I nuovi ruoli di dirigenza (e posti nel CdA) nati a causa dell’AI

I ruoli al vertice delle aziende stanno cambiando rapidamente per accogliere l’AI come oggetto di governance, non più solo come tecnologia da gestire. Harvard Business Review documenta la mappa delle nuove figure: Chief AI Officer, AI Ethics Officer, Head of Responsible AI, comitati AI nei board, deleghe specifiche del CdA. L’AI smette di essere materia del CIO e diventa argomento di tutti i livelli direttivi, dal board alla prima linea operativa.

Nel 2025 il 12% delle società Fortune 500 aveva un Chief AI Officer; nel 2026 la quota è raddoppiata. Quasi il 50% delle FTSE 100 britanniche ha già nominato un CAIO. Le aziende italiane di taglia comparabile iniziano a strutturare ruoli simili, spesso ricavandoli per scorporo dal CTO o dal CIO, in alcuni casi assumendo dall’esterno con profili misti business-tech. Il riassetto non è cosmetico: cambia le linee di riporto e le deleghe sui rischi, e ridisegna la mappa delle responsabilità in modo che gli incidenti AI abbiano un proprietario chiaro.

Tom’s Hardware ha già raccontato il dibattito italiano sul tema in due articoli complementari: il Chief AI Officer serve davvero nelle aziende? e la stessa domanda a distanza di mesi con dati di mercato aggiornati. Il dato più interessante è che i CAIO più efficaci non necessariamente possiedono competenze tecniche profonde in machine learning, ma sono comunicatori capaci di tradurre potenziale tecnico in obiettivi di business misurabili.

I quattro ruoli che contano davvero

HBR distingue quattro famiglie di ruoli emergenti, ognuna con dinamiche e linee di riporto diverse.

1. Chief AI Officer: responsabile della strategia AI a livello aziendale, riporta tipicamente al CEO o al COO. Coordina investimenti, gestione dei vendor, pipeline di sperimentazione, scaling dei progetti che funzionano. Spesso è una promozione interna dal CTO o un’assunzione dall’esterno con background misto tech e business;
2. AI Ethics Officer / Head of Responsible AI: gestisce bias, equità, conformità normativa (AI Act, GDPR), audit dei modelli in produzione. È una funzione di controllo, spesso indipendente dal Chief AI Officer per evitare conflitti di ruolo, talvolta riportante direttamente al CEO o al Chief Risk Officer;
3. AI Risk Officer: focus su rischi operativi, finanziari e reputazionali legati ai sistemi AI in produzione. Riporta al Chief Risk Officer o al CFO. È un ruolo che cresce velocemente nelle banche e nelle assicurazioni dove il regolatore chiede dimostrazione esplicita di gestione del rischio modello;
4. Comitato AI del board: sottocommissione dedicata che valuta scelte strategiche, approva budget AI sopra soglia, supervisiona la gestione del rischio sistemico. Esiste già in molte società quotate USA e UK, sta emergendo in Italia nelle banche e in alcune utility.

La maggior parte delle aziende mid-market italiane non ha la dimensione organizzativa per creare quattro ruoli executive distinti. Il segnale concreto è diverso e più sottile: non assumere quattro nuove figure, ma chiarire chi nel team direttivo esistente possiede ciascuna delle responsabilità descritte, anche se le deleghe si cumulano su poche persone. La strategia AI, l’etica, il rischio e la supervisione del board devono avere un nome ciascuno, scritto in delega esplicita, anche se i nomi si sovrappongono.

Tom’s Hardware ha già mostrato che gli agenti AI vanno trattati come dipendenti ad alto rischio, con identità propria, permessi minimi e tracciamento completo. Senza una delega esplicita su chi risponde dei loro comportamenti, le decisioni sull’AI restano in un limbo dove il CTO dice che è questione di compliance, il legale dice che è questione di tecnologia, e nessuno decide davvero. L’ambiguità di ruolo è il principale fattore di lentezza nei progetti AI delle aziende mid-market italiane, e ritarda decisioni anche quando il budget c’è.

L’Italia ha un problema specifico legato alla cultura aziendale del controllo familiare. In molte aziende mid-market la decisione finale resta in mano alla proprietà, che spesso non ha competenze tecniche né il tempo di costruirle. Senza un consigliere AI esterno con competenze specifiche, il rischio di scelte sbagliate cresce esponenzialmente con la complessità del progetto, e le decisioni rischiano di essere prese su intuizione di marketing piuttosto che su analisi tecniche serie.

Il quadro normativo che impone la formalizzazione

La normativa europea sull’AI impone obblighi documentali, valutazioni di rischio, registri pubblici per i sistemi ad alto rischio. Tom’s Hardware ha già pubblicato una roadmap di conformità per i sistemi High Risk dell’AI Act 2026, con scadenze precise sugli obblighi di documentazione. Senza un consigliere con competenza specifica, queste decisioni rischiano di essere prese senza la profondità tecnica necessaria, esponendo l’azienda a sanzioni che possono superare i 7 milioni di euro o il 1,5% del fatturato.

Tom’s Hardware ha anche segnalato che le aziende stanno usando tanta AI ma sotto-investendo in governance e accountability: il dato è italiano e racconta una situazione di rischio crescente. Avere almeno un consigliere con competenze AI riconosciute diventa requisito di governance prudente, non scelta cosmetica. Sul piano del CdA si gioca anche un altro pezzo del puzzle, il legame con le risorse umane: Tom’s Hardware ha già raccontato come le HR siano il legame mancante nella strategia AI di molte aziende, ed è una funzione che fatica a riposizionarsi nel nuovo quadro.

Tre passi concreti per partire

Tre passaggi pratici riducono il rischio in fase di riassetto della struttura direttiva nelle aziende mid-market.

1. Mappare le quattro responsabilità (strategia, etica, rischio, supervisione) e assegnarle a persone esistenti, anche se cumulano più deleghe sullo stesso nominativo. Meglio una mappa imperfetta documentata che zero deleghe esplicite, perché nel momento dell’incidente la documentazione chiara fa la differenza tra responsabilità attribuibile e zona grigia;
2. Nominare un referente AI nel board, scegliendolo tra i consiglieri esistenti o aggiungendone uno con competenza specifica. La soluzione del consigliere indipendente con competenze tech è quella che le aziende quotate stanno preferendo, e produce decisioni AI documentabili di fronte a un’eventuale audit;
3. Definire una soglia di spesa AI sopra la quale serve approvazione del CdA. Senza soglia, gli acquisti AI diventano spesa decentrata che sfugge alla supervisione e cresce sotto il radar. Tom’s Hardware ha già spiegato come i costi token stiano già sorprendendo molti CFO: senza un governance budget specifico, l’azienda scopre la spesa AI solo a consuntivo annuale.

Tom’s Hardware ha anche raccontato che il rollout confuso dell’AI fa già male alle aziende, generando friction interna, silos di team che usano strumenti diversi, espansione di shadow IT non controllata. Il riassetto dei ruoli è il primo antidoto a questo disordine, perché stabilisce chi decide e chi paga i conti dell’AI in azienda.

L’obiezione e la risposta

Si potrebbe rispondere che la struttura italiana media non richiede questo livello di formalizzazione, e che la burocratizzazione dei ruoli rallenta solo la sperimentazione iniziale. L’obiezione regge per le micro-imprese sotto i 20 dipendenti, ma cade nelle aziende mid-market con cento persone o più: lì l’AI inizia ad avere costi e rischi che meritano supervisione esecutiva e di board, e ritardare la formalizzazione produce solo debiti di governance che si pagheranno quando arriverà il primo incidente normativo, reputazionale o di sicurezza. Il costo della formalizzazione precoce è sempre inferiore al costo dell’incidente che la formalizzazione avrebbe evitato.