La valutazione degli adeguati assetti come driver di sostenibilità sociale. Limiti degli approcci a checklist e prospettive dell'intelligenza artificiale

Obiettivo dell’articolo: Analizzare come l’intelligenza artificiale generativa possa superare i limiti degli approcci documentali e delle checklist nella valutazione degli adeguati assetti organizzativi, amministrativi e contabili, favorendo una governance sostanziale, dinamica e orientata alla continuità aziendale. Metodologia: Lo studio adotta un approccio di interventionist research, basato sulla co progettazione e sperimentazione sul campo della piattaforma adeguati-assetti.ai. Il sistema integra interviste guidate, analisi documentale, dati esterni, tecniche RAG e supervisione human-in-the-loop. Risultati: L’approccio AI-driven consente di approfondire le pratiche effettive, triangolare fonti qualitative e quantitative, individuare incoerenze e aree di rischio e generare raccomandazioni basate su knowledge base e best practice. Implicazioni manageriali: Il modello supporta amministratori, consulenti e revisori nel passaggio dalla compliance formale al miglioramento continuo degli assetti, con potenziale applicabilità anche nelle PMI. Limiti della ricerca: I risultati dipendono dalla qualità dei dati, dalla capacità di supervisione degli operatori e da ulteriori verifiche su campioni più ampi; restano inoltre questioni etiche, di responsabilità e governance dell’IA. Originalità: Il contributo interpreta gli adeguati assetti come capacità dinamica e propone un modello replicabile di valutazione AI-based, trasparente e supervisionato.