Ethan Mollick, professore alla Wharton e influente osservatore dell'IA, propone di applicare le lezioni della teoria organizzativa ai sistemi di IA agentica. La sua tesi: decenni di ricerca sulle organizzazioni umane offrono quadri concettuali direttamente applicabili alle sfide del coordinamento multi-agente.
Il problema degli spans of control: I sistemi agentici attuali presuppongono implicitamente che i modelli possano gestire un numero illimitato di sub-agenti, ipotesi chiaramente falsa. Un manager umano raggiunge il limite con meno di dieci riporti diretti effettivi. Mollick stima che un centinaio di sub-agenti superi di gran lunga la capacità di un agente orchestratore. La sua soluzione provocatoria: creare "middle management agents" - un livello gerarchico intermedio tra l'orchestratore principale e gli agenti di esecuzione.
Boundary objects: Nella teoria organizzativa, i boundary objects sono artefatti scambiati tra gruppi (marketing, IT, vendite) per trasmettere significato quando un progetto attraversa dei confini - prototipi, user story, specifiche. Attualmente, gli agenti di IA si scambiano testo semplice e talvolta codice. Mollick sostiene la necessità di boundary objects strutturati che agenti con livelli di capacità diversi possano leggere e modificare. Questo approccio risolverebbe molti fallimenti di coordinamento riducendo al contempo il consumo di token.
Il problema del coupling: Il coupling misura il grado di connessione tra unità organizzative. La maggior parte dei sistemi agentici è o troppo accoppiata strettamente (ogni passo richiede l'approvazione umana) o troppo debolmente accoppiata (perdita di controllo e coerenza). Questo compromesso è ben studiato nella teoria organizzativa, e Mollick scommette che molti risultati si applicano direttamente alle architetture di agenti.
Bounded rationality: Concetto fondativo della scienza organizzativa, la bounded rationality descrive come i decisori operino con informazioni incomplete e una capacità cognitiva finita. Questo quadro concettuale si applica probabilmente agli agenti di IA che affrontano contesti ampi e decisioni complesse.
Critica ai laboratori: Mollick osserva che tutti si stanno precipitando verso gli "agent swarms" (termine che definisce "terribilmente scelto") senza rendersi conto che il successo non dipenderà solo dalla qualità del modello, ma dalle scelte di progettazione organizzativa. Dubita che i laboratori di IA percepiscano questa dimensione e invoca più sperimentazione condotta da persone che comprendono i problemi reali del coordinamento umano.