Gartner definisce l’autonomous business come una strategia che impiega tecnologie auto-migliorative e adattive per prendere decisioni, eseguire azioni e generare nuove forme di valore, aumentando sia l’autonomia delle macchine sia quella delle persone. Il punto è importante: non si tratta di un orizzonte di azienda senza esseri umani, ma di un’azienda human-amplified, in cui la combinazione fra intelligenza artificiale, dati e capacità decisionale umana ridefinisce l’allocazione del lavoro fra agenti digitali e operatori.
L’ecosistema tecnologico abilitante è composito quindi e copre l’intero spettro dei trend più caldi dell’enterprise IT. Vi rientrano gli AI agent, l’automazione intelligente, la robotic process automation, i digital twin e gli asset tokenizzati, ai quali si aggiungono — secondo l’Hype Cycle per le Tecnologie Emergenti 2025 della stessa Gartner — i machine customer, la decision intelligence e il programmable money. Il fenomeno è ancora ai primi passi ma si muove rapidamente: secondo la 2025 Ceo and Senior Business Executive Survey di Gartner, il 29% dei Ceo starebbe già lavorando a una strategia per ingaggiare clienti macchina e AI agent, e circa la metà di questi prevede di averla pronta entro due anni. Il dibattito sull’impatto occupazionale dell’intelligenza artificiale generativa e agentica è così entrato da mesi nel vivo, alimentato da annunci di riduzioni di personale presentati come prova tangibile del valore degli investimenti in AI. L’analisi di Gartner ribalta però questa narrazione: i tagli al personale collegati all’adozione delle tecnologie autonome possono liberare risorse di budget, ma non producono ritorni economici significativi. Il dato fotografa una fase in cui molte organizzazioni stanno confondendo riduzione dei costi e creazione di valore, e suggerisce che il modello operativo più redditizio sia quello in cui le persone non vengono sostituite, bensì potenziate. Entriamo nei dettagli.
La survey, condotta nel terzo trimestre del 2025 su 350 dirigenti d’azienda globali con fatturato annuo di almeno un miliardo di dollari, ha coinvolto soltanto organizzazioni che stavano già sperimentando o avevano implementato AI agent, automazione intelligente o tecnologie autonome. Circa l’80% del campione dichiara di aver ridotto la forza lavoro, ma — ed è qui il dato dirompente — i tassi di riduzione del personale risultano sostanzialmente identici fra le imprese che riportano un ritorno positivo sugli investimenti in tecnologie autonome e quelle che si attestano su benefici modesti o addirittura negativi. In altre parole, tagliare non distingue chi sta facendo meglio da chi sta perdendo terreno.
Perché i tagli del personale non si traducono in Roi
La portata dell’analisi Gartner è duplice. Da un lato, l’evidenza statistica smonta l’equazione secondo cui ridurre il numero di dipendenti grazie all’AI sarebbe sufficiente a generare ritorni economici. Dall’altro, propone una lettura strategica del problema.
“Molti Ceo ricorrono ai licenziamenti per dimostrare ritorni rapidi dall’AI, ma è una predisposizione fuori fuoco – spiega Helen Poitevin, distinguished VP analyst di Gartner -. La riduzione della forza lavoro può creare spazio a bilancio, ma non crea ritorno. Le organizzazioni che migliorano il Roi non sono quelle che eliminano la necessità di persone, ma quelle che le potenziano, investendo in competenze, ruoli e modelli operativi che permettano agli esseri umani di guidare e scalare i sistemi autonomi”.
L’osservazione apre una prospettiva industriale che gli osservatori del mercato enterprise dovrebbero conoscere. Le tecnologie autonome — in particolare gli AI agent generativi e agentici — richiedono interventi profondi su processi, dati, governance e competenze del personale. In assenza di queste leve, il ricorso ai tagli rischia di mascherare nel breve periodo le difficoltà di adozione, sottraendo però all’organizzazione proprio le risorse umane necessarie a orchestrare i nuovi flussi di lavoro digitali. Il risultato, sottolinea l’analista, è che molte aziende si ritrovano con un perimetro di personale ridotto, un perimetro tecnologico ampliato e una capacità di trasformazione invariata o peggiorata.
La traiettoria della spesa in agenti AI
Lo scenario descritto si muove peraltro su volumi di mercato in espansione. Gartner stima che la spesa software in AI agent passerà da 86,4 miliardi di dollari nel 2025 a 206,5 miliardi di dollari nel 2026, per poi raggiungere 376,3 miliardi di dollari nel 2027. Si tratta di una traiettoria di crescita più che quadrupla nell’arco di un biennio, che riflette il rapido spostamento nella spesa per il software enterprise verso architetture nelle quali gli agenti AI non sono più assistenti opzionali, ma componenti strutturali del flusso operativo. Sotto questa prospettiva, ogni investimento finalizzato esclusivamente a sostituire personale anziché a integrare agenti digitali nei processi aziendali rischia di non valorizzare il reale potenziale tecnologico in gioco.
Il punto è significativo perché l’autonomous business, nella visione di Gartner, non si esaurisce nell’acquisto di soluzioni puntuali ma implica una ricomposizione complessiva del modello operativo. Gli agenti autonomi sono efficaci quando sono inseriti in un’architettura di dati pulita, in un perimetro di governance ben definito e soprattutto in una catena decisionale che mantiene gli esseri umani nei nodi a maggior valore. È esattamente quanto la stessa Gartner ha sottolineato in più occasioni, anche fuori dal perimetro di questa ricerca: dall’Hype Cycle 2025 alle previsioni sul software enterprise, l’integrazione di task-specific AI agent nelle applicazioni passerà da meno del 5% nel 2025 al 40% entro la fine del 2026, segnalando una pervasività che sposta il baricentro competitivo dalla scelta della tecnologia all’orchestrazione dei processi.
2028-2029, l’autonomous business crea lavoro
L’analisi apre infine un orizzonte di medio periodo che contraddice molte delle narrazioni più ansiogene sul rapporto fra AI e occupazione. Gartner prevede che, fra il 2028 e il 2029, l’autonomous business diventerà generatore di posti di lavoro, alimentato da nuove forme di attività che l’intelligenza artificiale non sarà in grado di assorbire. La ragione è duplice e strutturale. Da un lato vi sono i fattori demografici — segnatamente il calo della popolazione attiva nelle economie mature — che renderanno il talento umano una risorsa scarsa, e dunque preziosa. Dall’altro vi sono i cosiddetti momenti ad alta posta in gioco e dipendenti dalla fiducia, ovvero le interazioni in cui consumatori e cittadini chiedono una garanzia umana sulla decisione finale: dalla sanità alla finanza, dai servizi pubblici alla gestione delle crisi.
“Nel lungo termine, l’autonomous business creerà più lavoro per gli esseri umani, non meno – precisa Poitevin -. Fattori strutturali e duraturi come il declino demografico e i momenti di consumo ad alta posta in gioco, dipendenti dalla fiducia, faranno sì che il talento umano resti centrale nella gestione, nel governo e nello scaling dell’autonomous business”. La traiettoria proposta da Gartner suggerisce dunque un riposizionamento delle priorità di investimento, in cui upskilling, ridisegno dei ruoli e nuovi modelli operativi diventano altrettanto critici dell’acquisto di piattaforme e licenze. Per i Cio e i C-level coinvolti nei percorsi di trasformazione, l’indicazione operativa è chiara: il margine reale non si crea sottraendo persone, ma sommando capacità umane e capacità autonome all’interno di un’architettura coerente.
© RIPRODUZIONE RISERVATA
