La gestione del personale nelle grandi aziende affronta oggi una duplice necessità. Da un lato occorre accelerare la digitalizzazione dei processi interni. Dall’altro lato serve preservare il valore insostituibile del contatto umano. Trovare un equilibrio tra queste istanze rappresenta una sfida complessa per i dipartimenti che si occupano di risorse umane. Questo vale specialmente per le strutture decentralizzate con una forza lavoro distribuita su scala globale. Un esempio concreto di questa evoluzione arriva dalle strategie adottate da CNH. I dettagli operativi e tecnologici del progetto sono stati illustrati durante il convegno Use Case Session 2026. L’evento è stato organizzato dall’Osservatorio Data & Decision Intelligence presso gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano. Attraverso la collaborazione con Aubay Italia, CNH ha avviato un piano di trasformazione basato sull’Intelligenza Artificiale Agentica. In questo modo l’azienda ha ridefinito le modalità di supporto e di interazione con i propri dipendenti.
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L’evoluzione delle risorse umane tra efficienza e relazioni umane
Per comprendere la portata di questo intervento serve esaminare la struttura dell’azienda coinvolta. CNH è una realtà multinazionale focalizzata sulla produzione di macchine agricole e movimento terra. L’azienda è stabilmente presente in tutti i continenti. Inoltre conta un organico complessivo di circa 34.000 dipendenti.
Giovanni Gregorutti ricopre il ruolo di responsabile delle HR Operations e delle soluzioni digitali in CNH. Il manager specifica che la struttura si configura come un’organizzazione complessa e matriciale. All’interno di questa realtà convivono diverse culture. Inoltre il team deve supportare numerose lingue parlate dai dipendenti.
Le esigenze quotidiane del team HR
Nello sviluppo del progetto i responsabili del team di gestione delle risorse umane hanno mappato i bisogni quotidiani del personale. I compiti ripetitivi assorbivano una quota considerevole di tempo. Anche l’erogazione di informazioni basiche appesantiva il flusso di lavoro. Queste attività limitavano la possibilità per i professionisti del settore di concentrarsi su progetti a maggior valore aggiunto.
La soluzione ha previsto l’introduzione di uno strumento agile, rapido e accessibile. Questo strumento è stato integrato direttamente all’interno di Microsoft Teams. Il software è stato scelto perché risulta il programma aziendale in assoluto più utilizzato dalla popolazione aziendale. Nelle parole di Gregorutti, l’intento iniziale era chiaro ed esplicito: «La nostra sfida è stata creare efficienza operativa nel team HR Operations migliorando, al contempo, la employee experience».
Liberare tempo per le attività strategiche
L’obiettivo strategico non era la semplice sostituzione dei canali tradizionali. Si volevano piuttosto superare i colli di bottiglia operativi. Questa scelta ha risposto a una precisa sollecitazione arrivata dall’interno dell’azienda.
Gregorutti ha infatti evidenziato le necessità espresse dal proprio team di lavoro. Il manager ha spiegato la situazione con precisione: «La richiesta dei colleghi HR era di essere supportati nelle attività a basso valore aggiunto o ripetitive, come fornire informazioni basiche, per liberare tempo da dedicare ad attività più strategiche».
La Foresta di Agenti e il ruolo globale dell’Orchestratore
La traduzione di questi obiettivi in un’architettura funzionante ha richiesto una profonda riflessione ingegneristica. Giorgio David Jacchini è il Senior Manager del Centro di Competenza Data & AI di Aubay Italia. Il manager ha chiarito che il primo snodo fondamentale ha riguardato la tipologia di intelligenza artificiale da implementare.
La riflessione tecnica iniziale si è concentrata su un bivio preciso. La scelta era tra lo sviluppo di un unico agente generalista e una struttura ramificata composta da soluzioni verticali. L’agente generalista avrebbe dovuto coprire globalmente la totalità delle funzioni richieste. Gli agenti specializzati offrivano invece un perimetro di conoscenza più circoscritto. La preferenza è ricaduta su questa seconda opzione. Ambiti di conoscenza più limitati assicurano prestazioni superiori in termini di precisione, velocità e qualità della risposta.
Un unico punto di contatto per l’utente
Questo approccio ha portato alla nascita di una configurazione strutturale specifica. I progettisti hanno denominato questo ecosistema come una vera e propria Foresta di Agenti. Si tratta di un gruppo di agenti software che operano in modo indipendente ma strettamente correlato. L’intera rete viene governata e coordinata da un’entità centrale definita Agente Orchestratore.
La presenza di un’interfaccia unificata era un requisito imprescindibile. Occorreva garantire l’accessibilità del servizio ed evitare la frammentazione dell’esperienza utente. Jacchini ha chiarito le motivazioni alla base di questa scelta di design: «Non potevamo offrire dieci punti di accesso diversi agli utenti; dovevano avere un unico punto di contatto in grado di capire chi fosse l’interlocutore e indirizzare la richiesta in modo certo».
Il funzionamento dell’Agente Orchestratore
L’Agente Orchestratore rappresenta il nucleo operativo dell’intero sistema aziendale. Questo modulo svolge una funzione di smistamento intelligente basata sui dati identificativi della persona. Nel momento in cui un dipendente avvia una conversazione, l’Orchestratore ne riconosce immediatamente l’identità.
Il sistema interpreta il ruolo professionale all’interno dell’organigramma e la country geografica di appartenenza. Inoltre rileva il livello gerarchico occupato in CNH. Una volta elaborati questi parametri, l’Orchestratore indirizza la sessione verso l’agente specialistico idoneo. Questa segmentazione permette di applicare guardrail e vincoli di sicurezza molto elevati. I team di sviluppo hanno già rilasciato diversi agenti specializzati e mantengono una ricca pipeline di moduli aggiuntivi.
Sicurezza e integrazione nei sistemi aziendali
L’efficacia di una simile infrastruttura applicata alle risorse umane dipende dalla qualità dei dati. Un altro fattore chiave è la solidità dell’infrastruttura tecnologica sottostante. Dal punto di vista tecnico, il progetto è interamente sviluppato sulla piattaforma cloud Microsoft Azure.
All’interno di questa cornice, i progettisti hanno inserito un layer trasversale dedicato alla sicurezza. Questo livello si occupa della verifica e dell’identificazione immediata di ciascun utente. Per quanto riguarda le fonti informative, gli agenti non si limitano a consultare una base documentale fissa. Al contrario, gli agenti dialogano in tempo reale con il Data Lakehouse aziendale di CNH.
La connessione con SAP SuccessFactors e payroll
Il sistema si connette anche con una serie di piattaforme terze fondamentali per l’operatività quotidiana. Tra i software esterni integrati figura il gestionale SAP SuccessFactors. A questo si aggiungono i sistemi dedicati al payroll per le buste paga e le piattaforme di ticketing della funzione HR.
Questo dialogo continuo consente di personalizzare le risposte in base al profilo dell’interlocutore. Come confermato da Gregorutti, l’architettura riconosce lo status dell’utente. Il sistema garantisce percorsi di navigazione differenti a seconda che si tratti di un dipendente, di un manager o di un addetto specializzato del team di gestione delle risorse umane. Il successo di questa architettura poggia su una governance dei dati estremamente rigorosa. I relatori hanno definito questo elemento indispensabile quando si trattano informazioni sensibili.
Il modello Human-to-HR per rimettere al centro le persone
Un aspetto molto qualificante del progetto implementato da CNH risiede nella gestione del rapporto tra automazione e intervento umano. L’intelligenza artificiale è stata concepita per valorizzare le competenze relazionali degli specialisti interni. Questa filosofia ha trovato espressione nel modello definito Human-to-HR. Si tratta di un paradigma operativo che costituisce un pilastro strutturale inserito fin dall’inizio nel design dell’applicazione.
I tre scenari per l’intervento umano
Il sistema prevede tre scenari specifici in cui la macchina interrompe l’automazione. In questi casi la gestione della pratica passa a un professionista in carne e ossa. Il primo scenario si attiva su esplicita richiesta del dipendente. Il lavoratore può decidere in qualsiasi momento di voler dialogare con un operatore.
Il secondo scenario interviene laddove i tentativi di risoluzione automatica da parte dell’agente specializzato falliscano. Il sistema si blocca anche se l’agente incontra un’impasse tecnica. Il terzo scenario si verifica quando l’intelligenza artificiale comprende autonomamente la delicatezza del tema. La macchina capisce che la natura del topic richiede una sensibilità e un’interazione prettamente umana. Gregorutti ha specificato: «Non è una semplice “modalità emergenza”, ma un elemento integrato nel design: vogliamo che l’HR intervenga nei casi più delicati dove l’interazione umana è necessaria».
Il supporto dell’IA al lavoro dell’operatore
Quando si verifica il passaggio di consegne, il sistema svolge un’attività di back-office a supporto dello specialista di gestione delle risorse umane. L’intelligenza artificiale provvede a preparare l’intera pratica in modo autonomo.
L’applicazione raccoglie e allega tutti i documenti precedentemente inseriti dall’utente all’interno della chat. Inoltre, basandosi sulla propria knowledge base interna, elabora e suggerisce all’operatore una potenziale bozza di risposta. Il professionista umano riceve un pacchetto informativo completo. Questo supporto riduce i tempi di analisi e consente di focalizzarsi sulla risoluzione empatica del problema.
I risultati del rollout globale e le prospettive di scalabilità
La validità del modello architetturale sviluppato trova riscontro nei dati raccolti durante la fase di rollout geografico. Il rilascio dell’applicazione ha seguito una logica progressiva. I responsabili sono partiti dalle regioni del Nord America. In questo territorio il sistema è stato messo a disposizione di una platea iniziale di circa 10.000 dipendenti.
I riscontri misurati sul campo hanno evidenziato un’elevata efficacia nella risoluzione dei ticket. Molti casi vengono risolti in modalità definita T0, ovvero in totale self-service. Questo garantisce al personale una reperibilità costante ventiquattro ore su ventiquattro e sette giorni su sette.
L’espansione in America Latina e la replicabilità aziendale
I successivi passi della strategia di espansione prevedono l’estensione del servizio alla regione dell’America Latina. Questa fase coinvolgerà un ulteriore bacino di circa 8.000 lavoratori. In questa area geografica la disponibilità di un supporto nativo e multilingua rappresenta un fattore di forte apprezzamento. Lo strumento permette infatti di abbattere le barriere linguistiche all’interno di un’organizzazione complessa.
L’intera infrastruttura è stata progettata seguendo rigidi criteri di modularità. Questa scelta la rende intrinsecamente scalabile e replicabile anche al di fuori dei confini dei dipartimenti dedicati alle risorse umane. Come illustrato da Giorgio David Jacchini, le logiche di programmazione e i layer di sicurezza possono essere trasposti in qualunque altra divisione aziendale. Per adattare il sistema a nuovi ambiti operativi, come l’Information Technology o l’area Finance, basta modificare la knowledge base documentale e aggiornare le ricette procedurali. L’introduzione di queste tecnologie mira al concreto miglioramento delle condizioni di lavoro quotidiane del personale. Jacchini ha sintetizzato questo impatto reale: «Il vero risultato non è solo usare l’IA, ma far sì che le persone lavorino meglio grazie alle applicazioni agentiche».
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