ASM Agentic System Management

Oliviero Casale, Paola Rinaldi, Ivano Corradetti

ASM Agentic System Management

Un modello per governare la coagency tra persone e agenti AI nelle organizzazioni

ASM – Agentic System Management nasce per accompagnare le imprese verso un’integrazione consapevole dei sistemi agentici nei processi organizzativi, decisionali e gestionali. In uno scenario in cui l’intelligenza artificiale assume un ruolo sempre più attivo, il volume propone una bussola per affrontarne l’adozione con visione, metodo e responsabilità.

Pagine: 264

ISBN: 9788835193616

Edizione: in preparazione 1a edizione 2026

Codice editore: 100.962

ASM – Agentic System Management nasce per accompagnare le imprese verso un’integrazione consapevole dei sistemi agentici nei processi organizzativi, decisionali e gestionali.
In uno scenario in cui l’intelligenza artificiale assume un ruolo sempre più attivo, il volume propone una bussola per affrontarne l’adozione con visione, metodo e responsabilità. Il libro aiuta a comprendere come introdurre sistemi agentici senza perdere controllo, trasparenza, tracciabilità e presidio umano delle scelte, valorizzandone al tempo stesso il potenziale in termini di efficienza, qualità decisionale e capacità competitiva. Offre inoltre un riferimento utile per le organizzazioni che intendono sviluppare modelli di gestione coerenti con i più recenti standard internazionali sull’intelligenza artificiale e sull’innovazione.
Più che descrivere una tecnologia, il volume invita a ripensare il modo in cui le organizzazioni progettano ruoli, responsabilità, processi e sistemi di governo. Dedica particolare attenzione ai profili professionali e alle competenze necessari per gestire in modo efficace la relazione tra intelligenza umana e agency artificiale, mettendo in luce l’importanza di nuove capacità di coordinamento, supervisione, valutazione e presidio dei rischi. Ne emerge una prospettiva concreta per imprese e management: trasformare l’adozione dei sistemi agentici in un percorso di crescita capace di generare valore durevole, affidabilità, consapevolezza organizzativa e vantaggio strategico, mantenendo al centro la persona, la qualità delle decisioni e la sostenibilità del cambiamento.

Oliviero Casale è general manager di UniProfessioni, innovation manager certificato e cultore della materia presso l’Università di Bologna. Nel 2026 è stato inserito da Thinkers360 tra i Top 50 Global Thought Leaders and Influencers on Agentic AI.

Paola Rinaldi, fisica e dottore di ricerca in Ingegneria Elettrica, è docente presso l’Università di Bologna, vicepresidente di AICQ Emilia-Romagna ed è certificata come Circular Economy Advisor.

Ivano Corradetti è ingegnere informatico, CEO di Cambiaverso Srl e Intelligenza Aumentata Srl, innovation manager certificato, project manager in attività di ricerca e sviluppo europeo e depositario di tre brevetti con tecnologie innovative.

Luca Manuelli, Prefazione

Industry 5.0 in una prospettiva agentica

  • La trasformazione dell’industria europea verso il Paradigma 5.0 e l’emergere dell’autonomia strumentale
  • La prospettiva agentica nell’ecosistema 5.0, co-agency, sistemi adattivi e centralità cognitiva umano-macchina
  • Multi-agent AI, infrastrutture cognitive e integrità epistemica nei sistemi 5.0
  • ASM come architettura di governo dell’agency per l’Industry 5.0
  • Evidenze quantitative globali e trend sistemici sull’emergere dell’agency artificiale
  • Competenze per l’AI-foresight nella governance anticipatoria
  • Il contributo del World Economic Forum e dell’OECD al governo anticipatorio dell’intelligenza artificiale
  • Diventare organizzazione agentica, traiettorie di trasformazione secondo MIT-BCG, McKinsey e Deloitte
  • Sovereign AI: Building ecosystems for strategic resilience and impact sulla sovereign AI, progettazione sistemica e organizzazione agentica
  • Algor-ethics e governo organizzativo dell’agency artificiale
  • Future Visions 2049 e la traiettoria lunga dell’agency artificiale

Il quadro istituzionale europeo sull’IA

  • Il Regolamento (UE) 2024/1689: contenuti, principi e classificazione del rischio
  • La legge 23 settembre 2025, n. 132: coordinamento nazionale, principi e assetto istituzionale
  • Interpretazioni istituzionali e orientamenti del Joint Research Centre

Agentic AI e l’evoluzione del concetto di agente nell’era 5.0

  • Dal software tradizionale ai sistemi agentici verso un nuovo modello di autonomia computazionale
  • Caratteristiche distintive degli agenti di intelligenza artificiale moderni
  • Agenti multipli e comportamenti emergenti nei sistemi cooperativi distribuiti
  • Verso un nuovo paradigma sociotecnico e il ruolo necessario di ASM nell’Industry 5.0

Principi fondamentali del modello ASM

  • Responsabilità ultima e supervisione significativa
  • Trasparenza delle inferenze e tracciabilità dei processi
  • Qualità informativa e distinzione tra fonte, dato ed evidenza
  • Proporzionalità dell’autonomia agentica
  • Coerenza epistemica e integrità dei processi
  • Capacità adattiva e lettura delle deviazioni
  • Coordinamento policentrico
  • Valore condiviso e orientamento al bene comune

Architettura del modello ASM

  • Livello cognitivo – OPEAX
  • Livello adattivo – SPIA³
  • Livello gestionale – ASM
  • Componenti dell’architettura ASM
  • Armonizzazione con l’Harmonized Structure
  • Funzione dell’architettura ASM

Agency e co-agency

  • Agency come autonomia strumentale
  • Co-agency come risultato progettato
  • Condizioni strutturali della co-agency
  • Agency distribuita e coordinamento policentrico
  • Agency come capacità evolutiva
  • Catene di validazione agentica
  • Agency come fenomeno responsabile

Norme ISO di riferimento e quadro concettuale per la gestione dell’agency artificiale

  • L’Harmonized Structure nei Management System Standards
  • La ISO 56001 e il quadro concettuale della ISO 56000
  • La ISO/IEC 42001 e il quadro concettuale della normazione sull’intelligenza artificiale
  • La ISO/IEC 27001 e il quadro concettuale dei sistemi di gestione per la sicurezza delle informazioni
  • La ISO/IEC 42005 e la valutazione di impatto dei sistemi di intelligenza artificiale
  • La ISO/IEC 42006 e i requisiti per gli organismi che certificano i sistemi di gestione per l’intelligenza artificiale
  • La ISO/IEC 22989 come vocabolario fondamentale dell’ecosistema normativo dell’intelligenza artificiale
  • La ISO/IEC 23053 e il quadro di riferimento per i sistemi di intelligenza artificiale basati su machine learning
  • La ISO/IEC 23894 per la gestione del rischio nell’intelligenza artificiale
  • La ISO/IEC TR 20226 e gli aspetti di sostenibilità ambientale dei sistemi di intelligenza artificiale
  • La ISO/IEC 5338 e la struttura dei cicli di vita dei sistemi di intelligenza artificiale
  • La ISO/IEC 5339 e la guida per le applicazioni di intelligenza artificiale
  • La ISO/IEC TR 24372 e i fondamenti computazionali degli approcci per i sistemi di intelligenza artificiale
  • La ISO/IEC TR 24368 per una panoramica delle questioni etiche e sociali dell’intelligenza artificiale
  • L’etica attraverso i CWA CEN 17145

Struttura HS del sistema di gestione agentico

  • Clausola Context
  • Clausola Leadership
  • Clausola Planning
  • Clausola Support
  • Clausola Operation
  • Clausola Performance Evaluation
  • Clausola Improvement
  • Collocazione degli agenti nella HS

Ruoli e responsabilità

  • Governance agentica
  • System manager
  • Agent supervisor
  • Data curator
  • Independent validator
  • Learning facilitator
  • Stakeholder manager
  • Responsabile ultimo
  • Agenti come supporto ai ruoli

Processi agentici

  • Introduzione degli agenti
  • Configurazione e validazione
  • Supervisione e monitoraggio
  • Aggiornamento e apprendimento
  • Gestione delle deviazioni
  • Disattivazione e ritiro
  • Documentazione del ciclo di vita
  • Interdipendenze tra processi agentici

Processo di Innovazione Agentico (PIA)

  • Esplorazione delle opportunità agentiche
  • Ideazione e definizione del concept agentico
  • Validazione del concept agentico
  • Sviluppo e sperimentazione operativa del concept
  • Rilascio e integrazione nel portfolio agentico
  • Apprendimento ricorsivo e consolidamento
  • Monitoraggio e gestione delle deviazioni
  • Revisione e miglioramento

Portfolio agentico

  • Struttura del portfolio
  • Livelli di autonomia agentica nel portfolio
  • Valutazione di rischio e criticità
  • Maturità agentica
  • Interdipendenze tra agenti e processi
  • Prioritizzazione e scelte strategiche
  • Aggiornamento continuo del portfolio
  • Funzione strategica del portfolio agentico

Misurazione, valutazione e indicatori

  • Indicatori di coerenza epistemica
  • Indicatori di affidabilità operativa
  • Indicatori di supervisione e controllo
  • Indicatori di maturità agentica
  • Indicatori di valore generato
  • Indicatori di deviazione e segnali emergenti
  • Uso degli indicatori nel governo del sistema

Miglioramento e azioni per il miglioramento continuo

  • Miglioramento basato sulle evidenze
  • Aggiornamento controllato degli agenti
  • Miglioramento del sistema di gestione agentico
  • Apprendimento organizzativo e adattamento
  • Innovazione agentica come motore del miglioramento
  • Miglioramento come responsabilità condivisa
  • Miglioramento e valore condiviso

Call for action

  • Un impegno condiviso verso la responsabilità
  • Trasparenza, coerenza epistemica e qualità informativa
  • Sviluppo delle competenze professionali
  • Sostenere la creazione di comunità di pratica
  • Innovazione responsabile e valore condiviso
  • Preservare il ruolo centrale dell’essere umano
  • Verso una governance agentica pubblica
  • Un invito finale

Appendici

Appendice A. Termini e definizioni in uso nel modello ASM

  • Termini fondamentali del modello ASM
  • Termini provenienti da SPIA³ e OPEAX rilevanti per ASM
  • Termini provenienti dalla normazione tecnica

Appendice B. Modello UNI APNR

  • Origine, finalità e campo di applicazione
  • Allineamento al Quadro europeo delle qualifiche
  • La struttura tipo di una norma UNI APNR
  • Architettura delle competenze
  • Esempio applicativo
  • Valutazione della conformità, certificazione e marchio “UNI Professioni”
  • Benefici e implicazioni sistemiche

Appendice C. Figure professionali

  • Introduzione metodologica
  • Schede analitiche

Appendice D. Principi di fondo per le figure professionali dell’impresa agentica

Appendice E. Figure professionali modello ASM

  • Agentic strategy and portfolio lead
  • Agentic process and workflow designer
  • Agentic governance, risk and compliance manager
  • Agentic data and context steward
  • Human-agentic workforce and change manager
  • Agentic operations orchestrator and lifecycle manager

Bibliografia

Norme e linee guida

Tesi di laurea

Gli autori

Contributi: Luca Manuelli

Collana: Am / La prima collana di management in Italia

Argomenti: Intelligenza Artificiale, Innovation Management

Potrebbero interessarti anche