Il caso Napoli e la sentenza che ha cambiato il dibattito sull’IA
Nel 2025 l’Ufficio dell’Agenzia delle Entrate a Napoli ha utilizzato un sistema generativo di intelligenza artificiale per fornire risposte a domande tecniche relative a un credito d’imposta per ricerca e sviluppo. L’appello tributario, presentato il 21 ottobre 2025, si è basato su tali risposte per dimostrare l’assenza di novità tecniche nel progetto di una centralina antifurto a 24 zone.
La Corte di Giustizia Tributaria (CGT) della Campania, sez. 16, con sentenza n. 4759/2026, ha respinto l’appello non perché l’IA fosse vietata in assoluto, ma perché le risposte dell’IA erano state attribuite valore probatorio, contravvenendo a una policy interna non ancora pubblicata.
Il provvedimento ha evidenziato tre punti cruciali:
- la mancanza di tracciabilità e conoscibilità dell’uso dell’IA da parte del contribuente;
- la responsabilità ultima rimane sempre umana, nonostante l’intervento di sistemi automatizzati;
- la policy interna dell’Agenzia, datata 23 ottobre 2025, era stata applicata retroattivamente a un atto depositato due giorni prima.
Fatti salienti del contenzioso
Il credito d’imposta in questione ammontava a 153.791,52 euro, derivante da un progetto di ricerca che prevedeva sensori cablati, wireless e una predisposizione GSM per una centralina antifurto. Il giudice di primo grado aveva annullato l’atto impositivo, ritenendo il progetto non eleggibile. In appello, l’Ufficio ha cercato di dimostrare, mediante l’IA, che la tecnologia era già presente sul mercato.
La sentenza della CGT sottolinea che l’IA compare nell’atto d’appello, non nell’atto di recupero: si tratta dunque di una prova nella fase di gestione del contenzioso, non nella redazione del provvedimento impositivo.
Le policy interne e la normativa di riferimento
Le fonti istituzionali (sentenza, interrogazione parlamentare) e giornalistiche convergono su un nucleo comune: divieto di utilizzo di IA generativa non validata per la redazione di atti impositivi e per la gestione delle liti tributarie. Tuttavia, il testo integrale della policy non è stato pubblicato, perciò la sua conoscibilità è limitata a resoconti indiretti.
La normativa italiana sull’IA tributaria è contenuta nella Legge n. 132/2025, particolarmente negli articoli 13‑15, e nel Regolamento (UE) 2024/1689, noto come AI Act. I punti chiave sono:
- Art. 14 (Pubblica amministrazione): l’IA può essere impiegata per migliorare efficienza, tempi e qualità, ma deve garantire “conoscibilità del suo funzionamento e tracciabilità del suo utilizzo” per gli interessati.
- Comma 2: l’IA è strumentale e di supporto; la responsabilità rimane esclusivamente sull’operatore umano.
- Comma 3: obbligo di misure tecniche, organizzative e formative per assicurare la corretta applicazione.
Il divieto esplicito dell’IA generativa nella redazione degli atti non appare nella legge; è una decisione organizzativa dell’Agenzia, più restrittiva del requisito di “supporto” previsto dal comma 2.
Il ruolo dell’AI Act
Il considerando 59 del Regolamento (UE) 2024/1689 afferma che i sistemi destinati ai procedimenti amministrativi fiscali non dovrebbero essere classificati come “alto rischio”. Tuttavia, la delibera del Comitato per la Governance dell’Intelligenza Artificiale (CPGT) amplia l’obbligo di trasparenza e supervisione umana, senza imporre un divieto di utilizzo.
Il problema pratico rimane: il contribuente non può verificare se e come l’IA è stata impiegata nella sua istruttoria, né può accedere alla policy che regola tale utilizzo.
Responsabilità e tracciabilità: i tre nodi critici delle linee guida provinciali
Le linee guida provinciali, riportate da fonti giornalistiche, cercano di colmare il vuoto normativo interno, ma presentano almeno tre criticità:
- Dichiarazione interna: il funzionario deve informare il capo team o il capo ufficio dell’uso dell’IA a supporto della produttività. Questo garantisce una tracciabilità interna, ma non è visibile al contribuente.
- Conoscibilità per l’interessato: l’art. 14 richiede che il contribuente possa conoscere e tracciare l’uso dell’IA. Attualmente non esiste un canale ufficiale per richiedere tali informazioni.
- Divieto di attribuzione probatoria: la CGT ha stabilito che un output di IA non può costituire prova senza un adeguato controllo umano, ma la policy interna non specifica esplicitamente questa limitazione.
Confronto con le pratiche di valutazione del rischio
L’Agenzia delle Entrate, per la valutazione del rischio fiscale, utilizza algoritmi di scoring descritti come “spiegabili”. Questi algoritmi sono soggetti a obblighi di motivazione, ma l’IA generativa usata per rispondere a quesiti tecnici non rientra nella stessa categoria di “algoritmo di rischio”. La sentenza napoletana ha quindi messo in luce una incoerenza tra le dichiarazioni di trasparenza e la realtà operativa.
Prospettive future e possibili riforme
Per garantire un corretto equilibrio tra efficienza digitale e diritti del contribuente, si propongono le seguenti misure:
- Pubblicazione obbligatoria della policy interna sull’IA, con indicazione chiara dei casi d’uso consentiti e delle restrizioni.
- Istituzione di un canale di accesso per il contribuente, mediante il quale richiedere la conferma dell’uso di IA nella propria pratica e ricevere la relativa motivazione.
- Definizione di standard di “verificabilità” per gli output generativi, includendo audit periodici da parte di organi indipendenti.
- Formazione obbligatoria per tutti i funzionari fiscali su temi di trasparenza, bias algoritmico e gestione della responsabilità.
- Allineamento esplicito della normativa nazionale con i requisiti dell’AI Act, evitando interpretazioni restrittive non previste dal testo di legge.
Solo con questi interventi sarà possibile coniugare l’innovazione tecnologica con la tutela del contribuente, evitando che risposte generate da un algoritmo diventino, in modo non controllato, elementi decisionali in ambito tributario.
Conclusioni
Il caso Napoli ha evidenziato come l’adozione di IA generativa nel contesto fiscale, se non adeguatamente regolamentata, possa compromettere la trasparenza e la responsabilità dell’amministrazione. La normativa vigente offre strumenti di base, ma la loro attuazione pratica richiede linee guida chiare, pubbliche e accessibili, nonché meccanismi di controllo e audit indipendenti. Solo così la pubblica amministrazione potrà sfruttare i benefici dell’IA senza violare i principi di conoscibilità, tracciabilità e responsabilità che sono alla base del diritto tributario.