Chi opera quotidianamente in una funzione antiriciclaggio conosce bene la scena. Il sistema di screening restituisce un alert; l’operatore apre la scheda e si trova davanti un nominativo che coincide con quello di un soggetto presente in una lista sanzioni, in una banca dati PEP o in una notizia di adverse media. Nome e cognome corrispondono. L’età è compatibile. L’area geografica pure. Ma è davvero la stessa persona?

È una domanda apparentemente semplice, ma da cui dipendono l’onboarding di un cliente, l’avvio di una relazione commerciale o, nei casi più delicati, la decisione di interromperla. Prima ancora di valutare un rischio, infatti, occorre essere certi di aver identificato il soggetto corretto.

I sistemi di screening sono progettati per privilegiare la sensibilità rispetto alla precisione: meglio un alert in più che un vero hit mancato. Il risultato è noto a chi gestisce questi processi. Tra il 12% e il 18% dei soggetti sottoposti a screening genera un alert iniziale, tuttavia dopo l’attività di qualificazione i casi realmente rilevanti si riducono mediamente a circa il 2%. In sintesi, oltre l’80% degli alert è costituito da omonimie, traslitterazioni, varianti ortografiche o semplici coincidenze anagrafiche.

Per anni tutto questo è stato considerato un inevitabile costo operativo. In realtà rappresenta soltanto la superficie del problema.

Ogni alert non risolto significa tempo sottratto agli analisti, verifiche manuali, pratiche che rallentano e clienti che attendono una risposta: nel frattempo, il concorrente potrebbe aver già concluso l’operazione. Ma esiste un rischio ancora meno visibile. Quando la maggior parte degli alert si rivela infondata, aumenta il cosiddetto alert fatigue: il rumore cresce, l’attenzione inevitabilmente diminuisce e diventa più difficile distinguere il vero segnale dalle centinaia di corrispondenze prive di rilievo. Il paradosso è evidente: un sistema progettato per aumentare il livello di controllo può rendere più complessa proprio l’individuazione dei rischi reali.

Negli ultimi anni, inoltre, il tema ha assunto una dimensione che va oltre l’efficienza dei processi. La sentenza Schufa della Corte di Giustizia dell’Unione europea e un recente provvedimento del Garante per la protezione dei dati personali hanno richiamato l’attenzione sulla qualità delle informazioni utilizzate e sull’affidabilità dei processi di identificazione. Il messaggio è chiaro: quando una decisione si fonda su un’associazione anagrafica errata, l’evento esce dal perimetro della compliance antiriciclaggio e passa nel campo della correttezza e della legittimità del processo decisionale.

È una prospettiva destinata ad assumere un peso ancora maggiore con l’entrata in applicazione del nuovo Regolamento europeo antiriciclaggio (AMLR) e con l’avvio dell’AMLA. La sfida consisterà nel dimostrare come un semplice match possa trasformarsi in un’identificazione affidabile, documentata e difendibile, capace di coniugare efficacia dei controlli, qualità del dato e sostenibilità operativa.

È da questa prospettiva che prenderà avvio il webinar “Quando il nome non basta. Il rischio nascosto delle omonimie e dei falsi positivi nei controlli di compliance“, organizzato da CHEOPE Risk Management il prossimo 1° ottobre in collaborazione con ComplianceDesign.it.

Nel corso dell’incontro, Alfredo Lori, Consigliere Delegato di CHEOPE Risk Management, e Silvia Mazza Responsabile Operativa Servizi AML- KYC porteranno l’esperienza maturata nell’attività quotidiana di supporto a intermediari e soggetti obbligati, analizzando il contesto in cui si genera questo fenomeno e i processi per ottimizzare la qualificazione degli alert integrando dati, metodologia e competenze specialistiche. L’obiettivo dell’evento è duplice e consiste nel migliorare i processi operativi e quelli decisionali, rendendo ogni scelta di compliance difendibile in sede di audit e ispezione.

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Lo sport professionistico è diventato un’industria nella quale la capacità di creare valore dipende sempre più anche da fattori che, fino a pochi anni fa, venivano considerati marginali: governance, compliance, fiscalità, gestione dei rischi, reputazione, regolazione europea e qualità dei processi decisionali.

La partita si gioca  anche fuori dal campo.

È questa la trasformazione più significativa emersa nel corso del talk organizzato da ComplianceDesign.it, che ha visto confrontarsi Pierpaolo Battigaglia (Juventus Football Club, in foto primo da sx), Alberto Porzio (LegisLAB, secondo da sx), Mario Tenore (Pirola Pennuto Zei & Associati, al centro) e Giorgio Vaselli (Giovannelli e Associati, secondo da dx), con la moderazione di Armando Simbari (primo da dx).

Più che affrontare singoli temi specialistici, il dibattito ha restituito l’immagine di uno sport che sta progressivamente perdendo la propria “eccezionalità” per assumere le caratteristiche di una grande industria regolata.

Le società sportive gestiscono oggi patrimoni milionari, operano su mercati internazionali, dialogano con fondi di investimento, amministrano dati, diritti commerciali e asset digitali, sono esposte a un numero crescente di discipline nazionali ed europee e convivono con un rischio reputazionale amplificato da un’esposizione mediatica senza paragoni.

In questo contesto, la governance, oltre ad essere una funzione di controllo, diventa una leva competitiva, ormai sovrapponibile, per complessità, a quello di una grande impresa. Cybersecurity, intelligenza artificiale, antiriciclaggio, continuità operativa, tutela degli stakeholder e rischio reputazionale convivono all’interno dello stesso sistema di governo. Persino il risultato sportivo entra nella mappa dei rischi, perché una mancata qualificazione o una crisi reputazionale producono effetti immediati sul valore economico dell’organizzazione. La performance non dipende più soltanto dalla qualità delle decisioni sportive, ma anche dalla qualità della governance che le sostiene.

Un secondo elemento attraversa trasversalmente tutti i temi affrontati: il problema non è la proliferazione delle regole. È la prevedibilità della loro applicazione. L’incertezza interpretativa che deriva dall’intreccio tra diritto nazionale, regolamenti federali, disciplina FIFA, normativa europea e orientamenti giurisprudenziali rappresenta oggi uno dei principali fattori di rischio per il settore. Non soltanto perché aumenta il contenzioso, ma perché rende più difficile valutare il rischio e, di conseguenza, investire. E per un investitore internazionale, la certezza delle regole vale quasi quanto il loro contenuto.

È una riflessione che supera ampiamente i confini dello sport e riguarda tutti i mercati regolati.

Anche la fiscalità conferma questa evoluzione. Le operazioni internazionali, la mobilità degli atleti, il ruolo degli agenti sportivi, lo sfruttamento dei diritti d’immagine e l’utilizzo di veicoli societari in diverse giurisdizioni impongono oggi livelli di trasparenza e di specializzazione molto superiori rispetto al passato. Allo stesso modo, la crescita dei nuovi modelli di business digitali, dai fan token alle criptoattività, amplia ulteriormente il perimetro delle competenze richieste alle organizzazioni sportive, chiamate a confrontarsi contemporaneamente con regolazione finanziaria, disciplina fiscale, tutela degli investitori e gestione della compliance.

Il valore di una società sportiva non dipende più soltanto dalla qualità dei propri atleti o dai risultati conseguiti sul campo. Sempre più spesso a fare la differenza è la credibilità dell’organizzazione: la capacità di governare i rischi, offrire trasparenza agli investitori, costruire modelli decisionali affidabili e affrontare con anticipo le trasformazioni regolatorie. Da questo punto di vista, lo sport rappresenta oggi uno dei laboratori più interessanti per chi si occupa di governance.

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È questa la prospettiva da cui ha preso le mosse il talk “Quando l’AI smette di assistere e inizia a decidere”, organizzato da ComplianceDesign.it in collaborazione con EQS Group. Al confronto hanno partecipato Gaia Camerini, Responsabile Affari Generali, Legali & Compliance del Gruppo Multimedica, Anna Lisa Nicelli, Group Compliance Officer di Bracco, Rocco Panetta, Chairman di Panetta Consulting Group, e Marzia Piscopo, Global Privacy and Data Protection Manager di Dedalus, con la moderazione di Andrea Cipolla (EQS Group) e Michele Lotito, founder di ComplianceDesign.it.

Più che discutere dell’intelligenza artificiale, il confronto ha finito per interrogarsi sulla maturità delle organizzazioni. Perché, se la tecnologia dimostra ormai di poter svolgere con affidabilità un numero crescente di attività, la vera variabile diventa la capacità dell’impresa di integrarla nei propri processi decisionali senza alterarne gli equilibri di responsabilità. L’AI smette così di essere un tema esclusivamente tecnologico per diventare una questione di governance.

Questa transizione modifica anche il significato stesso della compliance. Non basta più presidiare la conformità di uno strumento o verificarne l’aderenza al quadro normativo. Occorre contribuire a definire il modello entro cui quello strumento opera: chi decide, chi controlla, quali dati alimentano gli algoritmi, come vengono gestite le eccezioni, dove si colloca il punto di equilibrio tra automazione e giudizio umano. È una responsabilità che coinvolge il business, il management, le funzioni di controllo e il Consiglio di Amministrazione molto prima dell’adozione di una nuova tecnologia.

In questo scenario assume un significato diverso anche il concetto di efficienza. L’intelligenza artificiale viene spesso raccontata come uno strumento capace di ridurre tempi e costi. È una lettura corretta ma incompleta. Il valore non risiede nel tempo risparmiato, bensì nell’uso che l’organizzazione decide di farne. Se le attività ripetitive vengono automatizzate per restituire spazio all’analisi, all’interpretazione del rischio, al confronto con il business e alla qualità delle decisioni, allora l’AI genera un vantaggio competitivo che va oltre l’efficienza operativa. Se, al contrario, il tempo recuperato viene semplicemente riempito da nuove attività esecutive, la tecnologia accelera i processi senza modificarne realmente il valore.

È probabilmente qui che emerge il rischio più sottile. Non quello di un’intelligenza artificiale che sostituisce il professionista, ma quello di un professionista che rinuncia progressivamente a esercitare il proprio giudizio. Più gli algoritmi diventano affidabili, maggiore è la tentazione di trasformarne gli output in risposte da validare automaticamente. La sfida non consiste quindi nel limitare l’automazione, bensì nel preservare la capacità critica di chi continua a rispondere delle decisioni assunte.

Anche la formazione, osservata da questa prospettiva, cambia natura. Non serve soltanto a diffondere competenze tecniche o familiarità con nuovi strumenti. Serve soprattutto a costruire un linguaggio comune tra professionalità diverse, affinché innovazione, gestione del rischio, tecnologia e compliance non evolvano lungo percorsi paralleli. L’AI literacy non coincide con la capacità di utilizzare un modello generativo, ma con la consapevolezza del ruolo che quel modello assume all’interno dei processi decisionali dell’organizzazione.

L’impressione che emerge è che il dibattito sull’intelligenza artificiale stia entrando in una fase diversa da quella vissuta finora. Per molto tempo ci si è chiesti quali attività potessero essere affidate agli algoritmi. La domanda destinata a caratterizzare i prossimi anni appare più impegnativa: quali decisioni richiederanno, proprio grazie all’intelligenza artificiale, un presidio ancora più consapevole del giudizio umano. È su questo equilibrio, più che sulla potenza dei modelli, che si misurerà la qualità della governance delle organizzazioni.

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talk online

Partendo dalle principali evidenze emerse dall’ EQS Benchmark Report “AI Performance in Compliance & Ethics” che mostrano modelli capaci di superare l’87% di accuratezza su attività reali di compliance e di gestire workflow complessi con performance superiori al 90%, il talk si confronterà sul nuovo equilibrio tra AI, giudizio umano e governance nelle funzioni di controllo.

Key Topics
AI Fluency e nuove competenze delle funzioni di controllo
AI Agent e processi decisionali
Human Oversight e accountability
Rischi e limiti dell’automazione
Modelli di governance dell’AI

Ne parleremo con:

Gaia Camerini Responsabile Affari Generali, Legali & Compliance Gruppo Multimedica
Anna Lisa Nicelli Group Compliance Officer Bracco
Rocco Panetta Chairman Panetta Consulting Group
Marzia Piscopo Global privacy and data protection Manager Dedalus

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Il talk racconterà le principali sfide che interessano il mondo dello sport, dai profili fiscali alla gestione degli intermediari, dai diritti economici ai rischi reputazionali, offrendo una lettura concreta delle evoluzioni normative e degli orientamenti giurisprudenziali più recenti.

Ne parleremo con:

Pierpaolo Battigaglia · Risk & Compliance Manager, Juventus Football Club
Alberto Porzio · Founding Partner, LegisLAB
Mario Tenore · Partner, Pirola Pennuto Zei & Associati
Giorgio Vaselli · Partner, Giovannelli e Associati
Modera: Armando Simbari · Simbari Avvocati Penalisti

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La velocità con cui l’AI sta entrando nei processi aziendali impone infatti un cambio di paradigma. Non basta più intervenire quando una tecnologia è già stata adottata o quando emerge un nuovo obbligo normativo. La governance è chiamata a sedersi al tavolo delle decisioni fin dall’inizio, contribuendo a definire responsabilità, criteri di utilizzo e modelli di controllo in una fase in cui le tecnologie evolvono più rapidamente delle strutture organizzative chiamate a governarle.

È una trasformazione che riguarda da vicino le funzioni legal, compliance, risk e audit e che rappresenta uno dei temi centrali emersi durante il panel “AI Act e imprese: modelli di governance e processi decisionali”, moderato da Sibilla Ricciardi, Partner di P4I – Digital360 Advisory, nell’ambito dell’evento organizzato da P4I – Digital360 Advisory e ComplianceDesign.it con il patrocinio di AIGI. A confrontarsi sono stati Alessandra Corigliano (Microsoft), Adriano Peloso (Lenovo), Anna Lanza (Fastweb + Vodafone) e Federico Della Bella (P4I – Digital360 Advisory), offrendo prospettive differenti ma sorprendentemente convergenti su un punto: la vera sfida non è adottare l’intelligenza artificiale, ma renderla governabile.

Da questo punto di vista, uno degli aspetti più interessanti emersi dal confronto riguarda il divario che si sta creando tra la velocità con cui le persone utilizzano l’AI e la capacità delle organizzazioni di adattare i propri modelli decisionali. Gli strumenti si diffondono rapidamente, entrano nelle attività quotidiane, supportano analisi e valutazioni sempre più sofisticate. Le aziende, però, non sempre si muovono con la stessa velocità. Da qui nasce l’esigenza di una governance meno statica e meno legata alla logica della checklist, capace invece di evolvere insieme ai casi d’uso, ai processi e alle tecnologie che progressivamente entrano nelle organizzazioni.

È probabilmente qui che il tema della compliance incontra quello della strategia. Se in passato il controllo interveniva prevalentemente a valle delle iniziative, oggi le esperienze raccontate durante il panel mostrano una tendenza diversa: la necessità di portare la valutazione del rischio, la supervisione e le competenze normative all’interno dei processi di progettazione. Non si tratta semplicemente di verificare se una soluzione sia conforme, ma di comprendere fin dall’inizio come possa essere utilizzata, quali impatti possa generare e quali responsabilità richieda. È il principio dell’AI by design, che nelle organizzazioni più mature sta assumendo una dimensione sempre più concreta e operativa.

Questo cambiamento sta producendo effetti anche sul ruolo delle funzioni di controllo. Nel corso del dibattito è emersa più volte l’immagine di una compliance che smette di essere percepita come un punto di passaggio obbligato o come un presidio chiamato a rallentare i progetti. Al contrario, la capacità di costruire criteri condivisi, modelli di valutazione del rischio e processi standardizzati viene sempre più vista come un fattore che consente all’organizzazione di innovare con maggiore velocità e consapevolezza. Non è un caso che alcune esperienze abbiano mostrato come strumenti nati per gestire la compliance siano diventati essi stessi elementi di valore e, in alcuni casi, persino nuovi servizi destinati al mercato.

Se però esiste un elemento che accomuna tutte le riflessioni emerse durante il confronto, questo è il dato. Prima ancora di interrogarsi su modelli, algoritmi o agenti intelligenti, le organizzazioni si trovano a fare i conti con una domanda molto più fondamentale: quali informazioni possiedono, dove si trovano, chi ne è responsabile e con quali finalità possono essere utilizzate. È una questione apparentemente meno affascinante dell’intelligenza artificiale, ma decisamente più decisiva. Perché senza qualità del dato, senza chiarezza sulle regole di utilizzo e senza una governance coerente delle informazioni, anche le tecnologie più avanzate rischiano semplicemente di amplificare inefficienze, incoerenze e rischi già presenti nei processi aziendali.

L’AI Act viene spesso letto come una normativa destinata a disciplinare una nuova tecnologia. In realtà, per molte organizzazioni, sta diventando soprattutto un’occasione per ripensare il modo in cui vengono prese le decisioni, distribuite le responsabilità e governati i processi di innovazione. Perché la vera partita non si gioca nei modelli o negli algoritmi, ma nella capacità delle organizzazioni di costruire strutture di governance all’altezza della trasformazione che stanno vivendo.

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È forse questo il messaggio più interessante emerso dal confronto tra istituzioni, imprese e professionisti durante il panel “AI Act in pratica: tra obblighi, agenti e realtà operativa”, ospitato nell’ambito dell’evento organizzato lo scorso 21 maggio da P4I – Digital360 Advisory e ComplianceDesign.it con il patrocinio di AIGI. Un confronto che ha visto la partecipazione di Anna Cataleta, Senior Partner di P4I – Digital360 Advisory, Miriam D’Arrigo, Legal and Policy Officer dell’EU AI Office della Commissione Europea, Carmelo Fontana, Presidente di AIRIA, e Matteo Sironi, DPO e Head of Anti-Fraud di Edenred Italia, con la moderazione di Andrea Reghelin, Partner di P4I – Digital360 Advisory.

Nel dibattito non si è parlato soltanto di compliance. Anzi. Il tema ricorrente è stato un altro: cosa accade quando la tecnologia evolve più rapidamente delle categorie giuridiche e organizzative utilizzate per governarla?

Da una parte la Commissione Europea continua ad affinare il proprio approccio attraverso linee guida sempre più operative, esempi pratici, consultazioni pubbliche e strumenti di supporto destinati alle imprese. Dall’altra, le organizzazioni stanno già sperimentando casi d’uso che mettono sotto pressione alcuni dei presupposti su cui è costruita la stessa regolazione. È un passaggio quasi inevitabile. Il legislatore definisce principi destinati a durare nel tempo; la tecnologia, al contrario, si trasforma continuamente, genera nuovi scenari e apre interrogativi che fino a pochi mesi prima semplicemente non esistevano.

In questo contesto, uno dei temi più discussi è stato quello degli agenti AI. Se la prima stagione dell’intelligenza artificiale generativa ci ha abituati a strumenti capaci di produrre testi, immagini o codice a partire da una richiesta, la fase che si sta aprendo appare profondamente diversa. Gli agenti non si limitano a generare contenuti ma leggono informazioni, interagiscono con applicativi, eseguono attività, coordinano azioni e, sempre più spesso, operano all’interno di processi articolati con livelli crescenti di autonomia.

È qui che molte delle categorie tradizionali iniziano a mostrare i propri limiti.

Gran parte della regolazione è stata infatti costruita immaginando sistemi relativamente lineari: un input, un’elaborazione, un output. Ma cosa accade quando un agente consulta una casella di posta, interpreta il contenuto di un messaggio, recupera informazioni da un CRM, predispone una risposta e organizza un appuntamento in agenda? Oppure quando più agenti collaborano tra loro per raggiungere un determinato obiettivo operativo? In questi casi la questione non è soltanto classificare il rischio o verificare il rispetto di un requisito normativo. Diventa necessario comprendere quale processo viene influenzato, quali decisioni vengono condizionate e chi mantiene la responsabilità ultima dell’azione svolta.

Da questa prospettiva emerge anche una lettura diversa del concetto di governance. Una parola utilizzata spesso nei dibattiti sull’AI ma che rischia di trasformarsi in un contenitore vuoto se non viene collegata alla realtà operativa delle organizzazioni. Nel confronto è emersa invece un’idea molto concreta: la governance non coincide con un comitato, una policy o una checklist. Coincide con la capacità di comprendere dove l’intelligenza artificiale interviene realmente nei processi aziendali, quali effetti produce e quali responsabilità genera. In altre parole, la domanda non è tanto quale tecnologia utilizzare, ma quale processo si sta trasformando attraverso quella tecnologia.

È un cambio di prospettiva che coinvolge inevitabilmente anche le funzioni di controllo. Per anni compliance, legal e data protection hanno lavorato prevalentemente sulla verifica della conformità di attività e progetti. Oggi si trovano sempre più spesso a operare in una fase precedente, contribuendo alla definizione delle regole di adozione, alla valutazione dei rischi e alla costruzione di modelli decisionali sostenibili. Non è un caso che molte organizzazioni stiano sperimentando nuove figure professionali dedicate all’intelligenza artificiale o modelli di governance multidisciplinari nei quali competenze giuridiche, tecnologiche e organizzative si intrecciano sempre più strettamente.

Anche il tema dell’alfabetizzazione assume, in questo scenario, un significato più ampio rispetto a quello di semplice adempimento normativo. L’AI literacy rappresenta certamente uno dei primi obblighi introdotti dall’AI Act, ma il suo valore va oltre la compliance. Significa costruire all’interno delle organizzazioni la capacità di comprendere come queste tecnologie funzionano, quali limiti presentano e quali conseguenze possono produrre. Perché nessuna governance può essere realmente efficace se chi è chiamato a decidere non possiede gli strumenti per comprendere ciò che sta governando.

Sul fondo del dibattito resta poi una questione che riguarda il futuro stesso delle professioni. L’intelligenza artificiale sta modificando il lavoro di giuristi, compliance officer, DPO e consulenti, ma forse non nel modo in cui spesso viene raccontato. Più che sostituire competenze, sembra spostarne il baricentro. Automatizzare attività, generare contenuti o accelerare analisi non elimina infatti la necessità di interpretare contesti, gestire ambiguità e assumere decisioni in situazioni complesse. Anzi, rende queste capacità ancora più rilevanti.

L’AI Act rappresenta un passaggio fondamentale nel percorso di regolazione dell’intelligenza artificiale, ma la partita che si sta giocando nelle organizzazioni è più ampia. Riguarda la capacità di costruire modelli di governance sufficientemente solidi da garantire controllo e responsabilità, ma anche sufficientemente flessibili da accompagnare una tecnologia che continua a ridefinire, giorno dopo giorno, i propri confini.

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È da questa prospettiva che ha preso le mosse il confronto tra Andrea Reghelin, Partner di P4I – Digital360 Advisory, e Miriam D’Arrigo, Legal and Policy Officer dell’EU AI Office della Commissione Europea, intervenuti nel corso dell’evento “AI Act: dalla norma alla governance reale”, organizzato da P4I – Digital360 Advisory e ComplianceDesign.it con il patrocinio di AIGI. Un’occasione per fare il punto non soltanto sullo stato di avanzamento del quadro regolatorio europeo, ma anche sulle sfide che attendono le organizzazioni chiamate a confrontarsi con una disciplina destinata a incidere profondamente sulle modalità di sviluppo, utilizzo e controllo dei sistemi di intelligenza artificiale.

Nel corso dell’intervista, si è richiamato innanzitutto il ruolo assunto dall’EU AI Office, la struttura creata all’interno della Commissione Europea per coordinare le politiche europee sull’intelligenza artificiale e accompagnare l’attuazione dell’AI Act. Un ruolo che nei prossimi mesi diventerà ancora più centrale, anche alla luce delle nuove competenze legate alle attività di enforcement e al supporto delle autorità nazionali. Un passaggio che segna, simbolicamente e concretamente, il passaggio dalla fase della scrittura delle regole a quella della loro applicazione.

Proprio la necessità di rendere il quadro normativo più facilmente applicabile ha portato la Commissione Europea ad avviare un percorso di confronto con imprese e stakeholder che ha contribuito alla definizione del cosiddetto AI Omnibus Package. L’iniziativa nasce dalla consapevolezza che la competitività europea non dipenderà soltanto dalla qualità delle regole, ma anche dalla capacità di renderle comprensibili, proporzionate e concretamente gestibili da parte delle organizzazioni.

In quest’ottica si inseriscono alcune delle principali misure di semplificazione annunciate negli ultimi mesi. Tra queste, il rinvio dell’applicazione delle disposizioni relative ai sistemi di AI ad alto rischio rappresenta probabilmente l’intervento più significativo. Una scelta maturata anche alla luce dei ritardi registrati nello sviluppo degli standard tecnici europei, chiamati a svolgere un ruolo fondamentale nell’accompagnare le imprese nei percorsi di conformità. Una maggiore disponibilità di tempo che, tuttavia, non equivale a un rinvio della preparazione: al contrario, offre alle organizzazioni l’opportunità di affrontare il tema in modo più strutturato, evitando approcci esclusivamente formali o emergenziali.

La stessa logica emerge osservando un altro aspetto destinato ad assumere un’importanza crescente nei prossimi anni: l’AI literacy. Se nella prima formulazione del regolamento il concetto poteva apparire ancora sfumato, oggi appare sempre più evidente come la capacità di comprendere e governare i sistemi di intelligenza artificiale rappresenti una componente essenziale della compliance stessa. Non si tratta soltanto di formare sviluppatori o specialisti tecnologici, ma di costruire all’interno delle organizzazioni una cultura diffusa dell’AI, capace di coinvolgere manager, funzioni di controllo, responsabili di processo e tutti coloro che, a diverso titolo, saranno chiamati a prendere decisioni supportate da sistemi intelligenti.

Da qui emerge uno degli elementi forse più interessanti del confronto: l’idea che la regolazione europea non debba essere letta esclusivamente come un insieme di vincoli. Le misure di semplificazione oggi in discussione rispondono certamente all’esigenza di ridurre complessità e oneri burocratici, ma si inseriscono anche in una riflessione più ampia sulla capacità dell’Europa di competere nello scenario globale dell’intelligenza artificiale.

Il tema della competitività, infatti, non può essere affrontato soltanto attraverso la leva normativa. Come evidenziato nel corso dell’incontro, la sfida riguarda anche la disponibilità di dati, infrastrutture di calcolo, investimenti, capacità di ricerca e collaborazione tra settore pubblico e privato. È in questa direzione che si muovono le iniziative europee volte a rafforzare l’ecosistema continentale dell’intelligenza artificiale, nella convinzione che innovazione e tutela dei diritti non debbano necessariamente essere considerate obiettivi contrapposti.

In questo scenario, il messaggio che arriva alle funzioni legal, compliance, risk e audit è piuttosto chiaro. L’AI Act rappresenta certamente un nuovo quadro di riferimento normativo, ma la sua reale efficacia dipenderà dalla capacità delle organizzazioni di costruire strutture di governance adeguate, attribuire responsabilità, sviluppare competenze e integrare i controlli nei processi decisionali. È qui che si giocherà la partita dei prossimi anni. Perché la sfida non è più soltanto conformarsi alla norma, ma trasformarla in un modello di governo dell’intelligenza artificiale sostenibile, credibile e realmente operativo.

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Ticket disponibili per il 231 Compliance Day

Grazie alla collaborazione con Cheope Risk Management, è disponibile un numero limitato di ticket omaggio per i professionisti interessati a partecipare alla manifestazione e alle sessioni del 231 Compliance Day.

Compila il form (i ticket saranno assegnati fino a esaurimento delle disponibilità)

PROGRAMMA

9:20 – 9:30 Saluti introduttivi

Alfredo Lori
Consigliere Delegato – Cheope Risk Management

9:30 – 10:00 Modello 231: strategie di contrasto dei reati, fra proattività e specificità

Marcello Fumagalli
Partner – BDO
Alessandra Mancini
Responsabile dell’Unità Compliance 231, Anticorruzione & Monitoring – ACEA SpA
Giuseppe Vaciago
Partner – 42 Law Firm
Moderatrice
Debora Bionda, Caporedattrice – CreditNews

10:15 – 11:00 Difendere l’impresa in un contesto di incertezza: le funzioni anti financial crime e di tutela aziendale

Gaetano Perilli
Chief Compliance & AML Officer – Banca Finint
Herman Spampatti
Responsabile Direzione Controls, Credit & Claims – Mooney
Domenico Varuzza
Direzione Danni, Business Engineering Auto – Groupama Assicurazioni SpA
Moderatrice
Debora Bionda, Caporedattrice – CreditNews

11:15 – 11:45 Antiriciclaggio nelle imprese pubbliche e private: oltre i doveri formali, verso una responsabilità sostanziale

Antonio Buonamano
Corporate Governance & AML Specialist – GRALE | Dottore di Ricerca in Diritto Processuale Penale
Nicola Colacino
AML Manager – TeamSystem
Giuseppe Mancini
Dottore Commercialista e Revisore Legale – Studio OBM & Associati | Presidente Commissione AML – ODCEC Milano
Moderatrice
Debora Bionda, Caporedattrice – CreditNews

12:00 – 12:45 Supply chain due diligence: continuità e sicurezza della filiera per contenere il rischio aziendale

Rosanna Brondolo
Head of Purchasing – BCube SpA
Luca Ciravegna
Responsabile Risk Prevention and Security Resilience – A2A
Carlo Korner
Consigliere Delegato – Keisdata
Emanuele Sorrentino
Responsabile Unità Fraud & Integrity Risk Management – ACEA SpA
Moderatrice
Debora Bionda, Caporedattrice – CreditNews

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L’AI Act è già entrato nel linguaggio delle organizzazioni. Molto meno nelle loro decisioni. Si parla di principi, classificazioni, livelli di rischio. Ma quando si entra nei processi reali, quelli dove si prendono decisioni, si allocano responsabilità e si gestisce il rischio, il quadro cambia.

E lì emergono le vere domande:
chi governa davvero l’AI?
chi decide cosa è accettabile?
chi si assume il rischio quando la norma non basta?

È su questo terreno – concreto, operativo, spesso irrisolto, che si sviluppa il confronto promosso da P4I – Digital360 Advisory in collaborazione con ComplianceDesign.it e con il patrocinio di AIGI.

Giovedì 21 maggio 2026
Ore 14:30
Milano, Viale Bodio 37 – Sede Digital360

Ad aprire i lavori saranno Gabriele Faggioli e Giorgio Martellino.

Il keynote di Miriam D’Arrigo, dalla Commissione Europea, offrirà una lettura aggiornata dell’AI Act tra architettura normativa ed evoluzione della soft law.

Una prima tavola rotonda metterà a fuoco l’applicazione concreta: obblighi, agenti, realtà operativa. Non in teoria, ma dentro le organizzazioni.

Una seconda tavola rotonda affronterà il punto più critico: come costruire modelli di governance che funzionino davvero, integrando compliance, legale, tecnologia e business.

Con il contributo di: Alessandra Bini, Anna Cataleta, Carmelo Fontana, Adriano Peloso, Andrea Reghelin, Federico Della Bella, Alessandra Corigliano, Anna Lanza, Matteo Sironi, Sibilla Ricciardi.

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