TESTO INTEGRALE CON NOTE E BIBLIOGRAFIA

INTRODUZIONE
Viviamo tempi di accelerazione tecnologica senza precedenti in cui occorre fare i conti con una trasformazione radicale del modo in cui interagiamo con il mondo.
Le nuove frontiere dell’informatica, l'integrazione di tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale, i big data, le piattaforme digitali, stanno ridefinendo le possibilità umane e innovando settori fondanti delle democrazie moderne, aprendo scenari impensabili fino a poco tempo fa.
Non fa eccezione il sistema giudiziario contemporaneo. L'integrazione delle tecnologie digitali nelle procedure e pratiche legali, sta ridefinendo il modo in cui le informazioni vengono gestite, analizzate e condivise. Dalla digitalizzazione dei documenti all'uso di intelligenza artificiale per l'analisi predittiva delle sentenze, la tecnologia integra (rectius: rimodella) le procedure tradizionali, in nome della maggiore trasparenza, efficienza ed equità del sistema.
Siamo di fronte ad una rivoluzione sfidante che, tuttavia, solleva interrogativi etici e giuridici, in particolare con riferimento alla protezione della privacy, alla sicurezza dei dati e all'equità dei processi decisionali automatizzati.
Con questo contributo ci si propone di analizzare lo stato dell’arte del processo di modernizzazione della giustizia tributaria italiana di cui si propone una panoramica critica delle opportunità e dei rischi ad essa connessi.

1. LA MODERNIZZAZIONE DELLA GIUSTIZIA TRIBUTARIA. Il PRO.DI.GI.T
In una epoca segnata da profondi cambiamenti tecnologici e caratterizzata da crescente complessità economica e normativa, la modernizzazione della giustizia tributaria rappresenta uno snodo decisivo per l'evoluzione dei sistemi fiscali contemporanei. Le istituzioni fiscali, chiamate a rendere il sistema tributario più accessibile, efficiente ed equo, affidano alle più avanzate tecnologie un ruolo fondamentale nel processo di semplificazione e trasparenza delle procedure .
Invero, la Giustizia tributaria è al centro di importanti riforme che si stanno susseguendo in questi anni.
La legge 130/2022, innanzitutto, ha introdotto disposizioni volte a professionalizzare il giudice tributario e a ridurre la durata del processo tributario, con particolare riguardo anche al contenzioso di legittimità pendente presso la Corte di Cassazione.
E’ seguita poi la legge 9 agosto 2023, n. 111, «Delega al Governo per la riforma fiscale» e Governo e Parlamento si stanno adoperando per approvare i numerosi decreti delegati, tra cui i decreti legislativi “Contenzioso” n.220/2023 e “Concordato” n.13/2024.
In tutti questi testi normativi viene dato grande impulso alla Digitalizzazione e all’utilizzo di sistemi di Intelligenza artificiale, sia nella fase amministrativa volta all’accertamento e alla riscossione, che in quella giurisdizionale di analisi della giurisprudenza.
In questo contesto, nel 2022, si colloca e prende avvio il progetto sperimentale “Prodigit”. Il settore tributario, d’altra parte, è stato il primo nel quale si è sperimentata l’applicazione della intelligenza artificiale con particolare riferimento alle sentenze di merito, attraverso il progetto cosiddetto PRO.DI.G.IT, promosso dal Consiglio di Presidenza della Giustizia tributaria e dal Ministero dell’Economia e finanziato e finanziato con i fondi PON Governance e Capacità istituzionale 2014-2020.
Obiettivo del Progetto: creare una banca dati intelligente sulle sentenze tributarie di merito e di sperimentare sistemi di large language modelling per la creazione di sommari delle sentenze.
Il Prodigit è un progetto facente parte integrante del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza nazionale (PNRR) , che ha riconosciuto al contenzioso tributario un ruolo cruciale per l’impatto che può avere sulla fiducia degli operatori economici e, in generale, sui contribuenti.
Con esso, il Consiglio di Presidenza della Giustizia Tributaria, in accordo con il Dipartimento delle finanze , con il supporto della tecnologia digitale e della intelligenza artificiale , hanno voluto imprimere un cambio di passo decisivo nel processo di modernizzazione della Giustizia tributaria Italiana . In particolare per quanto riguarda l’accesso dei cittadini ai servizi della giustizia tributaria.
Il progetto, accolto con interesse dalla dottrina che ne ha riconosciuto le potenzialità innovative , ha sollevato da più parti preoccupazioni riguardo all'uso dell'intelligenza artificiale nella giustizia predittiva .
A distanza di quasi 3 anni, con il presente lavoro ci si propone di esplorare lo stato di avanzamento del progetto Prodigit e di sondare come stia trasformando la giustizia tributaria italiana, analizzando l'impatto della banca dati nazionale, il ruolo del TribHub nella formazione continua dei giudici.
Infine, affronteremo le sfide associate all'introduzione di tecnologie avanzate nel sistema giudiziario e le prospettive future per questo settore, con l’obiettivo di offrire una panoramica approfondita dell'impatto che il Prodigit punta ad avere sulla trasformazione digitale della giustizia tributaria in Italia.

1.1. LE LINEE DI INTERVENTO
Il progetto Prodigit si poggia su alcune linee di intervento che rappresentano i pilastri fondanti della struttura innovativa della Giustizia Tributaria, attualmente in fase avanzata di sviluppo, alcune delle quali infatti già operative o in sperimentazione.
In particolare, le linee di intervento sono finalizzate “a digitalizzare i processi amministrativi interni del Consiglio di Presidenza della Giustizia Tributaria, a dare una nuova veste al relativo sito istituzionale, a creare il cosiddetto hub del giudice fondato sui sistemi di collaboration e a raccogliere la sfida di introdurre gradualmente l’intelligenza artificiale nell’anonimizzazione delle sentenze, nella produzione di sommari automatici e nel costruire un sistema che possa consentire ricerche basate su linguaggio naturale” .
Con l’Informatizzazione dell’attività interna del Consiglio di Presidenza della Giustizia Tributaria (CPGT) e Automazione delle Procedure si è inteso creare un portale istituzionale più accessibile e informativo per cittadini e professionisti, fornendo un punto di accesso unico e facile da utilizzare per informazioni e servizi relativi alla giustizia tributaria, per migliorare la trasparenza e l'efficienza nella comunicazione delle informazioni relative alla giustizia tributaria .
Inoltre, è stata prevista la creazione sperimentale, in otto Regioni italiane (Emilia Romagna, Lazio, Liguria, Marche, Puglia, Sardegna, Sicilia e Veneto), e presso la Corte di Giustizia tributaria di I grado di Brescia, del laboratorio digitale del giudice tributario denominato TRIBHUB: laboratorio permanente del Giudice.
Si tratta di un vero e proprio HUB - ad oggi ancora in fase di sperimentazione - “deputato ad essere luogo di confronto, discussione, riflessione, condivisione ed aggiornamento” che funge da spazio permanente di aggiornamento e di analisi dei flussi processuali, con l’obiettivo di stimolare la implementazione di buone prassi virtuose nelle Corti di Giustizia Tributaria di primo e secondo grado coinvolte.

La governance del TribHub è stata affidata a un gruppo di 36 esperti selezionati tra i componenti delle Corti di Giustizia Tributaria delle regioni coinvolte e responsabile delle attività del laboratorio dei distinti gruppi di Giudici Tributari a cui è stato chiesto di ideare e redigere le buone prassi delle varie sezioni del TRIBHUB che si occupa altresì del monitoraggio della fase sperimentale dello sviluppo dei sistemi innovativi previsti in seno al Prodigit.

Nell’ambito del Prodigit è stato altresì previsto un modello di consiglio giudiziario della giustizia tributaria con la partecipazione estesa a professionisti difensori ed enti impositori, con le prime attività avviate nelle regioni pilota e presso la Corte di Brescia. La piena attuazione e l’operatività strutturata, che hanno l’obiettivo di consolidare la partecipazione di tutti gli attori del sistema tributario e di rafforzare la formazione, la trasparenza e l’efficienza della giustizia tributaria digitale, sono attualmente ancora in fase sperimentale.

1.2. CREAZIONE DI UN MODELLO SPERIMENTALE DI PREVEDIBILITÀ DELLA DECISIONE CON UTILIZZO DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE
L’aspetto più innovativo ed interessante del Prodigit riguarda l’implementazione di un modello di giustizia predittiva basato sull’analisi di big data giurisprudenziali tramite algoritmi di intelligenza artificiale. In pratica, il modello si fonda sulla creazione di una banca dati nazionale di giurisprudenza tributaria, unica nel panorama giudiziario italiano per “completezza” e accessibilità pubblica e gratuita.
L’archivio, che nelle intenzioni del legislatore dovrebbe raccogliere oltre un milione di sentenze strutturate in formato digitale, consente l’estrazione di pattern interpretativi e tendenze giurisprudenziali mediante tecniche di machine learning, offrendo agli operatori del diritto uno strumento di “triage” selettivo delle pronunce rilevanti per specifiche controversie .
L’obiettivo primario: incrementare efficienza e coerenza decisionale in capo al soggetto decisore, non già - come vedremo - ottenere una decisione algoritmica che sarebbe incompatibile con la normativa della giustizia tributaria, con il GDPR e con il Regolamento in tema di Intelligenza Artificiale di recente adozione.
Gli algoritmi, addestrati su dataset storici, identificano correlazioni tra fattori giuridici, economici e procedurali, supportando giudici e avvocati nella ricostruzione di quadri interpretativi complessi avanzati e per l’analisi e la previsione degli esiti processuali nella gestione del contenzioso tributario da parte di giudici e operatori del diritto e favorisce una prevedibilità razionale degli esiti processuali, elemento cruciale per la pianificazione attenta dei costi in ambito aziendale e la riduzione dei costi del contenzioso.
Tuttavia, il modello in sperimentazione solleva criticità legate alla trasparenza degli algoritmi e al rischio di perpetuare bias cognitivi presenti nei dati di training, come evidenziato dalla dottrina.

La sperimentazione richiede un bilanciamento tra automazione e controllo umano, sì da garantire che l’IA non sostituisca il vaglio ermeneutico del giudice ma funga da supporto decisionale, nel rispetto dei principi di imparzialità e motivazione razionale di rango costituzionale .
Più specificamente, il modello di giustizia predittiva implementato dal progetto PRODIGIT si arti-cola nelle seguenti componenti, secondo un approccio integrato uomo-macchina:
1. Banca dati strutturata di giurisprudenza tributaria. E’ stato creato un archivio centra-lizzato che raccoglie una grande massa di sentenze di primo e secondo grado, rese accessi-bili in formato digitale, oscurate per privacy e organizzate tramite metadati (es. tipologia di imposta, argomenti giuridici, parametri temporali), "taggate" con criteri semantici per faci-litare l’estrazione automatica di pattern giurisprudenziali, consentendo ricerche avanzate per analogia fattuale o giuridica.
2. Algoritmi di machine learning supervisionato. E’ stato effettuato un addestramento su dataset storici, in virtù del quale gli algoritmi hanno analizzato correlazioni tra fattori giu-ridici (es. interpretazioni normative), economici (importi contestati) e procedurali (esiti di gradi precedenti) per generare previsioni probabilistiche. Il Modello segue regole predefini-te integrando parametri specifici la coerenza con la giurisprudenza di legittimità e i princi-pi del diritto tributario.
3. Interfaccia operativa per gli utenti. La banca dati svolge funzione di "triage". Pertanto, avvocati e giudici, inseriti i dati del caso (es. motivazioni del ricorso, documentazione fi-scale), ricevono un report con Sentenze simili selezionate tramite Natural Language Pro-cess; Probabilità di successo calcolata in base alla coerenza con precedenti e alla stabilità interpretativa; Alert su criticità (es. contrasti giurisprudenziali o rischi di illegittimità costi-tuzionale)

L’integrazione di queste tecnologie nel processo tributario rappresenta dunque un primo (embrionale) banco di prova per coniugare innovazione digitale e garanzie costituzionali, ridefinendo il ruolo degli operatori giuridici in un’ottica di (futura? possibile?) complementarità uomo-macchina.

1.3. L’IMPLEMENTAZIONE DI UNA BANCA DATI GIURISPRUDENZIALE ANONIMIZ-ZATA E STRUMENTI DI SOMMARIZZAZIONE AUTOMATICA NEL PROGETTO PRODIGIT: METODOLOGIE E RISULTATI
Sulla homepage del sito istituzionale si legge: “E’ attiva, in via sperimentale, la Banca Dati della Giurisprudenza Tributaria di merito gestita dal MEF-Dipartimento della Giustizia Tributaria, per la consultazione delle sentenze native digitali, pseudoanonimizzate, emesse dal 2021 . Il servizio è liberamente accessibile e intende rappresentare un valido strumento di consultazione pubblica del-la giurisprudenza tributaria di merito per finalità di studio e ricerca.”
La Linea di Intervento 4 e 5 del progetto Prodigit ha perseguito l’obiettivo di realizzare una banca dati pubblica e gratuita di sentenze tributarie anonimizzate, affiancata da strumenti di sommarizzazione automatica basati su intelligenza artificiale (IA).
Una Banca Dati nazionale della giurisprudenza di merito, intellegibile all’algoritmo, che sia il fondamento per l’addestramento del software di intelligenza artificiale. Si comprende bene la por-tata di tale passaggio operativo per il noto principio GIGO (“garbage in garbage out”), se i dati di partenza non sono perfetti, il risultato quasi sicuramente risulta compromesso. Tale iniziativa, svi-luppata attraverso un partenariato interdisciplinare (giuristi, informatici, esperti di data science) per bilanciare efficienza e garanzie costituzionali, ha certamente rappresentato un’innovazione senza precedenti nel panorama della giustizia tributaria italiana.

a. Anonimizzazione delle sentenze
Per quanto riguarda il processo di anonimizzazione, è stato seguito un protocollo strutturato in vir-tù del quale si è provveduto a Identificazione automatizzata dei dati sensibili: individuazione dei dati personali (nomi delle parti, difensori, rappresentanti legali) e informazioni riservate.
È stato implementato un sistema di mascheramento contestuale, capace di distinguere tra omonimi e contesti semantici differenti. Si è provveduto, inoltre, a verificare l’accuratezza dell’anonimizzazione automatica, correggendo manualmente errori residui (es. omissioni di codici fiscali o riferimenti a documenti interni) . Infine, le sentenze anonimizzate sono state ospitate in un ambiente cloud separato dalla banca dati riservata ai giudici, garantendo conformità al GDPR.
È stata realizzata una applicazione di fruizione della nuova banca dati delle sentenze anonimizza-te, con uno specifico motore di ricerca, che consente la ricerca delle sentenze anonimizzate, oltre che con tutti i criteri già previsti dalla ricerca delle sentenze in chiaro riservata ai Giudici (ricerca per parole contenute nel testo, numero e anno sentenza, data di deposito, autorità emittente e suo grado, materia fiscale) anche tramite alcuni nuovi criteri, quali il range del valore della controver-sia, il tipo di giudizio (monocratico/collegiale), l’esito della controversia e le spese di giudizio (compensate, a carico del contribuente, a carico dell’ufficio).
Sono state realizzate inoltre funzionalità specifiche per consentire a utenti autenticati l’invio di se-gnalazioni relative ad eventuali errori o carenze nella anonimizzazione, e per la gestione di tali se-gnalazioni.
Va da sé che“Il buon funzionamento del sistema dipende quindi dalla qualità della selezione e massimazione di sentenze, operazione da condurre con particolare rigore e completezza, accanto poi al lavoro di programmazione del sistema algoritmico e alla supervisione degli esiti cui pervie-ne la macchina” .

b. Sommarizzazione automatica mediante IA
Per quanto riguarda la sommarizzazione , sono state sperimentate diverse tecniche e metodologie, sempre con l’ausilio dell’intelligenza artificiale, volte alla generazione di sommari automatici a partire dai testi integrali delle sentenze di giustizia tributaria, al fine di fornire informazioni suffi-cienti per valutare la rilevanza di una sentenza prima della lettura integrale e costituire un possibi-le strumento di ausilio per l’Ufficio del Massimario Nazionale nella redazione delle massime.
Come già accennato, ai fini della realizzazione del suddetto database, il MEF ha fissato come obiettivo la “sommarizzazione” di oltre un milione di sentenze delle Corti di giustizia tributaria di primo e secondo grado, operazione guidata da un gruppo di “massimatori” dedicato, selezionati fra i giudici tributari componenti degli Uffici Regionali del Massimario e studiosi di diritto tributario.
Dopo avere dato un primo set di istruzioni, la macchina legge la sentenza e restituisce un abstract sottoposto poi al vaglio dei “massimatori”, per un controllo della sua coerenza e affidabilità attra-verso un confronto tra l’abstract restituito dalla macchina con la sentenza originale, verificando che vi sia coerenza tra la massima artificiale e quella predisposta dal giudice.
Alla selezione delle sentenze, alla elaborazione e all’alimentazione dell’algoritmo hanno parteci-pato in qualità di partner il Consiglio Nazionale Forense (CNF) e il Consiglio nazionale dei dottori commercialisti e degli esperti contabili (CNDCEC) . Ovviamente, maggiore sarà il numero di sentenze e massime memorizzate dal sistema, maggiore sarà la precisione.
Inoltre, le funzionalità avanzate della piattaforma consentono la realizzazione di strumenti di ausi-lio ai “writers”, finalizzati alla predisposizione e acquisizione a sistema di sommari “manuali”, opportunamente strutturati e finalizzati a consentire la visualizzazione, la validazione o l’eventuale modifica dei sommari generati automaticamente ma anche la segnalazione di errori da parte di utenti autenticati che possono segnalare imperfezioni nell’anonimizzazione, attivando un workflow di correzione tracciabile.
L’attività di sperimentazione svolta, focalizzata sull’imposta di registro, ha combinato approcci estrattivi (c.d. sommarizzazione di tipo estrattivo: sono state identificate frasi chiave, selezionando quelle con maggiore densità informativa. es. massime, ratio decidendi) e astrattivi (sommarizza-zione di tipo astrattivo: sono stati generati riassunti sintetici, preservando il contenuto semantico attraverso tecniche di parafrasi in linguaggio naturale).
Il sistema, impiegando il database frutto dell’attività di “sommarizzazione”, si pone il fine di for-nire ai soggetti interroganti (contribuenti, professionisti o enti impositori) una risposta in ottica probabilistica sull’esito della causa che si caratterizzi per determinati elementi fattuali o giuridici che gli stessi soggetti avranno indicato al sistema.
Sviluppando la banca dati delle decisioni di merito e il sistema di giustizia predittiva si potrebbe dunque migliorare la qualità delle sentenze ed evitare liti temerarie, con evidenti effetti deflattivi sul contenzioso tributario .
Inoltre, la banca dati pubblica, unita agli strumenti di IA, punta a promuovere trasparenza e armo-nizzazione giurisprudenziale, al fine di ridurre asimmetrie informative tra contribuenti e ammini-strazione. L’obiettivo sarebbe, dunque, quello di divulgare i contenuti delle sentenze, far conoscere al pubblico gli orientamenti delle Commis¬sioni, far conoscere alla Corte di Cassazione i dettagli e le dimensioni del contenzioso di merito, nonché migliorare la qualità delle sentenze.
La banca dati permette altresì un veloce e trasparente accesso a un vasto numero di sentenze di merito e consente a tutte le parti di conoscere l’andamento della giurisprudenza di merito con l’obiettivo di favorire una migliore efficienza e competitività nel sistema giudiziario tributario . L'accesso gratuito e pubblico alla banca dati, infatti, rafforza il principio di parità tra le parti nel processo tributario, assicurando che contribuenti ed enti impositori abbiano pari accesso alle in-formazioni giuridiche rilevanti per i casi in esame .
Questa funzionalità, nell’ottica di garantire il principio dell’ “Antropocentrismo decisionale”, po-trebbe essere particolarmente utile per i giudici, che potrebbero verificare l’esistenza di filoni in-terpretativi precedenti consolidati o meno , ma anche a costituire un ausilio argomentati-vo verificabile e confutabile nelle difese . In secondo luogo, potrebbe essere utile ai professioni-sti, che potrebbero fondare le loro richieste sulla base di decisioni già assunte in precedenza, anche da Corti diverse da quella adita .

c. Opportunità e criticità
Quanto oggetto di analisi è “nella sequenza logica di molto anteriore rispetto alla dibattuta tema-tica della giustizia predittiva, ovvero prognostica, di giudice robot, di intelligenza artificiale c.d. forte che scrive le sentenze, in quanto si trova in una fase ancora propedeutica, ma non per questo meno perigliosa ed invero assai delicata, attinente all’elaborazione dei riassunti automatici delle sentenze alla stregua dei quali tutte le parti processuali, compreso il giudice, saranno indotte a svolgere le proprie considerazioni, formulare le conseguenti deduzioni, quindi operare il ragiona-mento inferenziale” .
La materia è spinosa e anima i dibattiti della dottrina, secondo la quale potrebbe essere ipotizzata una parziale sostituzione tra giudice tributario e sistema di giustizia predittiva solo in presenza di questioni seriali o standardizzate , ragion per cui il campo del diritto tributario, in quanto setto-re caratterizzato da contenziosi “seriali”, si presta – con le necessarie cautele del caso – all’utilizzo delle tecniche di AI, dunque all’addestramento di una intelligenza artificiale.
Al tempo stesso, permangono sfide legate alla scalabilità (estensione ad altre imposte) e alla neu-tralità algoritmica, specie in casi con alta variabilità interpretativa .
Il sistema, pur innovativo, tra l’altro, non elimina il rischio di automazione dei pregiudizi, specie dove la giurisprudenza storica riflette disparità applicative.
Tra le maggiori critiche sollevate a fronte delle diverse iniziative realizzate di Pro.di.gi.t, rileva il fatto che la giustizia predittiva, basandosi su una serie di precedenti, risulta fortemente costrittiva in settori caratterizzati da un’evoluzione estremamente rapida, come accade nel caso delle norme tributarie e degli orientamenti della prassi amministrativa, rischiando di perpetrare delle soluzioni anacronistiche .
Le criticità relative alla trasparenza e imparzialità e neutralità algoritmica di Prodigit, quindi, affe-riscono, per un verso, al duplice rischio di automazione delle scelte (I contribuenti destinatari di atti impositivi potrebbero essere spinti a adottare scelte dettate unicamente dall’esito della predi-zione; così come nella stesura della sentenza il giudice potrebbe rimettersi esclusivamente alle proposte della macchina) e di conflitto d’interessi, stante lo sviluppo del modello da parte del MEF – soggetto attivo nei giudizi tramite le agenzie fiscali – con possibili pregiudizi sistemi-ci nella progettazione e la conseguenza di evidenti possibili distorsioni strutturali.
L’esigenza di trasparenza che - con ogni evidenza - deve essere assoluta, entra in crisi quando si fa ricorso agli strumenti di intelligenza artificiale che, nella ricostruzione del procedimento a ritroso, spesso risulta oscuro (se non impenetrabile) all’utente che la usa .
In questa ottica, uno strumento che supporti le parti nella estrazione della conoscenza dai prece-denti in maniera efficiente è certamente un fatto da accogliere positivamente, a patto di riconosce-re le criticità che nascono - ad esempio – dalla difficoltà dell’intelligenza artificiale di “leggere” casi particolari in ragione ella specificità della situazione fattuale .
Stante le caratteristiche del sistema appena analizzato, è possibile individuare quelle che si presentano come prospettive di sviluppo. Dall’ottimizzazione adattiva dei modelli linguistici, mediante l’implementazione di tecniche di affinamento basate sul feedback degli utenti, al fine di migliorare progressivamente accuratezza e contestualizzazione; all’integrazione con la giurisprudenza di legittimità, attraverso il collegamento tra la banca dati di merito e le pronunce della Cassazione , per mappare argomentazioni ricorrenti e prevedere esiti dei contenziosi; all’analisi diacronica automatizzata, finalizzata a identificare mutamenti interpretativi nella giurisprudenza tributaria e generare alert su trend emergenti.
Se l'obiettivo principale è migliorare la prevedibilità delle decisioni giudiziarie attraverso una banca dati dedicata alla giurisprudenza dei tribunali tributari di merito, potenziata da un sistema di massimazione estesa, questa prevedibilità risulta circoscritta alle sentenze emesse dai giudici di merito, sollevando dubbi sull’efficacia complessiva del modello.
Le decisioni dei tribunali inferiori non garantiscono allineamento con l’interpretazione del diritto offerta dai giudici di vertice (es. Corte di Cassazione) o con i principi del diritto europeo definiti dalla Corte di Giustizia UE. Contribuenti e amministrazioni finanziarie basano le decisioni di avviare un contenzioso principalmente sull’orientamento prevedibile dei giudici superiori, non su quello dei tribunali di merito.
Non poche perplessità genera un siffatto modello sotto il profilo della sua conformità a Costituzione. Un modello che tende a per far prevalere il precedente vincolante, proprio delle forme ordinamentali di common law, finisce con il porre l’interrogativo circa la sua conformità alla riserva di legge di cui all’art. 23 Cost. posto che si potrebbe ritenere che non sia più la legge il parametro alla luce del quale giudicare la fattispecie concreta, bensì la soggettiva prospettazione di chi è intervenuto, con poteri decisori, nella formazione del dataset e nell’input dei dati.
Ma vi è di più, siffatto modello finirebbe per esporsi nel nostro sistema di civil law, alla violazione del principio di legalità. Si porrebbe un problema di rispetto dell’indipendenza e terzietà del giudice giacchè, come dispone l’art. 101 Cost., «i giudici sono soggetti solo alla legge» ed amministrano la giustizia in nome del popolo.
Ebbene, non ci sono dubbi: siamo agli albori di una nuova era, il cui l’obiettivo è quello di svolgere un’attività prima di tutto di nuova infrastrutturazione dei servizi informatici, soprattutto di sviluppare processi innovativi, con l’applicazione dell’intelligenza artificiale, ma sapendo che “Ciò che faremo con l’intelligenza artificiale sarà talmente dirompente che tornare indietro sarà molto difficile” .
Inoltre, “un sistema di legal analytics destinato ad assistere un’Autorità giudiziaria nella individuazione di orientamenti giurisprudenziali con sistemi di AI generativa, senza garantire una trasparenza nel processo di elaborazione dell’output e, quindi, senza consentire ai fruitori di verificare le fonti giurisprudenziali per un adeguato e affidabile utilizzo dello strumento informatico, sarebbe illegittimo per violazione del Regolamento UE” , entrato in vigore il 2 agosto del 2024 (AI ACT) .
In questo senso, giova richiamare l’attenzione sull’articolo 12 del DDL n. 1146 , ai sensi del quale l’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale nelle professioni intellettuali è consentito esclusivamente per esercitare attività strumentali e di supporto all’attività professionale e con prevalenza del lavoro intellettuale oggetto della prestazione d’opera .
E’ tempo, quindi, di prestare attenzione alla governance dell’algoritmo in una prospettiva giuridica. “Sviluppare, realizzare e rendere operativi algoritmi costituisce, infatti, un importante mezzo di regolamentazione e di esercizio del potere in un contesto ormai trasformato dalla rivoluzione digitale” .
“Tutto lascia presagire che nella materia tributaria, a breve termine, la predittività algoritmica avrà un ruolo non indifferente, sia ai fini dell’attività di controllo e di accertamento dell’Amministrazione finanziaria e della Guardia di finanza, che ai fini del contenzioso. Appare dunque necessario un certo grado di vigilanza da parte della dottrina” , affinché non ci si trovi in presenza di un sistema di attuazione dei tributi dominato dalla dittatura del calcolo , pagando un prezzo troppo alto in termini di diritti fondamentali e connotazione strutturale del nostro ordinamento .
La predizione non deve essere un tasto da premere, ma un’operazione verificabile, sempre umana; anzi, soprattutto modificabile (id est confutabile) laddove l’avvocato individui nuovi argomenti decisivi , solo così si potrà mantenere salda la bussola dell’antropocentrismo.

2. QUALE RUOLO PER IL PROFESSIONISTA FORENSE
L'integrazione dell'intelligenza artificiale nella giustizia tributaria solleva interrogativi fondamentali sulla natura della decisione giudiziaria e sul ruolo dell'uomo nel sistema legale.
A tal fine, nel contesto della riforma PRODIGIT, ci sembra di poter concludere auspicando il riconoscimento di un ruolo sempre più strategico, nel bilanciamento tra innovazione tecnologica e garanzia dei diritti, particolarmente evidente nella giustizia tributaria, in capo al professionista forense.
Va da sé che l’implementazione di strumenti di intelligenza artificiale, come quelli previsti dal progetto, richieda una rielaborazione delle competenze professionali, con un focus sulla capacità di interpretare e contestare i risultati algoritmici, garantendo il rispetto dei principi di equità e trasparenza .
Questo paradigma trasforma l’avvocato in un mediatore critico tra automazione e salvaguardia delle garanzie processuali, accentuando l’importanza di una formazione specialistica in ambito digitale per contrastare i rischi di opacità decisionale. La riforma esalta inoltre il ruolo della professione nel presidiare le criticità legate all’uso di dati e modelli predittivi, ribadendo la centralità dell’interpretazione umana in contesti giuridici complessi.
L’avvocato può “utilizzare tecnologie estrattive per identificare modelli in grandi set di dati non solo per trovare informazioni importanti, ma anche per prevedere i probabili impatti dei modelli rilevanti, come ad esempio la decisione di una corte o di un giudice. In secondo luogo, quando utilizza tecnologie estrattive, il giurista può trasformare il suo ruolo da risolutore ad anticipatore di problemi” , svolgendo una attività di diagnosi che prima sarebbe stata troppo costosa effettuare
Pertanto, nell’ambito della riforma del progetto Prodigit, che mira a innovare la giustizia tributaria attraverso l’adozione di strumenti di intelligenza artificiale, l’’avvocato non è solo un difensore delle parti, ma può diventare anche un interlocutore fondamentale nel processo di integrazione delle nuove tecnologie nel sistema giudiziario tributario.
In particolare, l’avvocato contribuisce a garantire la corretta interpretazione e applicazione degli strumenti di AI, vigilando sul rispetto delle normative vigenti e in corso di approvazione che impongono rigidi presidi per le intelligenze artificiali ad alto rischio.
Dopotutto, come abbiamo visto, la partecipazione attiva dell’avvocatura è prevista in diversi momenti del Prodigit. Tale coinvolgimento è - e deve essere - indispensabile per assicurare trasparenza, equità e affidabilità nell’uso degli algoritmi predittivi, evitando che l’innovazione tecnologica comprometta i diritti delle parti e il ruolo centrale del giudice.
E ancora, in questo contesto, l’avvocato diventa un garante della qualità delle decisioni in relazione alla tutela del contribuente, soprattutto nelle situazioni in cui l’IA fatica a cogliere le specificità dei casi concreti, contemperando con la dimensione umana e professionale della giustizia tributaria, la crescente digitalizzazione del settore.
In conclusione, nel contesto tributario, dove l’equilibrio tra interesse pubblico e diritti individuali è particolarmente sensibile, la sfida sarà adottare soluzioni che sappiano coniugare innovazione e responsabilità, trasparenza e rispetto della dignità umana.
Solo così l’intelligenza artificiale potrà essere davvero uno strumento di progresso, contribuendo a un sistema fiscale più giusto, inclusivo ed efficiente, senza mai perdere di vista il suo essere, come ha sottolineato Papa Francesco, “un prodotto del potenziale creativo umano” e non un fine in sé.