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Agenti AI in azienda: come McKinsey ha ridisegnato il lavoro

Punti salienti dell'articolo:
  • McKinsey ha implementato 12.000 agenti AI a supporto della consulenza
  • Il modello human+agent riduce compiti ripetitivi e rialloca competenze
  • Testo e tono del brand diventano requisiti per gli agenti AI
  • Circa il 25% del lavoro è ora legato a outcome misurabili
  • Team tipico: manager senior + 2–3 consulenti + agenti per esecuzione
  • Governance e QA automatica sono essenziali per la coerenza
  • Pricing basato su outcome diventa praticabile grazie agli agenti
  • Leader devono investire in formazione e ridefinizione dei ruoli
Agenti AI in azienda: come McKinsey ha ridisegnato il lavoro

Introduzione

Agenti AI sono ora parte integrante dei processi di consulenza: McKinsey ha implementato 12.000 agenti AI che redigono report, preparano slide, verificano argomentazioni e sintetizzano interviste, ridisegnando il modo in cui il lavoro viene distribuito tra umani e agenti. In questo articolo spiego il contesto, le sfide e le azioni pratiche per adottare un modello human+agent mantenendo qualità e identità di brand.

Contesto

La diffusione degli agenti AI in McKinsey è stata accompagnata da una riorganizzazione del personale: l'azienda ha ridotto il numero complessivo di dipendenti da circa 45.000 a circa 40.000, pur continuando ad assumere, e ha spostato alcune attività ripetitive dagli junior agli agenti. Al cuore del cambiamento c'è la volontà di scalare esecuzione e misurare i risultati: circa il 25% del lavoro è ormai legato a outcome misurabili.

Il problema / La sfida

L'introduzione di agenti AI pone diverse sfide operative e di governance: garantire coerenza stilistica e qualitativa, definire ruoli complementari per persone e agenti, e rivedere modelli di pricing e di responsabilità. Senza regole chiare, l'output degli agenti rischia di non riflettere l'identità del brand o di introdurre errori logici non rilevati.

Soluzione / Approccio

La risposta di McKinsey indica alcune leve pratiche che possono guidare l'adozione:

  • Voice-embedding: progettare agenti che adottino il tono e la struttura del brand, rendendo l'output coerente e riconoscibile.
  • Team human+agent: ricomporre le squadre con manager senior e 2–3 consulenti affiancati da agenti per attività operative alla scala.
  • Qualità come requisito di prodotto: introdurre agenti che non solo generano contenuti, ma che verificano anche la coerenza logica e stilistica.
  • Outcome-based pricing: spostare la proposta commerciale verso risultati misurabili e monetizzabili con supporto degli agenti.

Passaggi pratici per implementare agenti AI

  1. Definire i compiti ripetitivi da automatizzare e i casi d'uso a valore misurabile
  2. Creare template di voce e controllo qualità per l'agent output
  3. Riprogettare ruoli: spostare lavoro ripetitivo agli agenti e riallocare persone su decision-making e relazione clienti
  4. Stabilire metriche di outcome e legare parte del pricing ai risultati
  5. Introdurre governance per responsabilità, revisione umana e monitoraggio continuo

Implicazioni per leader e team

Il modello evidenzia che la riduzione di ruoli junior non è semplicemente un taglio, ma un riposizionamento del lavoro: le competenze di leadership, valutazione critica e gestione del cliente diventano più strategiche. I leader devono investire in training, design dell'agent voice e processi che integrino controllo umano e automazione.

Conclusione

La transizione verso team human+agent, esemplificata da McKinsey con 12.000 agenti AI, mostra che la tecnologia può scalare esecuzione e risultato senza sostituire il giudizio umano. Per le organizzazioni la priorità è progettare agenti allineati al brand, ridefinire ruoli e misurare outcome per trasformare l'adozione in vantaggio competitivo.

 

FAQ

Domande frequenti su agenti AI e adozione in azienda

  • Come misuro l’impatto degli agenti AI sullo staffing aziendale?
    Misura la variazione dei carichi di lavoro per ruolo, il tempo risparmiato su task ripetitivi e il cambiamento nella composizione del team (ad es. riduzione di ruoli junior). Usa metriche di outcome per collegare efficienza e valore.
  • Quali controlli servono per garantire che l’output degli agenti AI rispetti il brand?
    Implementa voice-embedding, template standard, revisioni logiche automatiche e approvazione umana su output critici.
  • In che modo gli agenti AI abilitano il pricing basato su outcome nella consulenza?
    Gli agenti rendono misurabili e scalabili parti dell’esecuzione, permettendo di legare compensi a metriche di risultato (es. efficienza, tempi di delivery, impatto sul cliente).
  • Come riorganizzare i team per integrare agenti AI?
    Adotta squadre human+agent: manager senior e 2–3 consulenti che supervisionano agenti per compiti operativi, lasciando attività strategiche all’umano.
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