Compliance e rischio non sono una funzione aziendale separata che osserva a distanza. Sono presenti in ogni processo in cui viene presa una decisione, viene eseguito un controllo o viene redatto un report. Nel momento in cui l'AI rileva una parte di quel lavoro, cambia qualcosa di fondamentale: non le regole, ma la questione di chi o cosa applica la regola, e chi ne è responsabile.
Tre tipi di lavoro attraversano ogni funzione di compliance e rischio. Una parte può essere rilevata dall'AI perché si tratta di modelli riconoscibili e quadri di verifica fissi: segnalazione di anomalie, prima selezione di fascicoli, sintesi della normativa. Una parte rimane in parte lavoro umano con l'AI come supporto: un sistema formula una proposta, una persona approva o respinge e registra il motivo. E una parte rimane lavoro umano, in particolare dove sono in gioco giudizio, ponderazione di interessi o responsabilità giuridica. Quale compito rientri in quale categoria varia da azienda ad azienda e da processo a processo, ed è proprio qui che si manifesta la prontezza.
Due aziende con lo stesso obbligo di compliance possono attualmente essere organizzate in modo completamente diverso. Un'azienda ha descritto i punti di controllo nel processo in modo tale da rendere chiaro quale fase può essere eseguita da un sistema di AI e quale fase deve essere confermata da una persona. L'altra azienda non ha mai fatto questa distinzione, perché il lavoro è sempre stato svolto dalla stessa persona nello stesso ordine e nessuno ha visto la necessità di scomporlo.
Questa differenza non risiede nella normativa, che è uguale per entrambe. Risiede nella questione se l'organizzazione conosce i propri processi a livello del singolo compito. Una direzione che parla a livello strategico di "accelerare la gestione del rischio con l'AI" senza sapere quali sotto-compiti vi rientrano, parla di un'ambizione senza che la relativa prontezza sottostante sia stata accertata. È la distinzione spiegata altrove a proposito de la differenza tra un obiettivo e un'ambizione: un'ambizione che presuppone lavoro affidato all'AI richiede una motivazione diversa rispetto a un obiettivo che indica solo un risultato.
La differenza percepibile non risiede in dashboard o tecnologia, ma nella risposta ad alcune domande dirette. L'organizzazione può indicare quale fase di controllo viene già ora eseguita con il supporto dell'AI, e chi ne valuta il risultato? È stato stabilito chi è autorizzato a respingere una proposta dell'AI, e su quali basi? Si tiene traccia di quante volte un segnale dell'AI viene ignorato, e quale ne fosse la ragione?
Un'organizzazione che risponde a queste domande con una risposta concreta ha già in parte colmato la prontezza su questa dimensione. Un'organizzazione la cui risposta si riduce a "lo facciamo caso per caso" non dispone ancora di una struttura in grado di sostenere il lavoro affidato all'AI in compliance e rischio, indipendentemente da quanto sia avanzato il software utilizzato.
Il lavoro dietro questa prontezza si svolge su tre livelli. A livello di processo, si tratta di scomporre il lavoro di compliance e rischio in compiti effettivamente trasferibili e compiti che non lo sono — un tema che si collega alla domanda trattata altrove su quanto costa rendere processi e operatività pronti per l'AI. A livello di governance, si tratta dei diritti decisionali: chi è autorizzato a convalidare un risultato dell'AI in un processo di compliance, e se tale autorità è stata formalizzata o è rimasta implicita — una questione che tocca quanto costa rendere strategia e governance pronte per l'AI. A livello di capacità, si tratta della questione di quali ore all'interno della funzione di compliance e rischio si liberano quando una parte del lavoro si sposta, e se tale capacità liberata venga impiegata altrove all'interno della gestione del rischio oppure no.
Qui vale un confine che non si attenua: se la capacità liberata riguarda decisioni relative al personale, si applicano a tal fine requisiti legali propri, indipendentemente da quanto emerge da questa valutazione.
Se una parte del lavoro di compliance e rischio si sposta effettivamente verso l'AI, il ruolo della persona in quel processo cambia da esecutore a valutatore. Si tratta di una competenza diversa, con una responsabilità diversa e spesso un diritto decisionale diverso rispetto al ruolo attualmente definito. Un team di direzione che non rende esplicito questo aspetto corre il rischio che il risultato dell'AI venga sì prodotto, ma non venga valutato da nessuno con il mandato adeguato — con il rischio di un'interpretazione errata nel reporting verso autorità di vigilanza, azionisti o mercato, un aspetto che incide anche su come il marchio e l'accesso al mercato si relazionano al lavoro rilevato dall'AI e sulle linee di reporting finanziario che vi si basano, come descritto in resilienza finanziaria quando l'AI rileva il lavoro.
La domanda sottostante — quale lavoro in questa azienda sia realmente trasferibile all'AI — viene risolta compito per compito con la scansione del lavoro di FTE TO AI.
Il primo passo non è un progetto tecnico, ma un quadro onesto di dove si trova l'organizzazione. Il test di prontezza gratuito consiste in otto brevi domande, una per dimensione, e offre un quadro di dove siete più avanti e dove non è stato ancora stabilito quasi nulla. Il test di ambizione completo, che registra le ambizioni in quattro livelli e le verifica su tutte e otto le dimensioni, è in fase di sviluppo.
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