Intelligenza Artificiale, Processi Decisionali e Trasformazione del Management

In recent years, artificial intelligence has become increasingly relevant in organizational decision-making processes, affecting not only technical and operational dimensions, but also the way decisions are constructed, governed and assigned to managerial responsibility. This thesis examines this phenomenon with the aim of understanding how the adoption of AI as decision support and, partly, as decision automation is redefining managerial tasks, responsibilities and control mechanisms, thereby transforming the traditional model of planning, organizing and controlling. The research was conducted through a Systematic Literature Review based on a final corpus of 63 articles selected from Web of Science, Scopus and Google Scholar. The articles were analysed through a classification grid designed to reconstruct both the descriptive features of the literature and the main thematic areas emerging from the selected studies, with particular attention to the relationship between decision augmentation and substitution, accountability, transparency, control and the transformation of the managerial role. The findings show that, in most cases, AI does not lead to a linear replacement of management, but rather to its progressive transformation. On the one hand, AI strengthens the analytical, predictive and informational capabilities of organizations; on the other hand, it makes decision-making processes more complex, requiring new forms of interpretation, supervision and governance of algorithmic outputs. As a result, the role of managers tends to shift from directly producing analysis to validating, contextualizing and orchestrating increasingly hybrid decision-making processes. The main contribution of this thesis is to bring together a broad, recent, yet still fragmented body of literature, showing that AI does not eliminate management, but redefines its functions, responsibilities and conditions under which management is exercised.

Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha assunto un ruolo sempre più rilevante nei processi decisionali delle organizzazioni, incidendo non solo sulla dimensione tecnica e operativa, ma anche sul modo in cui le decisioni vengono costruite, controllate e attribuite al management. La presente tesi analizza questo fenomeno con l’obiettivo di comprendere in che modo l’adozione dell’IA come decision support e, in parte, come decision automation stia ridefinendo compiti, responsabilità e meccanismi di controllo del management, trasformando il modello tradizionale di pianificazione, organizzazione e controllo. La ricerca è stata condotta attraverso una Systematic Literature Review basata su un corpus finale di 63 articoli selezionati da Web of Science, Scopus e Google Scholar. Gli articoli sono stati analizzati mediante una griglia di classificazione costruita per ricostruire sia le caratteristiche descrittive della letteratura sia i principali nuclei tematici emersi, con particolare attenzione al rapporto tra affiancamento e sostituzione decisionale, accountability, trasparenza, controllo e trasformazione del ruolo manageriale. I risultati mostrano che l’IA non conduce, nella maggior parte dei casi, a una sostituzione lineare del management, ma a una sua progressiva trasformazione. Da un lato, essa rafforza la capacità analitica, predittiva e informativa delle organizzazioni; dall’altro, rende più complessi i processi decisionali, richiedendo nuove forme di interpretazione, supervisione e governance degli output algoritmici. Il ruolo del manager tende quindi a spostarsi dalla produzione diretta dell’analisi alla validazione, contestualizzazione e orchestrazione di processi decisionali sempre più ibridi. Il contributo principale della tesi consiste nel ricomporre una letteratura ampia e recente ma ancora frammentata, mostrando che l’IA non elimina il management, ma ne ridefinisce funzioni, responsabilità e condizioni di esercizio.