L'impatto dell'Intelligenza Artificiale nella revisione di bilancio: opportunità e sfide

L'evoluzione dell'intelligenza artificiale e degli strumenti sta trasformando profondamente il processo di revisione, introducendo nuove modalità di analisi dei dati e di identificazione dei rischi. La presente tesi analizza l'impatto di tali tecnologie sulla revisione contabile, con particolare attenzione al processo di Risk Assessment e alla pianificazione delle attività di audit. L'elaborato esamina l'evoluzione dall'approccio tradizionale verso un modello maggiormente data-driven, nel quale l'utilizzo di tecniche di data analytics, machine learning e modelli predittivi consente di analizzare popolazioni di dati più ampie, individuare anomalie e pattern e identificare con maggiore tempestività le aree potenzialmente caratterizzate da un maggiore livello di rischio. In tale prospettiva, l'AI può contribuire alla definizione delle priorità di audit e a una più efficiente allocazione delle risorse, modificando le modalità con cui il revisore pianifica e conduce il proprio lavoro. L'AI viene analizzata non come sostituto del revisore, ma come strumento di supporto in grado di fornire informazioni, indicatori e valutazioni utili al processo decisionale. Infine, la tesi affronta le principali implicazioni etiche e di governance derivanti dall'impiego dell'AI nella revisione, in particolare, vengono analizzati i temi della trasparenza, della spiegabilità, della responsabilità e dei bias algoritmici, con specifico riferimento al problema della cosiddetta “Black Box”, ovvero alla difficoltà di comprendere i meccanismi attraverso i quali determinati modelli producono i propri risultati. La tesi evidenzia, come l'integrazione dell'intelligenza artificiale possa rappresentare un'importante opportunità per rendere il processo di revisione maggiormente analitico, tempestivo e orientato al rischio, purché il suo utilizzo sia accompagnato da adeguati sistemi di controllo, trasparenza e supervisione umana. L'efficacia dell'AI nella revisione non dipende quindi esclusivamente dalle capacità tecniche degli algoritmi, ma dalla loro integrazione equilibrata con competenze professionali, scetticismo professionale e responsabilità del revisore.