Un regolamento dell'Unione Europea sulla protezione dati, il famoso GDPR, iniziava ad ipotizzare l'utilizzo della digitalizzazione, di sistemi di digitalizzazione anche per il sistema fiscale.

Invece all'interno dell'AI Act, che disciplina praticamente tutti gli aspetti della vita dei cittadini europei, non viene mai fatta menzione al sistema fiscale.

Quindi stiamo parlando di un settore estremamente resistente al cambiamento, il che è un gran peccato perché come vedremo oggi in realtà ci sono grandi possibilità di utilizzo.

Salve a tutti, siete all'ascolto di INSiDER - Dentro la Tecnologia, un podcast di Digital People e io sono il vostro host Davide Fasoli.

Oggi parleremo dell'impatto che potrebbe avere l'intelligenza artificiale nel sistema fiscale italiano, al fine di migliorare l'efficacia e la precisione delle operazioni fiscali, riducendo al contempo i margini di errore, le frodi e le evasioni.

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Recentemente la Cina ha presentato il design di una navicella spaziale per il trasporto di carichi verso la stazione spaziale Tiangong, che potrà essere riutilizzata più volte nel corso della sua vita operativa.

La navicella è lunga 10 metri e larga 8 e secondo quanto dichiarato dal capo progettista è stata pensata per combinare le caratteristiche di un veicolo spaziale ed un aereo, dunque esattamente come lo Space Shuttle americano sarà in grado di decollare tramite un razzo e rientrare poi su una pista di un aeroporto come un normale aeroplano.

Essendo però ancora in fase di verifica ingegneristica è probabile che la costruzione inizierà a partire dal prossimo decennio, tuttavia una volta ultimata andrà a sostituire l'attuale capsula che invece non può essere recuperata dopo una missione.

L'ideazione della nuova capsula si inserisce nel programma spaziale cinese per la realizzazione di una stazione di ricerca lunare, che attualmente si pone in diretta competizione con la missione Artemis della NASA, con l'obiettivo di riportare gli umani sulla luna e utilizzare il satellite come avamposto per il lancio di future missioni verso Marte.

Il 13 e 14 novembre si è tenuto a Milano l'evento AI Transition 2024 organizzato dal Sole 24 Ore, dove diverse aziende hanno portato la loro testimonianza nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale ed è stata un'occasione per il governo per parlare di regolamentazione e di investimenti per questo settore.

Nel corso dell'evento, infatti, il sottosegretario all'innovazione tecnologica, Alessio Butti, ha elogiato il lavoro fatto dall'Unione Europea con l'AI Act, affermando che la regolamentazione è fondamentale nel momento in cui, come nel caso dell'AI, non si conosce ancora totalmente il futuro della tecnologia e non se ne comprendono ancora completamente i rischi ad essi legati.

Tuttavia, dall'altra parte, è necessaria una spinta da parte delle istituzioni e dei privati per agevolare ed investire in startup e progetti tecnologici, rendendo quindi l'Italia e l'UE competitive a livello internazionale.

Per questo motivo, il sottosegretario ha annunciato che il governo sta elaborando un disegno di legge per investire un miliardo di euro per lo sviluppo e l'assistenza alle startup e per trovare uno strumento che coinvolga la partecipazione di investitori privati, così da trattenere e sviluppare in Italia i numerosi talenti e le aziende che fanno ricerca nel settore tecnologico.

Nel panorama odierno l'intelligenza artificiale sta cambiando il volto di numerosi settori, inclusa l'amministrazione fiscale.

In Italia l'integrazione dell'IA nel sistema fiscale rappresenterebbe una grande opportunità per migliorare l'efficacia e la precisione delle operazioni fiscali, riducendo al contempo i margini di errore e potenziando la capacità di individuare frodi ed evasioni.

Tuttavia questa trasformazione comporta anche delle sfide che devono essere affrontate per garantire un'implementazione efficiente e sicura.

E per esplorare a fondo queste tematiche parliamo con Martina Lasco, Public Affairs Specialist di AWARE.

Benvenuta Martina.

Ciao Davide.

Prima di entrare nel vivo di questa puntata, raccontaci brevemente chi è AWARE, dato che non vi occupate solamente di intelligenza artificiale e fisco.

Bene, AWARE è un think tank di ragazzi, di giovani ragazzi che si occupano in realtà di vari settori.

Io appunto per esempio mi occupo di public affairs, quindi di politiche pubbliche, lobbying, eccetera, che sono però fortemente interessati alla digitalizzazione, al processo di digitalizzazione e alla sostenibilità.

Questi sono i nostri due macro temi e cerchiamo di dare il nostro contributo, come possiamo, alla politica e alla conoscenza in questi settori.

Ok, parlando invece di rapporto tra intelligenza artificiale e controllo fiscale, quali sono appunto le opportunità e le sfide legate all'integrazione dell'IA nel sistema fiscale italiano?

Allora sicuramente se vogliamo parlare di opportunità e partire da questi per una nota positiva per iniziare, sono sicuramente tantissime.

A partire dalla cosa più ovvia che ci viene in mente che è la gestione di una grande mole di dati, e quindi anche delle dichiarazioni fiscali nel minor tempo possibile, una capacità di verifica e controllo maggiore, più immediata ma anche più efficiente, e sicuramente anche una maggiore attenzione per tutto ciò che riguarda la compliance e l'adempimento fiscale da parte dei contribuenti.

Quindi sia una conoscenza migliore del contribuente di qual è il suo ruolo all'interno del sistema, ma dall'altra parte anche una maggiore conoscenza del sistema del contribuente stesso.

Chiaramente le sfide sono intrinseche all'utilizzo dell'intelligenza artificiale, ma direi in senso più ampio alla digitalizzazione.

Riguardano prima di tutto per esempio la sicurezza dei dati e la privacy.

Quindi i due macro temi quando si parla di digitalizzazione, privacy e protezione dati dei cittadini, e dall'altra parte la sicurezza informatica con la cyber sicurezza.

Chiaramente trattandosi di un dato fiscale, parliamo di un dato estremamente sensibile, quindi questi due temi diventano veramente, direi, il punto focale, diciamo quasi di detrazione rispetto a quello che può essere un approccio felice e facile dell'intelligenza artificiale all'interno del sistema.

Sicuramente, vista la delicatezza del dato, grande importanza riveste anche la qualità del dato, che deve essere ottimale proprio per evitare di incorrere in errori e in tutto ciò che poi può essere problematico per il contribuente e per il fisco.

A questo punto, però, menzionerei un'ultima sfida, che anche questa è di carattere più generale per quanto riguarda lo stato italiano, che riguarda la formazione.

Questo è un grande tema in Italia quando si parla di digitalizzazione.

Basta vedere sul PNRR, tantissimi investimenti, tantissime spese sono dedicate alla formazione del personale pubblico, perché appunto in Italia c'è un grosso ritardo per quanto riguarda la formazione rispetto agli strumenti digitali del personale.

Chiaramente implementare sistemi di IA all'interno del sistema fiscale vuol dire prima di tutto avere un fisco allineato, un fisco pronto e in grado di utilizzare gli strumenti.

Questo è la protezione dati, direi che sono i due macro problemi quando parliamo dell'implementazione dell'IA nel sistema fiscale italiano.

Ok, quindi mi pare di capire che stiamo parlando di un futuro, un possibile futuro, uno sviluppo futuro del controllo fiscale.

L'intelligenza artificiale, nel nostro ordinamento oggi non è utilizzato, giusto?

Esatto, in realtà abbiamo una prima traccia, diciamo chiara, del possibile utilizzo dell'intelligenza artificiale all'interno del sistema fiscale con una legge di delega al governo per la riforma del sistema fiscale che è stata approvata ad agosto dell'anno scorso.

Quindi stiamo parlando comunque di un annetto, questa normativa è fuori da un annetto e essendo una legge di delega si tratta solo di un indirizzo, cioè viene solo detto per riformare il sistema fiscale il governo italiano dovrà avvalersi di sistemi di intelligenza artificiale per fare questo questo e questo.

Chiaramente però qualsiasi cosa va declinata in un regolamento, in una legge più chiara, più approfondita che consenta poi di mettere veramente in piedi l'utilizzo dell'IA.

È giusto quello che dici, non c'è ancora un utilizzo chiaro, un utilizzo reale e questo si rifà molto a quello che dicevamo prima sulla resistenza al cambiamento per quanto riguarda un dato talmente sensibile.

Mi permetto di dire due parole su questo.

Basta pensare, basti pensare che l'Unione Europea stessa, baluardo di innovazione, primo regolamento sull'intelligenza artificiale complessivo, ha fatto in realtà un passo indietro sul sistema fiscale, nel senso che un regolamento dell'Unione Europea sulla protezione data, il famoso GDPR, iniziava ad ipotizzare l'utilizzo della digitalizzazione, di sistemi di digitalizzazione anche per il sistema fiscale.

Invece, all'interno dell'AI Act, che disciplina praticamente tutti gli aspetti della vita dei cittadini europei, non viene mai fatta menzione al sistema fiscale.

Quindi stiamo parlando di un settore estremamente resistente al cambiamento, il che è un gran peccato perché, come vedremo oggi, in realtà ci sono grandi possibilità di utilizzo.

Ma questo perché per le sfide che hai citato poco fa, e quindi anche il rapporto con i dati personali potenziali dei cittadini, anche perché penso che già oggi l'intelligenza artificiale, come dicevamo, non si utilizza.

Però ci sono dei casi in cui sono stati utilizzati, è stato utilizzato il cosiddetto data scraping per recuperare anche online pubblicamente, nel web emerso, dei contenuti, anche dai social network, per combinare ciò con le dichiarazioni dei redditi.

Assolutamente sì.

Quello che menzionavi è sicuramente l'utilizzo delle tecniche di text mining, che è uno degli utilizzi più interessanti dell'intelligenza artificiale, perché si tratta appunto di analizzare il linguaggio naturale, sia dei documenti fiscali, ma anche di e-mail, comunicazioni, e come giustamente menzionavi tu anche attività sui social network, quindi una vera e propria analisi semantica del comportamento del cittadino e del contribuente.

L'altra faccia della medaglia però la menzionavi prima ed è questa forte resistenza rispetto alla privacy del contribuente, alla tutela del contribuente, per cui anche questi utilizzi non sono prima di tutto mai fatti a norma di legge, nel senso che la legge va più lenta di quello che poi è il cambiamento concreto, e l'evoluzione concreta del settore, ma questo quando si parla di digitale purtroppo è un classicone, quindi ce lo prendiamo per quello che è.

Dall'altra parte perché la resistenza non proviene solamente da chi fa le leggi ma anche da chi le rispetta, quindi il cittadino è la prima persona estremamente interessato alla tutela della sua privacy quando si tratta di fisco, evidentemente.

Quindi queste due cose entrano entrano in forte contrasto.

È perfetto l'esempio del text mining che facevi perché è un utilizzo dell'IA estremamente interessante e che ormai è anche quello pervasivo in tutti i settori.

Ecco.

Ok, e quindi in che modo l'intelligenza artificiale può migliorare la raccolta e l'analisi dei dati per individuare attività sospette o appunto potenziali evasioni?

Allora sicuramente dal punto di vista di analisi e raccolta dati è a mio parere, a mio modesto parere, l'uso migliore che si potrebbe fare dell'IA, cioè la fase del processo di interazione tra il fisco e il contribuente nel quale l'IA potrebbe trovare la sua massima espressione.

Prima di tutto per quello che dicevamo prima, grosse quantità di dati da analizzare e quindi perfetto per gli algoritmi di IA, miliardi di dati per addestrarli e miliardi di dati per creare anche dei meccanismi predittivi che possano poi facilitare le operazioni successive.

A questo aggiungerei un altro fattore molto importante che è secondo me uno dei problemi che il sistema fiscale italiano, come tanti altri però mi sento di dire, ha in questo momento l'IA potrebbe essere la risposta.

Ancora non ci siamo arrivati del tutto e si tratta dell'integrazione tra dati di diverso tipo.

Con questo che cosa intendo dire? Che ad oggi il contribuente in quanto persona a sé stante è collegato sia a una dichiarazione dei redditi ma anche ad altri documenti fiscali che però non sono sempre in grado di comunicare tra loro nel migliore dei modi.

Questo banalmente mi viene in mente il 730.

Lo vediamo quando si compila il 730, un documento estremamente facile in cui però troviamo spesso tantissimi errori che vengono fatti dal sistema e vengono fatti dal sistema proprio perché non è così ovvia l'integrazione dei dati.

In questo senso l'IA potrebbe essere un grandissimo aiuto perché vi sono algoritmi e strumenti di IA che sono specializzati in questo, sono specializzati in una lettura multipla di dati di diverso tipo ma anche nel trovare chiavi di lettura che possano renderli in un certo senso uniformi e più facili da decifrare.

Quindi questo secondo me è veramente il settore in cui potremmo beneficiare tantissimo dell'utilizzo dell'IA.

Mi viene da dire sì, che è assolutamente il migliore e come dicevamo prima ultimo modo in cui può entrare l'IA nella raccolta dati e nell'analisi dati mediante meccanismi predittivi, quindi anche una sorta di previsione di quello che poi sarà il gettito fiscale, chiaramente tramite uno storico di addestramenti importanti per i sistemi di intelligenza artificiale che secondo me potrebbe avere un impatto, qui stiamo ragionando, non più solo nell'immediato ma anche nel medio e lungo periodo e questo secondo me è estremamente interessante.

Ok, invece per la verifica e controllo dei dati fiscali da parte dell'Agenzia delle entrate, come può supportare l'individuazione appunto di schemi di frode?

Allora questo è un aspetto anche interessante perché è uno dei tre diciamo settori che la legge che menzionavamo prima, la legge di delega, immaginava per l'intelligenza artificiale.

La famosa legge per cui non ci sono regolamenti attuativi né decreti legislativi diceva l'intelligenza artificiale deve essere utilizzata soprattutto per combattere le frodi fiscali e identificare evasori.

Appunto, non abbiamo ancora applicazioni concrete, ma sicuramente l'esempio che facevi prima del text mining e dell'analisi semantica dei contenuti dei contribuenti è uno degli indicatori più interessanti.

Proprio la possibilità dell'intelligenza artificiale di integrare fonti di dati diversi potrebbe aiutarci a costruire sia un modello predittivo funzionale nel tempo, ma anche a identificare in modo più chiaro quelli che sono i casi da attenzionare.

Con questo che cosa intendo dire? Che mediante una network analysis, quindi un'analisi che riguardi dati di individui, aziende e grandi attori economici, si potrebbe arrivare ad identificare quelle che sono transazioni sospette e anche eventuali reti sospette.

A seguito della network analysis, ovviamente è necessario che entrino in gioco algoritmi di clustering e che vadano a classificare effettivamente i contribuenti e a raggrupparli in sottogruppi in relazione a dei comportamenti che possiamo considerare simili tra loro.

In questo modo si potrebbe identificare un gruppo di contribuenti in particolare.

Chiamiamoli, diamogli il colore rosso, va? Ecco verde, giallo e rosso.

Rosso sono quelli che vogliamo andare ad attenzionare.

E questo secondo me è un vantaggio notevole per il fisco, è un meccanismo di semplificazione, ma anche di velocizzazione dei processi notevoli, perché al momento tutto questo viene effettuato mediante un controllo sia aiutato da strumenti digitali e da prime tecniche di IA, ma soprattutto manuale degli operatori.

Ecco.

Ok, quindi si tratterebbe di concentrare le forze dove effettivamente possono avere un impatto maggiore, perché ovviamente poi le risorse umane non sono illimitate, quindi è meglio concentrarsi su le evasioni più importanti.

Esatto, e infatti questo si collega anche all'utilizzo che in realtà viene già fatto in America dell'intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale entra in gioco nel sistema americano dal 2022.

Nel 2022 in America si è avuta questa rivoluzione, per così dire, del sistema fiscale.

L'amministrazione americana è tuttora impegnata in un processo di revisione, nel sistema fiscale.

E tra le altre cose si è iniziato ad utilizzare l'intelligenza artificiale proprio con questo scopo qui.

Andiamo ad identificare immediatamente i grandi evasori, andiamo a recuperare soldi per il fisco e come giustamente dicevi tu, a concentrare le risorse dove sono più necessarie.

Questo però, chiaramente, rimane un controllo preventivo.

Questo va sottolineato e chiaramente facendo riferimento a tutte le questioni sulla privacy che menzionavamo all'inizio, in Italia idealmente dovrebbe essere uguale.

Cioè l'intelligenza artificiale fa un primo screening, il controllo finale, la definizione di quelli che sono gli attori veramente problematici è comunque nelle mani di un operatore, giustamente, come è giusto che sia così.

Ecco, gli Stati Uniti stanno facendo esattamente questo, quindi è un ottimo esempio.

Ok, e invece nel momento in cui il contribuente fa la dichiarazione dei redditi e ci dovesse essere un contrasto con quello che può essere il calcolo fatto da l'Agenzia delle entrate, come può l'intelligenza artificiale quindi contribuire, quale può essere l'apporto dell'IA, nella fase appunto di audit fiscale per facilitare la comunicazione tra le parti?

Allora, se io dovessi immaginare il processo di integrazione dell'intelligenza artificiale all'interno del sistema fiscale italiano, io partirei da questo.

Nel senso che questa è una parte veramente facile, perché si tratterebbe di andare a snellire il processo di interazione tra il contribuente e il sistema fiscale, mediante, non so, magari chatbot, assistenti virtuali.

Qualcosa che in realtà in minima parte viene già fatto.

Mi vengono in mente i call center automatici.

Ecco, quello in realtà è basato su tecniche di intelligenza artificiale.

Quindi è qualcosa su cui ci siamo già avviati, ma chiaramente è una fase in cui l'intelligenza artificiale potrebbe avere un grosso ruolo anche qui, perché andrebbe a snellire le procedure partendo da un'automatizzazione dei documenti complessiva.

Quindi non solo carichiamo il documento online, ma anche da una generazione vera e propria automatica di documenti.

Quindi un'automatizzazione delle lettere, delle notifiche, delle richieste di informazione.

Qui stiamo parlando di tutti i documenti che sono in realtà prodotti dal contribuente o dal fisco.

Sono documenti standard nei quali l'intelligenza artificiale, mediante anche il riconoscimento ottico dei caratteri, potrebbe assolutamente essere in grado di riprodurre e potrebbe essere di grande aiuto.

Potrebbe essere di grande aiuto anche nell'ottica di semplificare l'interazione tra fisco e contribuente, ma anche di andare a carpire quelle che sono le sfumature più sottili del tema.

L'intelligenza artificiale ha evidentemente una capacità di analisi anche di dati, appunto qui siamo nella sfera quantitativa, quindi dobbiamo poterci affidare a questi sistemi sulla sfera quantitativa, per cui sarebbe di grosso aiuto e mi verrebbe da dire anche estremamente facile, perché ci sono già portali online automatizzati, sistemi di call center.

Si tratterebbe veramente solo di affidarsi all'intelligenza artificiale per tutto ciò che riguarda la reportistica più dettagliata, in modo da snellire le procedure, risparmiare tempo, risparmiare risorse.

Questa è una cosa che letteralmente, se non ci fosse tanta resistenza al cambiamento, si potrebbe fare dopo domani, mi viene da dire.

Ok, quindi in questo caso si tratterebbe ovviamente al netto di quello che è specifico per il controllo fiscale, o comunque tutto ciò che riguarda appunto il fisco, in realtà sarebbe un utilizzo in questo caso dell'intelligenza artificiale generativa, come hai citato ad esempio i chatbot, che in realtà potrebbe essere applicata in ogni aspetto della pubblica amministrazione.

Ecco.

Assolutamente sì, assolutamente sì.

E sarebbe, ecco secondo me, quello è il vero primo passo per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale in Italia.

Nel senso che si tratterebbe di abituare anche il cittadino ad avere fiducia in questo tipo di sistemi, a vedere questi sistemi come aiuti e non sempre come nemici condannabili, cattivi da cui rifuggire.

Quindi secondo me sì, assolutamente sì, si potrebbe partire da lì, come giustamente dicevi tu, anche nell'ambito di uno spettro più ampio di utilizzo dell'intelligenza artificiale all'interno dell'amministrazione.

Ok, e quindi invece una fase anche questa un po più specifica su quello di cui stiamo parlando è invece la determinazione dell'imposta dovuta.

Quindi l'intelligenza artificiale, come in parte dicevi anche prima, può aiutare a mitigare quelli che potrebbero essere degli errori, anche mettendo in relazioni i dati tra loro.

Quindi in questo senso come può essere utilizzata l'intelligenza artificiale per ridurre l'errore umano e quindi fare una determinazione più precisa.

Allora mi vengono in mente subito due utilizzi facili proprio.

Il primo è quello che menzionavi tu velocemente, che riguarda i controlli incrociati.

Quindi la possibilità di comparare più documenti fiscali, comparare fonti di dati differenti, con una capacità di leggere più linguaggi contemporaneamente e di gestire le differenze.

Dall'altra parte, mediante un'analisi di text mining e quindi di analisi semantica, questa un po più difficile per le questioni di privacy che menzionavamo prima, ma che come dicevi tu giustamente all'inizio in parte avviene già in realtà, la costruzione di una vera e propria profilazione del contribuente nel modo più completo e complesso possibile e questo evidentemente avrebbe un impatto anche sulla riduzione degli errori di calcolo dell'imposta perché ci darebbe una fotografia il più sicura possibile del contribuente.

Dall'altra parte mi viene in mente un utilizzo che io trovo molto interessante ma che purtroppo vediamo ancora poco, di cui si è parlato un po in America ma in realtà non viene attuato ancora neanche lì, che riguarda l'analisi degli scenari What-If.

Questa è una cosa secondo me super interessante perché l'analisi di scenari What-If mediante sistemi d'IA può aiutare a valutare l'impatto di varie decisioni finanziarie sull'imposta dovuta, fornendo poi in realtà anche un'indicazione per la pianificazione fiscale.

Quindi sia per il contribuente ma anche per il fisco in realtà dare un'indicazione di quelli che sono scenari potenziali.

Questo ovviamente, siamo ben lontani da questo, ma sicuramente la possibilità di controlli incrociati e riconoscimento immediato delle incongruenze, come dicevamo già prima, è la cosa più ovvia e immediata in cui l'intelligenza artificiale può aiutarci.

La riduzione dell'errore umano, dell'errore manuale, è la chiave in questo settore qui.

E questo passa anche per una maggiore fiducia da parte del cittadino dell'intelligenza artificiale.

Certo, se l'intelligenza artificiale viene a tuo vantaggio, diventa uno strumento sicuro su cui puoi riporre giusti presupposti.

Un esempio pratico può essere per esempio il calcolo delle detrazioni.

L'IA può essere utile per determinare automaticamente le detrazioni applicabili e quindi velocizzare anche un po il tutto.

Oppure per i contribuenti con più fonti di reddito quello che dicevamo prima, quindi l'IA può andare a consolidare dati e garantire che tutti gli aspetti siano considerati nel calcolo finale.

È l'esempio che facevamo prima del 730.

Di quando apri il 730 e ti viene fuori una seconda casa che tu non hai e non hai mai visto.

In questo modo qui con la famosa analisi e raccolta dati a monte di cui parlavamo prima, l'IA è già immersa nella possibilità di venire incontro ai contribuenti per il giusto calcolo dell'imposta.

Ok, mi è fatto venire in mente una cosa quando hai parlato degli scenari What-If.

L'intelligenza artificiale quindi può essere utilizzata anche a livello macroscopico per ad esempio per quanto riguarda la legge di bilancio e prevedere quale sarà l'imposta futura, predisporre delle imposte in modo tale da avere una visione di insieme e quindi determinare le imposte corrette.

Assolutamente sì e infatti hai completamente colto nel segno, nel senso che occupandomi di public affairs la legge di bilancio per noi è il momento in cui si tirano le somme anche per i nostri eventuali clienti.

Ecco, per chi non lo sapesse, public affairs mi occupo di lobbying e appunto lavoro in una società di lobbying aiuto i miei clienti, che sono delle aziende, ad entrare in contatto con il mondo della politica nel miglior modo possibile.

La legge di bilancio è chiaramente il momento in cui si tirano le somme, in cui si definisce a quale settore della vita pubblica va cosa, quanto, e quindi è estremamente importante questo aspetto.

Cioè, utilizziamo l'intelligenza artificiale anche per andare a capire, in senso macroscopico, l'economia italiana dove sta andando, come possiamo allocare le risorse nel miglior modo possibile.

Ovviamente siamo ben lontani da quell'utilizzo, ma quando prima dicevo: questo è un aspetto che mi piace molto, mi riferivo proprio a questo.

Sarebbe ottimale avere una previsione di quello che avremo in tasca nell'ottica di dividere nel modo migliore possibile tra i vari settori della vita pubblica.

E secondo te l'utilizzo dell'intelligenza artificiale può avere un impatto maggiore in quest'ultimo caso, quindi a livello macroscopico, oppure per contrastare l'evasione fiscale?

Allora io credo che, se devo ragionare in un'ottica di breve periodo, siamo sicuramente più vicino al secondo utilizzo, nonostante sia bello problematico, ecco dal punto di vista di raccolta dati per la privacy dei cittadini, mi sembra che siamo più vicino a quell'utilizzo lì, nel senso che, a livello macroscopico, il bilancio dello Stato è probabilmente la cosa di per sé ritenuta più sensibile dalla politica italiana, quindi temo che per un bel po di anni non ci si metterà mano.

La speranza è che ci si metta a mano, e che ci si metta a mano seguendo un po in realtà la linea che noi abbiamo tracciato per l'utilizzo all'interno del sistema fiscale, quindi con una prima fase di accompagnamento dell'umano, e quindi della mano umana, con strumenti di intelligenza artificiale, e pian piano sempre una maggiore integrazione.

Sarebbe veramente molto bello immaginare uno scenario in cui succede questo, perché sarebbe uno scenario anche più trasparente per i cittadini, ovviamente.

Ok, visto che abbiamo affrontato tutte le fasi del rapporto tra contribuente e fisco, qual è invece l'utilizzo che può avere l'intelligenza artificiale, il ruolo anzi, nella fase di riscossione dei tributi?

Nella fase di riscossione dei tributi siamo anche qui in un settore un po complesso, dal mio punto di vista, nel senso che al momento non siamo probabilmente né dotati delle infrastrutture giuste per fare una roba del genere, né di una propensione.

Innanzitutto, che cosa intendiamo in questa fase, cioè ce la spieghi un attimo.

Allora, prima abbiamo fatto l'esempio del calcolo dell'imposta.

Ok, il cittadino riceve la proposta quantitativa, che poi non è la proposta, diciamo, riceve la quantità che deve allo Stato.

La fase di riscossione è il momento in cui lo Stato ottiene dal cittadino quello che il cittadino deve.

Quindi siamo in un momento in realtà di forte interazione tra lo Stato, cioè tra il fisco e il contribuente.

Quando dico che non siamo dotati delle infrastrutture giuste, intendo dire che al momento la riscossione dei tributi in Italia al di là dell'intelligenza artificiale non ha neanche subito un processo di digitalizzazione adeguato.

Quindi siamo proprio indietro qui, ok? Dall'altra parte la resistenza al cambiamento che riguarda questo settore non ha solo a che fare con le alte considerazioni in materia di privacy, ma come abbiamo cercato di dire prima un po "toccandola piano" direi così, anche con l'aspetto più quantitativo ed economico dell'interazione tra contribuente e fisco e quindi anche da questo punto di vista forse la fase in cui proprio i contribuenti possono essere più resistenti al cambiamento di fare entrare l'intelligenza artificiale.

Comunque, volendo immaginare un ruolo per l'intelligenza artificiale all'interno anche di questa fase sicuramente si potrebbe immaginare un ruolo di facilitatore delle comunicazioni e quindi ecco anche lì automatizzazione dei processi, automatizzazione delle comunicazioni, automatizzazione non solo dal punto di vista di calcoli fiscali, ma proprio un po anche quello che dicevamo prima, creazione automatica dei documenti.

Quindi ecco una sorta di intermediario tra il contribuente e il fisco.

A mio parere proprio perché è una fase veramente sensibile, una fase in cui il cittadino si vede esposto forse e in modo più visibile e sensibile rispetto al fisco è una fase, la fase in cui forse ci sarà più resistenza questo cambiamento, sì.

Ok, e per chiudere un ultimissima cosa, una domanda che si fa sempre quando si parla di intelligenza artificiale, cioè quella delle allucinazioni.

Non c'è rischio che utilizzare in modo così pervasivo l'intelligenza artificiale nel sistema fiscale possa in qualche modo essere controproducente perché appunto potrebbero esserci delle allucinazioni dell'intelligenza artificiale oppure magari ammettendo sempre l'uomo alla fine di questo processo il problema non si pone?

Allora, sicuramente è un cambiamento graduale, è un cambiamento graduale sia per preparare noi, per essere preparati ad accogliere questo cambiamento, ma anche in realtà per seguire quelle che sono proprio le evoluzioni delle tecnologie.

Quindi è anche giusto che venga dato il tempo, ma proprio il tempo materiale di arrivare a un livello di performance adeguato, quindi assolutamente sì.

Da questo punto di vista quello che dicevi è molto giusto, cioè siamo in un settore molto delicato, al di là, ecco, di considerazioni generali.

Parlando proprio di questo settore, uno degli elementi che potrebbe spingere questo cambiamento è proprio la compartecipazione dell'essere umano di cui parlavi tu prima.

Mi viene in mente allo stesso modo anche il settore della giustizia.

Da quando si sta parlando di integrazione dell'intelligenza artificiale in tutti i settori della vita, si parla chiaramente anche di giustizia e si parla spessissimo di giustizia predittiva.

Nel senso c'è un mega dibattito.

Utilizziamo l'intelligenza artificiale per aiutare i giudici a emettere un verdetto.

Questo è un po lo stesso.

Però anche in questo caso l'AI Act non lo ha reso possibile.

Esatto.

Permette l'utilizzo dell'intelligenza artificiale solo in una fase ad esempio di ricerca di normativa, giurisprudenza.

Di sburocratizzazione pura e facilitatore di ricerca.

Quindi anche lì il vero dibattito è questo qui.

Ci affidiamo completamente all'intelligenza artificiale? Con una prima risposta dell'AI Act, ma che ti dirò, in realtà viene ripresa molto spesso anche in Parlamento italiano.

In Parlamento c'è stata un'indagine conoscitiva sull'implementazione dell'intelligenza artificiale nel settore della giustizia e tutti: giudici, procuratori, professori hanno sottolineato questa cosa che dicevi tu prima.

Cioè, partiamo, ma partiamo tenendo centrale il ruolo dell'uomo, affidandoci al controllo finale dell'essere umano.

Mi viene da dire che anche per il settore del fisco l'indirizzo sia assolutamente lo stesso.

Riconosciamone la delicatezza.

Procediamo con cautela, però procediamo.

Perché l'altro rischio che si corre, se da una parte abbiamo le allucinazioni, abbiamo l'errore fatale che può comunque commettere un sistema dell'intelligenza artificiale, dall'altra parte abbiamo una lentezza sistemica che ci trasciniamo indietro da anni.

Quindi, comunque, qualcosa bisogna iniziare a fare, ecco.

Sì, sì.

Va bene, allora grazie Martina per averci spiegato veramente nel dettaglio quale può essere l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nel settore appunto del fisco e averci fatto capire appunto qual è il suo grande potenziale.

Alla prossima.

Davvero grazie a voi, a presto.

E così si conclude questa puntata di INSiDER - Dentro la Tecnologia.

Io ringrazio come sempre la redazione e in special modo Matteo Gallo e Luca Martinelli, che ogni sabato mattina ci permettono di pubblicare un nuovo episodio.

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Noi ci sentiamo la settimana prossima.