Il Ruolo che Nessuno Ha Ridisegnato: Middle Manager e AI | Blog AGORÀ

La ricerca McKinsey pubblicata nel 2024, inclusa l'analisi Middle managers hold the key to unlock generative AI (McKinsey, 2024)posiziona il middle management come variabile critica nell'implementazione AI nelle imprese. La ricerca quantifica l'esposizione all'automazione: una quota rilevante delle attività che definiscono le operazioni del middle management, raccolta dati, monitoraggio delle performance, sintesi dei report, comunicazione verso l'alto, è ora gestibile da sistemi AI a costi inferiori e con maggiore frequenza.

Il caso per l'automazione è documentato. La risposta di design organizzativo a questa trasformazione è in gran parte assente.

Cosa rivelano i dati dei dipendenti

Nell'ottobre 2024, Gartner ha intervistato quasi 3.500 dipendenti su management e AI. Il dato più significativo: l'87% ritiene che gli algoritmi possano fornire feedback sulle performance più equi rispetto ai propri manager (Gartner via HR Executive, 2025).

Non si tratta principalmente di un giudizio sulla superiorità algoritmica. È un segnale che la funzione di feedback, tradizionalmente una responsabilità centrale del middle management, viene misurata dai dipendenti secondo uno standard diverso. L'implicazione per il design del ruolo è diretta: man mano che l'AI gestisce la raccolta dati e l'infrastruttura di monitoraggio, le aspettative sui manager umani si spostano verso giudizio, interpretazione e capacità relazionale. Il baricentro del ruolo si sposta.

La descrizione del ruolo nelle organizzazioni non si è spostata con esso.

Il gap di strategia ai vertici

Un sondaggio Gartner su 197 dirigenti C-level e senior business leader, condotto nel dicembre 2025, ha rilevato che solo il 27% dispone di una strategia AI completa (Gartner, 2026). Tra questi, solo il 20% ritiene che il proprio workforce sia genuinamente AI-ready.

Lo schema descritto da questi dati è coerente: le organizzazioni implementano strumenti AI a livello operativo mentre il framework strutturale per ciò che cambia a livello manageriale rimane incompleto. Gli strumenti arrivano. Le definizioni dei ruoli non si aggiornano.

Questo crea un problema specifico di governance al centro della gerarchia. I dati ci sono, in tempo reale, generati dall'AI, spesso più completi di quelli a cui i manager avevano precedentemente accesso. La domanda su cosa ci si aspetta che un manager faccia con quei dati, quali decisioni gli appartengono, quale autorità esercita in un ambiente dove l'AI gestisce il primo livello di analisi, quella domanda rimane frequentemente senza risposta.

Il quadro delle competenze conferma la sfida di design

Il Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, basato sul contributo di oltre 1.000 grandi datori di lavoro globali che rappresentano 14 milioni di lavoratori in 55 economie, prevede che il 39% delle competenze core dei lavoratori cambierà entro il 2030 (World Economic Forum, 2025)in calo rispetto al 44% stimato nel 2023, ma comunque la più grande transizione di competenze nella forza lavoro moderna.

Il report identifica AI e data literacy come il cluster di competenze in crescita più rapida. Identifica anche i ruoli più resilienti: quelli che richiedono giudizio in condizioni di ambiguità, coordinamento cross-funzionale e decision-making centrato sull'umano. Sono esattamente le capacità che rimangono nel middle management dopo che l'automazione gestisce il livello dei dati.

L'automazione comprime il tempo dedicato all'elaborazione delle informazioni. La capacità di giudizio, leggere un team, calibrare i colloqui di performance, decidere cosa scalare e cosa risolvere localmente, rimane. Il suo peso relativo nel ruolo aumenta. La sfida di design organizzativo è renderlo esplicito: job description scritte, diritti decisionali chiari, logica di escalation definita.

Il vantaggio del redesign

Le organizzazioni che hanno definito cosa significa il middle management in un ambiente potenziato dall'AI non stanno semplicemente gestendo una transizione con maggiore fluidità. Stanno costruendo uno strato di management che funziona da amplificatore: traduce i segnali generati dall'AI in azione organizzativa, calibra le performance del team su dati in tempo reale, prende le decisioni che rimangono al di fuori della portata dei sistemi automatizzati.

Il report WEF 2025 prevede una creazione netta di posti di lavoro entro il 2030, 170 milioni di nuovi ruoli a fronte di 92 milioni spostati. I ruoli manageriali che sopravviveranno ed si espanderanno in quell'ambiente saranno quelli il cui mandato è stato ridisegnato prima che l'automazione arrivasse, non in risposta ad essa.

L'organigramma cambia quando cambia la mappa delle decisioni.

Fonti: McKinsey & Company, Middle managers hold the key to unlock generative AI (2024) · Gartner, sondaggio dipendenti, ottobre 2024 (n=3.500) · Gartner, sondaggio CxO, dicembre 2025 (n=197) · World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025