Human-AI collaboration: multi-agentic human-supported system for design thinking — a VAR group model

This thesis investigates the intersection between Design Thinking and Artificial Intelligence, with a particular focus on Agentic AI and Multi-Agent Systems in consulting and organizational contexts for supporting Human-AI collaboration. In externalizing artifacts, clustering information, sustaining contextual continuity and other computational tasks to AI and the allocation of cognitive work of synthesis and decision making to humans. The research adopts a qualitative methodology centered on the consulting company VAR Group. Semi-structured interviews were conducted to understand existing processes and perceptions of AI, complemented by a comparative market analysis of digital tools supporting design thinking practices. Through triangulation of empirical findings and theoretical models, the study identifies gaps between the potential of Agentic AI and the practical realities of consulting workflows, particularly in terms of contextual continuity, integration across phases, and sustained sensemaking. Based on these insights, the thesis proposes a multi-agent system model designed to support non-linear design thinking workflows of VAR Group. The proposed solution integrates strategic analysis and feasibility agents within a hybrid conversational and visual interface, while embedding mechanisms of meaningful human oversight, including causal power, epistemic access, and preservation of consultant agency. Overall, the study argues that effective integration of Agentic AI requires bounded autonomy, deliberate cognitive task allocation, and governance structures that preserve human authority. Rather than replacing human expertise, AI agents should function as collaborative participants that augment sensemaking and innovation under uncertainty, bridging theoretical advances in AI with the operational needs of consulting practice.

Questa tesi indaga l'intersezione tra Design Thinking e Intelligenza Artificiale, con particolare attenzione all'IA Agente e ai Sistemi Multi-Agente in contesti di consulenza e organizzativi per supportare la collaborazione Uomo-IA. Nell'esternalizzazione di artefatti, nel raggruppamento di informazioni, nel mantenimento della continuità contestuale e in altre attività computazionali all'IA e nell'assegnazione del lavoro cognitivo di sintesi e di decisione agli esseri umani. La ricerca adotta una metodologia qualitativa incentrata sulla società di consulenza VAR Group. Sono state condotte interviste semi-strutturate per comprendere i processi esistenti e le percezioni dell'IA, integrate da un'analisi comparativa di mercato degli strumenti digitali a supporto delle pratiche di design thinking. Attraverso la triangolazione dei risultati empirici e dei modelli teorici, lo studio identifica le lacune tra il potenziale dell'IA agentica e le realtà pratiche dei flussi di lavoro di consulenza, in particolare in termini di continuità contestuale, integrazione tra le fasi e creazione di senso sostenuta. Sulla base di queste intuizioni, la tesi propone un modello di sistema multi-agente progettato per supportare flussi di lavoro di design thinking non lineari di VAR Group. La soluzione proposta integra agenti di analisi strategica e di fattibilità all'interno di un'interfaccia ibrida conversazionale e visiva, incorporando al contempo meccanismi di supervisione umana significativa, tra cui potere causale, accesso epistemico e conservazione dell'agenzia di consulenza. Nel complesso, lo studio sostiene che un'integrazione efficace dell'IA agentica richiede un'autonomia limitata, un'assegnazione deliberata dei compiti cognitivi e strutture di governance che preservino l'autorità umana. Anziché sostituire le competenze umane, gli agenti IA dovrebbero funzionare come partecipanti collaborativi che aumentano la comprensione e l'innovazione in condizioni di incertezza, colmando il divario tra i progressi teorici nell'IA e le esigenze operative della pratica di consulenza.