Che cosa dovrebbe chiedere un consiglio di amministrazione sull'IA? Un briefing per gli amministratori della moda

Un briefing del consiglio di amministrazione sull'IA dovrebbe aiutare gli amministratori a porre cinque gruppi di domande: dove l'IA si inserisce nella strategia e quale valore ci si attende, da quali dati e fornitori dipende, quali rischi e regolamenti si applicano, se le persone hanno le competenze e le regole necessarie e come verranno misurati i risultati. Non ci si aspetta che gli amministratori giudichino i dettagli tecnici, ma che vedano se il management ha risposte, evidenze e responsabili. Questo briefing è un orientamento editoriale generale e non costituisce consulenza legale.

Perché l'IA è una questione da consiglio di amministrazione e non solo dell'IT?

L'IA tocca la strategia (come i clienti trovano e acquistano moda), le operations (pianificazione, sourcing, servizio clienti), l'esposizione legale (regolamentazione, proprietà intellettuale, dichiarazioni pubblicitarie) e le persone. McKinsey e Business of Fashion, in The State of Fashion 2026, descrivono l'IA come un fattore che passa da vantaggio competitivo a necessità aziendale, riferiscono che oltre il 35% dei dirigenti usa già l'IA generativa e osservano che i consumatori usano i modelli linguistici di grandi dimensioni per cercare e confrontare i prodotti, rendendo le risposte dei chatbot quella che il rapporto definisce la nuova SEO.

Allo stesso tempo, le evidenze finanziarie sono più esili dell'attività. Il sondaggio globale McKinsey 2026 ha rilevato che il 37% degli intervistati attribuisce all'IA almeno una parte dell'impatto sull'EBIT, una quota sostanzialmente invariata rispetto all'anno prima, e che circa il 6% si qualifica come best performer. I consigli dovrebbero attendersi dal management che distingua l'attività dai risultati.

Che cosa dovrebbero chiedere gli amministratori su strategia e valore?

• Quali sono le tre iniziative di IA più importanti per la nostra strategia e come si misurerebbe il successo in numeri?
• Qual è la baseline di oggi, chi è responsabile di ciascun beneficio e quando lo rivedremo?
• Che cosa non stiamo facendo deliberatamente e perché?
• Come potrebbero cambiare gli assistenti di ricerca e di acquisto basati sull'IA il modo in cui clienti e buyer wholesale trovano i nostri prodotti e che cosa stiamo facendo per i nostri dati di prodotto?
• Che cosa succede se l'iniziativa fallisce e quanto avremmo speso?

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Che cosa dovrebbero chiedere gli amministratori su dati e fornitori?

La maggior parte dei fallimenti dell'IA nelle aziende risale a qualità dei dati, accesso e dipendenza dai fornitori. Gli amministratori possono chiedere se i dati di prodotto, clienti e fornitura sono accurati e hanno un titolare, quali fornitori detengono dati aziendali, che cosa dice il contratto su titolarità e cancellazione e quanto costerebbe un'uscita. La portabilità conta perché cambiare tardi uno strumento ricco di dati è costoso, e un consiglio che chiede presto ha più probabilità di vedere il piano di uscita scritto prima che serva.

Quali regolamenti dovrebbe conoscere un consiglio?

Queste date provengono da una sintesi pubblicata del regolamento e riflettono le modifiche previste dal Digital Omnibus descritto dalla Commissione europea: gli amministratori dovrebbero quindi confermare le date aggiornate con i consulenti legali. Il regolamento distingue fornitori e deployer, e un'azienda di moda che usa uno strumento di terzi è di norma un deployer. Un deployer è un soggetto che usa un sistema di IA a titolo professionale, e i deployer di sistemi ad alto rischio hanno meno obblighi dei fornitori, pur avendone alcuni.

Oltre all'AI Act si applicano anche il diritto pubblicitario e quello dei consumatori. Nel settembre 2024 la Federal Trade Commission statunitense ha annunciato l'Operation AI Comply, cinque azioni contro aziende che avevano ingigantito le capacità dell'IA o venduto strumenti di IA usati per ingannare, e il suo allora presidente ha dichiarato che non esiste alcuna esenzione per l'IA dalle leggi vigenti. I consigli dovrebbero chiedere come vengono comprovate le dichiarazioni di marketing sulle funzioni di IA, proprie dell'azienda o dei suoi fornitori.

Che cosa dovrebbero chiedere gli amministratori su persone e competenze?

Chiedete quale formazione è stata erogata e a chi, quali sono le regole per usare strumenti di IA esterni con dati riservati e come si prevede che cambino i ruoli. L'articolo 4 impone a fornitori e deployer di adottare misure per promuovere l'alfabetizzazione in materia di IA, senza alcun livello o certificato obbligatorio, e la Commissione osserva che la mancanza di una formazione adeguata può rendere più probabile l'applicazione delle sanzioni in caso di incidente. I consigli dovrebbero inoltre chiedere al management come si prevede che cambi il contenuto dei lavori e se i rappresentanti dei lavoratori siano stati consultati dove richiesto. Vale anche la pena chiedere come il management verrebbe a sapere di un malfunzionamento. Gli assistenti rivolti ai clienti possono dare risposte sbagliate o inadatte, e i contenuti di prodotto generati possono contenere errori su taglie, composizione o dichiarazioni. Un responsabile nominativo, un canale di escalation e un registro degli incidenti offrono al consiglio qualcosa di concreto da esaminare.

Gli amministratori dovrebbero inoltre mantenere aspettative realistiche. Il sondaggio McKinsey ha rilevato che circa il 20% degli intervistati dichiara che i costi operativi, token inclusi, hanno limitato l'uso dell'IA: il costo di gestire l'IA su larga scala appartiene quindi all'agenda del consiglio accanto ai benefici. Una proposta che mostra solo i vantaggi non è stata preparata fino in fondo, e una che non mostra alcun costo di esercizio non è stata preparata affatto.

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Come dovrebbe monitorare l'avanzamento il consiglio?

1. Una dashboard trimestrale di una pagina sull'IA: iniziative, responsabili, baseline, risultati, spesa, incidenti.
2. Un inventario dei sistemi di IA in uso, compresi quelli incorporati nel software dei fornitori.
3. Un dirigente nominativo responsabile della governance dell'IA, che riferisca al consiglio o a un comitato.
4. Un registro degli incidenti che comprenda errori, reclami e quasi incidenti.
5. Una revisione annuale di regolamentazione, dipendenza dai fornitori e competenze.