L’Auditing alla Prova dell’Intelligenza Artificiale: Tecnologie, Regolazione e Trasformazioni della Prassi Revisiva

Questa tesi esplora in modo approfondito l’impatto dell’intelligenza artificiale sul settore dell’auditing, analizzando il passaggio da un approccio tradizionale a uno sempre più data-driven e automatizzato. Dopo aver delineato le principali tecnologie emergenti, come il machine learning, il natural language processing, la robotic process automation e la blockchain, il lavoro analizza il quadro normativo europeo e internazionale (AI Act, OCSE, G20) e la loro influenza sull’attività di revisione legale. Viene poi messo in luce come l’adozione dell’IA comporti una ridefinizione del ruolo del revisore, che si trova oggi a dover acquisire nuove competenze digitali, affrontare il rischio di bias algoritmico e mantenere l’indipendenza professionale in un contesto tecnologico sempre più complesso. Attraverso un’analisi qualitativa basata su casi reali – dalle Big Four a realtà italiane come TeamSystem – la tesi evidenzia le opportunità offerte dall’IA (efficienza, accuratezza, automazione) ma anche le sfide in termini di affidabilità degli strumenti, sicurezza dei dati, accountability e sostenibilità. L’obiettivo è fornire un quadro organico e critico dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’auditing, utile sia per i professionisti sia per i policy-maker.