L’arrivo dell’intelligenza artificiale nei processi di revisione contabile e legale non è più una promessa futura, ma una realtà concreta con effetti sempre più profondi e diffusi sulle modalità con cui i professionisti verificano bilanci, controllano dati e formulano giudizi di affidabilità. Questo fenomeno, analizzato in Italia anche attraverso la recente pubblicazione da parte di Assirevi, l’Associazione Italiana delle Società di Revisione, mette in luce come la trasformazione tecnologica stia rimodellando l’attività del revisore, aprendo nuove opportunità ma anche sollevando questioni complesse di competenze, rischi e approcci metodologici.
Tradizionalmente, il lavoro del revisore ha previsto un’analisi basata su campioni di dati e procedure manuali, con l’obiettivo di acquisire evidenze sufficienti per esprimere un giudizio di conformità su un bilancio. Con l’introduzione dell’intelligenza artificiale, le tecnologie digitali — in particolare strumenti di machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e sistemi automatizzati di analytics — consentono oggi di affrontare quantità enormi di informazioni con una velocità e una profondità prima impensabili. Questi strumenti sono in grado di processare dati strutturati e non strutturati, come contratti o comunicazioni interne, identificare correlazioni tra variabili economiche, segnalare anomalie e tendenze con un livello di dettaglio superiore rispetto ai metodi tradizionali, e supportare il revisore nell’analisi degli andamenti più complessi.
Questa evoluzione non significa che l’intelligenza artificiale sostituirà il ruolo del revisore, ma piuttosto che ne sta trasformando i contenuti e le responsabilità. La capacità di analizzare grandi dataset offre l’opportunità di superare l’approccio basato sulla pura campionatura per adottare analisi più ampie e mirate, aumentando l’efficacia delle verifiche e, in molti casi, la rapidità con cui si raggiungono conclusioni significative. Allo stesso tempo, il professionista deve mantenere un ruolo attivo nel valutare i risultati prodotti da sistemi automatizzati e garantire che gli output generati dalla tecnologia siano interpretati nel contesto del quadro normativo di riferimento e delle specificità aziendali. In altre parole, l’AI diventa uno strumento di supporto che arricchisce l’analisi con capacità computazionali ben superiori a quelle umane, ma richiede comunque il giudizio critico e la competenza professionale del revisore per validare i risultati e trarne conclusioni affidabili.
Uno degli aspetti centrali nel dibattito attuale riguarda proprio l’equilibrio tra automazione e competenza professionale. Nonostante l’AI permetta di ridurre i tempi di alcune attività ripetitive — come la raccolta e l’organizzazione dei dati, l’identificazione di anomalie nei registri contabili o la comparazione di grandi volumi di transazioni — la responsabilità ultima di comprendere la qualità delle informazioni, valutare i rischi e formulare un giudizio professionale resta saldamente nelle mani del revisore. Il ricorso a tecnologie intelligenti richiede infatti competenze nuove, non soltanto in ambito contabile, ma anche in ambito tecnologico: è necessario comprendere come i modelli AI elaborano i dati, quali sono i loro limiti e potenziali bias, e come interpretare correttamente gli output automatizzati nel complesso contesto aziendale e normativo in cui opera il revisore.
In parallelo, l’introduzione dell’intelligenza artificiale impone una riflessione approfondita sulle metodologie e sulle tecniche di revisione. La digitalizzazione e l’adozione di tecnologie avanzate spingono verso una revisione sempre più integrata con i sistemi informativi aziendali, richiedendo non solo una maggiore familiarità con le tecnologie digitali da parte dei revisori, ma talvolta anche l’inserimento nei team di professionisti con competenze informatiche specifiche. Questo nuovo approccio “ibrido” tra competenze contabili e tecnologiche non è privo di sfide, perché richiede un ripensamento delle pratiche di audit, delle procedure interne e della formazione professionale, affinché i revisori possano operare efficacemente in un ambiente dove i processi automatizzati e l’analisi assistita dall’AI sono sempre più centrali.
Un ulteriore elemento di attenzione riguarda la qualità dei dati. I sistemi di intelligenza artificiale sono fortemente dipendenti da dati accurati, completi e coerenti: un dataset incompleto o mal strutturato può portare a risultati non affidabili o fuorvianti, e amplificare errori che sfuggirebbero a un controllo umano attento. Questo pone al centro del lavoro del revisore la necessità non solo di utilizzare strumenti AI, ma anche di saper valutare l’affidabilità dei dati in ingresso e la robustezza dei processi di data governance delle aziende oggetto di revisione.
Infine, l’adozione dell’intelligenza artificiale apre anche una serie di riflessioni normative e deontologiche. Sebbene l’AI possa supportare l’identificazione di rischi e anomalie con maggiore efficacia, la professione deve confrontarsi con questioni legate alla trasparenza degli algoritmi, all’etica nell’uso dei dati e al mantenimento di standard elevati di professionalità e rigore metodologico. In questo senso, pur beneficiando delle potenzialità tecnologiche, il revisore resta un pilastro indispensabile per garantire affidabilità, trasparenza e conformità nei processi di verifica contabile, combinando competenze umane e strumenti digitali per rispondere alle esigenze di aziende, stakeholders e mercati.