«Umano, troppo umano». Intelligenza artificiale e diritto tributario

1. Note introduttive / 2. Per un’intelligenza artificiale nel diritto tributario / 3. Chi fa cosa: quale AI per gli attori del rapporto tributario? / 3.1. Il contribuente / 3.2. Il funzionario / 3.3. Il giudice / 4. Leibniz, la tecnocrazia e il totem della predittività 

1. Note introduttive

Vi sono domande che ogni grande trasformazione tecnologica impone al diritto, e che il diritto è chiamato ad affrontare con coraggio e con decisione, pena l’eludere la sua stessa funzione regolatrice. Non si tratta, invero, di questioni sulla tecnica in senso stretto, che come tali esulano del tutto dal suo ambito concettuale, ma di interrogativi che hanno a che fare con la natura stessa dell’esperienza giuridica: cosa significhi provare, interpretare, giudicare; su dove finisca la macchina e dove cominci l’uomo. Ebbene, l’intelligenza artificiale pone queste domande con un’urgenza e, soprattutto, con una radicalità che non riscontra precedenti nella storia del diritto: per la prima volta, una tecnologia non si limita ad eseguire istruzioni umane, ma pretende – o, almeno, sembra pretendere – di ragionare[1]. 

Si tratta, in verità, di un passaggio concettuale tanto profondo quanto controintuitivo: e ciò perché il modo in cui si guarda al diritto è, nella sua essenza, intimamente umano. Umano è il diritto, inteso come diritto positivo frutto di un procedimento normativo a cui partecipano direttamente i membri degli organi legislativi e, indirettamente, il popolo tutto. Umano è, tendenzialmente, il destinatario del diritto, che almeno nelle sue “norme di condotta” è fatto, anzitutto, per orientare le condotte degli individui verso la realizzazione di determinati valori, ritenuti rilevanti e meritevoli di tutela dall’ordinamento; e lo è, a una più attenta analisi, anche nel caso delle “norme organizzative”[2], nel momento in cui sono le persone a comporre e a far muovere i complessi ingranaggi delle istituzioni della Repubblica. Umano è, infine, l’operatore del diritto: tanto l’avvocato quanto il giudice, entrambi chiamati – pur nell’esercizio di funzioni diverse, ma entrambe costituzionalmente tutelate – ad applicare il diritto al caso concreto, il primo per difendere le ragioni del suo assistito, il secondo per giudicare sulla bontà di tali argomentazioni e, di conseguenza, far emergere la verità.

2. Per un’intelligenza artificiale nel diritto tributario

È proprio alla luce di queste premesse che si può pienamente comprendere come l’introduzione di sistemi di intelligenza artificiale in ambito giuridico sia inevitabilmente destinata a suscitare delicatissimi interrogativi, legati, ancor prima che ai suoi profili pratici, alla stessa compatibilità di questi sistemi con la tradizionale visione del diritto e del ragionamento giuridico. La naturale propensione a immaginare il diritto sostanziale come un sistema tripartito, strutturato sul diritto civile, penale e amministrativo, ha determinato la tendenza a limitare a tali settori ogni riflessione in merito all’impiego di strumenti intelligenti. Tuttavia, se un simile approccio “prudenziale” è del tutto prevedibile, esso rischia di circoscrivere eccessivamente il dibattito, escludendovi alcune branche del diritto che, da un lato, per le caratteristiche loro proprie, meglio si prestano all’impiego di soluzioni tecnologiche e, dall’altro, per i valori che mirano a tutelare, richiedono più di altre una certa audacia nella sperimentazione di nuovi modelli di attuazione del diritto. Lo scopo della presente analisi è, pertanto, quello di indagare, in una prospettiva tanto costruttiva quanto cauta, le opportunità di impiego dell’intelligenza artificiale in materia tributaria.

Le ragioni di tale scelta meritano di essere esplicitate sin da ora, poiché sono destinate a riflettersi sul metodo d’indagine prescelto e, in una certa misura, sulle conclusioni che dalla stessa ragionevolmente si attendono. In un’epoca in cui la partecipazione alla vita collettiva si manifesta sempre di più attraverso le varie forme della logica fiscale – come contribuzione alle spese dello Stato, come strumento di redistribuzione, e così via – il diritto tributario si configura a pieno titolo come un “diritto costituzionale applicato”: il luogo in cui il principio di eguaglianza sostanziale di cui all’art. 3, comma 2, Cost., insieme con quello di capacità contributiva di cui all’art. 53, comma 1, Cost., si traduce in un sistema concreto di doveri e di diritti, di prelievi e di tutele[3]. Ne consegue, inevitabilmente, che un sistema tributario disfunzionale non possa che rappresentare una vera e propria frattura del patto democratico che lega i privati tra loro, e i privati con le istituzioni. E, in questo senso, la situazione italiana è a dir poco emblematica. La complessità stratificata – e, spesso, caotica[4] – della normativa, frutto di decenni di interventi sedimentati l’uno sull’altro, senza coordinamento alcuno[5], genera un’incertezza applicativa che pesa anzitutto sul contribuente[6], spesso abbandonato a se stesso e privo degli strumenti necessari per navigare un labirinto normativo di tale densità[7]. L’evasione fiscale sottrae ogni anno ingentissime risorse alla collettività, alterando profondamente la distribuzione dei carichi pubblichi, a pregiudizio di tutti. I dati più recenti stimano che, nel solo 2022, il tax gap italiano abbia raggiunto quota 90 miliardi di euro[8], pari a circa il 4,71% del prodotto interno lordo[9]: una cifra che, da sola, restituisce con immediatezza la dimensione sistemica di un fenomeno, culturale ancor prima che fiscale, che contraddistingue il sistema tanto in Patria quanto all’estero[10]. Il contenzioso tributario è sovraffollato in misura tale da compromettere la funzione stessa della giurisdizione: basti pensare – il dato è eloquente – che il 46% di tutte le controversie pendenti innanzi alla Suprema Corte di cassazione ha natura tributaria[11]. Si tratta di una quota che, specialmente ove rapportata agli altri settori, restituisce l’immagine di una giurisdizione di legittimità di fatto monopolizzata dal contenzioso fiscale, con ricadute evidenti e deleterie per l’intero ordinamento.

È, quindi, del tutto ragionevole affermare che l’impiego dell’intelligenza artificiale in materia tributaria si presenti, ancor prima che come un’opportunità, come una vera e propria necessità. Come opportunità, anzitutto, perché le caratteristiche peculiari di questo settore ben si attagliano alle logiche proprie dei sistemi di AI[12], che trovano terreno fertile proprio in presenza di questioni ripetitive, dati matematici e oggettivi, schemi rigidamente prefissati, assenza o comunque marginalità dell’elemento interpretativo[13]. Come necessità, poi, perché le dimensioni del problema – tanto a livello normativo, quanto sul piano della riscossione, quanto in rapporto al contenzioso – sono ormai tante e tali da rendere improcrastinabile una riflessione organica sull’apporto che la tecnologia può offrire all’ordinamento tributario.

3. Chi fa cosa: quale AI per gli attori del rapporto tributario?

Senza voler indugiare in questa sede su un tema che richiederebbe sicuramente una più estesa disamina, è opportuno, ai fini dell’individuazione di possibili impieghi per l’AI nel rapporto tributario, muovere da una constatazione relativa proprio alla sua fisionomia[14]. Esso, infatti, reca in sé talune peculiarità strutturali che sembrano renderlo, tra i vari settori dell’ordinamento giuridico, elettivamente permeabile alle logiche sottese ai sistemi di intelligenza artificiale[15]. Viene in rilievo, in prima battuta, la vocazione seriale della materia, nella quale le medesime questioni si ripresentano spesso in termini del tutto similari, declinate come variazioni minime di un medesimo tema di fondo; di poi, la natura schiettamente oggettiva che connota il diritto tributario, ove gli elementi costitutivi della fattispecie si lasciano apprezzare nella loro consistenza materiale con un grado di determinatezza che il dato soggettivo – sovrano, per contro, in materie diverse come il diritto civile e, soprattutto, il diritto penale – non è in grado di offrire; da ultimo, il rispetto del principio di riserva di legge, sancito dall’art. 23 Cost., il quale, pur assumendo carattere soltanto relativo, esige che gli stessi elementi della fattispecie trovino nella legge una predeterminazione dei loro contenuti essenziali, in ciò sottraendoli all’arbitrio dell’interprete[16].

Una volta messe in luce le caratteristiche strutturali che rendono il diritto tributario un terreno particolarmente fertile per l’impiego dell’intelligenza artificiale, occorre verificare in concreto come tali potenzialità si declinino rispetto ai diversi soggetti che, a vario titolo, partecipano al rapporto tributario. Le opportunità offerte dall’AI, così come i rischi che la sua introduzione comporta, assumono infatti un aspetto e una rilevanza diversi a seconda del contesto in cui vengono calate: il rapporto tributario coinvolge, nelle sue varie fasi, una pluralità di attori, e ciascuno di essi interagisce con la tecnologia secondo modalità proprie, condizionate anzitutto dal ruolo che esercita, ma anche dalle finalità che persegue e, soprattutto, dal contesto normativo e istituzionale in cui opera[17]. Per questo motivo, si è ritenuto massimante utile – oltre che opportuno – articolare la riflessione secondo tre direttive: quella privata, che coinvolge il contribuente come protagonista; quella amministrativa, che attiene invece all’uso dell’AI da parte dell’Amministrazione finanziaria; quella giurisdizionale, che riguarda invece il momento decisorio e concerne specificamente la figura del giudice tributario.

3.1. Il contribuente

Il primo e più immediato ambito applicativo riguarda proprio il contribuente, considerato nella sua dimensione individuale di soggetto passivo d’imposta. È fatto notorio e incontestabile che il sistema tributario italiano abbia raggiunto, nella sua stratificazione normativa attuale, un livello di complessità tale da rendere genuinamente ardua la comprensione delle norme e delle loro implicazioni anche a soggetti dotati di formazione specifica in ambito fiscale. Una tale circostanza mina alla base la possibilità per il diritto di assolvere la sua funzione primigenia, e cioè quella di orientare il comportamento dei consociati, e – parimenti – impedisce anche ai consociati stessi, pur intenzionati a rispettarne i precetti, di conformarsi al diritto, che rimane per loro del tutto oscuro nel suo contenuto. Un primo impiego dell’AI potrebbe quindi tentare di porre soluzione a questo genere di problemi, ipotizzando un sistema in grado di orientare e accompagnare il contribuente, aiutandolo nella comprensione della normativa applicabile, oltre che della giurisprudenza e della prassi rilevanti. Un simile sistema avrebbe il pregio indubbio di incidere significativamente sul problema, producendo un notevole incremento della certezza del diritto che avrebbe, a sua volta, riflessi diretti sul livello di compliance spontanea dei contribuenti, con conseguenti effetti benefici tanto in termini di riduzione dell’evasione, quanto di deflazione del contenzioso. A questa prima funzione, di carattere per così dire “orientativo”, si aggiunge, con particolare rilevanza per i soggetti economici di maggiori dimensioni, la possibilità di condurre attraverso sistemi di AI, una verifica preventiva della propria esposizione fiscale ancor prima che l’Amministrazione avvii i propri controlli. Il pre-audit, fondato sull’analisi sistematica della documentazione aziendale alla ricerca di anomalie o profili di rischio, consente di individuare e correggere errori od omissioni in una fase in cui rimane ancora possibile farlo senza conseguenze sanzionatorie, o comunque in tempo utile per un eventuale ravvedimento operoso. Per di più, le caratteristiche strutturali del diritto tributario, e segnatamente l’oggettività della fattispecie e la standardizzazione documentale, rendono questa applicazione non solo relativamente praticabile, ma anche potenzialmente più accurata di quella condotta con strumenti tradizionali. Assai più delicata, benché di grande utilità sociale, è la funzione di “consulenza di base” realizzata da sistemi di intelligenza artificiale. Pur trattandosi, almeno in linea di massima, di una applicazione estremamente promettente, in quanto idonea a rendere più ampio l’accesso alla consulenza fiscale a prescindere dalle disponibilità economiche del soggetto interessato, essa pone criticità che la rendono, almeno per il momento, alquanto inverosimile. La consulenza richiede, infatti, una profonda conoscenza della posizione del contribuente, che non può limitarsi all’analisi di quei dati che, per la loro forma o per la loro natura, si prestino a essere inseriti all’interno di – e quindi “compresi” da – un sistema di AI. Anche laddove ciò fosse possibile, sarebbe comunque imprescindibile la predisposizione di un idoneo apparato di tutele, ove si consideri come, da un lato, questi strumenti tendano spesso a vere e proprie “allucinazioni”, consistenti in risposte apparentemente verosimili, ma in realtà del tutto prive di base normativa; dall’altro, come al contrario il contribuente abbia bisogno di poter fare pieno affidamento sul parere del consulente, dal momento che ciò gli è necessario al fine di orientare la propria condotta fiscale; e, in ogni caso, alla luce della radicale impossibilità di traslare su di uno strumento tecnologico quel rapporto di fiducia, il cd. intuitus personae, che rappresenta il fondamento stesso del mandato professionale del consulente. 

3.2. Il funzionario

L’Amministrazione finanziaria rappresenta forse il contesto in cui il potenziale dei sistemi di intelligenza artificiale si manifesta con maggiore ampiezza, sia per la varietà delle funzioni che essa è chiamata a svolgere, sia per la mole e l’eterogeneità delle attività che ne derivano[18]. Proprio questa complessità impone di procedere con ordine, dal momento che le modalità e il grado d’integrazione con i sistemi di AI mutano sensibilmente a seconda della funzione considerata[19].

Procedendo per singole aree, un primo ambito di applicazione potrebbe senz’altro essere rappresentato dalla funzione consultiva dell’Amministrazione finanziaria. L’istituto dell’interpello, che consente al contribuente di ottenere da questa una risposta vincolante su di una determinata questione di carattere fiscale, sconta da sempre tempi di evasione considerevoli[20], legati alla necessità di un’analisi individuale di ciascuna istanza e, soprattutto, all’eccessivo – ma del tutto ragionevole, vista la complessità della normativa – ricorso all’istituto. Non a caso, anche in sede di attuazione della legge delega per la riforma fiscale[21], uno degli interventi è stato legato proprio all’interpello, disciplinato dall’art. 11 dello Statuto dei diritti del contribuente[22], di cui sono state rese più strette le maglie di accesso anche attraverso la previsione del pagamento di un contributo per la proposizione della relativa istanza[23]. In questo senso, un sistema di AI potrebbe affiancare l’Agenzia nella fase istruttoria e nella redazione delle risposte, garantendo al contempo non solo una maggiore rapidità di esecuzione, ma anche una maggiore uniformità di trattamento tra uffici diversi[24]. Considerazioni similari, ma con alcune specificità che meritano un cenno distinto, valgono in relazione all’introduzione della nuova procedura di consultazione semplificata, ora disciplinata dall’art. 10-nonies dello Statuto e sovrapponibile, per struttura e per ratio, all’interpello. Introdotta dal d.lgs n. 219/2023[25] in attuazione della legge delega per la riforma fiscale n. 111/2023, essa è prevista per le sole persone fisiche e contribuenti di minori dimensioni – quali società semplici, in nome collettivo, in accomandita semplice e società equiparate, che applicano il regime di contabilità semplificata – e si fonda sull’accesso a una banca dati appositamente predisposta, contenente tutti gli atti di prassi emanati dall’Agenzia delle Entrate. A differenza dell’interpello, la consultazione semplificata non si rivolge all’Amministrazione per ottenere una risposta individualizzata, ma consente al contribuente di verificare se la prassi esistente offra già una soluzione univoca al suo quesito. Per i soggetti indicati, l’espletamento della procedura è una precondizione di accesso all’interpello, che sarà proponibile solamente laddove la banca dati appositamente creata per la consultazione semplificata non sia in grado di fornire, sulla base della prassi ivi contenuta, una risposta univoca ai dubbi del contribuente. Poiché il sistema non dovrà elaborare ex novo una risposta, ma limitarsi a fornire al contribuente consultante risposte basate su atti di prassi già emessi, è del tutto verosimile che la banca dati sarà operata attraverso strumenti di intelligenza artificiale[26], in grado di restituire una risposta pertinente attraverso la lettura del quesito e l’individuazione della prassi effettivamente rilevante per la sua risoluzione. In verità, un possibile, ulteriore impiego dell’AI in questo senso potrebbe sostanziarsi nella creazione di un vero e proprio chatbot a cui l’utente possa rivolgersi liberamente e gratuitamente senza le formalità tipiche di altri istituti, quali quelli poc’anzi rammentati. Il vantaggio di un servizio di questo tipo sarebbe duplice e immediato: in primis, abbasserebbe sensibilmente la soglia di accesso all’informazione fiscale, specie dal punto di vista della prassi, e soprattutto per i soggetti che, essendo meno strutturati, non dispongono di un consulente dedicato o non possono permettersi i costi legati all’interpello; in secundis, andrebbe a intercettare a monte una quota di quesiti che, altrimenti, si tradurrebbero in istanze formali, ancora una volta con benefici evidenti tanto per il contribuente quanto per l’Amministrazione stessa. 

Che si tratti di uno scenario plausibile, e non meramente speculativo, è dimostrato dall’esperienza dell’IRAS-Inland Revenue Authority of Singapore, che ha sviluppato e reso operato il chatbot VICA – potenziato nel 2023 con l’introduzione di un LLM (Large Language Model) –, il quale ha gestito, nella sola annualità 2024, ben 70.000 richieste provenienti dai contribuenti. Il sistema consente a questi di verificare in autonomia numerose informazioni relative alla loro posizione fiscale, ad esempio relative allo stato di completamento di adempimenti amministrativi o di versamenti e rateazioni, senza necessità di contattare telefonicamente o recarsi fisicamente presso gli uffici dell’Amministrazione, con un risparmio di tempo stimato in circa 11.000 ore. In parallelo, l’IRAS ha sviluppato anche IRASearch, uno strumento interno basato su AI generativa che supporta i funzionari dell’Agenzia nella ricerca e nell’elaborazione di risposte ai quesiti di maggiore complessità, riducendo sensibilmente i tempi di istruttoria interna e migliorando la coerenza delle risposte fornite: una soluzione che realizza, simultaneamente, il duplice obiettivo del miglioramento della qualità “esterna” del servizio e dell’efficientamento dell’attività interna all’amministrazione[27].

Se, quindi, le possibilità di impiego dell’AI nell’ambito della funzione consultiva dell’Amministrazione sono molteplici e significative, è nell’ambito delle funzioni di controllo e di accertamento che strumenti di questo tipo manifestano nella massima misura il loro potenziale[28]. Nell’ambito delle sue attività istituzionali, l’Agenzia dispone e si avvale di un amplissimo patrimonio informativo, composto dalle risultanze di tutti i flussi di dati che le pervengono, tanto dai contribuenti – siano essi persone fisiche o giuridiche – quanto dalle altre amministrazioni. Di fronte a una mole di informazioni sempre più ampia, e quindi sempre più approfondita e capillare, rimangono tendenzialmente immutati i metodi di accertamento, che si basano nella stragrande maggioranza dei casi su controlli che richiedono un apporto umano sostanziale e che, proprio per questo, non possono che essere selettivi: le risorse ispettive sono limitate, e la scelta dei soggetti e delle posizioni da sottoporre a verifica finisce inevitabilmente per dipendere da criteri empirici o, nel migliore dei casi, da segnali di rischio individuati manualmente. L’elaborazione della base informativa disponibile attraverso sistemi di intelligenza artificiale consentirebbe di condurre analisi con livelli di profondità e di sistematicità ineguagliabili da parte dell’esame manuale, anche realizzando operazioni di cross-reference tra fonti eterogenee, così individuando correlazioni che emergono solo dalla lettura incrociata di dati che, considerati singolarmente, non desterebbero sospetto alcuno[29]. Da ciò deriverebbe, quindi, la possibilità di indirizzare in maniera molto più precisa le attività di controllo[30]: l’Agenzia potrebbe concentrare le proprie limitate risorse sulle posizioni a più alto rischio, al contempo allentando la pressione fiscale sui contribuenti che si rivelino più virtuosi. Si genera, in tal guisa, una sorta di spirale virtuosa, in cui l’attività dell’Amministrazione finanziaria incontra decisi miglioramenti sotto plurimi profili: diviene più rapida, perché non deve più farsi carico di attività meccaniche ora gestite dall’AI; alla maggiore velocità si coniuga una maggiore accuratezza, da cui discende una maggiore efficacia dell’azione amministrativa; e tutto ciò con un minor dispendio di energie, che possono conseguentemente essere reindirizzate verso attività non automatizzabili, in quanto valutative o comunque richiedenti quel giudizio discrezionale che impone l’intervento di un essere umano. 

Negli Stati Uniti, l’Internal Revenue Service (IRS) ha annunciato, nel settembre 2023, l’impiego sistematico dell’AI per intensificare i controlli sui contribuenti ad alto reddito e sulle grandi partnership, dando avvio a quella che l’allora Commissioner Danny Werfel ha definito come una «svolta radicale, storica» nell’azione di enforcement fiscale negli USA[31]. Il sistema, sviluppato attraverso una collaborazione tra esperti di data science e di riscossione, si fonda su tecnologie di machine learning in grado di identificare profili di rischio in materia di tassazione delle partnership: incrociando i dati dei bilanci con altri elementi ricavati dalle dichiarazioni, il sistema è in grado di rilevare automaticamente discrepanze tra importi dichiarati in esercizi successivi, che costituiscono il principale indice di rischio su cui si innesca la selezione delle posizioni da sottoporre a verifica. Il programma ha selezionato 75 tra le maggior realtà economiche americane, con asset medi superiori a 10 miliardi di dollari ciascuna, ha avviato corrispondenza con circa 500 partnership a partire dall’ottobre 2023 e ha già consentito di recuperare circa 122 milioni di dollari nei primi 100 casi affrontati. 

Sul versante della compliance preventiva, ha invece dimostrato grande interesse l’ordinamento australiano, dove l’Australian Taxation Office (ATO) ha implementato un sistema di AI che opera su due livelli distinti, ma tra loro complementari[32]. Il primo attiene alle compilazioni delle dichiarazioni: il programma elabora i dati trasmessi all’Amministrazione da datori di lavoro, istituti bancari e altri soggetti obbligati alla comunicazione, inserendoli direttamente nelle dichiarazioni dei contribuenti e riducendo così sia il carico di lavoro compilativo che il margine di errore, volontario o involontario. Il secondo attiene, invece al rilevamento delle anomalie in tempo reale: il sistema ha costruito, nel corso del tempo, benchmark finanziari dettagliati per categorie e settori professionali omogenei; nel momento in cui il contribuente presenta una dichiarazione che si discosta significativamente dal profilo atteso, il sistema genera automaticamente un alert che invita a verificare i dati inseriti prima della trasmissione definitiva, senza che sia necessario alcun intervento umano nella fase di segnalazione. Soltanto tra il 2023 e il 2024, il sistema ha prodotto risultati non indifferenti, generando oltre 636.000 avvisi agli utenti, così proteggendo un importo stimato in circa 79 milioni di dollari americani (circa 68 milioni di euro)[33].

Meritano un cenno, in chiusura, anche attività ulteriori che, pur giovando solo limitatamente di un eventuale impiego di sistemi di intelligenza artificiale, contribuiscono a suggerire l’idea di un’utilità a tutto tondo di questi strumenti. Un primo esempio è costituito dalle attività di riscossione, ove l’automazione appare praticabile anzitutto in relazione all’istruttoria delle istanze di rimborso standardizzate; similmente può dirsi di altre tipologie di istanze, quali quelle di autotutela, i cui vizi-tipo si presentano con tendenziale uniformità, tale da renderle suscettibili, almeno in astratto, di una prima analisi automatizzata; da ultimo, seppur con riferimento ad attività radicalmente diverse, benefici non indifferenti potrebbero aversi anche con riferimento alla produzione di prassi, il cui corpus ha raggiunto dimensioni tali da rendere ardua, anche per gli stessi uffici, la coerenza di ogni nuovo atto col materiale preesistente. In questo ultimo senso, quindi, un sistema addestrato potrebbe proprio segnalare le frizioni con la prassi già emanata, migliorando l’uniformità degli orientamenti ufficiali, con ricadute positive sulla certezza del diritto e sull’affidamento del contribuente, che ha diritto a orientare la propria condotta fiscale confidando nella stabilità e nella coerenza delle posizioni ermeneutiche assunte dall’Amministrazione[34].

3.3. Il giudice

Una volta delineato il quadro delle possibili applicazioni dell’AI lungo l’intera filiera del rapporto tributario, è ora possibile volgere lo sguardo alla figura che ne costituisce, in un certo senso, il naturale approdo conclusivo, e cioè il giudice tributario. Trattasi invero di un ruolo del tutto peculiare, di recente oggetto di una profonda riforma che ne ha rivisitato radicalmente il ruolo, delineando nuovi criteri per la sua selezione, ora prevista per il tramite di un apposito concorso, al pari di quanto avviene per le altre magistrature. Ciò che preme sottolineare è come, a differenza dei casi precedenti, ogni ipotesi di impiego di sistemi di intelligenza artificiale si ponga con particolare delicatezza quando rapportata alla fase giurisdizionale del rapporto tributario, in ragione dei particolari interessi – tutti di rilievo costituzionale – che in tale occasione vengono in gioco[35].

Anzitutto, relativamente all’AI, la posizione del giudice tributario è radicalmente diversa tanto rispetto a quella del privato – sia esso contribuente o professionista – che a quella dell’Amministrazione. Mentre, infatti, il primo e la seconda sono portatori di interessi “propri”, rispetto ai quali l’AI si pone come uno strumento di maggiore efficacia nel loro perseguimento, il giudice esercita invece una funzione terza e imparziale, equidistante dalle parti e dalle posizioni dedotte in giudizio[36]. Senza volersi qui soffermare sulle garanzie che ne contraddistinguono il ruolo (anche alla luce della particolarità del giudizio tributario), ciò che è d’uopo sottolineare è che qualsiasi impiego di sistemi di AI nel momento propriamente decisorio deve essere valutato con un particolare rigore, non solo nella sua utilità pratica – che, in un certo senso, costituisce il pretesto della riflessione –, quanto nella compatibilità della stessa con le garanzie che l’ordinamento pone a presidio di questa funzione. D’altra parte, in quasi nessun caso l’attività giurisdizionale si presta ad essere ridotta a una mera elaborazione di dati, di talché l’unica via utile – oltre che astrattamente percorribile – è quella di immaginare in quali spazi l’AI possa porsi a supporto dell’attività del giudice, senza pretendere di sostituirvisi e, in ogni caso, senza snaturarne il carattere essenzialmente umano, che è al contempo condizione di legittimità e garanzia di giustizia. Né, del resto, la riflessione può dirsi ancora astratta: il legislatore italiano, consapevole della questione, e anche alla luce del regolamento europeo in tema di intelligenza artificiale[37], ha già assunto una prima posizione con la l. n. 132/2025[38], il cui art. 15 riserva espressamente al giudice le decisioni sull’interpretazione e sull’applicazione del diritto, sulla valutazione dei fatti e delle prove e sull’adozione dei provvedimenti, ammettendo l’AI unicamente in funzione di supporto delle attività accessorie.

A monte si colloca l’attività di ricerca giurisprudenziale, che forse si presenta come la meno controversa per la sua natura – almeno tendenzialmente – neutrale. Stante l’immensa mole di pronunce tributarie rese ogni anno, è diventato ormai pressoché impossibile per il giudice mantenere una conoscenza aggiornata e approfondita dello stato dell’arte della giurisprudenza, anche solo sui temi più istituzionali. Un sistema di AI in grado di setacciare le pronunce passate, fornendo al giudice risultati più precisi e più coerenti con le sue ricerche, magari presentandogli riepiloghi generali e sintesi delle decisioni più complesse, snellirebbe sensibilmente il carico gravante sul giudice in questa fase del processo, al contempo rendendo più mirata la sua cognizione e, per questa via, più consapevole e meglio fondata la decisione che ne consegue. 

Un segnale concreto in questa direzione proviene dal sistema brasiliano, che già a partire dal 2018 ha prima progettato, poi creato e sviluppato la piattaforma Sinapses, istituita con la Resolução CNJ n. 332/2020, che raccoglie e distribuisce 150 modelli di intelligenza artificiale prodotti da 29 tribunali e consigli. Tra le applicazioni sviluppate nell’ambito della piattaforma, generalmente mirate a semplificare il flusso di lavoro e ad automatizzare attività ripetitive, ve ne sono alcune in grado di suggerire precedenti pertinenti analizzando in autonomia il contenuto dell’atto introduttivo, creare raccolte di giurisprudenza o classificare e raggruppare procedimenti simili mediante l’uso di tecniche di elaborazione del linguaggio[39].

Analogamente può dirsi, per ragioni non dissimili, anche per l’analisi documentale, che pure si colloca nella fase preparatoria del processo. Stante la natura tendenzialmente documentale del processo tributario, è frequente che il fascicolo processuale assuma una consistenza del tutto notevole, finendo per assorbire una quota rilevante del tempo del giudice. Un sistema in grado di condurre una prima organizzazione ragionata di questo materiale – selezionando i documenti più rilevanti, segnalando incongruenze, evidenziando i punti controversi così come quelli pacifici tra le parti, e così via – non si sostituisce ancora una volta al giudice, ma si limita a ottimizzare il riparto delle sue energie, consentendogli di concentrarsi su tutte quelle attività che, non prestandosi ad alcuna forma di elaborazione “intelligente”, o richiedenti necessariamente il suo intervento, possono essere poste in essere solamente dal giudice. Significativa, sul punto, l’esperienza del 12° Tribunal das Finanças Públicas da cidade do Rio de Janeiro, che ha adottato un complesso sistema di argument mining (cd. “mineração”)[40] capace di identificare ed estrapolare strutture argomentative da testi prodotti dall’uomo, e così facilitando l’analisi e la raccolta di informazioni necessarie anche a fini giurisdizionali. Secondo alcune stime, il sistema avrebbe consentito di risolvere 6619 casi di esecuzione forzata tributaria in soli 3 giorni, laddove l’impiego delle tecniche tradizionali avrebbe richiesto almeno 3 anni[41].

Il confine si fa, invece, assai più sottile quando l’intelligenza artificiale non interviene nella preparazione della decisione, bensì nella sua diretta formulazione. Si fa riferimento, in particolar modo, a un utilizzo paventato più volte in dottrina[42], che si sostanzia nell’utilizzo dell’AI nella predisposizione di bozze di provvedimenti da correggere e integrare alla luce delle peculiarità del caso[43]. Se, da un lato, non è in discussione il potenziale di uno strumento in grado di svolgere esattamente tale compito, ciò che desta preoccupazione è, piuttosto, la capacità di mantenere – nell’uso quotidiano, e tanto più sotto la pressione di carichi di lavoro gravosi – quella distanza critica dal testo generato dall’AI che è condizione indispensabile affinché la bozza rimanga uno strumento e non diventi, surrettiziamente, la decisione stessa. Il rischio, in altri termini, non è quello di un’AI che si sostituisca apertamente al giudice – ipotesi, questa, che l’ordinamento esclude e che nessuno seriamente propugna –, ma quello, assai più insidioso, di un’AI che prende il suo posto in maniera progressiva e impercettibile, attraverso la forza di inerzia di un testo che, per comodità o per necessità, diventa sempre più difficile da mettere in discussione. Lungi dal sostenere che la soluzione sia quella di escludere tout court un simile uso dell’AI, il punto sta, quindi, nel riconoscere con chiarezza che la sua fattibilità dipende interamente dall’effettività del controllo umano esercitato su di essa.

A lato della decisione si colloca, infine, un ulteriore aspetto che, pur non attenendo strettamente alle attività decisorie del giudice, è idoneo a incidere profondamente sul suo ruolo e, di conseguenza, sulle sue funzioni. Si tratta, nello specifico, della gestione del ruolo giudiziario, e più generalmente di tutte le attività di carattere organizzativo di cui il magistrato è costretto a farsi carico. Si pensi, ad esempio, alla distribuzione dei fascicoli, al monitoraggio dei termini e dei tempi di trattazione, alla prevenzione di colli di bottiglia: tutte attività che, pur non attenendo al merito di alcuna singola controversia, incidono in modo determinante sulla capacità del sistema di produrre decisioni in tempi ragionevoli. Un sistema giudiziario che decide bene, ma troppo tardi non soddisfa pienamente la propria funzione, e poiché la pressione quantitativa del carico di lavoro è essa stessa una variabile che, nel tempo, si ripercuote inevitabilmente sulla qualità del giudizio, alleggerire il giudice dai compiti di natura gestionale significa anzitutto restituirgli la serenità e la concentrazione di cui necessita per adottare una decisione pienamente giusta.

4. Leibniz, la tecnocrazia e il totem della predittività

Posto in questi termini lo stato dell’arte dell’uso dell’intelligenza artificiale in materia tributaria, il quadro che la presente analisi ci restituisce suscita un comprensibile entusiasmo, alimentato dai progressi sempre più rapidi che lo sviluppo di tali tecnologie continua a registrare. Gli utilizzi che si è cercato di ipotizzare permeano l’intero rapporto tributario, e suggeriscono l’idea di un’innovazione realmente capace di incidere in senso realmente positivo sulla qualità e sull’efficienza dell’azione amministrativa e giurisdizionale in materia fiscale.

Eppure, questo entusiasmo deve trovare un saggio temperamento nei rischi che l’impiego di strumenti così rivoluzionari suscita, tanto più in un contesto – quello giuridico in senso ampio – in cui l’opportunità di innovare deve sempre esprimersi entro i binari e nel pieno rispetto dei principi che governano l’ordinamento. Fuoriuscirvi significa, infatti, non solo peccare di hybris, ma tradire proprio i valori che, attraverso l’innovazione, si starebbe cercando di promuovere e rafforzare.

L’idea che la decisione giudiziaria possa essere integralmente – o anche solo parzialmente – automatizzata presuppone che il diritto applicato sia riducibile a una sequenza deterministica di operazioni logiche: norma come premessa maggiore, fatti come premessa minore, decisione come sillogismo. In questa prospettiva, la decisione sarebbe null’altro che l’esito di un algoritmo, come sequenza finita di istruzioni che, dato un determinato input, produce un output. 

Ebbene, l’idea di una giustizia automatizzata non rappresenta di certo un vezzo moderno, rinvenendo piuttosto il suo primo antecedente teorico nelle prime teorie del razionalismo moderno. Già nel sogno di Liebniz, la characteristica universalis avrebbe dovuto consentire di ridurre ogni disputa a un calcolo, così che i contendenti potessero dirsi reciprocamente “calculemus” e lasciare al procedimento logico la determinazione della verità. Un’eco di questo ideale si ritrova anche alla base dello stesso Illuminismo giuridico, ove la decisione giudiziaria viene spesso descritta come una deduzione necessaria e priva di margine di scostamento dalla legge. Lo stesso Beccaria, non a caso, raffigurava il giudizio come un «sillogismo perfetto», nel quale la legge costituisce la premessa maggiore e il fatto la premessa minore[44], laddove Montesquieu[45], muovendo da una analoga considerazione, guardava al giudice come una mera «bouche de la loi». In una simile prospettiva, l’automazione della decisione appare come il naturale compimento di un modello teorico che concepisce il diritto come nient’altro che un sistema di implicazioni logiche[46]. L’attrattiva di una simile visione è evidente: se il diritto possiede davvero una struttura algoritmica – fattispecie ed effetto, condizione e conseguenza, nella formulazione che Kelsen aveva elevato a fondamento della dottrina pura del diritto[47] –, sembra naturale e, anzi, quasi scontato affidarne l’applicazione a sistemi capaci di operare con coerenza e velocità superiori a quelle della mente umana. Questo ideale riduzionista si infrange, tuttavia, contro la complessità irriducibile della realtà giuridica: il diritto applicato non coincide mai con il diritto scritto, e tra la norma e il caso si apre uno spazio interpretativo che nessuna norma legislativa – neppure in un sistema votato alla normazione totale, come quello tributario – riesce a colmare interamente[48]. D’altra parte, la stessa decisione giudiziaria non consiste nel dedurre una conclusione da premesse già date, ma nel costruire quelle premesse attraverso un processo di selezione, prima, e di valutazione, poi. Ne consegue, a tutta evidenza, che anche l’individuazione della norma applicabile non è mai attività puramente ricognitiva, così come l’accertamento del fatto non è mai registrazione neutrale della realtà, essendo entrambi il risultato di una catena di inferenze e valutazioni discrezionali non riconducibili a una procedura deterministica. Il giudice, quindi, lungi dall’essere una mera «bocca della legge», è chiamato a una delicatissima operazione di sintesi, nella quale norma e realtà fattuale vengono ricondotte a unità attraverso l’interpretazione, traducendo l’astrattezza della norma nella concretezza del dispositivo con una sensibilità che è, al contempo, giuridica e umana. Tale dimensione emerge, quindi, a maggior ragione proprio nel processo tributario, ove la decisione è l’esito di una ponderazione di interessi contrapposti, tutti di primaria rilevanza costituzionale: l’interesse pubblico alla corretta ed efficace esazione del tributo, su un fronte; l’integrità patrimoniale e i diritti fondamentali del contribuente, sull’altro[49].

Il dibattito sull’uso dell’AI in materia tributaria rischia così di rimanere imprigionato tra posizioni ugualmente insoddisfacenti: l’aspettativa di una sostituzione integrale del giudice umano, da un lato, e il rifiuto aprioristico di qualsiasi impiego, dall’altro[50]. Ma tertium datur: una via più realistica, in cui l’intelligenza artificiale corre a supporto tanto dell’amministrazione quanto del giudice, senza che, in tale ultimo caso, il suo impiego alteri la natura umana della decisione[51]. È quindi necessario resistere alla seduzione del totem della predittività, dal momento che l’idea che l’AI possa spingersi fino a prevedere l’esito del giudizio, per quanto affascinante, rischia di trasformare uno strumento di supporto in un surrogato della decisione[52], con inevitabili conseguenze in termini di appiattimento del giudizio sulla statistica e di progressiva erosione di quello spazio valutativo che costituisce il cuore della funzione giurisdizionale[53].

Il rischio più insidioso – da fugare ad ogni costo – è, per meglio dire, quello di una tecnocrazia giudiziaria opaca[54], in cui la complessità di questi sistemi finisca per sottrarsi al rispetto dei limiti che governano l’esercizio di ogni pubblica funzione e, a maggior ragione, di quella giurisdizionale, che ivi ritrae il suo fondamento e la sua legittimazione[55]. Evitare che la complessità della tecnica divenga ostacolo alla piena fruizione dei diritti fondamentali[56] è, ancor prima, una questione di civiltà giuridica, e la risposta che l’ordinamento offre è quella di una riserva di umanità[57] che esprime, in ultima analisi, non tanto diffidenza verso la tecnologia, quanto fedeltà alla natura più profondamente umana della giurisdizione.

1. L. Floridi, The Fourth Revolution: How the Infosphere is Reshaping Human Reality, Oxford University Press, 2014.

2. Siano esse norme “di azione” o “di relazione”; sul punto, cfr. M. Clarich, Manuale di diritto amministrativo, Il Mulino, Bologna, 2019, pp. 117-118, che richiama E. Guicciardi, La giustizia amministrativa, CEDAM, Padova, 1942.

3. L. Antonini, Dovere tributario, interessi fiscali e diritti costituzionali, Giuffrè, Milano, 1996.

4. M. Logozzo, La codificazione tributaria tra mito e realtà, in Temi di diritto tributario, n. 6/2019, p. 15.

5. Si pensi, ad esempio, all’uso ed abuso della tecnica del rinvio; sul punto, cfr. F. Farri, La giustizia predittiva in materia tributaria, in Rivista telematica di diritto tributario, 12 ottobre 2022, p. 10: «ad esempio, l’art. 119 D.L. n. 34/2020, che rinvia all’art. 14 D.L. n. 63/2013, che a sua volta rinvia all’articolo 1, comma 48, L. n. 2020/2010, che rinvia all’articolo 1, commi da 344 a 347, L. n. 296/2006», dove il comma 344 rinvia, a sua volta, all’all. C, n. 1, annesso al d.lgs n. 192/2005. Testimone della strutturalità del problema è l’istituto dell’interpello, che rappresenta uno dei pilastri fondamentali della disciplina tributaria, e che vede tra i propri presupposti, all’art. 1, comma 1, lett. a del d.lgs n. 212/2000, proprio le «condizioni di obiettiva incertezza» sulla corretta interpretazione delle norme.

6. Emblematico, sul punto, l’insegnamento di J. Isensee, Sulla vocazione del nostro tempo per la semplificazione fiscale (tr. it. M.C. Fregni), in Rivista di diritto finanziario e scienza delle finanze, n. 2/1996, pp. 308-310; vds. anche D. Conte, Digitalizzazione e intelligenza artificiale: leve strategiche necessarie ma non sufficienti per la semplificazione del Fisco?, in Riv. dir. trib., n. 6/2025, pp. 743-773. 

7. Ma anche, in egual misura, sugli altri attori del rapporto tributario, primo tra tutti il giudice; cfr. U. Ruffolo, Giustizia predittiva e machina sapiens quale “ausiliario” del giudice umano, in Astrid (rassegna), n. 8/2021, p. 29.

8. Relazione sull’economia non osservata e sull’evasione fiscale e contributiva – Anno 2025, relativa al 2022, e realizzata su base annuale dal Ministero dell’economia e delle finanze, p. 5.

9. Nel 2022 l’ISTAT ai prezzi di mercato è stato pari a circa 1909 miliardi di euro: cfr. ISTAT, Pil e indebitamento delle AP – Anno 2022, comunicato stampa del 1° marzo 2023.

10. A. Bianco, Why it is not a shame to evade tax in Italy, in Quaderni di sociologia, n. 89, 2022, pp. 23-45; cfr. anche G. Fonte, Italy’s tax evasion worse than thought, began rising after years of declines, Reuters, 27 ottobre 2025.

11. Corte di cassazione – M. Cassano, Relazione sull’amministrazione della giustizia nell’anno 2024, Roma, 24 gennaio 2025, p. 197 (www.cortedicassazione.it/resources/cms/documents/Relazione_Corte_di_Cassazione_2025.pdf). 

12. In questo senso, cfr. L.T. McCarty, Reflections on “Taxman”: An Experiment in Artificial Intelligence and Legal reasoning, in Harvard Law Review, n. 5/1977, pp. 837-893, e R. Cordeiro Guerra, L’intelligenza artificiale nel prisma del diritto tributario, in Diritto e pratica tributaria internazionale, n. 3/2020, pp. 921-935.

13. A. Gambino, I sette vizi capitali dei giudici-robot (tra blockchain e AI), in Diritto mercato tecnologia, 13 dicembre 2018.

14. Per un’analisi più ampia del tema, sia consentito rinviare a G.A. Autuori, Giudizio tributario e intelligenza artificiale: un matrimonio imperfetto?, in Dir. prat. trib. int., n. 3/2025, pp. 734-761.

15. Dello stesso avviso è V. Mastroiacovo, Prevedibilità, predittività e umanità del giudicare in materia tributaria, in Rivista telematica di diritto tributario, 14 febbraio 2023, p. 2.

16. Corte cost., sent. 26 gennaio 1957, n. 4; A. Berliri, Appunti sul fondamento e il contenuto dell’art. 23 della Costituzione, in Aa.Vv., Studi per Achille Donato Giannini, Giuffrè, Milano, 1961; A. Fedele, La riserva di legge, in A. Amatucci (a cura di), Trattato di diritto tributario, vol. 1, Padova, CEDAM, 1994, p. 177.

17. A. Fidelangeli e F. Galli, The use of AI technologies in the tax law domain: an interdisciplinary analysis, in Dir. prat. trib. Int., n. 1/2022, pp. 118-163.

18. F. Paparella, L’ausilio delle tecnologie digitali nella fase di attuazione dei tributi, in Riv. dir. trib., n. 6/2022, p. 636; M. Cedro e F.A. Cimino, Intelligenza artificiale ed accertamento tributario: opportunità e rischi di una rivoluzione in atto, in Dir. prat. trib. int., n. 1/2024, pp. 48-70.

19. M. Pontillo, Algoritmi fiscali tra efficienza e discriminazione, in Riv. trim. dir. trib., n. 3/2023, pp. 649-678.

20. Da cui è discesa la previsione di un apposito termine, al decorso del quale si consolida la ricostruzione operata dal contribuente nella sua istanza, secondo il classico meccanismo del silenzio-assenso ex art. 11, comma 2, l. n. 212/2000.

21. Legge 9 agosto 2023, n. 111 (Delega al Governo per la riforma fiscale).

22. Legge 27 luglio 2000, n. 212 (Disposizioni in materia di statuto dei diritti del contribuente).

23. Art. 1, comma 1, lett. n, d.lgs 30 dicembre 2023, n. 219; cfr. F. Rasi, Nuove forme d’interlocuzione tra Amministrazione finanziaria e contribuenti: dall’interpello ordinario all’interpello speciale, in Riv. trim. dir. trib., n. 1/2025, pp. 135 ss.

24. C. Francioso, Intelligenza artificiale nell’istruttoria tributaria e nuove esigenze di tutela, in Rassegna tributaria, n. 1/2023, pp. 47-94.

25. Art. 1, comma 1, lett. m, d.lgs 30 dicembre 2023, n. 219.

26. G. Salanitro, Una prima lettura sull’impatto della legge sull’intelligenza artificiale nel diritto tributario, tra consultazione semplificata e analisi del rischio, in Rivista telematica di diritto tributario, 9 ottobre 2025.

27. OCSE, Governing with Artificial Intelligence: The State of Play and Way Forward in Core Government Functions, Ed. OCSE, Parigi, 2025, p. 172.

28. Non a caso, alcune prime forme di sperimentazione, quale quella del sistema Ve-Ra, si sono registrate proprio su questo versante; cfr. G. Consolo, Il nuovo applicativo di analisi del rischio fiscale “Ve.Ra.” nel processo di digitalizzazione dell’attività dell’Amministrazione finanziaria, in Diritto dell’economia, n. 3/2023, pp. 153 ss.; S. Dorigo, Opportunità e limiti nell’impiego dell’intelligenza artificiale da parte del Fisco, in Corriere tributario, n. 11/2022, pp. 965-973; Id., L’Amministrazione finanziaria e l’uso dell’intelligenza artificiale: gli indirizzi della delega fiscale e gli approdi (poco rassicuranti) in sede attuativa, in Riv. dir. trib., n. 6/2024, pp. 761-788.

29. D. Conte, Accertamento tributario e modelli predittivi del rischio di evasione fiscale: il ruolo dell’IA tra tutela dei dati personali e principio del “giusto” procedimento, in Riv. dir. trib., n. 1/2024 (www.rivistadirittotributario.it/2024/03/22/accertamento-tributario-e-modelli-predittivi-del-rischio-di-evasione-fiscale-il-ruolo-dellia-tra-tutela-dei-dati-personali-e-principio-del-giusto-procedimento/). 

30. M. Fasola, Le analisi del rischio di evasione tra selezione dei contribuenti da sottoporre a controllo e accertamento “algoritmico”, in G. Ragucci (a cura di), Fisco Digitale. Cripto-attività, protezione dei dati, controlli algoritmici, Giappichelli, Torino, 2023, pp. 79 ss.

31. IR-2023-166, 8 settembre 2023.

32. I.A. Someh - B.H. Wixom - R.W. Gregory, The Australian Taxation Office: Creating Value with Advanced Analytics, Massachusetts Institute of Technology Center for Information Systems Research, working paper, n. 447, 10 novembre 2020. 

33. OCSE, Governing with Artificial Intelligence: The State of Play and Way Forward in Core Government Functions, Ed. OCSE, Parigi, 2025, pp. 172-173.

34. In verità, le ipotesi applicative sono numerosissime e riguardano la quasi totalità delle attività dell’Amministrazione finanziaria: dalla determinazione della proposta di concordato preventivo biennale (su cui F. Spinello, “Rivoluzione algoritmica” e accertamento dei tributi: prime riflessioni sull’attuazione della legge delega per la riforma fiscale, in Riv. tel. dir. trib., 14 ottobre 2025) ai controlli preventivi sulle cessioni dei crediti d’imposta cd. “Superbonus” (su cui F. Castro, L’applicazione dell’intelligenza artificiale nel procedimento tributario: tra contrasto a frodi ed evasione fiscale, tax compliance e diritti del contribuente, in Studium Iuris, n. 1/2026, pp. 35-36), fino all’individuazione delle fattispecie abusive (su cui S. Dorigo, Intelligenza artificiale e norme antiabuso: il ruolo dei sistemi “intelligenti” tra funzione amministrativa e attività giurisdizionale, in Rass. trib., n. 4/2019, pp. 728 ss.

35. A. Fidelangeli, Quadro normativo e criticità dell’uso dell’intelligenza artificiale generativa nel processo tributario, in Riv. trim. dir. trib., n. 4/2025, pp. 775-802.

36. Proprio questo aspetto è stato sollevato a più riprese nella critica all’assetto attuale, mantenuto sostanzialmente indifferente tra pre- e post-riforma, in cui il giudice tributario era e continua ad essere un dipendente del Ministero dell’economia e delle finanze, responsabile tanto della sua nomina quanto della determinazione del suo trattamento economico.

37. Regolamento (UE) 2024/1689 del Parlamento europeo e del Consiglio, del 13 giugno 2024, che stabilisce regole armonizzate sull’intelligenza artificiale e modifica i regolamenti (CE) 300/2008, (UE) 167/2013, (UE) 168/2013, (UE) 2018/858, (UE) 2018/1139 e (UE) 2019/2144 e le direttive 2014/90/UE, (UE) 2016/797 e (UE) 2020/1828 (regolamento sull’intelligenza artificiale), il cd. “AI Act”; cfr. A. Marinello, L’utilizzo dell’intelligenza artificiale da parte del Fisco: limiti e prospettive, anche alla luce dell’Artificial Intelligence Act dell’Unione Europea, in Riv. tel. dir. trib., 5 dicembre 2024.

38. Legge 23 settembre 2025, n. 132 (Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale).

39. UN Development Program, Plataforma Sinapses reúne 150 modelos de inteligência artificial, 13 luglio 2023.

40. D. Engelmann - A.R. Panisson - L. Magistrali - J.L.A. da Rosa - E. Carlotto - J.P. Dahlem - D.G. Telli - R. Vieira - R.H. Bordini - P. Caliendo, Inteligência artificial no apoio à tomada de decisões no direito tributário, in Revista de Direitos Fundamentais e Tributação, n. 3/2020, p. 60 (www.rdft.com.br/index.php/revista/article/view/24/20). 

41. F. Ribeiro Porto, O impacto da utilização da inteligência artificial no executivo fiscal. Estudo de caso do Tribunal de Justiça do Rio de Janeiro, in Direito em Movimento, vol. 17, n. 1/2019, pp. 142-179.

42. Vds. anche CEPEJ, Guidelines on the use of generative artificial intelligence for courts, Strasburgo, 19 dicembre 2025, p. 7 (Drafting support and judicial documentation).

43. Un possibile utilizzo è stato individuato, ad esempio, in materia catastale, dove è del tutto prevalente il dato tecnico e matematico; cfr. A. Salvati, Intelligenza artificiale, accertamenti e controversie in materia catastale, in Riv. tel. dir. trib., 25 gennaio 2025.

44. C. Beccaria, Dei delitti e delle pene, 1780, p. 15: «In ogni delitto si deve fare dal giudice un sillogismo perfetto: la maggiore dev’essere la legge generale; la minore, l’azione conforme, o no, alla legge; la conseguenza, la libertà, o la pena».

45. Montesquieu, De l’esprit des lois, Lavigne Libraire-Éditeur, 1844, p. 111.

46. V. Mastroiacovo, Sulla giustizia predittiva ovvero di quel che accade quando il mito della calcolabilità del diritto incontra i pregiudizi sulla materia tributaria, in Riv. dir. trib., n.1/ 2024, pp. 43-84.

47. H. Kelsen, Reine Rechtslehre, Franz Deuticke, Vienna, 1934 (ed. it.: La dottrina pura del diritto, tr. di M.G. Losano, Einaudi, Torino, 1966).

48. G. Ragucci, Opportunità e rischi dell’uso dell’IA nel giudizio tributario, in Riv. tel. dir. trib., 20 dicembre 2025.

49. E. Della Valle, Il giudice tributario robot, in A. Marcheselli e E. Marello (a cura di), LOADING PRODIGIT. Dal diritto naturale al diritto digitale: l’intelligenza artificiale nella giustizia tributaria, in Riv. tel. dir. trib., 2022 (fascicolo monografico); L. Del Federico, Sui diritti dei contribuenti nell’era della trasformazione digitale, in Diritto e pratica tributaria internazionale, n. 1/2024, p. 71; G. Pitruzzella, Dati fiscali e diritti fondamentali, ivi, n. 2/2022, pp. 666 ss. 

50. C. Corrado Oliva, Predictive justice and factual judgement, in Dir. prat. trib. int., n. 3/2025, p. 803.

51. Cfr. CEPEJ, Guidelines on the use of generative artificial intelligence for courts, Strasburgo, 19 dicembre 2025, p. 14 («Exclusivity of judicial authority»; «Mandatory human responsibility and supervision»); A. Marcheselli, Intelligenza artificiale e giustizia predittiva: il bivio tra Giustiniano e il Leviatano e il pericolo Coca Cola, in Riv. tel. dir. trib., 20 ottobre 2022.

52. A. Simoncini, L’algoritmo incostituzionale: intelligenza artificiale e il futuro delle libertà, in BioLaw Journal, n. 1/2019, p. 81. Cfr. anche L. Viola, Giurimetria, composizione di dati e giustizia predittiva, in Nuova procedura civile, n. 3/2019, p. 3; A. Punzi, Judge in the Machine. E se fossero le macchine a restituirci l’umanità del giudicare?, in A. Carleo (a cura di), Decisione robotica, Il Mulino, Bologna, 2019.

53. D’altra parte, lo stesso concetto di predittività è fuorviante, e affatto utile per inquadrare i termini della questione; se proprio, sarebbe opportuno parlare, come osservato da M.G. Civinini (New technologies and justice, in JuLIA Handbook – Artificial intelligence, Judicial Decision-Making and Fundamental Rights, ottobre 2024, p. 31), di «prevedibilità» della decisione: «it seems necessary to abandon the suggestive binomial ‘predictive justice’ first, which would seem to refer more to a crystal ball or a game of dice than it would exercise of the judicial function, and then replace it with the more approriate notion of a ‘foreseeability’ of decisions. The concept of foreseeability is linked to that of ‘legal certainty’ – a value for the community and one of the main pillars of trust in the judicial system as it relies on the basis of free choice for the individual – and a guarantee of equality» (www.scuolamagistratura.it/documents/20126/1750902/JuLIA_handbook%20Justice_final.pdf). 

54. O «algocrazia» nelle parole di G.M. Flick, Intelligenza artificiale e giustizia, in LavoroDirittiEuropa, n. 1/2025, p. 2.

55. A. Simoncini, Il diritto ad un algoritmo “ragionevole”. Riflessioni su giustizia predittiva e Costituzione, in V. Mastroiacovo (a cura di), Giocare con altri dadi. Giustizia e predittività dell’algoritmo, Giappichelli, Torino, 2024, pp. 37 ss.

56. Agenzia dell’UE per i Diritti fondamentali, Assessing High-Risk Artificial Intelligence – Fundamental Rights Risks, Vienna, 2025 (https://privacy-web.nl/wp-content/uploads/2025/12/fra-2025-assessing-high-risk-ai-fundamental-rights-risks_en.pdf); A. Giovannini, Sapresti spiegarmi cos’è la giustizia? (Un discorso su interesse fiscale e IA), in Diritto e pratica tributaria, n. 5/2025, pp. 1803-1819; L. Del Federico, Sui diritti dei contribuenti nell’era della trasformazione digitale, in Diritto e pratica tributaria internazionale, n. 1/2024, pp. 71 ss.

57. Art. 15 l. 23 settembre 2025, n. 132: «Nei casi di impiego dei sistemi di intelligenza artificiale nell’attività giudiziaria è sempre riservata al magistrato ogni decisione sull’interpretazione e sull’applicazione della legge, sulla valutazione dei fatti e delle prove e sull’adozione dei provvedimenti».