Un appello tributario respinto chiarisce la distanza tra una risposta generata e un elemento probatorio. Per usare questi strumenti servono fonti verificabili, controlli pertinenti e responsabilità definite.
Una risposta dell’intelligenza artificiale può aiutare a orientare una ricerca. Il suo impiego in una controversia richiede un passaggio ulteriore: verificare i documenti che la sostengono e la pertinenza rispetto ai fatti da dimostrare. È questa la questione sollevata da un contenzioso tributario a Napoli, nel quale l’Agenzia delle Entrate aveva utilizzato risposte di sistemi generativi per sostenere le proprie argomentazioni in appello. Il caso offre indicazioni concrete su come integrare questi strumenti nel lavoro documentale, mantenendo riconoscibili le fonti e il ruolo di chi controlla.
La Corte di giustizia tributaria di secondo grado della Campania, sezione 16, ha respinto l’appello con la sentenza n. 4759/2026, depositata il 14 luglio 2026. La controversia riguardava il recupero di un credito d’imposta per ricerca e sviluppo, per 153.791,52 euro di capitale. Il progetto contestato era una centralina antifurto a 24 zone, con sensori cablati e wireless e predisposizione GSM. Dopo l’annullamento dell’atto in primo grado, l’Ufficio aveva cercato di dimostrare l’assenza di novità tecnologica anche attraverso risposte ottenute da sistemi di AI disponibili online.
Un elemento distingue questa vicenda da una discussione generale sugli accertamenti automatizzati: le risposte erano state impiegate nell’atto d’appello, quindi nella gestione della lite. Il loro utilizzo riguardava la costruzione di un’argomentazione difensiva e il sostegno probatorio offerto al giudice.
Le domande rivolte ai sistemi introducevano inoltre uno scarto rispetto all’oggetto della controversia. Riguardavano telecamere e videosorveglianza ottica, mentre il progetto era una centrale d’allarme priva di componenti ottiche. Una ricostruzione della diffusione delle telecamere avrebbe quindi richiesto una spiegazione tecnica del suo rapporto con il prodotto esaminato. Nella valutazione della Corte, le risposte generate non fornivano un supporto verificabile e pertinente; restava la perizia asseverata del contribuente, senza una valutazione tecnica alternativa adeguata a contrastarla.
Questa distinzione aiuta a leggere correttamente la decisione. Il rigetto riguarda l’impiego concreto degli output nella controversia. Ricavarne un divieto generale di utilizzare qualsiasi strumento di AI nel lavoro tributario allargherebbe la conclusione oltre il caso. La verifica deve riguardare il contenuto prodotto, le sue basi documentali e la relazione con la domanda alla quale si vuole rispondere.
I modelli generativi costruiscono risposte attraverso elaborazioni probabilistiche. Possono produrre spiegazioni utili e suggerire direzioni di ricerca; la fluidità del testo, però, non certifica la correttezza di una data o di una ricostruzione tecnica. Quando un’affermazione deve sostenere una conclusione professionale, occorre risalire a documenti identificabili e controllarne il significato. Anche una risposta corretta su un argomento vicino può risultare inadeguata per il fatto specifico da dimostrare.
Il quadro normativo italiano assegna all’intelligenza artificiale uno spazio di supporto nella pubblica amministrazione. L’articolo 14 della legge 23 settembre 2025, n. 132, ne prevede l’impiego per migliorare efficienza, tempi e qualità dei servizi. Richiede conoscibilità del funzionamento e tracciabilità dell’utilizzo per gli interessati, mantenendo in capo alla persona la responsabilità dei provvedimenti. Prevede inoltre misure tecniche, organizzative e formative: il controllo umano deve trovare una concreta applicazione nel processo di lavoro.
La norma va distinta dalle scelte organizzative delle singole amministrazioni. L’articolo 14 non contiene un divieto espresso e generalizzato di usare l’AI per generare provvedimenti amministrativi. L’Agenzia delle Entrate ha descritto, nelle proprie comunicazioni, regole interne più restrittive: esclusione della produzione diretta di atti amministrativi mediante sistemi generativi, limiti per gli strumenti esterni e supervisione umana anche per quelli validati e integrati. La disponibilità di un servizio e l’autorizzazione a impiegarlo per una determinata attività sono dunque condizioni diverse.
La cronologia richiede cautela anche nel valutare il richiamo alla policy contenuto nella sentenza. L’appello risulta depositato il 21 ottobre 2025; l’adozione della policy è collocata al 23 ottobre, due giorni dopo. Questo scarto rende controverso il suo impiego per valutare la condotta precedente. Le questioni relative all’attendibilità delle risposte e alla pertinenza dei quesiti conservano una propria autonomia rispetto alla disciplina interna.
Sul piano operativo, il primo controllo utile riguarda proprio la domanda. Prima di interrogare un sistema occorre definire il fatto da accertare, il periodo rilevante e le caratteristiche tecniche dell’oggetto. Nel caso napoletano, la distanza tra videosorveglianza e centrale antifurto mostra quanto una ricerca possa allontanarsi dal problema iniziale pur mantenendo un’apparenza di coerenza. La revisione umana deve intercettare anche questi errori di impostazione.
Il passaggio successivo riguarda la provenienza delle informazioni. Un processo ben progettato può distinguere tra suggerimenti del modello, documenti reperiti e conclusioni del responsabile. Conservare i riferimenti utilizzati e annotare le verifiche effettuate rende più semplice ricostruire il percorso. Sono indicazioni organizzative per rendere il lavoro controllabile, da tenere distinte dagli obblighi specifici previsti per ciascuna attività.
Anche la scelta di uno strumento validato risponde a una parte del problema. Un ambiente approvato consente all’organizzazione di stabilire modalità d’uso e regole sui dati; la qualità del singolo risultato richiede comunque una valutazione. Chi revisiona deve poter riconoscere un riferimento incongruo, confrontare l’output con i documenti pertinenti e chiedere un approfondimento specialistico quando necessario. La firma conclusiva acquista valore attraverso questo lavoro sostanziale.
Per il contribuente, la tracciabilità ha inoltre una dimensione esterna all’ufficio. L’articolo 14 individua negli interessati i destinatari delle garanzie di conoscibilità. Una registrazione interna può sostenere i controlli organizzativi; la possibilità di comprendere e contestare gli elementi utilizzati dall’amministrazione richiede informazioni accessibili e comprensibili. Le modalità concrete con cui assicurare questa relazione tra registrazione interna e trasparenza verso il destinatario sono una parte essenziale dell’attuazione della norma.
La lezione operativa interessa anche redazioni, studi professionali e piccole imprese che producono contenuti documentali. Le regole giuridiche del contenzioso tributario appartengono al loro ambito specifico. Il metodo di controllo può invece essere utile in altri contesti: una cronologia suggerita da un assistente generativo può guidare la ricerca di documenti, mentre il testo destinato alla pubblicazione deve poggiare sui materiali effettivamente verificati.
In una redazione, per esempio, separare la prima esplorazione dalla verifica permette di usare l’AI per organizzare domande e individuare passaggi da approfondire. Il redattore controlla poi date, citazioni e riferimenti sui documenti originali. Una piccola impresa può applicare una distinzione analoga alla preparazione di un rapporto tecnico, definendo anche quali dati possano essere trattati e quali strumenti siano autorizzati. Il beneficio va valutato sull’intero processo, compreso il tempo necessario alla revisione.
Il caso Napoli rende così concreta una condizione dell’adozione produttiva dell’intelligenza artificiale: ogni informazione decisiva deve avere un percorso di verifica riconoscibile. Domande ben formulate, documenti pertinenti e responsabilità operative chiare permettono di integrare la velocità dei sistemi generativi con il rigore richiesto dal lavoro professionale. È su questa integrazione che si misura l’utilità degli strumenti nelle attività in cui un testo può produrre conseguenze per altre persone.
Fonti
- Intelligenza artificiale nel Fisco, limiti e responsabilità – Agenda Digitale
- Legge del 23/09/2025 n. 132 – Articolo 14
- LEGGE 23 settembre 2025, n. 132 – Normattiva
