Tra innovazione tecnologica, responsabilità e nuovi obblighi di governance, l’intelligenza artificiale impone ai Consigli di Amministrazione un cambio di passo.
L’intelligenza artificiale sta ridisegnando i modelli di business, la gestione del rischio e perfino il modo in cui le imprese prendono decisioni. L’evento “Governare l’innovazione: l’amministratore tra opportunità e rischi dell’AI”, tenutosi presso il 12 novembre 2025 presso la sede di Generalfinance e promosso da The Adam Smith Society con il contributo di SLG Law, ha offerto una panoramica lucida su ciò che attende aziende e istituzioni.
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Tra i molti spunti emersi, uno si è imposto con forza: la trasformazione in atto richiede un ripensamento profondo del ruolo del Consiglio di Amministrazione. Non basta autorizzare progetti tecnologici, occorre una visione strategica, una vigilanza consapevole e un governo responsabile dell’IA.
Una trasformazione prima culturale che tecnologica
L’apertura dei lavori ha evidenziato un punto spesso sottovalutato: l’adozione dell’IA non è un tema tecnico da delegare all’IT, ma un cambiamento culturale che riguarda l’intera architettura decisionale dell’impresa. La velocità con cui le tecnologie generative sono entrate nelle attività quotidiane — spesso prima di comprenderne a fondo limiti, rischi e responsabilità — rende inevitabile che il CdA assuma un ruolo guida, evitando approcci sperimentali non governati o deleghe incontrollate.
Dati, algoritmi e responsabilità: le tre sfide che il CdA non può ignorare
Nel corso dell’incontro sono emerse tre criticità di natura trasversale, comuni a tutti i settori, che il Consiglio di Amministrazione non può più considerare come meri aspetti tecnici.
La prima riguarda la qualità dei dati. I sistemi di intelligenza artificiale sono affidabili solo quanto lo sono i dati su cui si basano, di conseguenza, per il CdA diventa essenziale garantire investimenti adeguati in data governance, sicurezza e tracciabilità delle informazioni, affinché le decisioni supportate dall’IA poggino su basi solide e controllabili.
La seconda criticità concerne l’opacità degli algoritmi. L’adozione di modelli “black box” mette in discussione i principi di accountability e di controllo, elementi centrali per una governance efficace. In questo contesto, i consiglieri sono chiamati a pretendere almeno un livello minimo di spiegabilità dei sistemi utilizzati, insieme a metriche di performance chiare e a meccanismi di audit che consentano di monitorarne il funzionamento nel tempo.
Infine, emerge il tema della responsabilità. Quando un algoritmo produce un output non spiegabile o genera effetti inattesi, la domanda su chi debba risponderne diventa inevitabile. Spetta al CdA definire in modo esplicito ruoli, procedure e presidi di controllo, evitando zone grigie che potrebbero tradursi in rischi legali, reputazionali o operativi per l’organizzazione.
Nel loro insieme, questi aspetti non possono essere relegati a questioni puramente tecnologiche perché si tratta di temi di governance a pieno titolo e, come tali, rientrano direttamente nella sfera di responsabilità del Consiglio di Amministrazione.
Regolazione internazionale e AI Act: cosa cambia per gli organi societari
Dall’analisi comparata dei principali modelli globali di regolazione dell’intelligenza artificiale emerge un quadro piuttosto netto. Stati Uniti e Regno Unito hanno scelto di puntare prevalentemente su meccanismi di autoregolamentazione, lasciando ampio spazio all’iniziativa del mercato. La Cina, al contrario, ha adottato un modello fondato su un controllo statale diretto e pervasivo. L’Europa si colloca su un piano diverso, avendo optato per un approccio prescrittivo e organico, che trova la sua espressione più compiuta nell’AI Act.
Per i Consigli di Amministrazione europei, l’AI Act non può essere interpretato come un semplice adempimento normativo da delegare alla funzione compliance. Al contrario, rappresenta un vero e proprio driver di governance, poiché introduce un sistema di responsabilità estese lungo l’intera filiera, coinvolgendo fornitori, integratori e utilizzatori dei sistemi di IA. Il regolamento prevede inoltre obblighi calibrati in funzione del livello di rischio dei sistemi adottati, qualificando il software come “prodotto” e attribuendo responsabilità che si estendono anche alla fase successiva all’immissione sul mercato. Centrale, infine, è il ruolo attribuito alla supervisione umana, che diventa un elemento strutturale del modello regolatorio europeo.
In particolare, il principio della human oversight obbligatoria riporta nelle mani dell’amministratore la responsabilità ultima delle decisioni automatizzate.
Ignorare questa impostazione non è una scelta neutrale: espone il CdA a rischi significativi, non solo sul piano regolatorio, ma anche su quello reputazionale.
Il settore finanziario: un laboratorio di rischi (e di lezioni) per i CdA
Nel corso dell’evento è emerso come il settore finanziario sia tra quelli maggiormente esposti all’impatto dell’intelligenza artificiale. L’adozione di questi sistemi comporta una pluralità di rischi, che spaziano dalle allucinazioni dei modelli generativi alle comunicazioni commerciali potenzialmente scorrette, fino agli errori nei processi di valutazione del credito. A questi si aggiungono possibili criticità in relazione agli obblighi di trasparenza e, nei casi più estremi, rischi di manipolazione del mercato.
Tuttavia, il principale fattore di vulnerabilità non risiede tanto nei singoli casi d’uso, quanto nella crescente dipendenza dai grandi provider di modelli fondamentali. Questa concentrazione tecnologica solleva interrogativi non solo di natura operativa, ma anche geopolitica, mettendo in discussione il reale controllo delle soluzioni più critiche adottate dagli intermediari finanziari. In questo contesto, il Consiglio di Amministrazione non può dare per scontato che tali soluzioni siano sempre e pienamente “sotto controllo”. È chiamato, invece, a pretendere valutazioni indipendenti, analisi di scenari di continuità operativa e strategie concrete per mitigare il rischio di dipendenza tecnologica, trasformando un potenziale punto di fragilità in un tema strutturale di governance.
Adozione dell’IA e solidità dei processi: una responsabilità del Consiglio
Le esperienze presentate da Generalfinance e da una banca digitale hanno mostrato che l’IA porta valore solo quando si innesta su processi robusti. Dove le procedure sono fragili, la tecnologia amplifica inefficienze e rischi. Il messaggio fondamentale per i CdA è che la tecnologia non risolve problemi di governance, li rende più grandi.
Per queste ragioni, il Consiglio di Amministrazione è chiamato ad assicurare innanzitutto chiarezza nella catena delle responsabilità, evitando ambiguità su chi decide, chi supervisiona e chi risponde degli effetti prodotti dai sistemi di intelligenza artificiale. È altrettanto necessario che i modelli adottati siano accompagnati da una documentazione strutturata e accessibile, in grado di rendere comprensibili logiche di funzionamento, limiti e ambiti di utilizzo. A ciò deve affiancarsi un monitoraggio continuo delle performance, che consenta di intercettare tempestivamente anomalie, derive o scostamenti rispetto agli obiettivi attesi.
L’intelligenza artificiale, inoltre, non può rimanere un elemento isolato o sperimentale, ma deve essere integrata a pieno titolo nei sistemi di controllo interno, dialogando con i presidi di risk management, compliance e audit. Infine, al Consiglio spetta il compito di definire una strategia sull’IA che non si limiti a inseguire mode o pressioni competitive, ma che sia orientata alla generazione di valore misurabile e sostenibile, coerente con gli obiettivi industriali e con il profilo di rischio dell’organizzazione.
Verso una governance dell’IA: priorità per i Consigli di Amministrazione
L’evento ha fatto emergere una verità tanto semplice quanto impegnativa: l’intelligenza artificiale non può essere governata efficacemente senza competenze adeguate, una visione chiara e un reale spirito di cooperazione. Per i Consigli di Amministrazione, questa consapevolezza si traduce nella necessità di assumere un ruolo attivo e consapevole, evitando che l’IA resti confinata a un progetto tecnico privo di una guida strategica.
Ciò implica, innanzitutto, la definizione di politiche chiare di data governance e l’impegno a investire in modo strutturato nella qualità e nella sicurezza dei dati, che rappresentano il fondamento di qualunque applicazione affidabile. A questo si affianca l’obbligo di garantire una supervisione umana effettiva e non meramente formale, soprattutto nei processi più critici, dove l’automazione può produrre impatti rilevanti sulle decisioni e sulle responsabilità.
Un ulteriore passaggio essenziale riguarda la pretesa di spiegabilità, verificabilità e tracciabilità degli algoritmi, condizioni indispensabili per mantenere il controllo sui sistemi adottati e per rendere le decisioni difendibili nel tempo. L’intelligenza artificiale deve inoltre essere integrata pienamente nei sistemi di controllo interno e di gestione del rischio, superando logiche sperimentali o parallele rispetto alla governance esistente.
Infine, il CdA è chiamato a valutare in modo sistematico non solo l’impatto economico delle applicazioni di IA, ma anche le loro implicazioni etiche, organizzative e sociali. Governare l’innovazione non significa rallentarla, bensì attribuirle un senso, una direzione e un perimetro chiaro. I Consigli di Amministrazione che sapranno interpretare questo ruolo potranno trasformare l’intelligenza artificiale da potenziale fonte di rischio in una leva di competitività, efficienza e sostenibilità. Le sfide poste dall’IA, infatti, non si risolvono con linee guida generiche o con interventi tecnici isolati, ma richiedono una governance strutturata, processi definiti e una supervisione consapevole.
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