto in collaborazione con Tata Consultancy Services, esamina come le organizzazioni leader integrano l\u2019AI predittiva e generativa per sviluppare e presentare scelte migliori ai decisori umani. Basandosi su interviste a dirigenti di sei grandi gruppi industriali, la nostra ricerca rivela l\u2019emergere di architetture di scelta intelligenti – un nuovo paradigma in cui i sistemi di AI partecipano proattivamente alla strutturazione e alla formazione delle decisioni strategiche. Le implicazioni per le prestazioni organizzative, i diritti decisionali e l\u2019agilit\u00e0 strategica sono significative, in particolare quando le aziende si trovano ad affrontare una complessit\u00e0 crescente e cicli decisionali compressi.<\/p>\n\n\n\n

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Diritti di decisione 2.0<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Il defunto professore della Harvard Business School Michael C. Jensen ha dedicato decenni di ricerca a determinare come la distribuzione dei diritti decisionali influenzi le performance aziendali e cosa possano fare le aziende per allocarli nel modo pi\u00f9 efficace. Jensen ha sostenuto che l\u2019allocazione dei diritti decisionali \u00e8 \u201cun compito manageriale straordinariamente difficile e controverso\u201d, mettendo in guardia dai potenziali pericoli dell\u2019ipercentralizzazione e dell\u2019iperdemocratizzazione del processo decisionale\u00b3.<\/p>\n\n\n\n

Man mano che i sistemi di AI composti \u2013 sistemi che combinano AI predittiva e Generativa \u2013imparano a diventare architetti di scelte pi\u00f9 sofisticati, l\u2019attenzione delle aziende si sposta dall\u2019esecuzione delle decisioni alla progettazione delle stesse. I dirigenti diventano responsabili degli ambienti decisionali in cui operano i membri del personale, definendo tra l\u2019altro quando i suggerimenti generati dall\u2019AI devono essere messi in atto e quando possono essere ignorati. Quanto dovrebbero essere potenti o vincolanti gli insiemi di scelte intelligenti generati per le decisioni dei dirigenti e dei manager? Consideriamo, per esempio, un algoritmo di trading che scopre un nuovo modello di mercato. Dovrebbe aspettare la convalida umana prima di agire? Che dire di un agente Ica che gestisce le operazioni della catena di approvvigionamento e che identifica una strategia logistica pi\u00f9 efficiente: quali autorizzazioni sono necessarie prima di implementarla? A quali condizioni l\u2019organizzazione dovrebbe incoraggiare l\u2019iniziativa umana rispetto all\u2019obbedienza e alla conformit\u00e0? Queste sono domande che i leader devono considerare.<\/p>\n\n\n\n

Gli agenti Ica devono riflettere e rispettare i valori e le aspirazioni di un\u2019organizzazione. Nell\u2019era dei diritti decisionali 2.0, le aziende devono stabilire chi ha l\u2019autorit\u00e0 e la responsabilit\u00e0 di progettare, implementare e governare gli ambienti di scelta in cui si intersecano il giudizio umano e le capacit\u00e0 di Ica. Questa autorit\u00e0 comporta una responsabilit\u00e0 esplicita sia per i risultati immediati sia per l\u2019efficacia a lungo termine delle architetture decisionali. Questa ridefinizione guidata dall\u2019AI eleva i diritti decisionali da un insieme di regole e pratiche aziendali relative a chi pu\u00f2 prendere decisioni specifiche, a cosa pu\u00f2 decidere e al modo in cui le decisioni strategiche modellano il modo in cui le organizzazioni sfruttano il potere combinato del giudizio umano e dell\u2019AI.<\/p>\n\n\n\n

In effetti, gli agenti Ica non si limitano a fornire un supporto decisionale, ma creano ambienti decisionali in cui le scelte migliori emergono dall\u2019interazione tra l\u2019intelligenza della macchina e il giudizio umano. Si pensi ai sistemi di gestione dei voli dell\u2019aviazione commerciale che consigliano i piloti: non si limitano a elaborare i dati di navigazione, ma conservano i dati del percorso di volo e si adattano alle diverse rotte, alle condizioni meteorologiche e alle preferenze dei piloti, il tutto operando entro rigorosi parametri di sicurezza. Allo stesso modo, gli agenti Ica aziendali imparano continuamente, operando entro chiari confini operativi, legali e normativi.<\/p>\n\n\n\n

Questo affronta direttamente il timore troppo comune che sistemi di AI sempre pi\u00f9 intelligenti e capaci rendano il giudizio umano marginale e\/o irrilevante. In realt\u00e0, \u00e8 vero il contrario. Quando gli agenti Ica si fanno carico del lavoro pesante dell\u2019analisi dei dati, del riconoscimento dei modelli e dell\u2019ottimizzazione, liberano le loro controparti e i loro collaboratori umani per concentrarsi su sfide di ordine superiore.<\/p>\n\n\n\n

Liberty Mutual ha effettivamente creato un agente Ica per aiutare a formare i nuovi periti sinistri, offrendo loro una formazione pi\u00f9 personalizzata basata su 20mila articoli di conoscenza aziendale. Questo agente Ica aiuta i periti a gestire in modo pi\u00f9 efficiente le chiamate dei clienti in arrivo per risolvere rapidamente le richieste. L\u2019agente Ica \u00e8 una delle implementazioni di AI Gen in tutta l\u2019azienda. Inoltre, un anno dopo l\u2019implementazione in tutta l\u2019azienda di LibertyGpt, l\u2019istanza interna di ChatGpt di OpenAI, Liberty Mutual ha visto migliorare e sostenere la produttivit\u00e0 dei dipendenti interni. Afferma Monica Caldas, Global Chief Information Officer dell\u2019azienda, che ha risparmiato pi\u00f9 di 200mila ore a persona rispetto ai precedenti carichi di lavoro degli insediamenti.<\/p>\n\n\n\n

Con le Ica, le decisioni aziendali importanti dipendono dalla natura e dallo scopo degli ambienti decisionali intelligenti tanto quanto i mercati, i prodotti, la cultura o la strategia. Emerge una nuova attenzione ai diritti di metadecisione: la progettazione e la governance dei sistemi che generano le scelte. Un nuovo imperativo metadecisionale richiede che i team di leadership umana e gli algoritmi intelligenti si uniscano per determinare come i diritti decisionali intorno ai diritti decisionali debbano essere efficacemente allocati dai leader umani e dagli algoritmi all\u2019avanguardia responsabili di tali diritti. Ironia della sorte, i leader che cercano di massimizzare il valore dell\u2019AI hanno poca scelta se non quella di soddisfare questi obblighi di metadecisione.<\/p>\n\n\n\n

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Cambiamenti sismici nell\u2019impresa dell\u2019Iintelligenza Artificiale agenziale<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Vediamo tre cambiamenti strutturali in atto che richiederanno ai leader di affrontare in modo proattivo l\u2019allocazione dei diritti decisionali, il potere e le pratiche decisionali nell\u2019impresa di AI agenziale.<\/p>\n\n\n\n

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Flussi di energia per architetti di scelte intelligenti.<\/em><\/strong>
Man mano che le Ica si diffondono nell\u2019impresa, l\u2019attenzione dei diritti decisionali si sposter\u00e0 da coloro che prendono le decisioni a coloro che progettano ambienti decisionali migliori. \u00c8 questo il caso della multinazionale farmaceutica francese Sanofi, dove le Ica contribuiscono sistematicamente a migliorare il processo decisionale. I team di ricerca e innovazione dell\u2019azienda hanno adottato strategie basate sui dati per ottimizzare gli investimenti nei progetti e superare sfide come il sunk-cost<\/em> bias, una trappola comune nel settore che pu\u00f2 rendere difficile il passaggio da attivit\u00e0 poco performanti. I sistemi di AI di Sanofi consentono ora ai leader di riorientare con sicurezza le risorse sulla base di intuizioni basate sui dati. Questa trasformazione del processo decisionale dimostra il potere delle Ica ben progettate di amplificare il giudizio umano e garantire che le decisioni siano allineate agli obiettivi aziendali. Come osserva Emmanuel Frenehard, Chief Digital Officer di Sanofi: \u201cImpieghiamo l\u2019Ica innanzitutto per ridurre sistematicamente i pregiudizi cognitivi umani\u201d. Garantire che le decisioni di portafoglio siano guidate dai dati piuttosto che da legami emotivi o spese passate \u00e8 una funzione chiave delle Ica di Sanofi.<\/p>\n\n\n\n

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Gli effetti di rete amplificano e potenziano l\u2019intelligenza decisionale.<\/em><\/strong>
Le Ica creano effetti di rete per cui ogni decisione migliora l\u2019accuratezza predittiva del sistema e la qualit\u00e0 delle decisioni future. Le Ica della multinazionale di tecnologia dei pagamenti Mastercard, come quelle che identificano in modo proattivo i modelli di transazione per prevenire le frodi e affrontare gli inutili rifiuti di carte, esemplificano questo circolo virtuoso. Ogni transazione che passa attraverso il sistema arricchisce l\u2019efficacia delle Ica, portando a una migliore individuazione delle anomalie e a una migliore esperienza dei clienti. I leader progettano ambienti decisionali per perfezionarsi continuamente durante il lavoro, alimentando gli effetti di rete. Ci\u00f2 garantisce che le capacit\u00e0 di apprendimento delle Ica vadano a beneficio dell\u2019intera organizzazione (per non parlare di esercenti, emittenti di carte e titolari di carte). Spiega Greg Ulrich, Chief Data e Artificial Intelligence Officer: \u201cCon pi\u00f9 dati, aggiungiamo pi\u00f9 valore ai nostri servizi. Con pi\u00f9 servizi, aggiungiamo valore al nostro ecosistema di pagamenti\u201d.<\/p>\n\n\n\n

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Le ottimizzazioni in tempo reale ridefiniscono l\u2019autorit\u00e0 e la supervisione.<\/em><\/strong>
Il trading algoritmico e la pubblicit\u00e0 programmatica illustrano come gli agenti Ica possano perfezionare autonomamente e dinamicamente le tattiche per massimizzare i risultati a un ritmo superiore di quello che possono raggiungere i manager umani. In questi contesti, cedere l\u2019autorit\u00e0 decisionale a questi agenti aumenta la probabilit\u00e0 di ottenere risultati positivi. Questo fenomeno si osserva anche nella previsione dei ricavi. In un\u2019azienda farmaceutica, \u00e8 stato utilizzato un agente Ica per generare alternative di previsione dei ricavi. Con l\u2019evoluzione del modello, le previsioni pi\u00f9 accurate sono state generate dalla collaborazione tra i responsabili finanziari e l\u2019agente Ica. In altre parole, l\u2019agente Ica si \u00e8 trasformato da strumento di supporto alle decisioni a collaboratore. Alla fine, l\u2019agente Ica \u00e8 diventato ancora pi\u00f9 preciso senza l\u2019intervento umano. In questo contesto, l\u2019agente quasi-autonomo ha acquisito l\u2019autorit\u00e0 di definire le proiezioni dei ricavi e di modificarle dinamicamente in base all\u2019emergere di nuove informazioni.<\/p>\n\n\n\n

Questi tre cambiamenti richiedono un ripensamento fondamentale delle strutture di potere aziendali. Il successo nell\u2019era dell\u2019AI appartiene ai dirigenti umani che sono disposti a costruire e orchestrare in modo collaborativo ambienti di scelta intelligenti che assicurino che il giudizio umano rimanga adeguatamente impegnato nella creazione di valore. La domanda per i leader incaricati della progettazione organizzativa si sposter\u00e0 da \u201cChi deve decidere?\u201d a \u201cCome possiamo progettare modi migliori per decidere?\u201d.<\/p>\n\n\n\n

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Anticipare i conflitti di potere<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Pragmaticamente, le Ica non si limitano a essere strumenti che informano le decisioni umane, ma sono entit\u00e0 che possono imparare a sviluppare da sole capacit\u00e0 decisionali. Queste capacit\u00e0 rappresentano una sfida di governance fondamentale: man mano che le Ica imparano e migliorano, si trasformano da semplici strumenti di supporto alle decisioni in decisori sempre pi\u00f9 capaci, che possono eguagliare o addirittura superare le prestazioni umane esperte.Quando la capacit\u00e0 di un\u2019Ica di prendere decisioni efficaci supera i diritti decisionali formalmente concessi, si crea un conflitto intrinseco: il dilemma apprendimento-autorit\u00e0. Per risolvere questo problema e sfruttare appieno il potenziale di questi sistemi intelligenti, le organizzazioni hanno bisogno di quadri di governance dinamici che valutino sistematicamente le capacit\u00e0 delle Ica e ne espandano intenzionalmente l\u2019autorit\u00e0 quando \u00e8 giustificato, mantenendo al contempo una supervisione e controlli adeguati. Trovare un equilibrio tra i vantaggi delle capacit\u00e0 potenziate e il mantenimento di una governance responsabile, man mano che le Ica si evolvono al di l\u00e0 dei loro vincoli decisionali iniziali, diventer\u00e0 un imperativo della leadership per l\u2019implementazione degli agenti di AI su scala (Box 2).<\/p>\n\n\n\n

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Box 2 – I diritti decisionali nell\u2019era dell\u2019AI <\/strong>
Le organizzazioni devono ricostruire i quadri dei diritti decisionali attorno a tre principi fondamentali:
1.Autorit\u00e0 architettonica: Il vantaggio sar\u00e0 per coloro che sapranno progettare al meglio gli ambienti di scelta.
2.Intelligenza di rete: I diritti decisionali si estenderanno a tutte le reti umano-AI.
3.Responsabilit\u00e0 dinamica: I sistemi di misurazione valuteranno sia le scelte che i risultati.<\/p>\n\n\n\n

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L\u2019emergere della meta-responsabilit\u00e0<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Man mano che l\u2019AI diventa pi\u00f9 sofisticata nell\u2019architettare scelte per e con gli esseri umani, i diritti decisionali pi\u00f9 critici si concentreranno sulle metadecisioni, ovvero sulla scelta di come progettare i sistemi che compiono le scelte. Si creer\u00e0 cos\u00ec una nuova gerarchia di diritti decisionali, in cui il potere di plasmare gli ambienti decisionali sostituir\u00e0 il potere di prendere decisioni individuali. I leader stanno diventando responsabili non solo delle decisioni prese, ma anche della qualit\u00e0 delle Ica che creano.<\/p>\n\n\n\n

Tra le azioni che i leader possono intraprendere per muoversi in questa nuova direzione vi sono:<\/p>\n\n\n\n