Gli agenti AI rappresentano un’evoluzione rispetto ai chatbot, perché non si limitano a fornire risposte ma possono gestire parti strutturate del flusso di lavoro, dalla raccolta documentale ai controlli di quadratura e alla preparazione di report. L’autonomia deve però restare graduata e presidiata, soprattutto per attività con effetti difficilmente reversibili, come invii dichiarativi, pagamenti o pareri al cliente. Il vero vantaggio competitivo per gli studi professionali non sarà delegare integralmente i processi alla macchina, ma definire regole, limiti, fonti, controlli e responsabilità nella supervisione dei risultati.
Finora l’intelligenza artificiale è entrata nello studio come assistente: risponde a una domanda, riassume una circolare, prepara una bozza. Gli agenti AI segnano un passaggio ulteriore. Ricevono un obiettivo, scompongono il lavoro in più fasi, consultano fonti e applicativi, scelgono gli strumenti e verificano l’esito. In sostanza, un chatbot suggerisce che cosa fare, mentre un agente può anche farlo.
“Autonomo”, però, non significa infallibile né privo di controllo. L’autonomia è graduabile e, in uno studio professionale, deve essere circoscritta. Un agente può raccogliere i documenti del cliente, verificarne la completezza, estrarre i dati, riconciliarli con la contabilità e segnalare anomalie. L’invio di una dichiarazione, l’esecuzione di un pagamento o il rilascio di un parere al cliente dovrebbero invece richiedere l’approvazione umana. Più l’azione è difficile da revocare, maggiore deve essere il presidio.
Dove siamo oggi? Oltre la sperimentazione, ma lontani dall’autonomia generalizzata. Il “2026 AI in Professional Services Report” di Thomson Reuters rileva che il 15% delle organizzazioni intervistate usa già forme di AI agentica e un altro 53% le sta pianificando o valutando. Negli studi professionali, il 62% degli intervistati ritiene che questa tecnologia debba essere applicata al proprio lavoro. Sono segnali forti, non la prova di un’adozione diffusa. Gartner prevede inoltre che entro la fine del 2026 il 40% delle applicazioni aziendali incorporerà agenti specializzati: una stima sull’offerta software, non sugli studi italiani.
Nel breve periodo i candidati migliori sono i processi frequenti, tracciabili e fondati su dati accessibili: acquisizione e classificazione dei documenti, controlli di quadratura, ricerca normativa con fonti citate, monitoraggio delle scadenze e preparazione di report. Sono meno adatte le attività basate su informazioni tacite, valutazioni controverse o responsabilità non delegabile.
Qui sta il vero cambiamento. L’unità di automazione non è più la singola risposta o il singolo adempimento, ma una parte del flusso di lavoro. Il professionista si sposta dall’esecuzione alla progettazione delle regole, alla gestione delle eccezioni e alla validazione del risultato. Anche la formazione va ripensata: se l’AI assorbe i compiti di ingresso, lo studio deve creare nuovi percorsi per costruire giudizio ed esperienza.
La priorità, quindi, non è “comprare un agente”, ma rendere governabile un processo: definire dati accessibili, permessi, fonti ammesse, registrazione delle operazioni e punti di approvazione. Riservatezza, protezione dei dati e responsabilità restano in capo allo studio. Il Consiglio nazionale dei commercialisti tratta già gli agenti autonomi nella propria guida operativa[1]; l’AI Act europeo rafforza l’attenzione a trasparenza, competenze e supervisione.
Gli agenti AI non eliminano il professionista, ma rendono insufficiente chi si limita a eseguire procedure ripetitive. La differenza competitiva non sarà affidare tutto alla macchina: sarà sapere che cosa delegare, con quali limiti e assumendosi la responsabilità del risultato.
[1] L’aiuto intelligente al commercialista – n. 3 | Fondazione Nazionale di Ricerca dei Commercialisti
