A Milano il Congresso ENIA. L’intelligenza artificiale può decidere. Ma chi risponde delle conseguenze?
Dal Congresso ENIA una riflessione sulla governance dell’AI: la vera sfida per imprese e istituzioni è definire i confini dell’autonomia tecnologica.
Di Marilena Viotto —
La domanda che accompagnerà la diffusione dell’intelligenza artificiale nelle organizzazioni non sarà soltanto quanto lavoro potremo automatizzare, ma quanto potere decisionale saremo disposti a trasferire ai sistemi tecnologici e soprattutto a quali condizioni.
È una questione che sta attraversando il II Congresso Nazionale ENIA, organizzato dalla Fondazione ENIA, oggi 15 e domani 16 ottobre 2026 al Grattacielo Pirelli di Milano, dove il confronto tra istituzioni, esperti e mondo produttivo pone al centro la costruzione di un’infrastruttura dell’AI governabile e accessibile.
La sessione istituzionale dedicata a Intelligenza Artificiale, Istituzioni e Sistema Paese riunisce, tra gli altri, Francesco Paolo Sisto, Vice Ministro della Giustizia, Antonio Bana, Presidente del Comitato Etico di Fondazione ENIA, e Antonio Naddeo, Presidente ARAN. La presenza di questi interlocutori rende evidente la rilevanza istituzionale delle questioni legate alla responsabilità e alla governance algoritmica.
Ma il problema non riguarda soltanto le istituzioni. Riguarda ogni organizzazione che utilizzi l’AI per selezionare informazioni, formulare valutazioni, suggerire priorità o sostenere decisioni.
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L’illusione della risposta corretta
Uno degli aspetti che è emerso con forza è uno tra i rischi più sottovalutati nell’adozione dell’intelligenza artificiale: attribuire a una risposta convincente un grado di affidabilità che non è stato opportunamente verificato.
L’AI può elaborare quantità di informazioni inaccessibili alla capacità individuale e generare risultati in tempi estremamente ridotti. Questo vantaggio non elimina tuttavia la necessità di comprendere la provenienza dei dati, le condizioni nelle quali un risultato è stato prodotto e i limiti della sua applicabilità.
La velocità è una proprietà del sistema, ma la responsabilità rimane una proprietà dell’organizzazione.
Quando un algoritmo suggerisce una decisione, qualcuno deve ancora stabilire se quella decisione sia appropriata, quali interessi coinvolga, quali conseguenze possa produrre e chi debba intervenire in presenza di un errore.
Dalla delega operativa alla delega del giudizio
Nelle imprese la delega è una pratica consolidata. Si delegano attività, obiettivi, risorse e responsabilità.
Con l’intelligenza artificiale compare però una distinzione nuova: possiamo delegare l’esecuzione di un’attività senza delegare automaticamente la legittimità della decisione.
La questione diventa particolarmente rilevante quando sistemi sempre più autonomi non solo elaborano informazioni, ma sono chiamati a compiere azioni.
Ma chi autorizza l’azione? Quali limiti ne definiscono il perimetro? Chi controlla che il sistema non oltrepassi ciò che gli è stato affidato? E quali decisioni devono restare soggette a una verifica umana?
Questi sono tutti interrogativi di governance, prima ancora che di tecnologia.
Il rischio di un’organizzazione che smette di interrogarsi
Esiste poi un problema strettamente umano: l’abitudine a considerare autorevole ciò che viene prodotto da un sistema tecnologico.
Se un’organizzazione premia esclusivamente velocità e produttività, il tempo dedicato alla verifica può essere percepito come un ostacolo. Il rischio è che la capacità critica venga progressivamente sacrificata all’efficienza apparente.
Per questo l’adozione dell’AI richiede anche e soprattutto una trasformazione dei comportamenti organizzativi.
Occorrono ambienti nei quali sia legittimo contestare un risultato, chiedere evidenze, segnalare anomalie e interrompere un processo quando le informazioni non sono sufficienti, o non sufficientemente ‘sicure’ e verificate.
La leadership nell’era dell’AI
Dal punto di vista dell’efficacia organizzativa, il cambiamento investe direttamente anche la leadership.
Un leader non è necessariamente chiamato a conoscere ogni dettaglio tecnico dei sistemi utilizzati, ma deve saper costruire le condizioni perché le decisioni siano comprensibili, verificabili e coerenti con gli obiettivi dell’organizzazione.
Significa definire responsabilità, criteri di controllo, competenze necessarie e meccanismi di escalation.
Significa soprattutto evitare che la presenza di una tecnologia avanzata diventi un alibi per indebolire la responsabilità individuale e collettiva.
La maturità digitale di un’impresa non si misura soltanto dal numero di applicazioni adottate, ma dalla qualità delle decisioni che è capace di assumere attraverso di esse.
La questione decisiva, dunque, non è se l’intelligenza artificiale possa decidere al posto nostro. È se saremo abbastanza preparati a governare ciò che le consentiremo di decidere.
Marilena Viotto è Founder di FENIX-GROUND e Organizational Effectiveness Advisor. Con oltre trent’anni di esperienza internazionale, si occupa di leadership nelle transizioni complesse, governance organizzativa e sviluppo delle capacità umane. Il suo lavoro esplora anche l’impatto dell’intelligenza artificiale e della trasformazione digitale sui processi decisionali, sulle responsabilità e sui modelli di leadership. Oggi fa parte anche del team strategico di Trendiest Agenzia di stampa.
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