La governance degli emittenti e il sistema integrato dei controlli societari

La relazione affronta la governance degli emittenti quotati nel quadro del processo di riforma del Testo Unico della Finanza, valorizzando l’obiettivo della competitività del mercato ma mettendo in evidenza le tensioni tra semplificazione e tutela degli investitori. L’analisi propone una griglia tra norme imperative, regole suppletive e scelte statutarie, con attenzione alla costruzione di assetti “di default” e alla razionalizzazione di taluni istituti caratteristici. In tale cornice, la transizione digitale e le strategie ESG sono lette come vettori di riorientamento del sistema integrato dei controlli verso un controllo più valutativo e prospettico, capace di intercettare rischi tecnologici e di sostenibilità. Centrale è l’innesto dell’intelligenza artificiale nel presidio dei controlli: l’esigenza di governare tanto l’IA che incide sui processi decisionali quanto l’IA come oggetto di disciplina interna, colmando le attuali lacune dei codici e strutturando una policy aziendale che definisca competenze, responsabilità e presìdi, anche con riguardo al possibile ruolo del modello monistico e del comitato per il controllo sulla gestione. The paper addresses listed issuers’ governance within the ongoing reform trajectory of the Italian Consolidated Financial Act (TUF), emphasising market competitiveness while highlighting the trade-offs between simplification and investor protection. It maps the relevant levers across mandatory rules, default provisions and charter-based choices, focusing on default design and the rationalisation of certain distinctive governance devices. Within this framework, digital transition and ESG strategies are framed as drivers of a shift in the integrated control system toward a more evaluative and forward-looking form of oversight, better suited to technological and sustainability risks. A core section deals with AI in internal controls, stressing the need to govern both AI as a factor affecting corporate decision-making and AI as an object of internal regulation. The paper therefore argues for enterprise AI policies capable of allocating competences, responsibilities and safeguards, including—where relevant—the institutional role of the one-tier model and its management control committee.