Cos'è il Lavoro Digitale? Lavoro Digitale in una Forza Lavoro guidata dall'IA

Il lavoro digitale è un'attività svolta da sistemi digitali, compresi agenti di AI, chatbot, assistenti digitali e altre applicazioni e sistemi che eseguono lavoro digitale. Il lavoro digitale può migliorare significativamente l'efficienza e la produttività automatizzando le attività e grandi volumi di dati. Il lavoro digitale sta trasformando il modo in cui il lavoro viene organizzato ed eseguito, con implicazioni per i ruoli lavorativi, i requisiti di competenze e la struttura complessiva delle organizzazioni.

Che cos'è il Lavoro Digitale?

Il lavoro digitale si riferisce alle tecnologie, come l'automazione AI e gli agenti che imitano il processo decisionale umano e le capacità cognitive. Estende la capacità umana di completare i compiti più velocemente rispetto a una forza lavoro esclusivamente umana. Gli agenti aiutano a gestire volumi di dati senza precedenti offrendo allo stesso tempo una migliore esperienza cliente.

Nell'economia odierna, un'organizzazione digitale può veramente rivoluzionare il modo in cui il lavoro viene svolto e migliorare i ricavi e la redditività delle aziende. L'adozione di sistemi digitali continua a trasformare il lavoro e i panorami sociali, con implicazioni di vasta portata e in continua evoluzione. Nel panorama del lavoro digitale in evoluzione nel 2025, l'AI e le competenze digitali sono molto richieste. Campi come AI e big data, reti e cybersecurity, e l'alfabetizzazione tecnologica sono le aree di competenze in più rapida crescita.

Perché il lavoro digitale è importante?

Parlando di lavoro digitale, anche se le piattaforme di lavoro digitale sono sinonimo di lavoro digitale, questo articolo discuterà l'uso dell'automazione e degli agenti AI nelle organizzazioni. Gli agenti AI aiutano a trasformare i dati in informazioni utilizzabili. Con vasti dati e progressi tecnologici, gli agenti possono ora trasformare il luogo di lavoro. Gli agenti AI possono eseguire compiti complessi e prendere decisioni autonomamente.

L'ascesa del lavoro digitale aumenta il lavoro umano e migliora la crescita organizzativa. Anche le piattaforme digitali sono in crescita, dove il lavoro digitale è di primaria importanza. La crescita in campi ben retribuiti come le tecnologie dell'informazione e della comunicazione è un importante motore generale della crescita del mercato. Nel 2024, il mercato del lavoro digitale ha visto una crescita significativa con il mercato globale del lavoro digitale proiettato ad aumentare da 72 a 93 milioni, guidato dall'AI e dai campi ben retribuiti.

L'economia delle piattaforme e il lavoro digitale agentico rappresentano un cambiamento nel modo in cui il lavoro è organizzato, con gli agenti AI che si occupano di compiti ripetitivi, permettendo agli umani di concentrarsi su compiti di livello superiore, e potenzialmente aumentando la produttività e il PIL globale. Con la globalizzazione, i sistemi AI vengono ora adottati più che mai. Le fluttuazioni nei mercati del lavoro aumentano la necessità di dipendenti digitali.

Tipi di Lavoro Digitale

Gli aspetti del lavoro e dei meccanismi digitali possono variare con le organizzazioni o anche nei media digitali, come i social network. Tuttavia, il lavoro digitale può essere classificato in tre categorie basate sui processi di automazione.

1. Automazione di processi base

L'automazione di processi base include tecnologie come:

Macro - È un semplice insieme di comandi che esegue automaticamente un'attività ripetitiva.

Script - Un piccolo pezzo di codice scritto in un linguaggio di programmazione che esegue automaticamente un'attività ripetitiva, solitamente imitando le azioni umane. Semplifica un processo manuale per risparmiare tempo e migliorare l'efficienza.

Screen-scraping - Lo screen scraping prevede l'utilizzo di software per estrarre automaticamente dati da un'interfaccia utente (UI) su uno schermo leggendo elementi visivi, che consente il trasferimento di dati tra sistemi.

Tecnologie di workflow aziendale - Questo include sistemi di gestione del workflow, robotic process automation (RPA), ecc., che essenzialmente permettono alle aziende di meccanizzare attività ripetitive all'interno di un processo definendo chiari passaggi e condizioni, spesso attraverso interfacce intuitive per ottimizzare i flussi di lavoro tra diversi sistemi.

Robotic process automation (RPA) prevede l'utilizzo di robotica software per meccanizzare attività basate su regole, particolarmente utile in settori come la finanza e la sanità, dove le attività ripetitive sono comuni. Le soluzioni RPA ottimizzano le operazioni e riducono i costi.

2. Automazione di processi avanzata

L'automazione di processi avanzata coinvolge tecnologie che utilizzano AI e Natural Language Processing (NLP), inclusi chatbot e assistenti digitali.

Chatbot potenziati da AI - Questi agenti digitali interagiscono con i clienti in tempo reale, fornendo supporto e informazioni. Possono gestire più richieste simultaneamente, migliorando i tempi di risposta. Le soluzioni chatbot sono progettate per migliorare le interazioni con i clienti e aumentare la soddisfazione.

Assistenti virtuali - Gli assistenti virtuali aiutano gli utenti a gestire attività attraverso comandi vocali, programmando appuntamenti, impostando promemoria e fornendo informazioni. Le soluzioni di assistenti virtuali possono essere personalizzate per soddisfare specifiche esigenze aziendali.

3. Piattaforme cognitive

La Generative AI ha inaugurato l'era delle piattaforme cognitive. Queste includono software applicativi che possono analizzare contesto e implicazioni. Le piattaforme cognitive utilizzano l'AI per imitare il pensiero umano e migliorare il processo decisionale. Questi sono sistemi auto-apprendenti e migliorano il rendimento e la produttività dei lavoratori. Le piattaforme cognitive includono:

Machine Learning Models - Questi modelli analizzano i modelli di dati per fare previsioni o decisioni, comunemente utilizzati nel marketing, nella finanza e nella sanità per attività come il rilevamento delle frodi e la segmentazione dei clienti.

Il machine learning è una tecnologia fondamentale con le piattaforme cognitive.

Natural Language Processing (NLP) - L'NLP consente alle macchine di comprendere e rispondere al linguaggio umano, fondamentale per applicazioni come l'analisi del sentimento e la traduzione. Le soluzioni NLP migliorano la comunicazione e la comprensione in varie applicazioni.

Riconoscimento di immagini e video - Gli agenti AI possono analizzare dati visivi per identificare oggetti, persone o azioni. Questo viene utilizzato nella sicurezza, nel commercio al dettaglio e nella sanità per il monitoraggio e l'analisi.

Le piattaforme cognitive alimentano i lavoratori digitali per eseguire determinate attività, come l'automazione dei compiti all'interno di un processo aziendale.

Che Cos'è un Lavoratore Digitale?

L'era digitale ha visto un aumento significativo dei lavoratori digitali e del lavoro digitale. Il futuro del lavoro è determinato dall'uso e dalle applicazioni dei lavoratori digitali. Un lavoratore digitale è un'applicazione che può eseguire un flusso di lavoro complesso, che include molte attività. Il lavoro digitale è una categoria ampia che include RPA, chatbot, assistenti digitali e altre applicazioni come i lavoratori digitali.

L'AI viene utilizzata qui, fornendo capacità decisionale in modo che un lavoratore digitale non si blocchi. Questo ha un impatto significativo sui mercati del lavoro e influenzerà le decisioni di assunzione e licenziamento in futuro.

Vantaggi di un lavoratore digitale

• I lavoratori digitali sono sistemi auto-apprendenti
• Liberano i dipendenti da compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo
• Sono disponibili 24/7 per domande e supporto
• Aiutano a ridurre gli errori umani nella gestione dei dati
• I lavoratori digitali migliorano l'adattabilità complessiva dell'organizzazione

Lavoro Digitale vs Lavoratore Digitale

Il lavoro digitale ridefinisce i modelli e i processi di lavoro tradizionali. Un lavoratore digitale è un'entità specifica all'interno del lavoro digitale, un'applicazione software avanzata che imita le capacità umane e implementa l'esecuzione di compiti complessi.

I lavoratori digitali agiscono come dipendenti virtuali, gestendo ruoli diversi. I lavoratori digitali possono analizzare dati, prendere decisioni e interagire con i clienti. L'introduzione dei lavoratori digitali ha creato una forza lavoro ibrida dove i lavoratori umani e l'AI collaborano senza interruzioni. Nelle conversazioni sul lavoro digitale, il lavoro agentico è ora in primo piano e i sistemi basati sull'AI sono più popolari che mai.

Il lavoro digitale è un lavoro facilitato dall'AI e dalle tecnologie digitali, mentre un lavoratore digitale imita le capacità umane. I compiti svolti dai lavoratori digitali sono specifici, incentrati su attività di AI-agent.

Esempi di lavoratori digitali sono gli agenti del servizio clienti basati su AI o gli analisti di dati. Il lavoro digitale aiuta a migliorare l'efficienza operativa e aumentare la soddisfazione sul lavoro.

I lavoratori digitali sono alimentati da AI agent e personalizzano l'esperienza del cliente. Automatizzano il processo decisionale complesso per guidare i risultati strategici aziendali.

Deve esistere una relazione complementare tra la forza lavoro umana e i lavoratori digitali per creare un ambiente di lavoro adattabile, efficiente e produttivo. Questo può anche portare all'outsourcing di determinate funzioni in un'organizzazione, dove la forza lavoro digitale sarà in grado di eseguire e gestire i compiti in modo indipendente.

Lavoratori digitali e bot RPA

I bot RPA sono robot software che sono generalmente limitati a singoli compiti e processi semplici, mentre i lavoratori digitali sono agenti autonomi che possono eseguire molti compiti e interagire in modo intelligente con altri sistemi. Con i sistemi agentici i modelli di business vengono anche migliorati, liberando i dipendenti dal lavoro a basso valore, e la digitalizzazione delle applicazioni e dei sistemi nelle organizzazioni sta diventando più comune.

AI Agentico vs AI Assistenziale

Gli agenti AI sono generalmente utilizzati per compiti strutturati e prevedibili. Si tratta di compiti complessi a più fasi con un risultato chiaro che utilizzano un flusso di lavoro esistente per inserire dati in un sistema. Sono autonomi e in grado di svolgere questi compiti complessi.

Nell'AI di tipo assistenziale, gli agenti sono orientati verso compiti soggettivi e collaborativi. Qui i risultati sono raccomandazioni valutate da un dipendente umano. L'AI svolge un ruolo di assistente ed è meno probabile che sia autonoma.

Gli agenti AI offrono un processo decisionale più rapido senza supervisione o approvazione umana. Offrono anche un'esperienza più personalizzata con maggiore accesso ai dati generati dagli utenti. Il campo d'azione degli agenti AI si espanderà in futuro con agenti che gestiscono scenari più complessi e compiti di alto valore, come il servizio clienti.

Il caso aziendale per il lavoro digitale

L'impatto sul business si fa sentire ampiamente nelle organizzazioni con l'adozione delle tecnologie digitali. Con il lavoro digitale, le aziende possono ottenere di più con meno risorse. Gli agenti potenziati dall'AI aiutano a migliorare la creatività umana, il processo decisionale e l'ottimizzazione dei flussi di lavoro. Il lavoro digitale aumenta la produttività, l'efficienza e la scalabilità. Gli agenti AI potenziano le capacità umane, permettendo ai dipendenti di prendere decisioni migliori e aiutandoli ad essere più creativi. Il lavoro digitale può ridurre i costi operativi automatizzando le attività. Il lavoro agentico migliora l'accuratezza e l'affidabilità riducendo l'errore umano e garantendo un'esecuzione coerente e precisa delle attività.

Sfruttando il lavoro digitale, le aziende ottengono un vantaggio competitivo attraverso una maggiore efficienza, tempi di risposta più rapidi e un migliore servizio clienti.

Come i Dipendenti Digitali Aumentano la Produttività Umana

Con l'introduzione del lavoro digitale nelle aziende, i dipendenti digitali possono gestire compiti di routine e ripetitivi come l'inserimento dati, la pianificazione e la generazione di report, liberando gli umani per attività di maggior valore.

Supporto decisionale - Gli algoritmi di AI possono analizzare grandi set di dati per fornire preziose informazioni, aiutando i dipendenti a prendere decisioni informate.

Efficienza migliorata - L'AI può automatizzare i compiti ed elaborare le informazioni più velocemente degli umani, aumentando l'efficienza.

Produttività potenziata - Liberando i lavoratori umani per concentrarsi su compiti di maggior valore, l'AI può aumentare la produttività con il lavoro digitale adottato nelle organizzazioni.

Migliore esperienza del cliente - L'AI può fornire un servizio clienti più veloce e personalizzato.

Le organizzazioni non dovrebbero alienare i dipendenti umani con l'arrivo dei dipendenti digitali. È necessario mantenere una forza lavoro ibrida. L'alienazione della forza lavoro umana può portare a ulteriori problemi.

Vantaggi e Svantaggi del Lavoro Digitale

I vantaggi del lavoro digitale includono l'identificazione delle tendenze, la previsione dei risultati, il lavoro 24 ore su 24 e le risposte immediate alle richieste. Questo influisce positivamente sulla soddisfazione del cliente e sui tempi di risposta. Altri vantaggi per le imprese sono il risparmio sui costi, l'automazione e preziose informazioni sulle operazioni e sul comportamento dei clienti.

Gli agenti AI come parte della forza lavoro digitale migliorano l'efficienza e la scalabilità, personalizzano le esperienze dei clienti e migliorano l'analisi dei dati e il processo decisionale.

Gli svantaggi del lavoro digitale sono l'incapacità di rispondere alle emozioni umane, la mancanza di comprensione delle conseguenze a lungo termine, problemi tecnologici e interruzioni.

Lo spostamento dei posti di lavoro, la mancanza di supervisione umana, i rischi per la sicurezza dei dati, gli cyberattacks, le violazioni dei dati, le preoccupazioni etiche sono tutti fattori specifici del lavoro digitale agentico. L'implementazione e la manutenzione degli agenti AI può essere complessa e costosa, e le aziende diventeranno più dipendenti dai technology vendors. Se si guardano le precedenti interruzioni della forza lavoro, hanno creato nuovi ruoli per i dipendenti nelle organizzazioni. Lo stesso ci si può aspettare anche con l'AI agentica.

Esempi di Lavoro Digitale

Con l'avvento del lavoro digitale, molti dipendenti dovranno essere riqualificati per nuovi ruoli. Alcuni esempi di applicazioni del lavoro digitale sono la creazione di contenuti online, la scrittura di post blog, la creazione di contenuti per i social media, l'elaborazione delle fatture, la regolazione delle catene di approvvigionamento, la traduzione di testi, il montaggio video, l'inserimento dati e l'analisi automatizzata dei dati. Quando c'è una carenza di dipendenti in queste aree, i sistemi di AI possono coprire il deficit.

I chatbot basati su AI vengono spesso utilizzati per il servizio clienti. Gli agenti AI possono gestire le richieste iniziali, risolvere problemi e offrire soluzioni in modo proattivo. I sistemi agentici generano lead di vendita, qualificano i potenziali clienti e programmano incontri. Possono anche creare e ottimizzare campagne di marketing, costruire mappe di percorso e analizzare le metriche di performance.

I dati finanziari vengono analizzati utilizzando sistemi agentici per identificare deduzioni, segnalare rischi di conformità e offrire consulenza finanziaria. I sistemi AI possono rispondere automaticamente a problemi IT, integrarsi con vari sistemi per risolvere ticket e automatizzare attività complesse. Automatizzano attività di codifica ripetitive, liberando gli sviluppatori per concentrarsi su sfide più complesse.

Gli agenti AI estraggono informazioni critiche dai dati medici per aiutare i medici a prendere decisioni più informate sulla cura e automatizzare le attività amministrative. Un sistema agentico può creare un piano per ottimizzare i livelli di inventario basandosi sulla domanda prevista e sui tempi di consegna dei fornitori. L'AI agentica può monitorare continuamente transazioni e operazioni, minimizzando la soglia di non conformità e migliorando la governance.

Agenti AI: Futuro e Implicazioni Più Ampie

Gli agenti AI sono considerati una risorsa inestimabile per un'impresa. Sono stati introdotti per la prima volta nel 2022. Il pieno potenziale degli agenti AI deve ancora essere visto. In senso stretto, gli agenti eseguono ruoli specializzati mentre collaborano su flussi di lavoro complessi. Un processo identifica come gli agenti lavorano insieme e come vengono eseguiti i compiti. La delega, l'esecuzione e il completamento dei compiti sono supervisionati.

I framework possono essere utilizzati per orchestrare flussi di lavoro complessi per sistemi multiagente. Diversi tipi di flussi di lavoro vengono utilizzati dagli agenti in base alle applicazioni. A seconda della natura dinamica delle applicazioni, i flussi di lavoro potrebbero dover essere riesaminati o rivisti.

Gli agenti AI ragionano, prendono decisioni, agiscono e imparano. Gli agenti utilizzano Large Language Models (LLMs) per capire cosa deve essere fatto e come farlo. Gli LLMs possono ora lavorare tra loro e intraprendere azioni nel mondo reale.

Gli agenti devono ricevere input dagli utenti o dall'ambiente. Un agente ragiona analizzando l'input, scomponendo compiti complessi e generando potenziali soluzioni. La pianificazione permette agli agenti di sequenziare le azioni nel tempo, garantendo che i compiti vengano completati in modo efficace ed efficiente. L'adattabilità permette agli agenti di rispondere agli ambienti dinamici.

Gli agenti AI stanno e continueranno a cambiare le organizzazioni e le dinamiche della forza lavoro. Con una forza lavoro ibrida di dipendenti umani e digitali, i processi saranno più veloci, gli output più elevati e maggiori ricavi. Gli agenti AI cambieranno considerevolmente il modo in cui lavoriamo e interagiamo nei nostri luoghi di lavoro. La capacità umana e il coordinamento saranno aumentati con l'uso del lavoro digitale e miglioreranno l'efficienza e la produttività nelle aziende.