Giustizia e nuove tecnologie

Lo scritto raccoglie l’invito al dialogo contenuto nell’intervento di Claudio Castelli sull’innovazione giudiziaria e l’intelligenza artificiale, di cui condivide largamente la diagnosi storica e la denuncia dell’occasione mancata del PON Governance. In ottica costruttiva si propongono alcune precisazioni: che l’art. 15 della legge n. 132 del 2025 configura un monopolio normativo cui non corrisponde ancora una regia effettiva, sicché il problema non è l’eccesso di centralizzazione ma la sua incompiutezza; che gli impieghi dell’IA vanno distinti per classi di rischio, con garanzie graduate; che le condizioni di sicurezza vanno completate con i presidi del giusto processo. L’esperienza della sperimentazione Lexintel – condotta con risorse minime e su base volontaristica, fra difficoltà di interlocuzione e ostacoli tecnici, e oggi vincolata all’uso esclusivo di un solo strumento – è assunta come banco di prova delle difficoltà reali. Se ne ricava l’esigenza di una regia centrale resa effettiva, di un confronto strutturato con le strutture ministeriali e del superamento del lock-in tecnologico. La prospettiva non è un inverno tecnologico, ma un disgelo governato.

Il contributo analizza l’utilizzo delle nuove tecnologie e in specie dell’Intelligenza Artificiale da parte dell’esperto giudiziale sia nella predisposizione e verifica della relazione che nell’elaborazione delle risposte ai quesiti del giudice. Poiché la valutazione dei fatti e delle prove e la decisione giudiziaria - che passa attraverso la sussunzione dei fatti sono norme giuridiche e la loro interpretazione – sono riservate al giudice e poiché la motivazione della decisione deve essere chiara e comprensibile, l’esperto, che utilizzi l’IA, deve fornire informazioni e accertamenti spiegabili e controllabili nelle loro conclusioni. L’esperto deve pertanto possedere gli strumenti essenziali per conoscere e valutare la tecnologia applicata al proprio specifico settore di competenza, aiutando il giudice a raggiungere la verità, con un percorso di comprensione piena dei fatti, di trasparenza, di controllabilità democratica. Benché venga fatto riferimento specifico al campo della medicina e della medicina legale (uno dei settori in cui i sistemi tecnologici sono particolarmente avanzati e ampiamente nella pratica medica), le indicazioni fornite e le conclusioni cui si perviene sono estensibili a ogni altro tipo di consulenza/perizia.

Il contributo esamina le potenzialità e i limiti dell’intelligenza artificiale in materia tributaria, muovendo da una duplice premessa: da un lato, le criticità strutturali del sistema fiscale italiano – stratificazione normativa, evasione dilagante e contenzioso sovraffollato – rendono l’innovazione tecnologica necessaria ancor prima che opportuna; dall’altro, le caratteristiche proprie del settore – serialità delle questioni, oggettività della fattispecie e predeterminazione normativa – ne fanno un terreno elettivamente fertile per l’impiego di simili strumenti. L’analisi, sviluppata lungo le tre direttrici del contribuente, dell’amministrazione finanziaria e del giudice tributario, individua applicazioni concrete per ciascun attore del rapporto tributario. Tutto ciò, ovviamente, entro principi e limiti che presidino la natura intimamente umana della funzione giurisdizionale.

Il contributo ricostruisce il percorso con cui la giustizia amministrativa ha governato la trasformazione digitale e l’integrazione dell’intelligenza artificiale, riconducendole entro un quadro costituzionale e organizzativo che preserva la centralità del giudice e la piena imputabilità personale della decisione.
A partire dall’avvio del processo amministrativo telematico (2017) e dalle più recenti evoluzioni in relazione alla gestione dei dati, ai portali e alle infrastrutture (SIGA, migrazione al cloud, data policy, DWH e OpenGA), si mostra come le precondizioni tecnologiche e la qualità del patrimonio informativo siano divenute fattori abilitanti per applicazioni di “intelligenza aumentata”. Viene quindi illustrata la piattaforma di Business Intelligence e Intelligenza Artificiale realizzata in ambito PNRR, fondata su presidi strutturali e su casi d’uso operativi, non ad alto rischio, destinati a supportare attività accessorie. L’approccio adottato – fondato su una visione antropocentrica, sull’esclusivo utilizzo di dati interni e controllati, su un fine-tuning supervisionato da magistrati e su un costante monitoraggio dell’intero ciclo di vita dei sistemi – si è rivelato anticipatorio rispetto alle coordinate successivamente tracciate dall’AI Act europeo e dalla legge n. 132 del 2025.
Il lavoro approfondisce inoltre i profili della sicurezza, della sovranità digitale  dell’esternalizzazione tecnologica, evidenziando il nesso tra governance delle infrastrutture, scelte di procurement e continuità operativa della funzione giurisdizionale.
Infine, oltre l’ecosistema presidiato, mette a fuoco il tema cruciale delle competenze: l’uso individuale non governato dell’IA rende imprescindibili formazione e responsabilità etica e culturale, specie di fronte alla transizione verso modelli agentici, per evitare che la razionalità statistico-predittiva propria degli algoritmi prevalga sulla razionalità giuridica giustificativa, consustanziale all’esercizio della funzione giurisdizionale.

L’articolo esamina l’evoluzione dell’innovazione tecnologica e organizzativa nella giustizia italiana, evidenziando il persistente confronto tra centralizzazione ministeriale e iniziative locali. Dopo una fase pionieristica e una stagione di intensa sperimentazione (2006–2014), culminata nel Processo Civile Telematico e nella diffusione di numerose best practices territoriali, le politiche successive hanno progressivamente riassorbito l’innovazione in modelli centralizzati. Il PNRR Giustizia ha avviato una nuova fase caratterizzata da obiettivi misurabili, dall’implementazione strutturale dell’Ufficio per il processo e dallo sviluppo di progetti basati su dati e intelligenza artificiale. Tuttavia, la mancata valorizzazione e diffusione delle sperimentazioni più efficaci rappresenta un’occasione parzialmente perduta. Il recente monopolio ministeriale nella gestione dell’IA, se non accompagnato da adeguate risorse e da un dialogo strutturato con gli uffici giudiziari, rischia di rallentare l’innovazione. Si propone, infine, un modello cooperativo “centro-periferia” per coordinare e valorizzare le migliori esperienze locali.