Tutti nel mondo HR parlano di Intelligenza Artificiale, ma c'è una profonda differenza tra usare ChatGPT per farsi scrivere una bozza di annuncio e avere un sistema intelligente che lo pubblica, raccoglie le candidature, fa un primo screening e ti presenta una shortlist pronta. Nella nostra prossima intervista, faremo chiarezza su questo tema con Francesco Zazza, esperto nella progettazione di sistemi AI. Scopriremo perché la vera rivoluzione dell'intelligenza artificiale non sta nelle "risposte", ma nella delega.
AI Agent per HR
Tutti parlano di Intelligenza Artificiale, ma la maggior parte dei professionisti HR la usa ancora solo come una sorta di assistente virtuale a cui chiedere di scrivere la bozza di un annuncio o un’email di rifiuto.
Utile, certo, ma il carico operativo resta tutto sulle spalle del recruiter.
Ma cosa succederebbe se, invece di chiedere all’AI una risposta, potessimo delegarle un’azione?
È qui che entrano in gioco gli AI Agent (Agenti AI).
Non si tratta di semplici chatbot, ma di software intelligenti in grado di prendere in carico ed eseguire interi processi: pubblicano annunci, fanno il primo screening dei CV, fissano i colloqui in agenda e inseguono i candidati per farsi mandare i documenti corretti per l’onboarding.
Per capire come questa tecnologia stia trasformando il mondo delle Risorse Umane, abbiamo intervistato Francesco Zazza, ex responsabile innovazione nel marketing di Carrefour Italia, oggi fondatore di Newrality, società specializzata in agenti AI e automazione per imprese in Italia e all’estero.
In questa chiacchierata, Francesco ci spiega la differenza fondamentale tra “usare un tool” e “delegare a un AI Agent”, illustrando come automatizzare tutto quel lavoro burocratico ad alto volume e basso valore aggiunto.
L’obiettivo? Liberare tempo prezioso per permettere all’HR di tornare a fare ciò che conta davvero e prendere decisioni strategiche.
Oggi si parla molto di “AI agent”, spesso in modo poco chiaro. Se dovessi spiegarlo a un HR che non ha competenze tecniche, come definiresti un AI agent in modo semplice e concreto?
Francesco Zazza:
Bella domanda per partire, perché in effetti di AI agent si parla tantissimo ma spesso in modo fumoso. Provo a tradurlo in qualcosa di concreto.
Un AI agent è semplicemente un’intelligenza artificiale che non si limita a rispondere, ma agisce per conto tuo.
Se chiedi a ChatGPT “aiutami a scrivere un annuncio di lavoro”, lui te lo scrive. Punto. Tu poi devi copiarlo, aprire LinkedIn, incollarlo, pubblicarlo.
Un AI agent, invece, potrebbe prendere in carico l’intero processo: scrive l’annuncio, lo pubblica sui canali che hai scelto, monitora le candidature in arrivo, fa un primo screening secondo i criteri che gli hai dato, e ti presenta una shortlist.
Tu definisci l’obiettivo, lui esegue i passaggi e mette in campo un ragionamento per ottenere il risultato finale.
Questo non significa che l’agent lavora nel buio, anzi. Quelli ben progettati ti tengono informato, ti chiedono conferma nei passaggi critici, ti spiegano cosa hanno fatto e perché.
Ma la differenza sostanziale è che il carico operativo si sposta: prima era tutto su di te, ora è condiviso.
Per l’HR questo è particolarmente rilevante, perché è una funzione che storicamente ha molto lavoro ad alto volume e basso valore aggiunto: screening CV, schedulazione colloqui, follow-up ai candidati, raccolta documenti per l’onboarding.
Tutte attività dove un agent può fare la differenza, liberando tempo per quello che conta davvero: valutare le persone, costruire relazioni, prendere decisioni strategiche.
Qual'è la differenza principale tra usare strumenti di AI “generalisti” e progettare un AI agent dedicato a uno specifico processo?
Francesco Zazza:
La differenza vera sta in una parola: delega.
Uno strumento generalista come ChatGPT, Gemini o Claude, richiede la tua presenza. È utile, velocizza, ma restano fondamentalmente dei buoni conversatori e l’operatività resta sulle tue spalle.
Un agent dedicato ti permette di fare quello che ogni buon manager dovrebbe fare: delegare. Non solo la risposta, ma l’intero compito. L’agent è collegato ai tuoi sistemi, conosce il contesto, esegue i passaggi, e ti restituisce il risultato. Tu definisci l’obiettivo e supervisioni. L’operatività è sua.
Pensiamo all’onboarding. Il candidato ha accettato, fantastico. Ora servono documenti: carta d’identità, codice fiscale, IBAN, certificati. Ne manda tre su cinque. Tu solleciti. Arriva il quarto, ma il formato è sbagliato. Riscrivi. Intanto passano giorni. È un lavoro che richiede zero intelligenza e molta pazienza.
Un agent può prendersi in carico tutto questo: manda la richiesta iniziale, verifica cosa arriva, sollecita chi non risponde, controlla che i formati siano corretti, e ti avvisa solo quando il fascicolo è completo. Tu intervieni se c’è un problema vero, non per fare da segretario.
In un certo senso, gli agent ti permettono di salire di livello: meno tempo sull’operatività ripetitiva, più tempo per pensare, decidere, guidare.
Dal tuo punto di vista, quali sono i fraintendimenti più comuni quando si parla di AI agent?
Francesco Zazza:
Ne vedo tre che tornano spesso.
Il primo è pensare che un agent sia una specie di robot autonomo che lavora mentre tu vai a sciare. Questa narrazione piace molto a chi vende, ma la realtà è diversa. Un agent ben fatto è più simile a un collaboratore molto veloce ma junior: può prendere iniziativa su task definiti, ma ha bisogno di supervisione, va guidato, ogni tanto sbaglia e devi correggerlo. Se ti aspetti di ‘accenderlo e dimenticarlo’, resterai deluso. O peggio, farai danni.
Il secondo fraintendimento è il contrario: pensare che sia solo un ChatGPT un po’ più evoluto, una moda passeggera. Questo sottovaluta il cambio di paradigma. Non stiamo parlando di risposte più intelligenti, stiamo parlando di software che può agire nel mondo reale, cliccare bottoni, mandare email, compilare documenti. È una differenza sostanziale. Non è hype, è un cambio nel modo in cui potremo progettare i flussi di lavoro.
Il terzo, forse il più insidioso, è concentrarsi sulla tecnologia e non sul processo. Vedo aziende che partono da ‘vogliamo un AI agent’ invece che da ‘abbiamo questo processo che ci fa perdere un sacco di tempo, come lo miglioriamo?’. È mettere il carro davanti ai buoi. La tecnologia è un mezzo. Se il processo sottostante è un disastro, automatizzare il disastro non lo migliora, lo rende solo più veloce.
In quali casi un AI agent rischia di essere solo una complicazione inutile?
Francesco Zazza:
Sicuramente quando il processo da automatizzare non è chiaro nemmeno a te. Se cinque persone in azienda ti danno cinque risposte diverse su un processo, beh, non sei pronto per un agent. Prima devi mettere ordine. Un agent può automatizzare ed eseguire, ma non può decidere al posto tuo come dovrebbero funzionare le cose.
Poi c’è il tema dell’investimento. Se una cosa la fai tre volte al mese e ti porta via mezz’ora, probabilmente non vale la pena costruirci sopra un sistema. Il tempo che spendi a progettarlo, testarlo, mantenerlo…non lo recuperi.
Infine, e secondo me più importante, quando il valore sta proprio nella relazione umana. Capita di dover affrontare comunicazioni delicate, da un feedback difficile, un sostegno ad un collega in crisi. Sì, un agent potrebbe tecnicamente scrivere quella email o preparare quella conversazione.
Ma il fatto che ci metti la faccia tu, che dedichi il tuo tempo, che scegli le parole…già quello è il messaggio. Automatizzarlo è il messaggio opposto.
Nel marketing gli AI agent sono già utilizzati per lead qualification, nurturing o customer support. Puoi raccontarci un esempio concreto di applicazione che funziona bene oggi?
Francesco Zazza:
Vengo dal marketing, quindi questo è un tema che conosco da vicino.
Pensiamo alla qualificazione dei lead inbound.
Il flusso classico lo conosciamo: arriva un lead dal sito, finisce in un CRM, qualcuno del sales dovrebbe richiamarlo, ma passano ore o giorni, nel frattempo il lead si è raffreddato o è andato dalla concorrenza.
Un agent può cambiare questa dinamica.
Appena il lead arriva, l’agent lo ingaggia, usa il giusto tatto, fa le domande utili per capire se è in target, che budget ha, che tempi ha, quali sono i suoi pain point.
Se il lead è caldo e qualificato, lo passa subito a un commerciale con tutto il contesto già raccolto. Se non è pronto, lo mette in un flusso di nurturing e continua a seguirlo nel tempo.
Quello che cambia non è solo la velocità, è la consistenza.
L’agent risponde sempre, a qualsiasi ora, non ha la giornata storta, non si dimentica il follow-up. E libera i commerciali dal lavoro noioso di “setaccio”.
Ovviamente funziona bene quando è progettato bene. Se le domande sono rigide e l’interazione sembra un interrogatorio, il lead scappa.
Ma quando il tono è giusto e la logica è ben costruita, i numeri parlano: tempi di risposta che passano da ore a secondi, tassi di conversione che salgono, sales più contenti perché ricevono lead già scaldati.
Non è fantascienza, sono cose che si fanno oggi con strumenti accessibili.
Dal tuo punto di vista, marketing e HR affrontano problemi molto simili: conversione, tempi di risposta, gestione dei contatti. Quali metriche o logiche del marketing pensi che l’HR dovrebbe iniziare a fare proprie quando si parla di AI agent?
Francesco Zazza:
Si, credo che le dinamiche siano molto simili. Tre logiche che l’HR potrebbe importare dal marketing.
La prima è il concetto di funnel e di conversione. Nel marketing misuriamo ossessivamente ogni passaggio: quanti visitatori diventano lead, quanti lead diventano opportunità, quanti opportunità diventano clienti. E sappiamo dove perdiamo le persone.
L’HR spesso non ha questa visibilità. Quanti candidati abbandonano dopo il primo colloquio? Quanti accettano l’offerta ma poi non si presentano? Dove si inceppa il processo?
Un agent può aiutare a tracciare tutto questo, ma prima serve la mentalità di volerlo misurare e voi, a mio giudizio, state facendo un ottimo lavoro.
La seconda è il tempo di risposta. Nel marketing sappiamo che un lead contattato entro cinque minuti ha probabilità di conversione molto più alte di uno contattato dopo un’ora.
Vale lo stesso per i candidati, specialmente quelli buoni, che hanno alternative.
Se un candidato interessante applica e riceve silenzio per una settimana, nel frattempo ha già parlato con tre competitor.
Un agent che risponde subito, che tiene caldo il contatto, che aggiorna sullo stato del processo…può fare la differenza tra assumere il talento giusto e perderlo.
La terza è la personalizzazione su scala. Il marketing ha imparato a segmentare, a mandare messaggi diversi a persone diverse. L’HR può fare lo stesso: un candidato junior e uno senior hanno bisogni informativi diversi, un candidato per il tech e uno per il finance vogliono sapere cose diverse sull’azienda. Un agent può gestire questa complessità senza impazzire.
Un HR che oggi sente parlare di AI agent ma non sa da dove partire: quali domande dovrebbe porsi prima ancora di pensare a una soluzione?
Francesco Zazza:
Cinque domande, molto concrete:
- Dove perdo più tempo in attività ripetitive? Non dove penso che l’AI sia figa, ma dove io e il mio team stiamo bruciando ore su cose a basso valore. Screening CV, rispondere sempre alle stesse domande dei candidati, sollecitare hiring manager che non danno feedback, mandare reminder per documenti mancanti. Fare una lista onesta è già metà del lavoro.
- Questo processo è abbastanza stabile e definito? Come dicevo prima, se ogni volta funziona in modo diverso, se ci sono mille eccezioni, se dipende tutto dal giudizio estemporaneo di qualcuno…non sei pronto per un agent. Prima metti ordine, poi automatizzi.
- Che dati ho a disposizione? Un agent lavora con le informazioni che gli dai. Se i tuoi dati sui candidati sono sparsi tra email, Excel, WhatsApp e post-it, l’agent non può fare magie (soprattutto sui post-it). Questo non significa che devi avere sistemi perfetti, ma devi sapere dove sono le informazioni e renderle accessibili.
- Cosa succederebbe se l’agent sbagliasse? Se l’agent manda un’email di rifiuto al candidato sbagliato, quanto è grave? Se classifica male una candidatura, che impatto ha?
- “ perché non l’ho fatto prima?” Ma questa arriva dopo!
Quanto può costare indicativamente un AI Agent?
Francesco Zazza
La risposta onesta sarebbe: dipende. Ma so che mi fucilate se rispondo così, quindi provo a dare qualche coordinata.
Possiamo pensare tre fasce, molto a spanne.
La prima è quella del fai-da-te intelligente. La buona notizia è che oggi esistono strumenti no-code come “n8n” con i quali puoi costruire agenti senza conoscenze tecniche. Il costo in questo caso è l’abbonamento alla piattaforma e il tempo di chi ci mette le mani.
La seconda è quella del progetto strutturato. Coinvolgi un consulente o un’agenzia, fai un’analisi seria del processo, costruisci qualcosa di custom che si integra coi tuoi sistemi. Qui parliamo di qualche migliaio di euro, variabile in base alla complessità.
La terza è quella enterprise, con integrazioni profonde, sicurezza, scalabilità, supporto. Lì siamo su budget da progetto IT vero, e i numeri cambiano ancora.
Quale consiglio daresti ad un HR che vuole sperimentare e integrare un AI Agent?
Francesco Zazza
Il mio consiglio è: parti piccolo. Identifica un processo circoscritto, prova con strumenti accessibili, misura se funziona. Se funziona, investi di più. Se non funziona, hai speso poco, imparato tanto e probabilmente sai che dovrai cambiare qualcosa in azienda.
Un’ultima riflessione. Tra qualche anno gli agent saranno una cosa normale, come oggi lo è avere un CRM o un gestionale. Non sarà più ‘innovazione’, sarà infrastruttura. E chi avrà iniziato prima avrà accumulato esperienza, dati, cultura interna. Quindi il mio invito è: non aspettare che sia tutto perfetto o chiaro. Inizia, sbaglia, impara. Il costo di restare fermi non si vede subito, ma c’è.