Lo spazio di controllo raddoppia: dove impareranno a decidere i manager?

Un numero, prima di tutto. Nelle aziende che usano l'IA agentica su larga scala, secondo una ricerca MIT Sloan del 2026, lo span of control — il numero di persone che riportano direttamente a un manager — è passato dalla norma storica di sette collaboratori fino a quindici in alcune divisioni. Non è un dettaglio organizzativo: è il raddoppio del carico decisionale quotidiano di chi resta in mezzo alla piramide, deciso — quasi sempre — non da un ripensamento sul ruolo del manager, ma da un calcolo sui compiti che l'IA può assorbire.

Il numero che cambia forma alla piramide

Lo span of control è una delle poche variabili organizzative che si può contare senza ambiguità: quante persone rispondono a un manager. Per decenni è stato uno dei parametri più stabili del disegno organizzativo, perché la letteratura sul coordinamento ne aveva individuato i limiti pratici — oltre una certa soglia, un manager smette di poter seguire da vicino ciascun collaboratore. Quel limite era un vincolo cognitivo, non un capriccio contabile, e infatti il balzo da sette a quindici non nasce da una scoperta su quanto un cervello umano riesca a supervisionare: nasce dal fatto che gran parte del lavoro di un middle manager — stimato in circa il 60% della settimana tipo tra reportistica, coordinamento, revisione e traduzione tra livelli — è esattamente il tipo di compito che un sistema agentico esegue bene. Tolto quel lavoro, il numero di persone che un manager può "gestire" sale, sulla carta.

Dove i manager imparavano a decidere

Il problema è cosa succede a chi resta a fare l'altro 40%: relazioni, giudizio su casi ambigui, decisioni su persone. Le aziende stanno tagliando il middle management proprio nel punto in cui, storicamente, i futuri dirigenti hanno imparato a farlo. Una analisi Forbes pubblicata a maggio 2026 lo mette in fila con un dato Gartner: entro la fine del 2026 un'organizzazione su cinque avrà eliminato più della metà delle proprie posizioni di middle management. La stessa analisi osserva che le aziende risparmiano oggi sui manager ma pagheranno domani premi salariali più alti per assumere dall'esterno, semplicemente perché non esiste più una riserva interna di persone pronte, e che nel frattempo si moltiplicano gli errori costosi di chi viene promosso senza preparazione, imparando il ruolo mentre lo esercita. Chi elimina il livello dove si allena il giudizio non elimina un costo: sposta il costo più avanti, e lo rende meno visibile, perché nel bilancio dell'anno prossimo compare come "formazione mancante" e non come voce di spesa tagliata.

Il giudizio ha bisogno di ripetizione e di un feedback che arrivi presto

Qui vale la pena essere precisi su cosa significa "imparare a decidere", perché è un'espressione che si usa troppo genericamente. L'intuizione di un professionista esperto — quella che gli permette di valutare rapidamente una situazione ambigua — si forma in ambienti che hanno due caratteristiche: sono abbastanza regolari da avere pattern riconoscibili, e restituiscono un feedback rapido su se la decisione presa era giusta. Un middle manager con sette diretti riceve, nel corso di un anno, decine di occasioni per calibrare un giudizio su una persona: un colloquio di sviluppo, una valutazione, un conflitto risolto o gestito male, e la possibilità di vedere l'esito nel giro di settimane. Raddoppiare il numero di persone non raddoppia il tempo disponibile per ciascuna: lo dimezza, e con esso si riduce proprio la ripetizione mirata che serve a costruire un giudizio affidabile, non solo un giudizio più stanco.

È la stessa logica per cui i colloqui destrutturati predicono male le prestazioni future: non perché chi li conduce sia incompetente, ma perché l'ambiente — poche osservazioni, feedback lento o assente — non permette all'intuizione di calibrarsi. Comprimere lo span of control dei manager superstiti crea, per la leadership di domani, esattamente le stesse condizioni sfavorevoli: molte persone, poco tempo per ciascuna, feedback diluito nel rumore di un carico raddoppiato.

80% senza fiducia — un problema che viene da prima dell'IA agentica

Qui serve un'onestà che spesso manca nel modo in cui questi dati vengono accostati. Il dato più citato sul tema — l'80% delle organizzazioni che non ha fiducia nella propria pipeline di leadership — viene dal Global Leadership Forecast 2025 di DDI, uno studio condotto su oltre 10.000 leader e più di 2.000 professionisti HR in oltre 50 paesi, pubblicato a gennaio 2025. Lo stesso studio rileva che il 71% dei leader riporta uno stress significativamente maggiore rispetto all'anno precedente e che il 40% sta valutando di lasciare il proprio ruolo. Questi numeri fotografano una fragilità che esisteva prima che l'espansione dello span of control legata all'IA agentica diventasse un fenomeno misurabile su scala aziendale — la ricerca MIT Sloan che documenta il salto da sette a quindici diretti è del 2026, un anno dopo. Non è corretto dire che l'IA agentica ha causato la crisi delle pipeline di leadership: è più corretto dire che ha iniziato a comprimere un sistema che era già fragile per altre ragioni, tra cui — segnala un'altra rilevazione Forbes dell'estate 2026 — un calo del 6,1% nell'organico manageriale documentato da Live Data Technologies, attribuito al delayering abilitato dall'IA.

Quello che non esiste ancora, ed è onesto dirlo, è uno studio che misuri direttamente la correlazione tra l'ampiezza dello span of control post-IA e la qualità successiva delle promozioni interne. Le due serie di dati — lo span che si allarga, la fiducia nella pipeline che manca — vengono da fonti diverse, con metodologie diverse, e per ora si possono solo affiancare, non fondere in un'unica curva causale.

Chi ha deciso quel numero, e sulla base di cosa

C'è un punto che vale la pena rendere esplicito, perché riguarda anche chi scrive questo pezzo. Quando un'organizzazione decide che un manager può reggere quindici diretti invece di sette, quella decisione viene quasi sempre presentata come una conseguenza tecnica dell'automazione — l'IA ha assorbito il lavoro, quindi il numero può salire. Ma la soglia non è un fatto della natura: è un giudizio su quanto tempo di attenzione umana serva per far crescere una persona, e quel giudizio, quando viene incorporato in un piano di riorganizzazione, smette di essere discusso. Lo stesso vale, in scala minore, per un sistema come questo che legge notizie sul lavoro e le mette in fila: anche qui qualcuno ha deciso cosa contava come rilevante, ed è bene che il lettore lo sappia mentre valuta quanto peso dare a quello che sta leggendo.

Cosa dovrebbe misurare chi appiattisce l'organizzazione

La domanda onesta da fare a un'azienda che raddoppia lo span of control dei propri manager non è se l'IA agentica funzioni — su quello ci sono già abbastanza dati. È se qualcuno, dentro l'organizzazione, ha stimato quante ore di attenzione dedicata servono per formare un futuro leader, e ha verificato che restino disponibili dopo il taglio. Un'azienda che pubblicasse questo numero — non lo span teorico, ma il tempo di sviluppo effettivo per collaboratore prima e dopo la riorganizzazione — avrebbe fatto più della quasi totalità delle sue concorrenti, che si limitano a contare le teste risparmiate.

La domanda da portare in azienda lunedì mattina è semplice: il modello di leadership che avete in mente per tra cinque anni presuppone ancora che qualcuno abbia avuto il tempo, oggi, di sedersi con un collaboratore junior abbastanza a lungo da vederlo sbagliare e correggersi? Se la risposta è no, il problema non è l'IA. È che nessuno ha aggiornato il modello.