Governance 4.0: Intelligenza Artificiale e organizzazione aziendale
L’avvento dell’intelligenza artificiale (IA) sta ridefinendo il panorama imprenditoriale, creando opportunità inedite ma anche sfide rilevanti in ambito di governance societaria. L’adozione di sistemi d’IA all’interno dei processi aziendali ‒ decisionali e non ‒ solleva questioni fondamentali sugli assetti organizzativi e sulle responsabilità degli amministratori, in particolare alla luce del diritto societario italiano.
Una delle principali domande riguarda il ruolo che le soluzioni di IA possano assumere nell’ambito di un assetto organizzativo, amministrativo e contabile adeguato, come previsto dall’articolo 2086 del Codice Civile e dalle più recenti riforme legislative. In altre parole, si tratta di valutare in che misura tali tecnologie possano integrarsi nelle strutture aziendali, considerando sia la dimensione sia la specifica natura dell’impresa.
Il valore aggiunto offerto dalla tecnologia ‒ in particolare dagli strumenti d’IA ‒ nel superare i limiti umani nella gestione della complessità e nella riduzione dei margini di errore, ha favorito l’inserimento di tali sistemi nell’organizzazione e negli assetti societari. Di conseguenza, le imprese stanno gradualmente introducendo soluzioni intelligenti in grado di supportare analisi, elaborazioni e processi decisionali di diversa natura.
L’analisi proposta si sofferma sulle implicazioni derivanti dall’affidamento, parziale o totale, a strumenti d’IA di attività tradizionalmente svolte dagli organi di gestione. Verranno esaminati i vantaggi, ma anche i potenziali rischi derivanti da un utilizzo non regolamentato di tali sistemi, con l’obiettivo di comprendere come conciliare tecnologia e responsabilità aziendale.
Il quadro normativo degli adeguati assetti organizzativi
Il Codice della Crisi d’Impresa e dell’Insolvenza (D.Lgs. 14/2019) ha rafforzato l’importanza dell’idoneità degli assetti organizzativi, amministrativi e contabili, modificando l’art. 2086 del Codice Civile.
La norma, come noto, prevede che l’imprenditore, operante in forma societaria o collettiva, ha il dovere di “istituire un assetto organizzativo, amministrativo e contabile adeguato alla natura e alle dimensioni dell’impresa, anche in funzione della rilevazione tempestiva della crisi dell’impresa e della perdita della continuità aziendale“. Ciò che emerge con chiarezza è l’intento di introdurre un principio organizzativo finalizzato a garantire efficienza e stabilità all’impresa. Il contesto è quello della disciplina della funzione amministrativa che si riferisce in particolare al rapporto tra la società e l’amministratore. Questo rapporto, pur presentando analogie con il mandato, non vi si sovrappone completamente, in quanto possiede una propria tipicità e caratteristiche peculiari.
A differenza del mandato – il quale implica il compimento di singoli atti- il rapporto tra società e amministratore si configura come l’esercizio di una funzione continuativa e stabile, svolta non nell’interesse personale dell’amministratore, ma nell’interesse della società e indirettamente, dei soci. Proprio per questo, la legge attribuisce ai soci un ruolo centrale nella regolazione di tale rapporto, riconoscendo loro la facoltà di scegliere e nominare gli amministratori, nonché di revocarli senza necessità di giusta causa. Inoltre, ai soci spetta il potere di autorizzare o, in alcuni casi, esercitare direttamente l’azione di responsabilità nei confronti degli amministratori.
L’oggetto specifico di questo rapporto è la gestione dell’impresa sociale intesa in senso ampio: non solo come svolgimento dell’attività che rappresenta la ragion d’essere della società, ma anche come cura dell’organizzazione necessaria per realizzarla. In questo contesto, emerge nuovamente il legame tra attività e organizzazione, elementi centrali nella disciplina della funzione amministrativa.
Opportunità, rischi e responsabilità della governance.
Sebbene sia oggettivamente condiviso che le intelligenze artificiali possano avere performance superiori rispetto alla mente umana nello svolgimento di specifici compiti, sia in termini di efficienza che di tempestività, l’utilizzo non governato di tali soluzioni può comportare conseguenze negative per l’impresa, non soltanto su quello che si suole definire decision-making process (nel cui contesto gli strumenti di intelligenza artificiale potrebbero agevolare notevolmente la raccolta delle informazioni e dei dati necessari per l’adozione delle decisioni imprenditoriali), ma altresì sul contenuto — se non sulla “paternità” — delle decisioni stesse, che si immagina possano essere prese in forma automatizzata, riducendo in modo significativo (e in prospettiva annullando) il contributo umano.
E’ perciò necessario che l’amministratore non si ponga quale soggetto passivo rispetto all’uso delle intelligenze artificiali in ambito societario (ad esempio, “rimettendo” totalmente alle A.I. il compito di effettuare le scelte gestorie). Occorre, invece, che egli resti attivamente coinvolto nei processi decisionali assunti, giacché è in capo a lui che resta fermo il dovere di agire informato (art. 2381 c.c.), nella specie verificando la percorribilità e l’opportunità delle opzioni formulate dalla macchina, così come resta fermo il potere di sindacato in sede giudiziaria di tali scelte secondo il parametro della Business Judgment Rule (vale a dire il principio giurisprudenziale di origine anglosassone, ma “recepito” anche in altri ordinamenti quali il nostro, secondo cui i membri di un consiglio di amministrazione non possono incorrere in responsabilità derivanti da decisioni aziendali che si rivelano non favorevoli, a condizione che tali decisioni siano state prese in buona fede, con una ragionevole base di informazioni e nel miglior interesse dell’azienda).
In particolare, l’utilizzo di tecnologie senzienti, anche se dotate di raffinati meccanismi di apprendimento e sviluppo, può comunque porre l’impresa di fronte al rischio di assunzione di decisioni irrazionali per effetto di suggerimenti, influenza o decisioni direttamente assunte dall’A.I., vuoi per via dei c.d. biases (errori cognitivi) da cui essa sia eventualmente affetta, vuoi a causa di altri fattori esterni (come, per esempio, un set di dati di base errati o non verificati).
Anche secondo l’Unione Europea, «spesso non è possibile scoprire perché un sistema di IA ha preso una decisione o una previsione e ha intrapreso una particolare azione…Sebbene la legislazione vigente offra una certa protezione, ciò non è sufficiente per affrontare le sfide specifiche che i sistemi di IA possono comportare.» (https://digital-strategy.ec.europa.eu/it/policies/regulatory-framework-ai)
E’ il problema della c.d. “black box”, ovvero della opacità dei sistemi di intelligenza artificiale, che talvolta non consente (nemmeno attraverso pratiche di reverse engineering) di ricostruire il “come” la risposta sia data o la decisione presa; detto in altre parole, conosciamo input e output ma non tutto ciò che “succede in mezzo”.
A questo tipo di rischio – che può essere gestito mediante opportuni processi di verifica delle decisioni, dei pareri o delle informazioni che siano elaborati dall’A.I. – si aggiungono quelli di corretto utilizzo dell’A.I. stessa e di carenza o inadeguatezza delle qualità professionali dell’A.I. prescelta.
Difatti, così come possono essere richiesti requisiti di professionalità o specifiche competenze ad amministratori o dirigenti apicali, allo stesso modo è plausibile ritenere che l’impresa sia tenuta a selezionare la tecnologia più rispondente alle sue caratteristiche “personali”. Il rischio, altrimenti, è quello di trovarsi con tecnologie inadatte al contesto specifico e dunque inutili, con conseguente pregiudizio per l’adeguatezza della struttura amministrativa entro cui sono inserite.
In questo quadro, il miglior modus operandi consiste nel condurre un’approfondita due diligence sul prodotto che si intende scegliere; a tal fine, è consigliabile che l’organo amministrativo adotti ogni massima cautela nell’istruttoria, facendosi supportare — specie se non vi siano componenti dotati di elevata qualificazione al suo interno — da esperti indipendenti esterni; ove invece la decisione sia affidata ad un manager incaricato o a un reparto, i principi generali di adeguatezza degli assetti impongono che sia verificata la competenza del decisore e sia monitorato il processo decisionale.
Questa categoria di rischi a cui l’impresa è esposta nell’adottare tecnologie di A.I. annovera situazioni potenzialmente in grado di impattare — nell’immediato o in prospettiva — sull’intera struttura aziendale specie quando l’utilizzo delle tecnologie senzienti si insinui nei processi di gestione amministrativa, contabile o organizzativa dell’impresa.
Al contempo, lo sviluppo delle tecnologie richiede crescente specializzazione e competenze sempre più solide in ambiti tradizionalmente lontani dalle aree del sapere di chi gestisce e controlla un’impresa. L’assenza di figure dotate di tali expertise — situazione ancora piuttosto diffusa nelle PMI in particolare — può rendere inefficiente l’adozione di tecnologie avanzate e dell’AI che non saprebbero essere sfruttate al pieno delle loro potenzialità.
Si tratta di un rischio che l’impresa deve fronteggiare nel quadro dell’adozione di assetti adeguati, vale a dire anche idonei a consentire un utilizzo al pieno delle sue possibilità di tutti gli strumenti di cui si doti mediante figure dotate delle necessarie competenze.
E, a tal proposito, va segnalato che l’art. 4 del Regolamento (UE) 2024/1689 (c.d. “Legge sull’IA” o “Artificial Intelligence Act”) impone ai fornitori e agli operatori di sistemi di I.A. di garantire un livello sufficiente di alfabetizzazione in materia al loro personale ed a chiunque utilizzi i sistemi per loro conto.
La norma è entrata in vigore il 2 febbraio 2025 e, nel frattempo, l’Ufficio dell’UE per l’I.A. ha raccolto alcune delle pratiche in corso (https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-pact#ecl-inpage-Signatories-of-the-AI-Pact) allo scopo di crearne un archivio vivente in materia di alfabetizzazione sulle I.A. (l’elenco delle pratiche sarà aggiornato periodicamente).
Il Contesto internazionale europeo
L’UE ha promosso sistemi di allerta precoce con la Direttiva (UE) 2019/1023, e alcuni paesi (tra cui Germania, Francia, Spagna) hanno introdotto obblighi di identificazione tempestiva della crisi. In parallelo, Regno Unito e Stati Uniti non dispongono di normative specifiche, ma richiedono agli amministratori di tutelare la continuità aziendale nell’interesse di stakeholder e creditori, avvalendosi di codici di corporate governance e risk management (es. Sarbanes-Oxley).
Sul fronte dell’IA, si registra un crescente impiego di analisi dati e algoritmi per monitorare i rischi, con il 68% delle istituzioni finanziarie che considera prioritario l’uso dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, solo l’8% delle aziende ha sviluppato un framework maturo di “governance dell’IA”. Un esempio pionieristico è Deep Knowledge Ventures, che ha nominato l’algoritmo “VITAL” nel proprio consiglio di amministrazione con diritto di voto. A livello normativo, l’UE sta preparando l’AI Act, che imporrà requisiti di trasparenza e gestione del rischio nei contesti “high-risk” dell’IA. Paesi come Canada e Cina lavorano a linee guida simili, segnando la necessità di una governance evoluta che bilanci innovazione e responsabilità.
Conclusioni
Le aziende stanno adottando l’IA per rafforzare l’organizzazione e prevenire crisi, con piattaforme di monitoraggio continuo che integrano dati contabili, indicatori finanziari e informazioni esterne. Tali soluzioni, in linea con l’art. 2086 c.c., aiutano a rilevare tempestivamente segnali di allerta, migliorando così la capacità di intervento.
A livello internazionale, troviamo best practice soprattutto nell’ambito della compliance finanziaria (es. algoritmi AML in banche come HSBC e Unicredit) e del controllo interno/auditing (es. continuous auditing di KPMG, Deloitte), dove software di machine learning evidenziano transazioni sospette o incoerenze contabili. Nel campo della gestione strategica, aziende come Siemens ed Enel sfruttano l’IA per previsioni accurate sulla produzione e la domanda, riducendo inefficienze e rischi di liquidità.
Un punto cruciale è l’elemento umano: le imprese che ottengono maggiori benefici investono anche nella formazione dei manager e in procedure adeguate, combinando strumenti IA con simulazioni di crisi (war games) per sviluppare una mentalità proattiva. L’IA è dunque un potenziatore delle competenze decisionali, non un sostituto, e se integrata correttamente permette all’azienda di essere più data-driven, anticipare criticità e cogliere opportunità strategiche.
Il confronto con le migliori pratiche internazionali conferma il valore strategico di questa tecnologia, sebbene restino sfide legate alla governance dell’IA e alla responsabilità degli amministratori nell’interpretarne correttamente i risultati.
In definitiva, l’IA può fungere da “sistema nervoso digitale” dell’impresa, favorendo una governance più data-driven e resiliente, capace di prevenire o gestire tempestivamente eventuali situazioni di crisi.