Intelligenza artificiale e responsabilità degli enti si intrecciano in un terreno ancora in evoluzione, dove il D.lgs. 231/2001 deve confrontarsi con rischi e opportunità inedite. La compliance aziendale diventa così non solo presidio giuridico, ma anche leva strategica per competitività, reputazione ed etica d’impresa.
L’esplosione dell’intelligenza artificiale nelle dinamiche aziendali impone una profonda riflessione non solo su aspetti operativi e tecnologici, ma soprattutto su questioni normative e di responsabilità.
In particolare, il D.lgs. 231/2001, introdotto oltre vent’anni fa in un contesto tecnologico molto diverso, impone oggi agli enti un obbligo di aggiornamento proattivo del modello di organizzazione, gestione e controllo (MOGC), che abbia una reale efficacia preventiva alla luce dei nuovi scenari determinati dall’AI. Tale contesto richiede un approccio integrato e sinergico tra giurisprudenza, compliance e innovazione tecnologica, considerando che la natura mutevole dell’AI amplifica la complessità degli adempimenti richiesti alle imprese.
Indice degli argomenti:
Confronto internazionale: Usa, Uk, Ue e Italia
Il confronto comparatistico aiuta a comprendere come il tema della responsabilità aziendale per l’uso dell’intelligenza artificiale non sia esclusivamente una questione italiana, ma stia emergendo in maniera globale.
Usa
Negli Stati Uniti, sebbene manchi un sistema analogo alla responsabilità amministrativa degli enti ex 231, la corporate criminal liability si sviluppa attraverso un principio di responsabilità diretta delle società per i reati commessi dai loro agenti. In questo contesto, l’utilizzo di strumenti di AI in maniera negligente o fraudolenta può determinare indagini federali, soprattutto laddove si configurino violazioni in materia di frodi finanziarie, concorrenza o violazione delle norme della Federal Trade Commission.
Uk
Il Regno Unito ha affrontato il tema con il Corporate Manslaughter and Corporate Homicide Act e con la dottrina del “failure to prevent”, che richiama da vicino la logica italiana della colpa di organizzazione. In particolare, i casi di failure to prevent bribery previsti dal Bribery Act 2010 mostrano come la mancanza di adeguati sistemi di controllo interno possa condurre a responsabilità penali dirette della società, indipendentemente dalla prova di un coinvolgimento diretto degli organi apicali. Trasportando tale logica nel contesto dell’AI, si comprende come la mancata predisposizione di misure atte a prevenire abusi o illeciti connessi all’uso di algoritmi possa assumere rilevanza analoga.
Ue
Sul piano europeo, la discussione sull’AI Act ha un impatto diretto sulla responsabilità degli enti. L’AI Act, infatti, introduce categorie di rischio per i sistemi di intelligenza artificiale e impone obblighi specifici per quelli ad alto rischio, tra cui la trasparenza, la supervisione umana e la tracciabilità dei dati.
È facile immaginare che la violazione di tali obblighi possa costituire, in prospettiva, un parametro di valutazione dell’idoneità del modello organizzativo 231.
Italia
L’Italia, da parte sua, si trova oggi a dover coniugare l’apparato normativo interno con queste evoluzioni sovranazionali.
Il DDL 1146 in discussione al Parlamento mira a introdurre nuove fattispecie penali legate all’uso illecito dell’intelligenza artificiale, con l’obiettivo di adeguare la disciplina interna alle sfide tecnologiche. È chiaro che, nell’immediato futuro, il MOGC dovrà recepire tali evoluzioni normative, armonizzando compliance interna e obblighi di derivazione europea.
Prevenzione dei rischi e funzione del risk assessment
La prevenzione rappresenta l’architrave dell’intero sistema 231. Nel contesto dell’AI, il risk assessment non può più essere concepito come un documento statico e aggiornato saltuariamente, ma deve trasformarsi in un processo dinamico, capace di recepire in tempo reale i mutamenti tecnologici e i rischi che da essi discendono. L’utilizzo di modelli predittivi e soluzioni di intelligenza artificiale applicati allo stesso risk assessment sta diventando una best practice emergente: piattaforme che elaborano grandi quantità di dati aziendali permettono di individuare nuove aree di rischio-reato, di stimare l’esposizione a fattori di vulnerabilità e di predisporre misure correttive tempestive.
Questo approccio si discosta radicalmente dal passato, in cui l’analisi dei rischi era svolta attraverso metodi descrittivi e basati prevalentemente sull’esperienza umana. Oggi, la possibilità di condurre una mappatura dei rischi continuamente aggiornata segna un salto qualitativo nella prevenzione e pone le basi per una compliance più solida ed efficace.
Non si tratta soltanto di uno strumento tecnologico, ma di una vera e propria filosofia organizzativa. La logica del risk assessment dinamico implica che i vertici aziendali siano costantemente informati delle nuove tipologie di rischi che l’uso dell’AI può generare, dal trattamento dei dati personali ai rischi di frode informatica, dalla responsabilità ambientale alle condotte discriminatorie.
In questo senso, la prevenzione diventa non solo un dovere normativo, ma anche un vantaggio competitivo, perché consente all’impresa di anticipare le criticità anziché reagire a posteriori.
Il ruolo della governance e il modello delle tre linee difensive
Un ulteriore aspetto riguarda il modo in cui la governance aziendale deve strutturarsi per affrontare le sfide poste dall’intelligenza artificiale. L’esperienza internazionale suggerisce l’adozione del cosiddetto modello delle tre linee difensive.
La prima linea è rappresentata dai responsabili operativi che utilizzano direttamente i sistemi di AI e che devono essere formati e sensibilizzati a riconoscere i rischi.
La seconda linea corrisponde alle funzioni di compliance e alle strutture interne deputate al controllo 231, le quali hanno il compito di elaborare regole e protocolli, supervisionando l’uso dell’AI e garantendo che le policy aziendali siano rispettate.
La terza linea, infine, è costituita dagli organi di audit interno ed esterno, che offrono una garanzia indipendente e verificano la coerenza tra il modello organizzativo e le pratiche effettivamente adottate.
Questo assetto multilivello garantisce un presidio diffuso e resiliente, capace di intercettare anomalie e segnali di rischio anche prima che si traducano in responsabilità penali per l’ente.
Strumenti operativi e soluzioni di supporto
La crescente complessità del quadro regolatorio e tecnologico spinge le imprese a dotarsi di strumenti digitali capaci di supportare in maniera sistematica la gestione della compliance. In Italia stanno emergendo soluzioni tecnologiche che offrono piattaforme dedicate al monitoraggio dei rischi 231, all’automazione della documentazione e alla tracciabilità dei processi di controllo. Questi strumenti, seppur non sostitutivi della governance umana, rappresentano un aiuto fondamentale per l’Organismo di Vigilanza, che può così avvalersi di sistemi in grado di analizzare i flussi informativi in tempo reale e di evidenziare pattern sospetti.
La tecnologia, dunque, diventa parte integrante della compliance 231, a patto che venga gestita con consapevolezza e che sia incardinata in un modello organizzativo chiaro e trasparente.
Dimensione strategica, reputazionale ed ESG della compliance digitale
Oltre agli aspetti strettamente giuridici, non va trascurata la dimensione strategica. L’adozione di una governance responsabile dell’intelligenza artificiale può rafforzare la reputazione dell’impresa, consolidare la fiducia degli investitori e migliorare il posizionamento competitivo sul mercato. In un’epoca in cui la sostenibilità e la responsabilità sociale d’impresa rappresentano fattori determinanti, la capacità di gestire in maniera etica e conforme i processi algoritmici diventa parte integrante delle strategie ESG.
La compliance digitale si intreccia così con i pilastri dell’ambiente, del sociale e della governance: un utilizzo responsabile dell’AI consente di ridurre gli impatti ambientali derivanti da processi inefficienti, tutela i diritti fondamentali delle persone coinvolte nei processi aziendali e rafforza le strutture di governance attraverso controlli più efficaci e trasparenti. Le imprese che sapranno costruire modelli 231 aggiornati e capaci di integrare la dimensione tecnologica potranno presentarsi come attori credibili in un mercato in cui la fiducia e la trasparenza sono beni sempre più rari e preziosi.
Prospettive future di riforma della disciplina 231 in chiave AI
Alla luce delle trasformazioni in atto, è inevitabile domandarsi come si evolverà la disciplina italiana della responsabilità degli enti.
Una prima ipotesi riguarda l’introduzione di nuove fattispecie di reato-presupposto specificamente legate all’utilizzo illecito dell’intelligenza artificiale. Si pensi, ad esempio, alla manipolazione algoritmica di mercati finanziari, all’impiego fraudolento di sistemi di AI per truffe informatiche su larga scala o alla creazione di strumenti di profilazione discriminatoria in violazione delle norme antidiscriminatorie.
La progressiva emersione di tali condotte richiederà con ogni probabilità un intervento legislativo mirato, capace di inserire all’interno del catalogo 231 nuove ipotesi di reato legate alla tecnologia.
Un secondo fronte riguarda la predisposizione di linee guida ministeriali o dell’Autorità garante per la protezione dei dati personali, che possano orientare le imprese nell’adozione di modelli organizzativi adeguati. L’esperienza passata dimostra come i documenti di soft law siano stati strumenti fondamentali per orientare la prassi applicativa, consentendo alle imprese di adattarsi con maggiore facilità agli obblighi normativi. In un contesto tecnologico in continua evoluzione, la definizione di parametri chiari per la valutazione dell’idoneità del modello organizzativo diventa una necessità imprescindibile.
Infine, non si può escludere che il legislatore italiano valuti, sull’esempio anglosassone, l’introduzione di una clausola generale di “failure to prevent” relativa ai rischi tecnologici e digitali, imponendo agli enti un obbligo generalizzato di predisporre misure preventive efficaci. Tale soluzione rafforzerebbe la funzione preventiva della 231 e stimolerebbe le imprese a considerare la compliance digitale come parte integrante della loro strategia di governance.
Conclusioni: scenari concreti per i prossimi dieci anni
Guardando ai prossimi cinque-dieci anni, le imprese italiane dovranno affrontare un percorso di profonda trasformazione organizzativa e normativa. È ragionevole ipotizzare che la disciplina 231 si arricchirà di nuove fattispecie legate ai rischi digitali e che le autorità di vigilanza forniranno linee guida sempre più dettagliate per orientare l’adeguamento dei modelli organizzativi. Parallelamente, l’adozione di strumenti tecnologici per il monitoraggio della compliance diventerà un requisito imprescindibile, e la capacità di integrare algoritmi di risk assessment nei processi decisionali costituirà un indice di maturità organizzativa.
Sul piano operativo, le aziende che investiranno nella formazione del personale, nella strutturazione di organismi di vigilanza dotati di competenze tecnologiche e nella costruzione di protocolli etici sull’uso dell’AI avranno un vantaggio competitivo rilevante. Sul piano giuridico, l’evoluzione giurisprudenziale tenderà a consolidare l’idea che l’omessa prevenzione di rischi digitali equivalga a una colpa di organizzazione, rafforzando il legame tra governance tecnologica e responsabilità penale dell’ente.
In definitiva, il futuro della compliance 231 non potrà prescindere dall’integrazione della dimensione digitale. L’AI, da potenziale fattore di rischio, potrà trasformarsi in uno strumento di compliance attiva, capace di prevenire reati e di migliorare l’efficienza dei controlli.
Chi saprà cogliere questa opportunità non solo ridurrà la propria esposizione sanzionatoria, ma potrà diventare un modello di riferimento in un contesto globale in cui la responsabilità digitale e la coerenza con i criteri ESG saranno criteri determinanti per misurare la qualità, l’affidabilità e la sostenibilità delle imprese.
