- L’articolo sostiene che il più grande ostacolo per gli AI Agent (Agenti IA) oggi non sia più la tecnologia, bensì la capacità dell’azienda di esprimere chiaramente il modo in cui prende le decisioni.
- Molte conoscenze cruciali — come la valutazione dei rischi, la gestione delle eccezioni, gli standard di qualità o le modalità di cura del cliente — esistono da tempo solo sotto forma di conoscenza tacita (tacit knowledge) del personale esperto.
- Gli AI Agent non possono apprendere attraverso l’osservazione come fanno gli esseri umani, ma eseguono solo istruzioni descritte in modo esplicito e chiaro.
- Le aziende che implementano l’IA senza codificare il modo in cui i dipendenti migliori prendono le decisioni riscontrano spesso che l’IA gestisce erroneamente i casi eccezionali o non si allinea con gli obiettivi di business.
- L’autore propone di costruire una “infrastruttura di giudizio” (judgment infrastructure), vale a dire trasformare la conoscenza tacita in linee guida strutturate affinché l’IA possa eseguirle in modo coerente.
- La governance dell’IA richiede la cooperazione tra le unità di business, le risorse umane e l’information technology, trattando al contempo gli AI Agent come membri di una forza lavoro digitale anziché come semplici software.
- ITA Group ha modificato il proprio modello operativo dopo aver compreso che la sfida più grande non era sviluppare gli AI Agent, ma definire con precisione i criteri decisionali, ad esempio quando dare priorità ai costi, all’esperienza del cliente o al trasferimento della pratica all’operatore umano.
- Presso AWP Safety, un manager ha sviluppato molteplici AI Agent basati sulla propria esperienza personale per gestire le richieste relative alle risorse umane e alla compliance, risparmiando centinaia di ore di lavoro all’anno.
- Un esperto finanziario ha codificato oltre 12 anni di esperienza in file di linee guida consultabili dagli AI Agent, consentendo a un team di due persone di completare una mole di lavoro che in precedenza richiedeva circa 10 dipendenti.
- Ramp ha fornito ChatGPT Enterprise, Notion e Perplexity a tutto il personale, formandolo al contempo a creare autonomamente i propri AI Agent anziché limitarsi a utilizzare strumenti già pronti.
- L’articolo raccomanda alle aziende di non chiedere agli esperti di redigere documenti da zero, ma di organizzare sessioni di discussione su casi reali per far emergere il loro processo di pensiero e decisionale, traducendolo poi in istruzioni per l’IA.
- L’autore conclude che, una volta codificata con successo la conoscenza, le aziende possono scalare le competenze su larga scala, accelerare l’innovazione e creare un vantaggio competitivo sostenibile.
- 📌 Conclusione: La fase successiva dell’IA aziendale non dipenderà più dall’accesso ai modelli di IA più potenti, ma dalla capacità di trasformare l’esperienza umana e i processi decisionali in asset digitali. Le organizzazioni che riusciranno a costruire un'”infrastruttura di giudizio” implementeranno gli AI Agent più velocemente, manterranno una qualità coerente e replicheranno le competenze in tutta l’azienda, creando un vantaggio competitivo a lungo termine.
VIET NAM CONSULTING AND MEASUREMENT JOINT STOCK COMPANY
© 2026 Vietmetric