La riforma in itinere dell’amministrazione straordinaria tra gestione anticipata della crisi ed efficientamento della procedura concorsuale*

Sommario: 1. Premesse; 2. Analisi dell’intelligenza artificiale; 3. Le nuove figure professionali al servizio dell’I.A.; 4. Intelligenza artificiale e responsabilità; 5. Intelligenza artificiale in tribunale; 6. Conclusioni.

Abstract: Il saggio tratta delle implicazioni etiche e legali associate all'uso dell'IA, inclusi i rischi e le responsabilità derivanti da decisioni automatizzate. Il presente lavoro esamina come l'IA viene utilizzata nel contesto legale con riferimento alle sfide che ne derivano per il sistema giudiziario.

Parole Chiave: Intelligenza artificiale, IA, nuove figure professionali, tribunali.

 

Abstract: the essay deals with the ethical and legal implications associated to the AI use, including the risks and the responsibilities resulting from automated decisions. The present work analyses how the AI is used in the legal context in relation with the challenges resulting for the judicial system.

Keywords: Artificial Intelligence, AI, new professional figures, courts.

(*) Il contributo è stato sottoposto alla valutazione di un referee

1.        Premesse

L’economia globale è entrata ormai totalmente nella sua era digitale: superando infatti la fase iniziale di industrializzazione e successiva automazione dei processi produttivi, è approdata grazie alle moderne tecnologie nel campo immateriale del world wide web, poggiando su di esso non soltanto la propria architettura commerciale ma anche la sua visibilità, il branding, il proprio bacino di clientela e, in ultimo, le risorse umane e artificiali per l’azienda.

E’ stato un processo lungo e complicato, specialmente per determinati settori tradizionalmente più ancorati ad una fisicità oggettiva in cui operare, che però è giunto ad una maturità tale da non poter essere più ignorato quale elemento fondante e distintivo per valorizzare un marchio aziendale: è indubbio che nell’era moderna qualunque attività che non abbia una corrispondente vetrina digitale – più o meno articolata – sia ritenuta nel migliore dei casi come meno appetibile; nel peggiore come “inesistente” o scarsamente affidabile.

Se fino ai primi anni 2000 però il concetto di visibilità digitale era relegato alla semplice presenza “passiva” di un sito o di un form per il contatto, oggi siamo ormai abituati ad una diversa immagine virtuale: l’azienda deve farsi avanti continuamente, deve sviluppare strategie di marketing compatibili e sensibili che possano aderire non soltanto al semplice e vasto complesso digitale ma anche saper interagire tramite i “social” con la potenziale clientela per raggiungerla e catturarla.

Questo radicale cambiamento è dovuto alla trasposizione dell’utenza nel mondo del web in cui passa gran parte della propria giornata, lavorativa e non, con la conseguenza che l’impresa moderna è costretta ad investire molte risorse nella propria immagine social, sviluppando una articolata sensibilità per l’attualità e i temi polarizzanti che possono via via alternarsi anche in pochissime ore.

Il costrutto digitale del complesso aziendale deve quindi essere responsivo e veloce, rapido ed efficace; rispondere in maniera semplice ad esigenze molto complesse: per farlo, per restare competitivi, oggi in ausilio dell’impresa esistono numerosi strumenti creati specificamente per elaborare il risultato cercato analizzando milioni se non miliardi di variabili possibili: comunemente chiamiamo questi programmi intelligenze artificiali.

L’immagine restituita dal termine “intelligenza artificiale” è però spesso inquinata da una serie di costrutti mentali che la nostra cultura ci raffigura nel momento stesso in cui viene pronunciato: è un termine scomodo ma veritiero perché lo strumento creato dall’uomo agisce e opera in maniera simile alla nostra intelligenza; e non potrebbe essere altrimenti, dal momento che noi stessi ne siamo i creatori.

Ecco perché l’imprenditore, da sempre all’affannosa ricerca di certezze in un mondo, quello dell’economia, fatto di ragionevoli probabilità (al massimo), trova nell’intelligenza artificiale conforto e timore: il primo, perché l’I.A. offre una rapidità di calcolo e di risoluzione impossibili per il più esperto professionista; il secondo perché la stessa può anche offrire scenari nefasti legati a prospettive di crollo aziendale che l’imprenditore preferirebbe non conoscere mai.

Quel che è certo è che l’Intelligenza Artificiale offre la verità, ma non sempre risponde al desiderio; con il risultato di risultare una Cassandra odiosa predittiva di sventure.

L’approccio migliore per avvicinare questi strumenti è quello di essere quanto più ragionevolmente edotti sul loro funzionamento, in modo da accettarne i risultati offerti ed essere in grado di cavalcarli a proprio vantaggio: occorre sempre anche da parte dell’imprenditore un approccio attivo e mai di semplice accettazione della realtà.

 

2.        Analisi dell’intelligenza artificiale

Posto a fondamento dell’intero processo intellettivo – anche di quello umano – vi è un complesso di algoritmi che partendo da una serie di ipotesi giungono alla postulazione di tesi che successivamente vengono sottoposte ad un processo di verifica.

Il sistema artificiale si comporta sostanzialmente nella stessa maniera: il programmatore fornisce un logaritmo al programma che lo mette in azione ponendo due variabili a confronto un numero elevato di volte fino a riscontrare tra di esse una correlazione, che pone come tesi: è il processo più semplice di machine-learning, quello in cui la macchina apprende per tentativi partendo però da una serie di dati forniti dall’uomo.

Il ragionamento matematico operato dal sistema è quello della regressione lineare, ovvero il sistema che consente di prevedere il valore di una variabile partendo dall’analisi del valore di una diversa variabile.

Possiamo intuitivamente ricondurre un procedimento analogo al rapporto tra reddito e consumi.

E’ questo il modello più elementare di intelligenza artificiale che viene ancora oggi spesso utilizzato all’interno del sistema aziendale per la gestione dei turni di lavoro[1] (“celebre è il caso dell’algoritmo Frank, recentemente portato alle cronache dal Tribunale di Bologna che ha sanzionato una nota società di delivery per pratiche scorrette nella determinazione e assegnazione dei turni di lavoro ai propri “rider”[2]).

L’intelligenza artificiale sviluppata su questo modello opera in un sistema chiuso, pertanto non le è possibile svolgere analisi e giungere a conclusioni diverse dal modello di algoritmo fornito dal suo creatore: questo perché l’insieme dei dati iniziali da cui effettua le proprie analisi statistiche è fornito da utenti o dal programmatore stesso.

Ben più approfondita è strutturata è l’intelligenza artificiale sviluppata su modello di cd Deep Learning[3]: in questo caso la macchina non parte da alcun dato iniziale, ma è unicamente creata sulla scorta di una serie di sinapsi digitali formate da algoritmi primordiali che lei stessa può modificare per adeguarli ad una situazione mutevole.

Una macchina così costruita è in grado non soltanto di evolvere i propri meccanismi logici ma di crearne di nuovi qualora la situazione lo richieda.

L’esempio più semplice di questo tipo di intelligenza artificiale è il sistema predittivo di riconoscimento dei motori di ricerca moderni: l’intelligenza artificiale, dopo aver analizzato miliardi di richieste di ricerca, ha costruito una propria rete neuronale in grado di predire i risultati voluti o anche di completare la parola digitata sulla scorta delle proprie necessità e preferenze, adeguando l’algoritmo ai dati ricavati da una singola e personale esperienza; in tal modo l’intelligenza artificiale è in grado di modellarsi in forma diversa a seconda dell’utente che ha di fronte, replicandosi in miliardi di modelli diversi, tanti quanti sono i soggetti che si accingono a chiederle un determinato risultato.

Questo schema estremamente sintetico diventa di primario interesse traslando questa programmazione all’interno del modello imprenditoriale: a tal fine sono nel tempo sorte tantissime programmazioni in grado di aiutare l’impresa, ad esempio, a perfezionare e circoscrivere il recruiting, provvedendo ella stessa a compiere la ricerca di candidati per una specifica posizione sulla base delle competenze da questi indicate nei vari social dedicati alla vetrina professionale o nei sistemi che ne caricano le offerte di lavoro; ma l’intelligenza artificiale risulta altresì un validissimo alleato per registrare e verificare il posizionamento sul mercato del proprio core business[4]: una verifica anche predittiva, indicando al sistema le caratteristiche del prodotto questo può individuare l’insieme di potenziali soggetti che ne possano beneficiare.

E ancora nel campo strettamente economico: analizzando l’andamento dell’attività, i flussi aziendali e segnalando in

anticipo le criticità che potessero sorgere per eventi endogeni che esogeni.

Il terreno in cui si può muovere l’intelligenza artificiale è vasto e delicato, non immune anche da valutazioni di opportunità che esulano dal semplice risultato ideale: quando è opportuno, per minimizzare il rischio d’impresa, affidarsi al massimo ad una decisione presa da un calcolatore oggettivo? Quanto è etico, sotto il profilo quindi del rapporto con i propri dipendenti, con i partner strategici e con la propria clientela?

Sono queste le domande forse più importanti per poter interagire con successo con i nuovi sistemi digitali senza farsi mai sopraffare da essi, ma traendone il miglior insegnamento possibile.

 

3.        Le nuove figure professionali al servizio dell’I.A.

Fino a pochi anni fa si riteneva che i sistemi di Intelligenza Artificiale trovassero concreta applicazione solo su modelli imprenditoriali settorialmente dedicati (ad esempio industria digitale, macchine per diagnostica, portali online); ma lo sviluppo e l’estrema personalizzazione di questi programmi ha reso possibile per ogni tipologia di impresa poterne sfruttare il potenziale.

Per tali motivi anche la piccola e media impresa ha cominciato ad avvicinarsi all’intelligenza Artificiale, cercando di capire in che modo potesse agevolarne l’attività.

L’imprenditore ha infatti compreso che i sistemi di IA non sono caratterizzati da una complessità di utilizzo, bensì, al contrario, la loro essenza è proprio quella di ridurre tempo e costi ottimizzando i processi naturali dell’impresa in maniera assolutamente automatica.

Quando si parla di gestione dell'impresa si deve includere non soltanto l’organizzazione quotidiana del lavoro e il controllo quindi sulla produzione, ma anche una analisi dei dati preordinata ad aiutare l’impresa nel proprio sviluppo futuro, portando nuove strategie di vendita, supporto al cliente e produzione.

Come abbiamo visto l’unica necessità di cui ha bisogno per lavorare in maniera efficiente è un quantitativo importante di dati che l’azienda sia in grado di fornire.

L’elaborazione di questi dati permette al motore dell’I.A. di lavorare a pieno regime consegnando i risultati richiesti.

Questi risultati sono di enorme aiuto per la gestione manageriale ma ne consegue che dietro il corretto utilizzo dei nuovi sistemi vi siano altrettante nuove figure di riferimento.

Con la crescente automatizzazione delle attività (soprattutto quelle ripetitive e a basso costo) si verificherà una sostituzione di figure operative: “da colui che fa a colui che controlla il macchinario che produce”.

In effetti la rivoluzione operata dall’automazione e adesso dall’intelligenza artificiale può essere efficientata solamente introducendo nuove figure aziendali specificamente designate per il loro rapporto con i programmi: di spicco è la figura del CIO (Chief Innovation Officer) che si occupa appunto di traghettare l’impresa verso le nuove tecnologie.

Ma abbiamo anche già visto come nel campo di Marketing e Recruiting siano quindi necessari soggetti in grado di saper lavorare su personal branding o il growth hacking[5]

Questi segnali si traducono nel dualismo costante che da un lato suggerisce un aumento di opportunità di lavoro e dall’altro evidenziano il segnale opposto: in entrambi i casi la responsabile è l’automazione.

Al momento si ritiene però che più una azienda investe in robotica, più il numero di lavoratori che si occupano di attività complementari ad essa crescerà (reinstatement effect)[6]. Ovviamente per creare questa opportunità occorre formare una nuova classe di lavoratori e questo richiede un investimento importante, senza il quale l’intero processo di automazione rischia di non dare i risultati attesi.

Per farlo occorrono politiche importanti di Reskilling e soprattutto una efficace lotta contro due effetti molto temuti in questo campo: lo skill bias technical change (ovvero la difficoltà per i lavoratori a bassa specializzazione di affrontare il progresso tecnologico) e il routine bias technical change (ovvero la scomparsa dei lavori di routine per effetto dell’innovazione tecnologica).

Se la conduzione manageriale saprà cogliere l’opportunità e intraprendere questo complesso percorso di rivoluzione tecnologica al servizio dell’azienda, il risultato sarà proprio quello di traghettare l’impresa in un mondo moderno e nuovo, sapendolo interpretare e navigare e non soltanto sopportare.

Per farlo occorre conoscere le principali figure che possono offrire un supporto utile per l’Intelligenza Artificiale: ci viene in soccorso uno studio effettuato dal MIT (Massachussets Institute of Technology) nel 2017 che ne ha individuate tre:

·           I Trainers: coloro che si occupano di correggere ed indirizzare i servizi basati su I.A. nell’interazione con gli esseri umani in situazioni complesse in modo da fornire comprensione ed empatia alla conversazione

·           Gli Explainers: coloro che si occupano di spiegare i dati forniti dall’I.A. al business leader giustificando decisioni potenzialmente dannose emerse da una analisi razionale

·           I Sustainers: coloro che devono garantire che i sistemi si comportino secondo le specifiche in base alle quali sono stati addestrati e progettati, correggendo eventuali attività anomale

E’ fondamentale che l’impresa sia dotata anche di queste figure per evitare che un uso sbagliato del software di I.A. porti più danni che vantaggi.

Questo però permette di capire che l’automazione non produce automaticamente disoccupazione, anzi: favorisce la creazione di nuovi posti di lavoro e di nuove figure all’interno dell’impresa.

 

4. Intelligenza artificiale e responsabilità

Un sistema di intelligenza artificiale è e deve sempre essere considerato uno strumento; ne consegue che interpretarlo come un sostituto di una reale controparte umana può tradursi in un enorme errore di valutazione.

Per tale motivo è indispensabile che l’impresa sia in grado di controllare costantemente l’attività del programma, valutandone anche eventuali risposte errate.

La recentissima storia evidenzia casi di errori grossolani causati da eccessiva autorità data all’Intelligenza Artificiale: il caso più importante è quello fornito da una nota multinazionale di commercio elettronico il cui software ha deciso in autonomia di licenziare 300 dipendenti agendo come direttore del personale poiché risultavano sotto lo standard fissato dall’algoritmo.

Con riguardo a tale fenomeno si è parlato di “licenziamento artificiale” che comunque risulta suscettibile di impugnazione al pari del licenziamento tradizionale qualora la macchina nel prendere la decisione non abbia preso in considerazione tutti i dati sul lavoratore.

Ma il problema principale ovviamente è quello del soggetto responsabile per l’errore provocato dalla macchina.

La questione, in ambito civilistico, pare di pronta soluzione, con il ricorso ai principi della responsabilità oggettiva ai sensi dell’art. 2054 c.c. ma il problema è più articolato.

Si deve anzitutto cercare di capire se il danno causato dalla macchina derivi da un difetto di fabbricazione – con conseguente responsabilità del costruttore – o da un difetto di utilizzo.

Si deve inoltre ricordare che in questo caso la macchina ha operato applicando un algoritmo interno e come tale si dovrebbe agire – tornando al caso sopra esposto - ipotizzando una illegittimità del licenziamento per insussistenza del fatto addebitato.

La conseguenza, quindi, potrebbe portare all’elisione dell’ingiusto licenziamento ma ad una difficile configurabilità del risarcimento del danno ex art. 2054 c.c.

Un tema molto più attuale è quello legato alla guida autonoma di livello 3 che ormai hanno raggiunto alcuni veicoli in circolazione: in caso di incidente causato da una vettura che procedeva in modalità automatica, la responsabilità del conducente – anche e soprattutto sotto un profilo assicurativo – scatta? O, diversamente, si dovrebbe ricercare la responsabilità nel costruttore per erronea progettazione del software di guida?

In questo caso, a seconda della natura dell’incidente si dovrà affrontare anche il problema della responsabilità penale che, laddove coinvolga un sistema di intelligenza artificiale, diventa assai più delicato.

Infatti mentre è assai agevole perseguire il dolo del soggetto che sfrutta un sistema di intelligenza artificiale per commettere un reato[7], diventa invece più complesso valutare la colpa.

Questo perché individuare una condotta nell’uso del sistema che possa aver colpevolmente indotto il programma a commettere un reato è decisamente complesso, per non dire apertamente irrealizzabile.

Ma cercando di dare uno sguardo più ampio ai nuovi sistemi di intelligenza artificiale si potrebbe cominciare a teorizzare per i modelli basati sulla rete neuronale evolutiva l’ipotesi del programma quale “autore del reato”. Questo scenario è tutto da scrivere, in quanto perseguire penalmente una macchina è un campo di azione ancora inesplorato.

In ogni caso è indubbio che ogni volta in cui la commissione di un reato si intreccia tra uomo e macchina avremo difficoltà a separare e bilanciare le rispettive ed effettive responsabilità[8]

La tematica è sempre più attuale e dovrà trovare una concreta teorizzazione giuridica a livello internazionale, in modo da consentire l’estensione dell’utilizzo di tali software senza il rischio di lacune applicative.

Ma al tempo stesso dobbiamo porci una domanda più importante: la responsabilità da algoritmo non corre il rischio di diventare una assenza di responsabilità, legata ad una progressiva e sempre più difficile probatio diabolica in capo al soggetto che ne deve dimostrare la fallacia?

E ancora: fino a dove è eticamente corretto che una intelligenza artificiale possa decidere sull’attività umana?

Ritornando al caso dell’ingiusto licenziamento, il problema non è soltanto quello di poter poi concretamente azionare la corretta procedura giuridica per sanzionarlo, ma anche quello di interrogarci sull’etica che consente in una società civile ad un programma di valutare la nostra efficienza lavorativa fino a decidere della nostra inutilità nella filiera aziendale.

Questo tema si ricollega all’importanza che tutti questi programmi siano sempre considerati solamente strumenti di lavoro e mai diventino sostituti: finché esisterà un Susteiner a controllarne il corretto utilizzo, fintanto che si potranno limitare a su