ETD

• azienda per commessa
• bias algoritmico
• big data
• controllo di gestione
• intelligenza artificiale
• rischio tecnologico
• risk management

Questa tesi mira ad analizzare i Sistemi di Controllo Interno e il Risk Management aziendale sotto la spinta dell’innovazione tecnologica, ponendo al centro l’impatto strategico dell’AI e dei Big Data. Viene definito il contesto, illustrando il ruolo storico del Controllo di Gestione e il processo di RM secondo standard internazionali come la norma ISO 31000. Si stabilisce che il limite principale del CdG tradizionale risiede nella sua logica prevalentemente descrittiva e reattiva, che registra lo scostamento solo dopo che si è verificato. Viene introdotta la trasformazione digitale, definendo i Big Data e distinguendo tra le tecnologie emergenti: la RPA (Robotic Process Automation), cruciale per l’efficienza operativa, e la Predictive Analytics, necessaria per l’efficacia decisionale. In seguito, si analizza l'impatto dell'AI. Le applicazioni più rilevanti nel RM riguardano il forecasting (come la previsione dei costi di commessa) e la necessità di un cambiamento nei ruoli manageriali. Il punto focale è il rischio tecnologico: l’adozione dell'AI introduce il rischio di Dipendenza dai Dati, il Bias Algoritmico e, in modo cruciale, l’opacità della Black Box. La tesi sostiene che l'innovazione richiede una specifica Governance del Rischio AI per garantire affidabilità e conformità. Infine, utilizzando le informazioni raccolte in un contesto aziendale a commessa, si vanno ad evidenziare i limiti del sistema attuale.