Il contributo esamina il mutamento di paradigma impresso dall’Intelligenza Artificiale (IA) alla corpo- rate governance, indagando come l’integrazione di sistemi algoritmici ridefinisca il perimetro degli assetti organizzativi ai sensi dell’art. 2086 c.c. Nel quadro tracciato dall’AI Act e dalla legge n. 132/2025, l’indagine analizza il fenomeno della CorpTech e la tassonomia delle interazioni uomo- macchina (human-in/on/out-of-the-loop), evidenziando le tensioni tra l’efficienza predittiva e le cri- ticità sistemiche derivanti da bias e opacità black-box. Particolare attenzione è dedicata alla tenuta della Business Judgment Rule dinanzi a decisioni automatizzate e alla questione relativa alla fungibi- lità algoritmica degli organi sociali, valutandone rischi e limiti alla luce del principio di responsabilità antropocentrica. Lo studio analizza, inoltre, l’importanza della recente introduzione dei riferimenti all’IA all’interno del t.u.f. Tale intervento normativo, volto a formalizzare obblighi informativi e di controllo proporzionati al rischio tecnologico, si pone l’obiettivo di garantire una governance resi- liente e competitiva, capace di gestire l’innovazione senza abdicare al presidio della legalità. Esso costituisce il primo passo di un’evoluzione normativa necessaria ad adeguare le società (i loro organi, i loro obblighi e le relative responsabilità) alla rivoluzione industriale attualmente in atto.
L'intelligenza artificiale nei processi decisionali: adeguatezza degli assetti e resilienza tecnologica nella governance societaria
Francesca Maria Frassanito
2026-01-01
Abstract
Il contributo esamina il mutamento di paradigma impresso dall’Intelligenza Artificiale (IA) alla corpo- rate governance, indagando come l’integrazione di sistemi algoritmici ridefinisca il perimetro degli assetti organizzativi ai sensi dell’art. 2086 c.c. Nel quadro tracciato dall’AI Act e dalla legge n. 132/2025, l’indagine analizza il fenomeno della CorpTech e la tassonomia delle interazioni uomo- macchina (human-in/on/out-of-the-loop), evidenziando le tensioni tra l’efficienza predittiva e le cri- ticità sistemiche derivanti da bias e opacità black-box. Particolare attenzione è dedicata alla tenuta della Business Judgment Rule dinanzi a decisioni automatizzate e alla questione relativa alla fungibi- lità algoritmica degli organi sociali, valutandone rischi e limiti alla luce del principio di responsabilità antropocentrica. Lo studio analizza, inoltre, l’importanza della recente introduzione dei riferimenti all’IA all’interno del t.u.f. Tale intervento normativo, volto a formalizzare obblighi informativi e di controllo proporzionati al rischio tecnologico, si pone l’obiettivo di garantire una governance resi- liente e competitiva, capace di gestire l’innovazione senza abdicare al presidio della legalità. Esso costituisce il primo passo di un’evoluzione normativa necessaria ad adeguare le società (i loro organi, i loro obblighi e le relative responsabilità) alla rivoluzione industriale attualmente in atto.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
