10/6/2025
Verso un Modello Compliant di AI Corporate Governance
Il passaggio dalla protezione dei dati personali all’AI è più breve di quanto si possa pensare. In un’economia fondata sull’informazione, dove il dato è il carburante che alimenta i processi decisionali e produttivi, l’AI si configura come uno strumento che può amplificare i benefici ma anche i rischi.
L’intelligenza artificiale non è una tecnologia monolitica: è un ecosistema complesso di strumenti hardware e software che interagiscono tra loro in modo dinamico. È in grado di apprendere schemi, comportamenti e modelli (machine learning), elaborando enormi volumi di dati in tempo reale per supportare scenari predittivi, decisioni complesse e risposte rapide a situazioni critiche.
In questo contesto, è fondamentale ricordare il monito di padre Paolo Benanti: il software non è soltanto un artefatto tecnico, ma un fenomeno socio-tecnico che incide profondamente su cultura e società.
Questa consapevolezza impone l’adozione di un approccio integrato all’AI, fondato su tre pilastri imprescindibili: gestione del rischio, etica e centralità della persona. Una strategia – pubblica o privata – orientata a questi valori deve essere pensata in chiave sostenibile, non solo sotto il profilo economico, ma anche sociale e ambientale. L’AI, infatti, si interseca con numerose normative trasversali: dalla tracciabilità dei materiali alla sicurezza sul lavoro, dalla trasparenza contabile alla tutela dell’ambiente.
Come ho avuto modo di sostenere in altri contesti, antropocentrismo e sostenibilità non dovrebbero essere considerati semplici obiettivi, ma veri e propri metodi guida. Integrare questi principi in ogni fase della strategia aziendale è fondamentale, soprattutto considerando che in economia il risultato atteso è sempre una proiezione, mai una certezza.
In questo scenario, il principio di accountability assume un valore ancora più rilevante. Introdotto dal GDPR, questo concetto si è evoluto in una logica dinamica e pervasiva, che interessa ogni livello organizzativo. Nel contesto della governance dell’AI, accountability significa non solo rispetto delle regole, ma soprattutto assunzione consapevole e continua di responsabilità.
Uno dei punti chiave è proprio l’organizzazione dell’AI in azienda. Evitando tecnicismi e approcci frammentari, è essenziale costruire un modello operativo chiaro e coerente, che sappia tradurre gli interessi generali in azioni concrete.
La velocità dell’innovazione tecnologica impatta su quattro aree critiche:
- la struttura della governance;
- il sistema decisionale;
- i riflessi economici e patrimoniali;
- le responsabilità connesse alle decisioni, sia in fase di scelta (in eligendo) sia di controllo (in vigilando).
Tutto ciò si inserisce nel quadro più ampio delineato dal Codice della Crisi d’Impresa, che impone un assetto organizzativo “adeguato” e resiliente.
In questo contesto, il Risk Management rappresenta un elemento strategico: consente di anticipare scenari futuri, identificare rischi potenziali e predisporre misure articolate di prevenzione, mitigazione e gestione, condivise a tutti i livelli dell’organizzazione. È auspicabile che questi meccanismi siano pienamente integrati sia nel Modello Organizzativo ex D.Lgs. 231/01, sia nelle policy richieste dal GDPR.
Infine, un richiamo alla compliance. Essa non deve essere percepita come un mero adempimento burocratico, né come il risultato di un’inutile attività di copia-incolla normativo. Al contrario, rappresenta la sintesi tra forma e sostanza. Un modello organizzativo realmente adeguato è quello che evolve in un sistema di gestione strategico, dinamico e innovativo – un vero e proprio cruscotto direzionale al servizio dell’impresa.
