Viviamo un’epoca segnata da crisi globali, tensioni geopolitiche e innovazioni sempre più rapide: in un mondo dominato dalla complessità, la gestione del rischio non può più essere considerata una mera funzione difensiva, ma deve diventare un motore strategico per creare valore, guidare le decisioni e sostenere la crescita, anticipando il futuro. In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale rappresenta il catalizzatore di questa trasformazione, così come Internet ha rivoluzionato l’accesso all’informazione e lo smartphone ha ridisegnato la comunicazione.
La maturità nella gestione del rischio è oggi uno dei principali indicatori di resilienza organizzativa e di capacità di innovazione. L’AI sta democratizzando l’accesso a strumenti analitici avanzati, permettendo anche alle realtà medio-piccole di adottare modelli predittivi e migliorare la propria capacità di anticipazione.
Il Risk Management nell’era della complessità
Negli ultimi anni le imprese si sono trovate a operare in un contesto segnato da una profonda discontinuità: crisi sanitarie, shock energetici e, soprattutto, l’arrivo dell’Intelligenza Artificiale come fattore trasformativo. Il concetto stesso di rischio è stato ridefinito, facendo emergere la sua gestione non più come una funzione relegata al controllo e alla difesa, ma come una leva strategica per anticipare i cambiamenti, sostenere la crescita e garantire la resilienza organizzativa.
Il risk management è oggi un processo circolare e continuo che non si limita alla semplice identificazione e mitigazione dei rischi, ma prevede una loro valutazione dinamica e un monitoraggio costante. Questo approccio richiede una governance trasversale, in cui tutte le funzioni aziendali – dal finance all’IT, dalla compliance alle operations – condividono informazioni, obiettivi e linguaggi, adottando una visione comune del rischio.
Con l’ingresso dell’AI, il risk management si è inoltre arricchito di strumenti predittivi avanzati, in grado di analizzare grandi quantità di dati, individuare pattern e anomalie, e supportare decisioni più informate e tempestive. Tuttavia, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale ha introdotto anche nuove sfide e rischi legati a bias algoritmici, errori di correlazione, dipendenza dalla qualità dei dati e necessità di garantire trasparenza, spiegabilità e controllo umano sui processi automatizzati.
Il nuovo paradigma del risk management si fonda quindi su un equilibrio tra innovazione tecnologica e responsabilità etica, dove la capacità di anticipare e gestire l’incertezza diventa un elemento distintivo di competitività.
Il contesto italiano
Il 2024 ha segnato una ripresa significativa della percezione del rischio e una evoluzione da funzione difensiva a leva strategica, con il 46% delle aziende italiane che considera il risk management una leva di crescita e competitività. Resta tuttavia un divario tra le grandi aziende e le PMI, divario che tecnologie emergenti e modelli di gestione basati sull’AI potranno colmare, portando a una democratizzazione del Risk Management.
Oltre il 60% dei Risk Manager ritiene infatti che l’intelligenza artificiale diventerà entro tre anni lo strumento principale per l’analisi predittiva e la valutazione dei rischi complessi. Parallelamente, l’AI è già usata per correlare dati eterogenei e individuare anomalie operative precocemente.
Le piattaforme integrate di Risk Management e AI Governance stanno diventando la norma tra le imprese più innovative, abilitando una governance adattiva. Tuttavia, l’innovazione non elimina la responsabilità: la coesistenza tra uomo e macchina introduce nuovi rischi – bias, errori di correlazione, dipendenza dai dati – che richiedono governance solida, etica e trasparenza.
Regolamentazione del Risk Management
La regolamentazione del risk management sta vivendo una profonda trasformazione per rispondere alle nuove sfide poste dall’intelligenza artificiale. Un cambiamento fondamentale è rappresentato dall’introduzione dell’AI Act europeo, che introduce un sistema di gestione del rischio proporzionato al livello di impatto dei sistemi intelligenti, traducendo il principio secondo cui non esiste innovazione senza responsabilità.
Le tre funzioni di controllo – Risk, Audit e Compliance – non possono più operare come presidi distinti, ma convergono in un ecosistema integrato di fiducia in cui la tecnologia diventa parte del controllo. Gli algoritmi vengono addestrati non solo a eseguire decisioni, ma a rispettare valori, principi e regole di conformità.
Gli standard internazionali stanno cambiando forma: il principio del Risk-Based Thinking introdotto dalla ISO 31000 e confermato dal Framework CoSO ERM si estende ora all’AI-risk-based thinking. Autorità di vigilanza come EBA ed EIOPA sottolineano la necessità di human oversight e di audit continuo sui modelli automatizzati.
L’approccio di NTT DATA
L’approccio di NTT DATA è fondato su una visione proattiva e sistemica del rischio, integrando innovazione tecnologica e responsabilità etica per trasformare l’incertezza in un motore di crescita sostenibile. Si basa sul modello ERM-AI, un metodo integrato che consente di identificare, valutare, mitigare e monitorare minacce e opportunità.
Elemento chiave è il framework H2RAI – Human to Responsible AI, che traduce i requisiti regolatori in processi operativi per una governance responsabile dell’AI. Il framework integra gestione del rischio, resilienza digitale e conformità etica, costruendo un’architettura di fiducia applicabile anche alle PMI.
Un approccio che favorisce lo sviluppo di una cultura del rischio e l’adozione di pratiche avanzate anche da parte di organizzazioni con risorse limitate, confermando che la trasformazione attraverso l’AI è implementabile purché l’uomo resti al centro.
La responsabilità del giudizio umano
Il Risk Management non è più solo un insieme di controlli, ma il codice sorgente della fiducia. In un mondo in cui l’AI ridisegna i confini del rischio e della decisione, la governance deve comprendere, guidare e anticipare.
La trasformazione è quindi culturale: le organizzazioni devono passare dalla reazione alla consapevolezza, integrando intelligenza artificiale e giudizio umano. L’AI rappresenta un’opportunità perché rende la gestione del rischio più veloce e precisa, ma la responsabilità deve restare umana. Il futuro del Risk Management sarà definito non dalla potenza delle macchine, ma dalla capacità delle persone di dare significato alle decisioni automatizzate.
