L'uso dell'AI generalizzato (e forse sopravvalutato) da parte della PA

Il 2026 è segnato da un'accelerazione significativa nell'utilizzo di tecnologie digitali nel sistema tributario italiano. L'Agenzia delle Entrate ha potenziato gli strumenti automatizzati di controllo fiscale grazie ad algoritmi ad alta capacità computazionale, in grado di incrociare molteplici banche dati e di individuare anomalie reddituali, incoerenze contabili o profili di rischio. Si tratta di una delle varie applicazioni delle intelligenze artificiali (AI), ora particolarmente di moda e forse sopravvalutata nella reale portata applicativa e “indipendente” dall'intervento umano.

L'intento è lodevole: mirare i controlli, ridurre i casi di selezione “a campione” e concentrare le risorse su posizioni che effettivamente presentano segnali di criticità. Tuttavia, emergono limiti strutturali e rischi pratico-operativi che è indispensabile conoscere per una difesa efficace: gli algoritmi non sono infallibili, la qualità dei dati non è sempre omogenea e le anomalie statistiche non corrispondono automaticamente a comportamenti fraudolenti.

Algoritmi e incroci massivi di dati: come funzionano veramente

I moderni controlli fiscali automatizzati si basano sull'integrazione di diverse fonti informative:

• anagrafica fiscale e dichiarazioni;
• dati bancari e transazioni tracciate;
• ISA e altri indicatori sintetici di affidabilità;
• flussi fatturazione elettronica e corrispettivi telematici;
• comunicazioni immobiliari, catasto, contratti, ecc.

L'algoritmo calcola score di rischio e mette in evidenza anomalie statistiche: ad esempio margini di profitto molto diversi dalla media di settore, dipendenti dichiarati in numero sproporzionato rispetto ai ricavi o utilizzo non giustificato di crediti IVA. Ma proprio qui si apre la prima criticità: non tutti gli scostamenti sono indice di evasione. In molte situazioni, le divergenze derivano da:

• errori di input o trasmissione dati;
• differenze tra natura giuridica e operatività economica;
• costi non deducibili o diversamente assoggettabili;
• fenomeni stagionali o fluttuazioni temporanee di mercato.

In questi casi, l'algoritmo segnala anomalie che non sono fraudolente, ma semplicemente non coerenti con i parametri attesi.

Il ruolo del “cruscotto del rischio” e la selezione delle posizioni

L'algoritmo non opera in modo isolato, ma alimenta un vero e proprio cruscotto del rischio fiscale, strumento interno all'Amministrazione finanziaria che consente di rappresentare in forma sintetica il profilo del contribuente. Nel cruscotto confluiscono indicatori eterogenei – dichiarativi, finanziari, settoriali e storici – che non producono automaticamente un accertamento, ma orientano le priorità di intervento degli uffici.

È un passaggio rilevante: la funzione del sistema non è accertativa, bensì selettiva. Il rischio fiscale viene “misurato”, graduato e comparato, ma resta necessario un successivo vaglio umano affinché il dato statistico si trasformi in iniziativa istruttoria concreta. Il cruscotto segna il superamento dei controlli casuali, ma non può costituire, da solo, il fondamento della pretesa tributaria.

Un'altra criticità riguarda la qualità stessa dei dati. Gli algoritmi non possono inventare informazioni dove non esistono. I principali ostacoli sono:

• dati mancanti o non aggiornati in tempo reale;
• codifiche diverse per lo stesso elemento (es. classificazioni ATECO non univoche);
• incoerenze tra banche dati che non coincidono per definizione giuridica o temporale;
• dati bancari interpretati senza il contesto dell'operatore economico.

Le verifiche e il rischio di automatizzazione degli accertamenti d'ufficio

La crescente centralità dei sistemi di selezione automatica incide sugli accertamenti d'ufficio, con il rischio che la fase istruttoria venga compressa a favore di ricostruzioni standardizzate. Quando l'ufficio utilizza il risultato dell'analisi algoritmica come base per un accertamento induttivo, è indispensabile che l'atto dia conto delle ulteriori verifiche svolte e delle ragioni per cui l'anomalia statistica è stata ritenuta fiscalmente rilevante. In difetto, l'atto viola i principi di ragionevolezza e motivazione.

Gli alert generati dall'algoritmo non sono atti impositivi, né funzionano necessariamente come indici di evasione materiale. Rimaniamo nell'ambito del sistema tributario che prevede strumenti di accertamento estimativo — come l'art. 39 c. 1 lett. d) DPR 600/73 — per rivalutare l'imponibile quando i dati dichiarati non risultano attendibili. Tuttavia, solo attraverso semplificazioni statistiche (come i parametri o gli studi di settore) l'ufficio può cercare di evitare ricostruzioni arbitrarie. Queste tecniche presuppongono un grado di analisi profondo: l'algoritmo individua l'anomalia, ma è il funzionario che deve configurare un quadro logico di presunzioni gravi, precise e concordanti.

Distorsioni statistiche e rischio di falsi positivi

Il rischio dell'eccesso di AI include diversi "falsi positivi":

• settori in rapido sviluppo o in crisi temporanea;
• posizioni con flussi bancari non rappresentativi;
• spese straordinarie non conformate a parametri medi;
• mancato incrocio di dichiarazioni rettificative o ravvedimenti operosi.

Motivazione rafforzata e contraddittorio preventivo: oltre l'algoritmo

Per mitigare gli errori, l'ordinamento ha rafforzato il contraddittorio preventivo (art. 6 L. 212/2000). Quando l'analisi automatizzata è alla base di un accertamento, è imprescindibile indicare gli elementi oggettivi che giustificano le presunzioni e dimostrare la correlazione logica tra dati e pretesa.

In assenza di una motivazione dettagliata, l'atto è impugnabile.

La Cassazione ha consolidato l'orientamento secondo cui gli strumenti statistici (come gli ISA, che hanno sostituito gli studi di settore) non possiedono autosufficienza probatoria automatica (Cass. 14981/2020). La loro efficacia è condizionata al contraddittorio con il contribuente.

In conclusione, l'evoluzione tecnologica non sostituisce il giudizio tecnico-funzionale, né elimina la necessità di motivazione rigorosa. L'algoritmo può guidare l'attenzione, ma non può sostituirsi alla decisione ragionata del funzionario. La sfida del 2026 sarà conciliare l'efficienza digitale con il rispetto dei diritti di difesa.