I controlli automatizzati basati su intelligenza artificiale rappresentano una delle evoluzioni più incisive dell’attività di accertamento fiscale.
Quando la Agenzia delle Entrate, spesso con il supporto della Guardia di Finanza, utilizza sistemi di AI per incrociare dati fiscali, bancari e digitali, il rischio è che segnalazioni statistiche vengano trasformate in accertamenti sostanziali, senza un’adeguata valutazione del caso concreto.
È fondamentale chiarirlo subito:
l’intelligenza artificiale non è una prova, ma uno strumento di selezione e analisi che può produrre errori.
Molti accertamenti fondati su AI sono contestabili o annullabili quando si dimostra l’uso improprio dell’algoritmo o la violazione del diritto di difesa.
Come funzionano i controlli fiscali con intelligenza artificiale
I sistemi di AI applicati ai controlli fiscali:
• incrociano grandi volumi di dati
• individuano pattern ritenuti anomali
• confrontano il contribuente con medie di settore
• stimano redditi e basi imponibili presunte
• generano alert e liste selettive
• supportano accertamenti analitici e induttivi
Il problema nasce quando l’output algoritmico viene trattato come verità.
Quali dati alimentano l’intelligenza artificiale fiscale
I controlli AI si basano su:
• dichiarazioni dei redditi e IVA
• dati bancari e finanziari
• spese tracciate e acquisti rilevanti
• fatturazione elettronica
• corrispettivi telematici
• dati catastali e patrimoniali
• informazioni da marketplace e piattaforme
• dati previdenziali e contributivi
• indicatori statistici di settore
Il dato viene elaborato in modo standardizzato, non personalizzato.
I rischi concreti per il contribuente
I controlli automatizzati comportano rischi specifici:
• ricostruzioni reddituali astratte
• duplicazione delle stesse somme
• confusione tra reddito e patrimonio
• presunzioni basate su medie statistiche
• errata qualificazione di movimenti finanziari
• accertamenti esecutivi rapidi
• difficoltà di comprendere il criterio usato
Il contribuente spesso non conosce il funzionamento dell’algoritmo che lo ha selezionato.
Gli errori più frequenti dei controlli con AI
Negli accertamenti fondati su intelligenza artificiale, l’Amministrazione sbaglia spesso quando:
• non spiega il criterio algoritmico utilizzato
• non consente la verifica del modello
• ignora eventi straordinari o personali
• confonde flussi finanziari con reddito
• non considera risparmi pregressi
• applica modelli retroattivi
• ribalta illegittimamente l’onere della prova
• non garantisce un contraddittorio effettivo
In questi casi l’accertamento è tecnicamente e giuridicamente fragile.
Quando il controllo automatizzato è illegittimo
Il controllo AI è illegittimo se:
• manca una motivazione comprensibile
• il criterio di calcolo non è conoscibile
• il contribuente non può contestarlo
• il modello è basato su presunzioni non qualificate
• non si tiene conto della situazione concreta
• l’accertamento è di fatto automatico
• non viene rispettato il diritto di difesa
L’uso dell’AI non può sostituire il giudizio umano.
Il diritto di difesa contro l’algoritmo
Nel contenzioso fiscale è essenziale affermare che:
• l’algoritmo non è fonte di prova
• l’Amministrazione deve motivare l’accertamento
• il metodo deve essere conoscibile e contestabile
• il contribuente ha diritto al contraddittorio
• la decisione non può essere automatica
• la valutazione finale deve essere giuridica
Un accertamento “algoritmico puro” è contrario ai principi fondamentali.
Prove fondamentali per smontare l’AI
La difesa contro controlli automatizzati deve essere analitica e documentata e può basarsi su:
• ricostruzione patrimoniale pluriennale
• estratti conto completi
• prova dei risparmi accumulati
• finanziamenti, mutui e prestiti
• donazioni e successioni
• disinvestimenti e rientri di capitale
• spiegazione delle spese contestate
• documentazione di eventi straordinari
• perizie economico-contabili indipendenti
La realtà economica prevale sempre sulla stima algoritmica.
Il ruolo decisivo dell’avvocato
L’avvocato è centrale perché:
• contesta la legittimità del metodo AI
• chiede trasparenza sul criterio usato
• smonta le presunzioni statistiche
• ricostruisce la situazione reale
• tutela il contraddittorio effettivo
• imposta ricorso e sospensione
• coordina difesa tecnica e giuridica
Senza difesa legale, l’algoritmo resta incontestato.
Strategie di difesa più efficaci
Una difesa efficace contro controlli AI deve puntare su:
• contestazione del metodo in radice
• richiesta di conoscibilità dell’algoritmo
• dimostrazione dell’errore logico
• separazione tra dato statistico e caso concreto
• ricostruzione analitica alternativa del reddito
• utilizzo di giurisprudenza favorevole
• perizie indipendenti
La difesa deve colpire il modello, non solo il risultato.
Cosa fare subito
Se ricevi un accertamento fondato su controlli automatizzati con AI:
• fai analizzare immediatamente l’atto
• verifica la motivazione e il metodo
• individua automatismi e presunzioni
• ricostruisci la tua situazione reale
• raccogli documentazione bancaria e patrimoniale
• prepara una risposta tecnica al contraddittorio
• evita adesioni o pagamenti affrettati
Il tempo è decisivo prima che l’output algoritmico diventi definitivo.
I rischi se non intervieni tempestivamente
• accertamento definitivo
• tassazione di redditi inesistenti
• sanzioni e interessi
• iscrizione a ruolo
• pignoramenti
• estensione dei controlli ad altri anni
• gravi conseguenze patrimoniali
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• Gestore della Crisi da Sovraindebitamento
• iscritto negli elenchi del Ministero della Giustizia
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• smontare accertamenti automatizzati illegittimi
• contestare l’uso improprio dell’AI
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Introduzione
I controlli automatizzati basati su algoritmi e IA stanno diventando sempre più diffusi nella Pubblica Amministrazione e nel settore privato in Italia, soprattutto in ambiti come l’accertamento fiscale, la sorveglianza finanziaria (antiriciclaggio, banche dati), il recupero crediti e la verifica dei requisiti per bonus e prestazioni pubbliche. Si tratta di strumenti che incrociano in modo sistematico dati (redditi, movimentazioni bancarie, spese, titoli posseduti, ecc.) per segnalare possibili anomalie. Tuttavia, come evidenziato anche da giurisprudenza e dottrina, un algoritmo non accerta direttamente l’evasione o la colpa: esso segnala “solo un’anomalia” sulla base di criteri statistici . I principali rischi per il contribuente/debitore derivano quindi dai cosiddetti falsi positivi (dati fedeli all’ordinario ma ritenuti anomali), dall’assenza di un’adeguata motivazione umana e dal capovolgimento illegittimo dell’onere della prova .
Nel contesto italiano, l’uso dell’IA è oggi regolato sia dal Regolamento Europeo sulla protezione dei dati personali (GDPR – Reg. UE 2016/679) sia dalle prime norme nazionali sull’IA (Legge n. 132/2025) che affiancano il Regolamento AI europeo. Il GDPR (art. 22) garantisce all’interessato il diritto “di non essere sottoposto a una decisione basata unicamente su trattamento automatizzato, comprensiva di profilazione, che produca effetti giuridici su di lui” , obbligando l’amministrazione a informare il cittadino sui criteri logici e a consentirgli di richiedere l’intervento umano o contestare la decisione . Inoltre, la giurisprudenza amministrativa ha ormai fissato alcuni principi chiave: l’algoritmo è un atto amministrativo (tar CA Napoli 3769/2017; Cons. St., 8 apr. 2019, n. 2270) e deve rispettare i principi di pubblicità, trasparenza, proporzionalità e ragionevolezza dell’azione pubblica . Al contribuente/destinatario spettano il diritto di conoscere l’esistenza del procedimento automatizzato e i parametri valutati , nonché di accedere allo “schema esecutivo” dell’algoritmo (Cass. 28358/2023) . In ogni caso, la decisione finale deve essere sempre oggetto di verifica umana e contraddittorio.
Di seguito approfondiremo i diversi scenari di applicazione dei controlli automatizzati, illustrando rischi tipici, riferimenti normativi e giurisprudenziali rilevanti, e gli strumenti di difesa a disposizione di cittadini, imprenditori e professionisti (dal punto di vista del debitore). Verranno inoltre fornite tabelle riepilogative e domande e risposte pratiche per orientarsi tra le possibilità di ricorso (contraddittorio, istanze, ricorsi tributari/amministrativi, reclami, ecc.). Tutte le fonti normative e sentenze aggiornate al 2025 sono riportate in coda alla guida .
Normativa generale e quadro di riferimento
A livello europeo e nazionale, il quadro giuridico per i controlli automatizzati si fonda innanzitutto sul GDPR. L’art.22 GDPR stabilisce il divieto generale di decisioni automatizzate che abbiano effetti giuridici o analogamente rilevanti sulla persona , a meno che non sussistano specifiche condizioni (consenso esplicito, necessità contrattuale o autorizzazione di legge con tutele addizionali) . Il Regolamento impone inoltre trasparenza: il soggetto ha diritto di sapere che l’algoritmo è utilizzato e di ottenere “informazioni significative sulla logica utilizzata” e sulle conseguenze previste . Il titolare del trattamento deve prevedere misure rafforzate (es. controlli periodici degli algoritmi) per limitare errori di classificazione . Sul fronte nazionale, si applica il Codice Privacy (d.lgs. n. 196/2003 come modificato dal d.lgs. n. 101/2018) secondo quanto previsto dal GDPR.
Nel 2025 è entrata in vigore anche la prima legge quadro italiana sull’Intelligenza Artificiale (Legge 23 settembre 2025, n. 132) . Questa legge ribadisce i principi di centralità della persona umana, trasparenza e sicurezza, richiamando esplicitamente il GDPR e l’AI Act UE . Ad esempio, prevede l’obbligo di consultare preventivamente il Garante Privacy se un sistema IA tratta dati sensibili per ricerca o sanità e rafforza le misure di sicurezza rispetto all’art.32 GDPR per i sistemi ad alto rischio. In ambito pubblico, la legge vieta l’uso dell’IA per le decisioni giudiziarie fondamentali (redazione di sentenze o valutazione finale di prove) , e in generale sancisce che ogni decisione algoritmica nell’amministrazione debba avere la supervisione umana e garantire tracciabilità dei processi.
Altro riferimento normativo chiave è il Codice dell’Amministrazione Digitale (CAD), che già dal 2016 ha introdotto il principio secondo cui ogni procedura algoritmica va considerata come atto amministrativo informatico e deve rispettare legge 241/1990 e Costituzione. In pratica, come confermato da recente giurisprudenza (es. Cons. St., 2270/2019), l’algoritmo dev’essere imparziale e il giudice può sempre vagliare la correttezza del processo automatico .
Per quanto riguarda specifiche fattispecie: in ambito fiscale le norme antimafia/antievasione (ad es. D.lgs. 231/2007, l. 212/2000, l. 196/1999) conferiscono agli Uffici ampia facoltà di incrociare dati, ma sempre nel rispetto del GDPR. In materia di antiriciclaggio, la Direttiva UE 2015/849 (e d.lgs. 231/2007) impongono agli intermediari finanziari di segnalare operazioni sospette seguendo principi di adeguata verifica e tracciabilità. Le recenti istruzioni UIF (Provv. 18 dic. 2025) consentono l’uso di sistemi di IA per individuare anomalie, a condizione che i dati siano verificabili, accompagnati da supervisione umana e decisioni tracciabili . Infine, per l’erogazione di bonus sociali e sussidi (ad es. Reddito di Cittadinanza), l’INPS e l’Agenzia delle Entrate possono incrociare automaticamente i dati bancari dei beneficiari, ma il Garante Privacy ha ricordato che ogni controllo “deve essere a norma con le leggi a tutela dei dati personali, GDPR in primis” . In concreto, pertanto, anche questi controlli devono rispettare obblighi informativi, proporzionalità e diritto di difesa del cittadino.
Accertamenti fiscali “digitali” e profilazione predittiva
L’Agenzia delle Entrate usa da anni sistemi di analisi predittiva e incrocio automatico di banche dati (ad es. Redditometro, Spesometro, accertamento sintetico) per individuare contribuenti “a rischio” . Tali controlli si basano su dati dichiarativi, estratti conto, spese sostenute, possesso di immobili e titoli, ecc., spesso elaborati da software e modelli statistici avanzati . Il contribuente rischia però che l’algoritmo interpreti come prova certa di evasione una semplice discordanza quantitativa (scostamento di reddito/spesa) .
Errori tipici: gli accertamenti algoritmici possono difettare nel trattamento del dato (ad esempio: dati non aggiornati, errori di integrazione) o nella valutazione finale. Ad esempio, un aumento improvviso di fatturato viene spesso segnalato come sospetto, ma può avere spiegazioni lecite (nuovi investimenti, vendite straordinarie, ricevuta anticipatamente una fornitura) . L’algoritmo potrebbe anche ribaltare l’onere della prova, trattando le anomalie come già presunzione di infedeltà . Non tener conto di eventi straordinari (es. pandemia, evento catastrofico) è un altro rischio: senza contestualizzazione, un dato “anomalo” pare un atto evasivo. Inoltre, se l’amministrazione fiscalizza un contribuente sulla base di algoritmi, i principi costituzionali di ragionevolezza e trasparenza (art.97 Cost.) e quelli di buon andamento (art.41 Cost.) impongono che ciò avvenga solo in presenza di modelli regolamentati e motivati, non in modo del tutto automatico .
Difese nel contenzioso tributario: il contribuente può far valere in giudizio i principi di gravità, precisione e concordanza delle presunzioni (art.2729 c.c.) esigendo che l’amministrazione non si fondi su meri indizi statistici . In pratica, in Commissione Tributaria si contesterà l’accertamento puntando proprio sull’insussistenza di prove e sulla natura induttiva dell’algoritmo. La giurisprudenza di Cassazione (anche in tema di indagini finanziarie) stabilisce che, pur gravando sul contribuente l’onere della prova, ogni mezzo difensivo è ammesso e che in caso di accertamenti bancari automatizzati è sufficiente contestare che le presunzioni non risultino “gravi, precise e concordanti” . Un accertamento basato solo su database e analisi algoritmica può quindi essere annullato se privo di motivazione adeguata .
Procedimenti e termini: l’atto di contestazione automatizzato segue le normali regole (notifica della variazione, 60 gg per il ricorso in commissione tributaria). È fondamentale presentare le osservazioni in contraddittorio (circolare / “review” con l’Ufficio) muniti di documentazione di spesa, estratti conto e ogni prova che giustifichi le voci considerate anomale . Se il contraddittorio non risolve, si può procedere con l’istanza di autotutela (art. 21-nonies l. 241/90) chiedendo l’annullamento in via amministrativa delle presunte anomalie. In caso di rigetto dell’autotutela, resta il ricorso alla Corte Tributaria regionale entro i termini (60 giorni dalla notifica dell’atto conclusivo). Durante il contenzioso, si può chiedere la sospensione dell’esecutività dell’avviso (ad es. con un’istanza cautelare o tramite autotutela sospensiva, art. 6 l. 27/2021).
Esempio pratico – Accertamento con algoritmi: un’impresa riceve un avviso di accertamento IRES che contesta mancati versamenti IVA e maggior reddito imponibile, segnalati da un software che incrocia fatturati e spese. Il professionista (debitoria) analizza l’algoritmo di Redditometro usato: scopre che esso non aveva rilevato un credito d’imposta regolarmente compensato e un ammortamento straordinario già scorporato. Prepara così una memoria dettagliata, allegando documentazione che spiega lecite ragioni delle “anomalia” (es. fattura duplicata, uso di crediti ). Se ciò non basta, deposita ricorso tributario basandosi sulla scarsa individualizzazione e sulla violazione dei criteri di gravità delle presunzioni, citando sentenze Cassazione su accertamenti bancari e Redditometro. Nel frattempo valuta alternative come il concordato preventivo fiscale (definizione agevolata) o un accertamento con adesione, ma solo se più conveniente.
Sorveglianza finanziaria e controlli bancari
Le banche e gli intermediari finanziari italiani, sotto vigilanza (Banca d’Italia, CONSOB), impiegano l’IA principalmente per due scopi: la lotta al riciclaggio (obbligo di segnalazione SOS) e la valutazione del credito. Nel primo caso, l’UIF (Unità di Informazione Finanziaria) ha recentemente autorizzato l’uso di sistemi IA per individuare indici di anomalia , a condizione che i modelli siano “spiegabili” e supportati da dati verificabili, con intervento umano obbligatorio . Ciò significa che un sospetto segnalato automaticamente deve essere poi esaminato da un funzionario bancario: la segnalazione non è una condanna, e le banche sono tenute a fornire alla UIF una “narrazione” integrale del sospetto . In particolare, l’UIF sottolinea che “gli schemi” (indicatori di anomalia) non bastano da soli a spiegare il sospetto, ed evita segnalazioni meccaniche e ripetitive . Un difetto di questi sistemi potrebbe altrimenti portare a vere e proprie liste nere di correntisti, con ricadute discriminatorie. Il Regolamento AML UE ed il GAFI auspicano l’IA come supporto, ma insistono anch’essi sulla trasparenza e proporzionalità .
Per il consumatore/debitore, un risk-score bancario basato su IA (credit scoring) rientra ancora per lo più nel dominio privato: le decisioni di credito sono pattizie. Tuttavia, il GDPR garantisce analoghe tutele: la persona ha diritto di essere informata se il suo profilo è oggetto di valutazione automatica e di contestare dati inesatti (artt. 15-22 GDPR). In Italia la Centrale Rischi della Banca d’Italia e le società di informazioni creditizie (CRIF, Experian, ecc.) utilizzano algoritmi per stilare valutazioni finanziarie. In caso di negatività errata, il soggetto può (secondo l’art. 15 GDPR e il Codice del Consumo) chiedere copia dei dati e rettifiche. I dati sensibili (es. morosità) sono protetti e non possono essere usati impropriamente. Sebbene non vi siano specifiche norme su AI in credito, i principi generali di non discriminazione valgono anche qui . Un esempio di tutela, peraltro, potrebbe venire da possibili ricorsi all’Autorità Garante della Concorrenza se gli algoritmi bancari limitassero impropriamente l’accesso al credito.
Per quanto riguarda infine la vigilanza monetaria (Antiriciclaggio, segnalazioni UIF, etc.), va ricordato che l’uso dell’IA non esclude il diritto di chiunque a non essere ingiustamente inquisito: una segnalazione SOS automatica errata non è di per sé equiparabile a un illecito accertato. Se un correntista riceve richiesta di giustificazioni su movimenti “anomali” individuati da un software, può chiedere istruzioni più chiare e, se necessario, far valere l’eccessiva invasività del controllo presso il Garante Privacy. In ogni caso l’IA deve attenersi a criteri di minimizzazione e proporzionalità (GDPR art.5) e la banca deve fare un bilancio fra rischio e rispetto dei diritti del cliente .
Controlli su bonus e prestazioni pubbliche
L’INPS e altre PA (es. i Comuni per bonus locali) utilizzano anch’esse sistemi automatizzati per verificare i requisiti di accesso a prestazioni come il Reddito di Cittadinanza, bonus edilizi, sostegni al reddito, pensioni di invalidità, esenzioni ticket, ecc. L’Anagrafe dei conti correnti e i database fiscali consentono di controllare automaticamente i redditi e i saldi patrimoniali dichiarati dai richiedenti. La normativa italiana (leggi sul contrasto all’evasione e aiuti di Stato) autorizza tali incroci, ma con paletti precisi: il Garante ha autorizzato il cross-check dei dati bancari per il RdC sottolineando però che ogni azione di monitoraggio deve essere conforme alla GDPR . In pratica, anche qui l’interessato deve essere informato: ad esempio, l’INPS è tenuto a indicare nel modulo informativo che i dati saranno verificati automaticamente.
La criticità principale in questi casi è la possibile invasività. Ad esempio, la mera presenza di somme su un conto (talvolta estranee al beneficiario) non dovrebbe automaticamente invalidare il diritto alla prestazione se tali somme non sono disponibili al percettore (casi di conti cointestati o vincoli su immobili). L’algoritmo dell’INPS, in teoria, segna l’anomalia, ma poi deve esserci un controllo umano che valuti giustificazioni. Ai sensi del GDPR e del Codice della Privacy, il cittadino può chiedere all’INPS quali dati sono stati utilizzati e quale logica (es. anagrafe dei conti, banca dati fiscale) ha portato all’esito negativo, esercitando il diritto di accesso (art.15 GDPR). Se il rifiuto di una prestazione è irrilevante dal punto di vista dei fatti, si potrà contestare in autotutela e poi in sede giurisdizionale (ad es. TAR, anche se molte volte i ricorsi terminano all’interno di organi di tutela interna come il giudice amministrativo o contabile). Ad esempio, se un beneficiario del RdC vede revocato il sostegno per dati errati, può ricorrere al TAR per violazione degli obblighi di trasparenza (es. motivazione insufficiente del provvedimento).
Domanda frequente: “Possono controllare il mio conto?” In generale, Guardia di Finanza, Agenzia delle Entrate e INPS possono accedere ai dati dei conti bancari se autorizzati da una legge e nel rispetto delle garanzie procedurali . Non esistono controlli “abusivi” di funzionari senza copertura legale; ad es. per il RdC è l’art. 8 del D.lgs. 4/2019 che autorizza le verifiche, dietro motivazione dell’Ufficio. Ciò non toglie che l’interessato può impugnare eventuali provvedimenti di decadenza per violazione del GDPR (art.6) o della legge sul procedimento.
Principi giurisprudenziali sulle decisioni algoritmiche
La giurisprudenza italiana (Tar e Consiglio di Stato) ha dato indicazioni ormai consolidate sull’uso degli algoritmi nella PA. Sintetizzando alcuni “principi-guida”:
- Algoritmo = atto amministrativo: ogni procedura automatizzata è un provvedimento informatico che deve rispettare la trasparenza, pubblicità e ragionevolezza imposte dalla L. 241/90 e dalla Costituzione . L’algoritmo “possiede una piena valenza giuridica e amministrativa” anche se espresso in forma matematica . Ciò significa che le regole (criteri logici) implementate nell’algoritmo devono essere note e comprensibili, come se fossero norme ordinarie .
- Partecipazione e ruolo umano: il Tar Lazio e il Consiglio di Stato hanno rimarcato che un software non può sostituire in toto l’attività cognitiva umana . Ad esempio la sentenza TAR Lazio 10964/2019 stabilì che l’algoritmo non deve diventare dominante: il funzionario resta “dominus del procedimento” e l’IA ha solo ruolo ausiliario . In linea con l’art.97 Cost., il CDS ha affermato che in compiti meramente ripetitivi e privi di discrezionalità (ad es. classificazione automatica di istanze numerose) l’assenza di intervento umano è lecita e migliora efficienza e imparzialità . Tuttavia anche in quei casi la PA deve applicare l’algoritmo “costruito dall’uomo” e rimane responsabile del risultato .
- Trasparenza e conoscibilità: il cittadino ha diritto di conoscere che esiste un procedimento automatizzato che lo riguarda e le regole di funzionamento (meccanismo decisionale, dati rilevanti) . La Corte ha precisato che non può invocarsi la segretezza dell’algoritmo (diritti di proprietà intellettuale) per negare copia o visione del codice sorgente se ciò è necessario a tutelare i legittimi interessi del cittadino . In caso di vertenza giudiziaria, il gestore dell’algoritmo dev’essere messo in contraddittorio (Cons. St., 2 gen. 2020, n.30).
- Non esclusività del processo decisorio: si riafferma l’art.22 GDPR: il privato ha diritto a un intervento umano e a sollevare obiezioni sulla decisione automatica . L’unica funzione dell’algoritmo deve essere quella di supportare, non di sostituire l’istruttoria umana. Anche il più recente Cons. St. n.2270/2019 evidenzia che l’assenza di intervento umano in mera classificazione “parrebbe doverosa declinazione” dell’art.97 Cost., ma esige che l’attività venga attentamente controllata dalla PA prima dell’esecuzione .
- Diritto di accesso ai dati e motivazione: l’interessato può chiedere al giudice di verificare “la correttezza del processo automatizzato in tutte le sue componenti” . Le sentenze citate impongono alla PA di motivare adeguatamente, anche esponendo in termini chiari la logica usata. Se l’algoritmo genera un provvedimento illegittimo, esso può essere annullato in autotutela o impugnato giuridicamente (gradi di giudizio amministrativi o tributari).
I principi sopra riepilogati sono confermati da una serie di pronunce: ad esempio Cons. Stato 2270/2019 (su procedure di concorso basate su algoritmo), sez. VI 8472-74/2019 (algoritmo in appalti/discrezionali), 881/2020 e 1206/2021 (conferme) . Tali pronunce riconoscono all’algoritmo validità in procedimenti a contenuto tecnico/oggettivo, ma ribadiscono sempre il ruolo guida della legge e del giudice umano. Questo filone giurisprudenziale assegna al debitore/utente l’onere di invocare l’irragionevolezza o l’inaffidabilità dell’algoritmo se ritiene di essere stato trattato ingiustamente.
Errori comuni nei controlli automatizzati
Dall’analisi delle fonti e dei casi concreti emergono alcuni errori ricorrenti nei controlli con IA:
- Assumere l’anomalia come prova: l’errore più grave è confondere un indicatore (es. reddito < spese) con la prova dell’evasione. Gli algoritmi segnalano presunzioni da approfondire, non accertamenti finiti .
- Dati sbagliati o non verificati: spesso l’algoritmo parte da dati incompleti (per es. un conto corrente non include giacenze sotto plafonds) o da informazioni non aggiornate. Se non viene controllata l’attendibilità delle banche dati, l’errore umano di inserimento di cifre sbagliate diventa ignorato.
- Contesto ignorato: gli algoritmi difficilmente comprendono fattori esogeni (sussidi ricevuti, prestiti familiari, giacenze pregresse, investimenti). Senza che l’amministrazione raccolga le spiegazioni del contribuente, l’anomalia diventa sospetto a priori .
- Mancanza di motivazione individuale: l’atto di accertamento deve essere motivato caso per caso. Se si limita a riportare risultati statistici (es. “guadagni riscontrati non congruenti con il reddito dichiarato”), manca la motivazione individualizzata richiesta da L.241/90. La giurisprudenza considera nullo l’atto che “si fonda solo su segnalazioni automatiche” o non offre un contraddittorio reale .
- Inversione dell’onere della prova: in alcuni accertamenti basati su algoritmi si riscontra che l’amministrazione pretenderebbe dal contribuente la prova dell’insussistenza del sospetto, senza avere essa stessa alcuna documentazione aggiuntiva. Tale atteggiamento è scorretto: l’Ufficio deve almeno dimostrare che i dati sono stati elaborati correttamente.
Riportiamo una tabella riepilogativa che confronta ambiti di controllo, possibili errori e relativi rimedi difensivi:
| Settore | Controllo automatizzato | Rischi/Anomalie tipiche | Strumenti di difesa |
|---|---|---|---|
| Accertamento fiscale | Redditometro elettronico; incrocio dichiarazioni vs conti; modelli presuntivi di spesa | Falsi positivi (es. spese occulte in passato); inversione onere prova; errori dati di partenza | Contraddittorio scritto, motivare anomalie; ricorso CTR (contestare presunzioni, elementi non gravi/precisi) ; autotutela (annullamento); opposizione in via esecutiva se atti fiscali. |
| Sorveglianza finanziaria | Sistemi AML (segnalazioni SOS); analisi flussi bancari (UIF/BdI) | Bias algoritmici (profiling ingiustificato); segnalazioni ridondanti/errate; violazioni dati personali | Obbligo di supervisione umana (istruttoria manuale sulla segnalazione); reclamo all’UIF/BdI per abusi; richiesta di spiegazioni e rettifica dati; GDPR (diritto di accesso ai propri dati creditizi). |
| Prestazioni pubbliche | Controllo RdC, bonus, sussidi (incrocio Anagrafe conti/Inps-AE) | Verifiche eccessive su conti; mancata distinzione conti cointestati; ritardi con conseguente decadenza automatica | Richiesta parere al Garante (protezione dati); istanza di autotutela all’INPS; ricorso al TAR per violazione principi di trasparenza e motivazione (art.21-nonies L.241/90); art.22 GDPR (diritto di essere informato dell’algoritmo usato) |
| Controlli bancari e credito | Scoring creditizio; antifrode con IA; valutazioni di affidabilità | “Black box” degli algoritmi; possibile rifiuto ingiustificato del credito | Informativa sotto GDPR (art.13-15); reclamo al Garante privacy; rimedio ordinario ex Codice del Consumo/Provvedimenti Banca d’Italia; diritto di accesso e rettifica dati delle centrali rischi. |
| Recupero crediti coattivo | Gestione automatizzata di pignoramenti o rateizzazioni (software riscossione) | Calcolo errori (es. di pendenze/decadenze); mancata notifica atti iniziali; adesione meccanica alle somme richieste | Opposizione art.615 c.p.c. (se vizi formali o estinzione debito sopravvenuta) ; opposizione art.617 c.p.c. (difetti di notifica/titolo) ; ricorso al giudice tributario o del lavoro in base alla natura del credito; art.28 Cost. (imputabilità all’Amministrazione) . |
Tabella: Esempi di controlli automatizzati, rischi e strumenti di tutela (fonti: normative GDPR, Cassazione, Cons. Stato e prassi).
Strumenti di tutela e rimedi procedurali
Dal punto di vista del soggetto controllato (cittadino, imprenditore o società debitore), esistono vari rimedi per tutelarsi:
- Obiezioni in contraddittorio: subito dopo la comunicazione del controllo (accertamento, segnalazione sospetta, diniego di bonus), il contribuente deve presentare le proprie controdeduzioni con spiegazioni dettagliate. Ad esempio, nel caso tributario si inviano osservazioni per iscritto all’Ufficio (art.5 D.lgs. 218/97 o procedura civ). Bisogna documentare le “anomalie” (es. movimenti bancari leciti, guadagni non imponibili, spese straordinarie giustificabili) per smontare il presupposto statistico .
- Istanza di autotutela: se il contraddittorio evidenzia vizi formali o un errore di diritto, si può chiedere direttamente all’Amministrazione (Agenzia Entrate, Inps, ecc.) di annullare in via amministrativa l’atto viziato. L’autotutela richiede una motivazione scritta e deve essere decisa entro 60 giorni . In caso di mancata risposta o diniego non motivato, è consigliabile conservare prova di tutto per il ricorso successivo.
- Ricorso all’Autorità Garante Privacy: se si sospetta violazione del GDPR (per es. profilazione non trasparente, uso improprio di dati sensibili, mancata informativa, accessi abusivi all’algoritmo), è possibile presentare reclamo al Garante Privacy (art.77 GDPR). Il Garante può sanzionare l’ente e ordinare misure correttive. Ad esempio, se un sistema IA sta creando blacklist ingiustificate di contribuenti, il Garante potrebbe intervenire per difesa dei diritti fondamentali .
- Opposizioni in sede esecutiva (art.615/617 c.p.c.): nel caso di riscossione coattiva (es. cartella esattoriale per tributi), il contribuente può proporre l’opposizione ex art.615 c.p.c. davanti al giudice (del lavoro per tributi previdenziali, dell’esecuzione per altri tributi) per vizi sostanziali o fatti estintivi sopravvenuti (es. pagamento effettuato fuori termine, prescrizione) . L’opposizione ex art.617 c.p.c. serve invece per contestare difetti formali nella notifica o nel titolo (vizi di notifica, motivazione insufficiente) . Questi istituti rimangono validi anche se l’intimazione di pagamento nasce da un controllo automatizzato. L’opposizione, pertanto, può essere usata come ultimo rimedio per bloccare pignoramenti se l’atto esecutivo è viziato.
- Ricorsi giurisdizionali: a seconda della natura dell’atto impugnato si ricorre al giudice tributario (Commissione tributaria) o a quello amministrativo (TAR, Consiglio di Stato, Corte dei Conti). Nel ricorso va richiamata tutta la normativa (dalla legge di bilancio agli articoli del Tuir, fino al GDPR) e la giurisprudenza più favorevole (ad es. Cons. St. 2270/2019 sull’algoritmo vincolato). Se il ricorso è tributario, si pone l’accento sulla mancanza di prova dell’evasione; se è amministrativo (es. revoca RdC), si sottolinea il difetto di motivazione o di procedura (es. violazione art. 3 bis Legge 241/90 sul contraddittorio, qualora previsto).
- Condizioni di esecuzione sospesa: in sede tributaria/contributiva è possibile chiedere la sospensione del pagamento della somma contestata (ad es. tramite istanza ex art. 47-bis del D.lgs. 546/92 o rimborso provvisorio) quando l’attività è basata principalmente su un controllo automatizzato. La Cassazione ha ammesso forme di tutela anticipata se si dimostra l’inderogabilità di un controllo umano .
Ecco alcune domande e risposte sintetiche che possono aiutare ad orientarsi:
- D: Cosa si intende esattamente per controllo automatizzato con IA?
R: È un esame dei dati del soggetto (fiscali, bancari, patrimoniali) svolto con strumenti digitali e algoritmi che rilevano anomalie statistiche. Tali sistemi segnalano irregolarità (rapporto redditi/spese, incongruenze conti/dichiarazioni, movimenti insoliti, ecc.) ma non costituiscono di per sé prova di infrazione . - D: Quali settori sono coinvolti da questi controlli?
R: Principalmente il fisco (accertamenti redditometrici, analisi dichiarazioni), gli enti previdenziali e fiscali (incroci INPS-AE per bonus sociali), il settore antiriciclaggio (analisi di transazioni sospette da parte di UIF/Banche), i servizi finanziari (valutazione automatica del credito, antifrode bancario) e il settore assistenziale (erogazione di bonus, sussidi). In tutti questi casi si applicano norme europee e italiane (GDPR, leggi tributarie, d.lgs. 82/2005, L. 241/90 ecc.) che introducono garanzie di trasparenza e contraddittorio. - D: Quando un controllo automatizzato è illegittimo?
R: Un controllo è illegittimo se si basa solo sulla segnalazione dell’algoritmo senza verifiche umane concrete e senza motivazione adeguata. La legge impone che l’algoritmo sia supportato da prove di fatto e che il contribuente abbia piena possibilità di difesa. Ad es., se l’atto d’accertamento non spiega perché i dati sono anomali o non valuta le giustificazioni del contribuente, può essere annullato . - D: Quali rischi devo temere come contribuente/debitore?
R: I rischi più diffusi sono i falsi positivi (anomalie lecite scambiate per frode) e la compressine dei diritti (ad es. mancato contraddittorio). Un’altra insidia è il bias algoritmico: se l’IA è stata addestrata con dati non neutri, potrebbe trattare certi contribuenti in modo svantaggioso senza una motivazione ragionevole . - D: Cosa fare se ricevo un atto basato su controlli automatici?
R: In primissima battuta, analizzare subito l’atto con il legale o commercialista: individuare l’“anomalia” contestata e verificare i dati usati dall’algoritmo . Raccogliete tutte le prove favorevoli (conti bancari, contratti, documenti giustificativi). Poi depositare le osservazioni in contraddittorio spiegando le ragioni reali delle incongruenze e chiedendo che vengano valutate. Se la risposta è negativa, si possono scegliere tra istanza di autotutela o ricorso vero e proprio (a seconda dei casi, tribunale tributario o amministrativo). In parallelo valutare misure cautelari: ad esempio, chiedere al giudice tributario la sospensione dell’atto. Non pagate somme contestate senza aver esaurito le vie di ricorso. Ad ogni modo il contribuente ha diritto di ottenere tutte le informazioni sulla procedura e sull’algoritmo impiegato (diritto di accesso) . - D: Chi è responsabile di un errore algoritmico?
R: L’errore (ad esempio malfunzionamento software o dato inserito male) è imputato all’atto amministrativo stesso. Secondo l’art.28 Cost., il provvedimento è comunque attribuibile all’amministrazione che lo ha emanato . In pratica l’ente pubblico (Agenzia, INPS, ecc.) resta responsabile anche se non si trova il funzionario specifico. Il debitore può impugnare il provvedimento nei modi consueti (annullamento, opposizione, ricorso), invocando la nullità o l’inefficacia a causa del vizio.
Conclusioni
L’intelligenza artificiale nei controlli pubblici e privati offre certamente vantaggi di efficacia, ma comporta rischi notevoli se usata senza garanzie. Dall’analisi delle fonti è evidente che, pur non essendo vietata, la decisione automatizzata deve essere sottoposta a regole stringenti di trasparenza e supervisione umana . Il cittadino – imprenditore o privato – deve essere informato dell’uso di algoritmi e mantenere il diritto di conoscere i criteri utilizzati e di opporsi formalmente alle conclusioni di tali processi . In ultima analisi, il contraddittorio e la motivazione restano cardini irrinunciabili.
Qualora si riceva un provvedimento frutto di controlli con IA, è fondamentale attivarsi tempestivamente con una difesa qualificata: verificare dati, chiedere spiegazioni, raccogliere documenti e infine usare tutti gli strumenti di tutela legale (autotutela, opposizioni, ricorsi, reclami all’Autorità). Numerose recenti sentenze amministrative e civili hanno confermato che l’algoritmo è solo uno strumento induttivo . Invocare i principi di ragionevolezza, proporzionalità e tutela del diritto di difesa (anche alla Corte di giustizia tributaria, al TAR o in sede europea se necessario) è spesso decisivo per ribaltare un controllo ingiusto. Il nostro ordinamento prevede già oggi forti strumenti di protezione, dal GDPR alla giurisprudenza, che vanno fatti valere con prontezza in presenza di accertamenti o sanzioni basati su processi di intelligenza artificiale .
In definitiva, la chiave è non subire passivamente i controlli automatizzati, ma utilizzarli come informazioni di partenza per costruire una difesa tecnica. Come si suol dire: un algoritmo non crepa la garanzia del cittadino .
Fonti e riferimenti
Le principali fonti normative e giurisprudenziali utilizzate in questa guida comprendono:
- Regolamento UE 2016/679 (GDPR), art. 22 (decisioni automatizzate) .
- Legge 23 settembre 2025, n. 132 (prima legge quadro italiana sull’IA, in vigore dal 10/10/2025) .
- Legge 241/1990 (procedimento amministrativo) e Costituzione (artt. 3, 41, 97).
- Leggi tributarie (TUIR, D.lgs. 546/1992, l. 212/2000, ecc.) e D.lgs. 231/2007 (antiriciclaggio).
- Codice Civile, art. 2729 (presunzioni) e Principi generali dell’attività amministrativa.
- Tar e Cons. Stato: Cons. Stato, Sez. VI, 8 apr. 2019, n. 2270; Cons. Stato, Sez. VI, 13 dic. 2019, n. 8472-8474; Cons. Stato, Sez. VI, 16 gen. 2020, n. 30; Cons. St., sez. V, 881/2020; 1206/2021; TAR Lazio, 22 mar. 2017, n. 3769 .
- Cassazione: ordinanza 10/10/2023, n. 28358 (trasparenza algoritmi nel trattamento dati) .
- Provvedimenti Autorità UI (Provv. UIF 18/12/2025) e Garante Privacy (delibere relative al Reddito di Cittadinanza) .
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Devi saperlo subito:
👉 l’intelligenza artificiale non fa prova,
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👉 moltissimi controlli automatizzati sono imprecisi, sproporzionati e ribaltabili se difesi correttamente.
Questa guida ti spiega:
- come funzionano i controlli automatizzati con IA,
- quali errori commette spesso l’Amministrazione,
- cosa rischi realmente,
- come difenderti in modo tecnico ed efficace con l’avvocato.
Cosa Sono i Controlli Automatizzati con Intelligenza Artificiale
I controlli automatizzati con IA sono sistemi che:
- analizzano grandi quantità di dati,
- incrociano informazioni fiscali, bancarie e contributive,
- individuano pattern ritenuti anomali,
- generano segnalazioni e accertamenti “a rischio”.
Vengono utilizzati per:
- selezionare contribuenti,
- individuare scostamenti,
- avviare controlli fiscali o contributivi.
👉 Il controllo è statistico e probabilistico, non giuridico.
Perché il Fisco Usa l’Intelligenza Artificiale
L’Amministrazione utilizza l’IA perché:
- consente controlli massivi,
- riduce i costi istruttori,
- accelera l’individuazione delle anomalie,
- segnala casi “sospetti” in automatico.
Il ragionamento tipico (spesso scorretto) è questo:
👉 “Se l’algoritmo segnala un’anomalia, allora c’è un’irregolarità.”
Ma attenzione:
➡️ l’anomalia non è prova,
➡️ la probabilità non è certezza,
➡️ il singolo caso va valutato nel concreto.
Le Anomalie Più Spesso Segnalate dai Sistemi IA
Nei controlli automatizzati vengono segnalati spesso:
- scostamenti tra redditi e flussi finanziari,
- incongruenze tra IVA, corrispettivi e incassi,
- differenze tra dati INPS e Agenzia delle Entrate,
- ricavi ritenuti “troppo bassi”,
- margini non allineati a modelli statistici,
- movimentazioni bancarie “atipiche”,
- comportamenti fuori standard di settore.
👉 Molte segnalazioni sono fisiologiche, non illecite.
Gli Errori Più Frequenti dei Controlli Automatizzati
Molti accertamenti basati su IA presentano errori gravi, tra cui:
- uso di dati incompleti o non aggiornati,
- mancata considerazione del contesto economico,
- confusione tra capitale e reddito,
- ignorare eventi straordinari o occasionali,
- applicare modelli medi a situazioni individuali,
- duplicare informazioni già tassate,
- assenza di una reale valutazione umana,
- violazione del contraddittorio preventivo.
👉 Errori che rendono l’accertamento contestabile e spesso annullabile.
Algoritmo ≠ Prova di Evasione
Un principio cardine della difesa è questo:
👉 l’Amministrazione deve dimostrare che:
- l’anomalia corrisponde a un fatto reale,
- esiste un reddito o un’imposta non dichiarata,
- l’algoritmo è supportato da prove concrete.
Non basta dimostrare:
- che il sistema ha segnalato un rischio,
- che i dati “non tornano”,
- che il profilo è anomalo.
👉 L’IA segnala, ma non accerta.
Quando il Controllo Automatizzato è ILLEGITTIMO
Il controllo basato su intelligenza artificiale è ribaltabile se:
- si fonda solo su modelli statistici,
- non considera le giustificazioni del contribuente,
- ignora documentazione e prove concrete,
- utilizza presunzioni non qualificate,
- manca un’istruttoria individuale,
- il contraddittorio è assente o svuotato,
- l’atto è motivato in modo stereotipato.
👉 L’automatismo non può sostituire il giudizio giuridico.
I Rischi se Non Ti Difendi Subito
Un accertamento basato su IA non contestato può portare a:
- recuperi di imposte e contributi elevati,
- sanzioni molto pesanti,
- interessi elevati,
- accertamenti esecutivi,
- iscrizioni a ruolo rapide,
- pignoramenti di conti e beni,
- estensione dei controlli ad altre annualità.
👉 Nei controlli automatizzati l’errore iniziale si amplifica.
Come Difendersi con l’Avvocato: Strategia Tecnica Efficace
1. Analizzare la fonte dell’anomalia
È fondamentale verificare:
- quali dati sono stati utilizzati,
- quali periodi sono stati confrontati,
- quali modelli statistici sono stati applicati.
2. Ricostruire la situazione reale
La difesa efficace dimostra:
- corretta origine dei redditi,
- natura lecita dei flussi finanziari,
- eventi straordinari o occasionali,
- differenze tra capitale e reddito.
📄 Prove tipiche:
- dichiarazioni fiscali,
- estratti conto,
- documentazione contrattuale,
- ricostruzioni finanziarie,
- dati contabili.
3. Contestare l’uso automatico dell’algoritmo
È fondamentale dimostrare che:
- il caso concreto è diverso dal modello,
- l’algoritmo ha semplificato eccessivamente,
- manca il nesso con un’imposta dovuta.
👉 Senza prova concreta, l’accertamento non regge.
4. Gestire correttamente il contraddittorio
Il contraddittorio serve per:
- spiegare la realtà del caso,
- fermare l’automatismo,
- evitare l’emissione dell’atto.
5. Impugnare l’accertamento
Se l’atto viene emesso puoi:
- presentare ricorso,
- chiedere la sospensione,
- bloccare l’esecuzione.
Difesa a Medio e Lungo Termine
6. Proteggere reddito e patrimonio
La difesa serve a:
- evitare esborsi indebiti,
- ridurre l’imponibile presunto,
- tutelare azienda e persona.
7. Prevenire futuri controlli automatizzati
È utile:
- allineare correttamente i dati,
- documentare le operazioni atipiche,
- mantenere coerenza fiscale e finanziaria,
- monitorare periodicamente le anomalie.
👉 La prevenzione è parte integrante della difesa digitale.
Le Specializzazioni dell’Avv. Giuseppe Monardo
La difesa nei controlli automatizzati con intelligenza artificiale richiede competenza tributaria avanzata, capacità di lettura critica dei dati e strategia processuale.
L’Avv. Giuseppe Monardo è:
- Avvocato Cassazionista
- Coordinatore nazionale di avvocati e commercialisti esperti in diritto tributario
- Gestore della Crisi da Sovraindebitamento – Ministero della Giustizia
- Professionista fiduciario di un OCC
- Esperto Negoziatore della Crisi d’Impresa
Come Può Aiutarti Concretamente
- analisi immediata dell’accertamento automatizzato,
- individuazione degli errori algoritmici,
- ricostruzione della posizione fiscale reale,
- gestione del contraddittorio con l’Amministrazione,
- sospensione immediata degli effetti,
- ricorso per annullamento totale o parziale,
- tutela del reddito e del patrimonio.
Conclusione
Un controllo automatizzato con intelligenza artificiale non è una sentenza.
È solo una segnalazione statistica che deve essere dimostrata con fatti concreti.
Con una difesa tecnica, tempestiva e ben strutturata puoi:
- contestare l’accertamento,
- annullare o ridurre imposte e sanzioni,
- evitare pignoramenti,
- proteggere il tuo patrimonio.
👉 Agisci subito: nei controlli con IA, la difesa umana è decisiva.
📞 Contatta l’Avv. Giuseppe Monardo per una consulenza riservata.
Difendersi da controlli automatizzati con intelligenza artificiale è possibile, se lo fai nel modo giusto.
