Magistratura e AI, perché serve più coraggio per innovare la giustizia

Il rapporto tra magistratura e intelligenza artificiale è destinato a diventare uno dei nodi centrali della modernizzazione della giustizia. Le più recenti posizioni del Consiglio Superiore della Magistratura — espresse nelle Raccomandazioni sull’uso dell’IA nell’amministrazione della giustizia, approvate nell’ottobre 2025 e aggiornate nel luglio 2026 — formulano cautele ragionevoli e pienamente legittime. Al tempo stesso, tuttavia, sembrano prendere le distanze da alcune caratteristiche essenziali dell’intelligenza artificiale, finendo per ricondurne l’impiego entro paradigmi più vicini all’informatica tradizionale e rivelando, sotto questo profilo, una comprensione ancora parziale della sua portata trasformativa.

La sfida consiste pertanto nel governare consapevolmente i rischi senza rinunciare alle straordinarie potenzialità di questa tecnologia. Per la giustizia italiana, infatti, l’intelligenza artificiale rappresenta un’opportunità che non può essere perduta: può contribuire ad accrescere la produttività degli uffici giudiziari e ad affrontare gli annosi problemi dell’arretrato e dell’eccessiva durata dei procedimenti, senza sacrificare la qualità delle decisioni e le garanzie del giusto processo.

Intelligenza artificiale nella giustizia: capire prima di vietare

Ogni grande tecnologia entra nella nostra vita molto prima che noi comprendiamo davvero come funzioni. È accaduto ad esempio con l’automobile, milioni di persone hanno imparato a guidarla senza sapere nulla di combustione interna, termodinamica o meccanica del motore. Ne hanno semplicemente verificato l’utilità: salire, partire, arrivare prima. Solo molto tempo dopo si è acquisita una piena consapevolezza delle sue esternalità, dall’inquinamento atmosferico all’impatto climatico, pur continuando a considerarla uno strumento indispensabile della vita moderna.

Lo stesso è accaduto con il computer. Nessuno, prima di utilizzare un foglio di calcolo, scrivere una mail o navigare su Internet, ha ritenuto necessario comprendere il funzionamento di un microprocessore, l’architettura di un chip o l’algebra booleana. Abbiamo imparato a usare la tecnologia, non a ricostruirne ogni passaggio interno. Abbiamo giudicato il risultato: se il calcolo era corretto, se il documento veniva salvato, se il messaggio arrivava a destinazione.

Con l’intelligenza artificiale sembra invece accadere qualcosa di diverso. La novità non consiste semplicemente nella maggiore potenza o velocità dello strumento, ma nella natura delle attività che esso è in grado di svolgere. Le tecnologie che hanno accompagnato le precedenti trasformazioni industriali hanno prevalentemente sostituito o potenziato il lavoro fisico e automatizzato operazioni ripetitive. L’intelligenza artificiale interviene invece in ambiti tradizionalmente considerati propri delle facoltà cognitive umane: interpreta informazioni, riconosce correlazioni, formula previsioni, produce valutazioni e raccomandazioni e, in determinati contesti, contribuisce direttamente all’assunzione di decisioni.

Le limitazioni

Ecco che di fronte a questa tecnologia pretendiamo una trasparenza e una comprensibilità del funzionamento interno che non abbiamo mai richiesto alle tecnologie precedenti. Ed è una cautela ancora più comprensibile quando l’IA entra in ambiti sensibili come la giustizia o la sanità. Ma prima di interrogarci sui limiti e sui rischi di una tecnologia, non dovremmo innanzitutto comprenderne la natura, il funzionamento essenziale e soprattutto le finalità per le quali è stata progettata? Non si può infatti valutare correttamente il rischio di uno strumento senza sapere che cosa quello strumento è destinato a fare e con quali logiche opera.

Il computer e il tablet, sin dalla loro introduzione e dalla successiva diffusione presso il grande pubblico, hanno racchiuso potenzialità straordinarie: consentono di accedere in pochi istanti a una parte sterminata della conoscenza umana, di elaborare enormi quantità di dati, di lavorare, studiare, comunicare e creare contenuti. Naturalmente, nulla impedisce di utilizzare un computer di ultima generazione esclusivamente per giocare a solitario o guardare video di cani e gatti che giocano insieme.

Allo stesso modo, un tablet permette di svolgere in piena mobilità molte delle attività proprie di un PC: progettare, disegnare, elaborare e consultare documenti. Oppure, con una certa creatività e una più disinvolta considerazione della garanzia, può essere adoperato come vassoio per il caffè o come costosissimo tagliere da cucina. La tecnologia, in fondo, mette a disposizione possibilità; la capacità di coglierle – o di ignorarle ostinatamente – rimane interamente umana.

I rischi

Il vero rischio nell’impiego dell’intelligenza artificiale non risiede soltanto nella mancata conoscenza dei suoi limiti, ma soprattutto nel suo utilizzo distorto, improprio o non conforme alle finalità per le quali è stata progettata. Per questa ragione, quando si fa una analisi di un sistema basato sull’IA, prima ancora di costruire cataloghi di rischi, limiti e divieti, sarebbe metodologicamente più corretto partire da una domanda apparentemente elementare: per che cosa è stato progettato questo strumento? Solo dopo aver risposto a questa domanda diventa possibile comprendere come utilizzarlo, quali risultati attendersi, quando dubitare dei suoi output e, infine, quali rischi debbano essere governati.

La vera alfabetizzazione all’intelligenza artificiale, dunque, non dovrebbe consistere né nel trasformare ogni utilizzatore in un informatico né nel limitarsi a consegnargli un catalogo di rischi e divieti. Dovrebbe consentirgli di rispondere ad alcune domande fondamentali: che cosa sto utilizzando? Per quale finalità è stato costruito? Come arriva, in termini generali, alla risposta che mi propone? In quali circostanze posso fidarmi di quella risposta e quando, invece, devo dubitarne? Solo a quel punto acquistano davvero significato il controllo critico dell’output e la responsabilità umana sull’output finale.

Queste considerazioni non costituiscono una digressione rispetto al tema dell’intelligenza artificiale nella giustizia. Al contrario, rappresentano una premessa necessaria per esaminare le posizioni assunte dal Consiglio Superiore della Magistratura sull’impiego dell’IA nell’attività giudiziaria, espresse dapprima nelle Raccomandazioni sull’uso dell’intelligenza artificiale nell’amministrazione della giustizia, approvate con delibera dell’8 ottobre 2025, e successivamente integrate con l’Aggiornamento delle raccomandazioni, adottato con delibera del 22 luglio 2026.

CSM e IA nella giustizia: dai rischi ai casi d’uso

È significativo che il documento di ottobre 2025 del CSM, dopo le considerazioni introduttive, scelga di aprire la propria analisi sostanziale con un paragrafo intitolato «1. Rischi connessi all’uso dell’IA». Se da un lato è comprensibilissimo che l’analisi del CSM fosse particolarmente attenta e dettagliata in materia di rischi, colpisce la collocazione così iniziale nel documento, quasi a voler mettere subito le mani avanti.

Anche se molti dei rischi richiamati sono reali e meritano di essere pienamente condivisi: allucinazioni, bias, variabilità degli output, dipendenza dalla qualità del prompting, possibili problemi nel trattamento dei dati e necessità di verifica umana costituiscono aspetti essenziali di qualsiasi utilizzo responsabile dell’intelligenza artificiale. Proprio per questo, tuttavia, la scelta metodologica merita qualche considerazione critica. Iniziare dai rischi prima ancora di avere compiutamente individuato di quali stumenti o applicazioni specifiche – anche per macrofamiglie – si parli, descritto le caratteristiche essenziali e soprattutto le possibili finalità del loro utilizzo, introduce inevitabilmente una prospettiva orientata alla cautela che rischia, almeno implicitamente, di diventare pregiudiziale.

Il rischio, infatti, non è una proprietà astratta della tecnologia, ma nasce dall’interazione tra tecnologia, modalità di utilizzo, dati trattati, contesto e conseguenze dell’eventuale errore. Utilizzare un sistema di IA per organizzare migliaia di documenti, per ricercare giurisprudenza, per individuare possibili controargomentazioni o, invece, per formulare una proposta sull’esito della controversia non rappresenta lo stesso fenomeno e, soprattutto, non determina lo stesso rischio. Una valutazione realmente “risk-based” dovrebbe pertanto partire non soltanto dalla tecnologia, ma dal suo use-case.

Anche alcune affermazioni contenute nel documento consiliare, pur muovendo da preoccupazioni fondate, sembrano richiedere questa contestualizzazione. L’affermazione secondo cui i dati immessi nei sistemi di IA possono essere trasmessi a fornitori terzi, conservati su server extra UE o riutilizzati per altre finalità descrive certamente un rischio possibile, ma non una caratteristica peculiare dell’intelligenza artificiale. Tutto dipende dall’architettura del servizio utilizzato, dalle condizioni contrattuali, dalla configurazione tecnica, dalla localizzazione e segregazione dei dati e dalle garanzie predisposte dal titolare.

Il rischio appartiene dunque a determinate modalità di implementazione dell’IA, non all’IA in quanto tale. Occorre inoltre considerare che, in un ecosistema digitale ormai largamente fondato sul cloud, rischi del tutto analoghi ricorrono nell’impiego di numerose applicazioni informatiche prive di componenti di intelligenza artificiale. Servizi di posta elettronica, piattaforme di collaborazione, sistemi di gestione documentale, applicativi amministrativi, strumenti di videoconferenza e soluzioni di archiviazione remota possono comportare, allo stesso modo, l’affidamento dei dati a fornitori esterni, il ricorso a subfornitori, trasferimenti internazionali, tempi di conservazione non adeguatamente controllati o utilizzazioni incompatibili con le finalità originarie.

Lo stesso vale, con le necessarie differenze, per il tema dell’acquisizione delle informazioni immesse nei sistemi. Non ogni sistema di IA conserva necessariamente i prompt dell’utente per addestrare o migliorare il modello, né ogni informazione fornita entra stabilmente nel patrimonio informativo utilizzato dal sistema. Anche qui è essenziale distinguere tra addestramento del modello, elaborazione dell’input, conservazione delle conversazioni, eventuale utilizzo successivo dei dati e sistemi di “retrieval” collegati a specifiche basi documentali. Senza queste distinzioni si rischia di trasferire all’intera categoria dell’intelligenza artificiale caratteristiche che appartengono soltanto ad alcune sue configurazioni.

Diversa, e assai più convincente, appare invece la parte della prima delibera dedicata alla natura probabilistica dell’output dell’intelligenza artificiale, sebbene si confermi anche in questo caso l’infelice collocazione metodologica del tema nella struttura complessiva dell’analisi. Il CSM coglie correttamente un elemento che dovrebbe tuttavia costituire parte essenziale dell’alfabetizzazione di qualsiasi utilizzatore professionale dell’intelligenza artificiale generativa: un modello appartenente a questa famiglia tecnologica non opera come un tradizionale database giuridico e non si limita a recuperare un’informazione già contenuta in un archivio, ma genera un risultato sulla base delle relazioni statistiche apprese durante l’addestramento.

La stessa espressione «natura probabilistica dell’output» richiede, tuttavia, qualche precisazione. Più propriamente, è probabilistico il processo attraverso il quale il modello elabora l’input e seleziona, sulla base di una distribuzione di probabilità, la sequenza ritenuta più plausibile, esattamente come fa il cervello umano quando nel comporre una frase seleziona i termini ritenuti più appropriati; l’output che ne deriva è dunque un risultato determinato, sebbene possa variare in successive elaborazioni del medesimo input (stabilendo una delle incredibili potenzialità di questa tecnologia).

Il carattere probabilistico del sistema non deve pertanto essere inteso come sinonimo di casualità, arbitrarietà o inevitabile inaffidabilità, ma indica che il modello non procede mediante l’applicazione di regole deterministiche capaci di garantire sempre un esito univoco e integralmente riproducibile.

Ma proprio questa corretta osservazione potrebbe condurre a una conclusione parzialmente diversa da quella che una lettura esclusivamente orientata al rischio potrebbe suggerire. La possibilità di errore dell’IA non determina necessariamente l’inutilizzabilità dello strumento; determina piuttosto le condizioni del suo corretto ed efficace utilizzo. La consapevolezza che un sistema di intelligenza artificiale possa generare contenuti inesatti o privi di riscontro – le cosiddette allucinazioni – impone di non affidargli, senza un’autonoma verifica delle fonti, l’accertamento definitivo dell’esistenza o del contenuto di una pronuncia giurisprudenziale.

Tale limite non ne preclude, tuttavia, l’impiego quale strumento di supporto per individuare questioni meritevoli di approfondimento, sintetizzare materiali, confrontare argomentazioni e prospettare possibili percorsi di ricerca, i cui risultati dovranno essere successivamente sottoposti a verifica critica.

È, in fondo, ciò che accade con molti strumenti professionali. Anche una banca dati può essere incompleta, una ricerca può essere costruita male, un motore di ricerca può ordinare le fonti secondo criteri non coincidenti con la loro autorevolezza e persino un contributo dottrinale può contenere errori o riflettere l’impostazione culturale del suo autore. Da questo non deriva il divieto di utilizzarli, ma la necessità che il professionista conosca la natura della fonte e mantenga la responsabilità critica della sua utilizzazione. Con l’intelligenza artificiale questa esigenza diventa certamente più intensa, ma non concettualmente estranea al metodo del giurista.

Particolarmente condivisibile è pertanto l’affermazione conclusiva del CSM secondo cui deve essere sempre assicurata una verifica umana dell’accuratezza, della completezza e della pertinenza delle risposte. È probabilmente questo, più che la semplice enumerazione dei rischi, il punto centrale. La questione non è stabilire se l’intelligenza artificiale possa sbagliare — perché può certamente sbagliare — ma determinare quali attività possano esserle affidate, con quali strumenti, quali dati, quali controlli e quale grado di supervisione umana.

Dall’informatizzazione all’IA nell’amministrazione della giustizia

Dopo avere correttamente ricostruito il quadro normativo europeo e nazionale e, in particolare, la scelta del legislatore di riservare al magistrato ogni decisione relativa all’interpretazione e all’applicazione della legge, alla valutazione dei fatti e delle prove e all’adozione dei provvedimenti, il documento del CSM entra finalmente nel vivo della questione: che cosa può concretamente fare un magistrato con l’intelligenza artificiale?

È proprio in questo passaggio che, a mio avviso, emergono, o forse vengono confermate con maggiore evidenza alcune delle remore che attraversano l’intero documento. Remore comprensibili, come ho scritto più volte, ma che talvolta sembrano tradursi in precauzioni eccessive e, soprattutto, in una rappresentazione non pienamente aggiornata delle potenzialità che gli attuali sistemi di intelligenza artificiale possono esprimere nell’attività del giurista.

L’elenco degli utilizzi ritenuti ammissibili è, sotto questo profilo, particolarmente significativo: “ricerche dottrinali; sintesi di provvedimenti ostensibili e contributi dottrinali; supporto all’organizzazione del lavoro giudiziario, anche mediante report statistici e gestione dei calendari d’udienza; generazione di presentazioni; produzione di tabelle e grafici; revisione linguistica e stilistica dei testi; catalogazione dei quesiti ai consulenti tecnici d’ufficio; traduzione assistita” sono tutti impieghi certamente utili e condivisibili. Ma, letti complessivamente, questi utilizzi restituiscono paradossalmente l’immagine non tanto di una nuova evoluta tecnologia, quanto di un’informatica di tipo tradizionale.

Attività che, almeno in larga parte, gli strumenti informatici disponibili da molti anni erano già perfettamente in grado di supportare. Da questo punto di vista, l’elencazione del CSM finisce involontariamente per fare emergere anche un diverso problema: un possibile e annoso ritardo della giustizia nell’utilizzazione degli strumenti tecnologici che hanno preceduto l’intelligenza artificiale. Se database, fogli elettronici, sistemi documentali, strumenti di business intelligence, motori di ricerca e applicativi di automazione fossero stati pienamente utilizzati nelle loro potenzialità, molte delle attività oggi indicate come esempi di utilizzo ammissibile dell’IA sarebbero già da tempo normalmente informatizzate.

È del tutto evidente che l’eventuale ritardo nell’utilizzazione degli strumenti tecnologici tradizionali non può essere attribuito esclusivamente alla magistratura. Si tratta, piuttosto, di una responsabilità istituzionale da ripartire tra i diversi attori del sistema giustizia e, in particolare, oltre alla magistratura, chiamata a incorporare efficacemente gli strumenti disponibili nelle proprie modalità di lavoro, al Ministero della Giustizia, cui l’ordinamento attribuisce la responsabilità dell’organizzazione e del funzionamento dei servizi relativi alla giustizia e, conseguentemente, il compito di mettere a disposizione infrastrutture e strumenti tecnologici adeguati.

La distinzione è importante. Non può infatti essere richiesto al singolo magistrato di utilizzare tecnologie che l’amministrazione non abbia reso disponibili, integrate nei processi o adeguatamente supportate; allo stesso tempo, la disponibilità dello strumento non determina automaticamente la sua effettiva adozione. Innovazione tecnologica e innovazione organizzativa devono necessariamente procedere insieme: la prima richiede investimenti, infrastrutture e servizi adeguati; la seconda presuppone disponibilità al cambiamento, formazione e capacità di ripensare modalità di lavoro consolidate.

Da questa prospettiva, il problema precede persino l’intelligenza artificiale. Se alcune delle attività oggi indicate come possibili applicazioni dell’IA avrebbero potuto essere automatizzate già attraverso tecnologie precedenti, occorrerebbe interrogarsi non soltanto su ciò che l’IA potrà fare domani, ma anche su perché strumenti disponibili da molti anni non abbiano ancora prodotto, in alcune aree, la trasformazione organizzativa che sarebbe stato ragionevole attendersi.

È una domanda che non ricerca responsabilità individuali, ma evidenzia una questione di sistema. E proprio per questo dovrebbe accompagnare il dibattito sull’intelligenza artificiale: evitare che una tecnologia nuova venga semplicemente sovrapposta a processi vecchi, anziché diventare l’occasione per ripensarli.

Come l’intelligenza artificiale può aiutare davvero i magistrati

Un esempio può aiutare a comprendere concretamente la distanza tra informatica tradizionale e utilizzo evoluto dell’intelligenza artificiale nella giurisdizione.

Non è infrequente che procedimenti penali particolarmente complessi producano una quantità enorme di materiale proveniente da intercettazioni telefoniche e ambientali: migliaia, talvolta decine di migliaia di pagine di trascrizioni e brogliacci. Né è eccezionale che una parte delle conversazioni avvenga in lingue straniere, anche non diffusamente conosciute in Italia, come il russo, l’arabo o altre lingue dell’Europa orientale.

Immaginare che, in un simile contesto, l’apporto dell’intelligenza artificiale debba limitarsi alla traduzione assistita significa coglierne soltanto una frazione delle potenzialità. Sistemi automatici di traduzione esistono da molti anni e appartengono ormai, almeno nelle loro funzioni essenziali, alla precedente stagione dell’informatizzazione. L’innovazione introdotta dagli attuali sistemi di IA consiste nella possibilità di andare oltre la semplice trasformazione di un testo da una lingua a un’altra e di operare sul suo contenuto semantico e sulle relazioni che emergono dall’insieme delle informazioni.

Si immagini, ad esempio, di disporre di trentamila pagine di intercettazioni, il che non è un caso raro in una indagine dei nostri tempi. Un sistema di IA adeguatamente progettato e utilizzato in un ambiente sicuro potrebbe non soltanto tradurle, ma contribuire a ricostruire le relazioni tra i soggetti, individuare la frequenza e la distribuzione temporale dei contatti, collegare conversazioni avvenute in momenti differenti, evidenziare ricorrenze linguistiche, cambiamenti nel lessico, riferimenti indiretti, allusioni o espressioni apparentemente criptiche, nonché segnalare sequenze di conversazioni che presentino caratteristiche meritevoli di ulteriore approfondimento.

Potrebbe persino analizzare il timbro e le caratteristiche biometriche della voce, contribuendo all’identificazione del parlante e alla verifica dell’autenticità della registrazione, nonché alla rilevazione di eventuali alterazioni o manipolazioni.

Potrebbe inoltre consentire interrogazioni che l’informatica tradizionale difficilmente permetterebbe di formulare nella stessa maniera: quali soggetti compaiono con maggiore frequenza nelle conversazioni relative a un determinato tema? Esistono espressioni diverse che sembrano essere utilizzate, in contesti differenti, con significato analogo? Determinati riferimenti compaiono sistematicamente prima o dopo specifici eventi? Quali conversazioni sembrano contraddire una determinata ricostruzione dei fatti? Quali elementi, invece, potrebbero offrire una lettura alternativa o persino favorevole alla posizione dell’indagato o dell’imputato?

È opportuno precisare che le interrogazioni qui formulate riflettono inevitabilmente la prospettiva di chi non esercita professionalmente funzioni investigative e hanno, pertanto, un valore meramente esemplificativo. È facile immaginare quanto più ampio, articolato e sofisticato potrebbe essere il patrimonio di domande, esigenze informative e obiettivi di analisi elaborato da un magistrato inquirente sulla base della propria esperienza, della conoscenza delle tecniche investigative e delle peculiarità del singolo procedimento. Proprio dall’interazione tra competenza professionale e capacità analitiche dell’intelligenza artificiale potrebbero emergere possibilità di ricerca oggi difficilmente prevedibili, fermo restando che l’individuazione delle domande, la valutazione dei risultati e ogni determinazione conseguente dovrebbero rimanere saldamente affidate al magistrato.

L’IA non dovrebbe essere utilizzata per cercare soltanto conferme di un’ipotesi investigativa o accusatoria, perché ciò rischierebbe semplicemente di automatizzare e amplificare un ‘confirmation bias’. Potrebbe essere molto più utile impiegarla anche per ricercare sistematicamente elementi dissonanti, spiegazioni alternative, conversazioni incompatibili con l’ipotesi iniziale o elementi potenzialmente favorevoli alla difesa. In questo senso, la tecnologia potrebbe contribuire non alla costruzione automatica di una tesi, ma alla più completa esplorazione del materiale disponibile.

Naturalmente, nessuna delle correlazioni individuate dalla macchina potrebbe assumere autonomamente significato probatorio. Un’espressione segnalata come “criptica” potrebbe essere perfettamente innocua; una correlazione temporale potrebbe essere casuale; una relazione tra due soggetti potrebbe essere interpretata erroneamente; una traduzione potrebbe perdere sfumature linguistiche o culturali decisive. L’IA dovrebbe indicare dove guardare meglio, non stabilire cosa dedurre.

Tra assistenza e delega

È precisamente questa distinzione a segnare il confine tra assistenza cognitiva e delega della funzione giurisdizionale. In presenza di trentamila pagine di intercettazioni in lingua russa, il sistema potrebbe ridurre drasticamente il costo cognitivo necessario, non solo della magistratura ma anche della polizia giudiziaria, per orientarsi nel materiale, facendo emergere connessioni, anomalie e possibili percorsi di approfondimento. Spetterebbe poi al magistrato — e, secondo le rispettive funzioni processuali, agli altri soggetti del processo — tornare alla conversazione originale, verificarne il contesto, controllarne la traduzione, valutarne l’effettivo significato e attribuirle eventualmente rilevanza giuridica.

Non vi sarebbe, dunque, alcuna delega del giudizio alla macchina. L’algoritmo amplierebbe la capacità dell’uomo di interrogare una quantità di informazioni che, per dimensioni, varietà linguistica e complessità delle relazioni, eccede sempre più frequentemente le possibilità di un’analisi umana lineare.

Ed è proprio qui che emerge la differenza fondamentale rispetto all’informatica tradizionale. Quest’ultima è straordinariamente efficace quando le chiediamo di ordinare, contare, cercare una parola, applicare una regola o tradurre secondo modelli prestabiliti. L’intelligenza artificiale contemporanea consente invece di avvicinarsi — con tutti i limiti e le cautele che ciò richiede — ad attività di analisi semantica, contestualizzazione, correlazione e confronto tra ipotesi.

Sperimentare l’IA nella giustizia con casi d’uso responsabili

Il modo più corretto di affrontare il tema dell’intelligenza artificiale nella giustizia non consiste né nel prospettarne un impiego generalizzato e indistinto, né nell’escluderne aprioristicamente l’utilizzo in ragione dei rischi che essa presenta. Occorre, piuttosto, adottare un approccio concreto, graduale e basato sui singoli casi d’uso, distinguendo le attività meramente strumentali e preparatorie da quelle che incidono direttamente sull’accertamento dei fatti, sulla valutazione delle prove e sulla decisione.

La questione, pertanto, non dovrebbe essere formulata nei termini astratti dell’ammissibilità o meno dell’IA nell’attività giudiziaria, ma attraverso una serie di interrogativi più precisi: per quale attività può essere utilizzata, quali dati vengono trattati, quale risultato produce, quali rischi di errore o discriminazione comporta, in che modo il risultato può essere verificato e quale forma di supervisione umana deve essere garantita. A ogni caso d’uso devono corrispondere prima le potenzialità e poi le cautele, prima i risultati attesi e dopo i livelli di controllo e responsabilità proporzionati alla sua concreta incidenza sui diritti delle persone e sull’esito del procedimento.

Un possibile approccio

In questa prospettiva, l’intelligenza artificiale non deve essere concepita come un giudice alternativo, né come una fonte autonoma di verità processuale, ma come uno strumento di supporto alla capacità di analisi del magistrato e degli altri operatori della giustizia. E ancora, l’intelligenza artificiale potrebbe essere concepita come una componente tecnologica di quell’“Ufficio per il processo” che l’ordinamento tenta da tempo, non senza difficoltà organizzative e di personale, di rendere pienamente operativo.

Un simile approccio consente di evitare tanto l’illusione tecnologica di una giustizia automatizzata quanto una prudenza meramente difensiva, che rischierebbe di rinunciare a strumenti potenzialmente utili prima ancora di averne sperimentato, in condizioni controllate, le effettive capacità. È dunque muovendo dall’analisi dei possibili casi d’uso, e non da una generica contrapposizione tra favorevoli e contrari, che può svilupparsi una riflessione equilibrata sull’impiego responsabile dell’intelligenza artificiale nella giustizia.

Le applicazioni dell’AI nella Giustizia

L’esempio delle intercettazioni sopra tratteggiato costituisce soltanto uno dei molti ambiti nei quali l’intelligenza artificiale potrebbe offrire un contributo significativo all’attività giudiziaria. Analoghe considerazioni valgono per l’analisi di grandi quantità di documentazione economica, contabile e societaria. Sistemi avanzati di intelligenza artificiale potrebbero fornire supporto, in particolare, nei seguenti ambiti:

• IA e analisi della documentazione contabile e finanziaria
  • ricostruzione dei flussi finanziari;
  • collegamento tra operazioni apparentemente distinte;
  • individuazione di anomalie, duplicazioni e movimentazioni ricorrenti;
  • rilevazione di divergenze tra registrazioni contabili, fatture, contratti e pagamenti.
• Fallimenti e responsabilità societarie nell’analisi con IA
  • ricostruzione degli assetti proprietari e delle catene decisionali;
  • individuazione dei soggetti coinvolti nelle diverse fasi della gestione;
  • confronto tra verbali, bilanci, contratti e comunicazioni interne;
  • identificazione di operazioni anomale o potenzialmente distrattive;
  • ricostruzione delle operazioni compiute in prossimità dell’insolvenza e della loro successione temporale.
• Appalti pubblici e privati sotto l’analisi dell’IA
  • confronto tra bandi, offerte, capitolati, varianti, stati di avanzamento e pagamenti;
  • individuazione di ricorrenze tra partecipanti, aggiudicatari e subappaltatori;
  • rilevazione degli scostamenti rispetto alle condizioni contrattuali originarie;
  • ricostruzione delle reti di relazioni tra imprese, amministratori e centri decisionali;
  • segnalazione di clausole, modifiche contrattuali o sequenze procedimentali meritevoli di particolare approfondimento.

In tutti questi casi, l’utilità dell’intelligenza artificiale non consisterebbe nel sostituire la valutazione del magistrato, né nell’attribuire alla macchina il compito di accertare autonomamente i fatti, ma nel potenziare la capacità umana di orientarsi entro masse documentali altrimenti difficilmente governabili.

Il ruolo dell’AI

L’IA opererebbe, dunque, come strumento di selezione, organizzazione, correlazione e rappresentazione delle informazioni, lasciando necessariamente all’autorità giudiziaria la verifica delle fonti, la valutazione probatoria e l’assunzione della decisione.È precisamente in questi casi che la domanda sull’intelligenza artificiale cambia natura.

Non più soltanto: «Quali attività possiamo consentire alla macchina senza mettere a rischio la funzione del giudice?» che sembra essere un pensiero sottilmente ricorrente nelle pronunce del CSM, ma anche: «quali capacità della macchina possiamo mettere al servizio del giudice affinché egli possa esercitare meglio, più consapevolmente e su una base informativa più ampia una funzione che deve rimanere esclusivamente sua?».

È forse questo il terreno che le Raccomandazioni del CSM avrebbero potuto esplorare con maggiore coraggio: non la sostituzione del ragionamento umano, ma il suo potenziamento cognitivo. Ed esempi analoghi, nella concreta attività giurisdizionale, potrebbero essere costruiti a centinaia.

La Cassazione alla prova dell’intelligenza artificiale

Se esiste un luogo nel quale la qualità della giurisdizione assume un valore che trascende la singola controversia, questo è certamente la Corte di Cassazione. Al vertice della giurisdizione ordinaria, la Cassazione non è semplicemente l’ultimo grado al quale può giungere un procedimento: attraverso la propria funzione nomofilattica assicura l’esatta osservanza e l’uniforme interpretazione della legge e contribuisce alla costruzione di quella prevedibilità del diritto che costituisce una componente essenziale della certezza giuridica.

In un ordinamento articolato su più gradi di giudizio, il tempo e le competenze della Corte rappresentano pertanto una risorsa particolarmente preziosa: ogni energia assorbita da attività seriali o da questioni di modesta rilevanza è energia sottratta alla funzione più alta di interpretazione e uniformazione del diritto.

Eppure, contrariamente a quanto potrebbe immaginare chi osservi il sistema dall’esterno, non tutto ciò che arriva in Cassazione presenta necessariamente una complessità o una rilevanza giuridica proporzionata alla posizione istituzionale della Corte. Tanto nel settore civile quanto in quello penale, i meccanismi di selezione e i filtri di accesso, pur esistenti e progressivamente rafforzati, non riescono a impedire che alla Suprema Corte giunga un numero significativo di ricorsi caratterizzati da questioni già ampiamente affrontate, motivi ricorrenti, schemi difensivi ripetitivi o problematiche di limitata novità interpretativa.

Le ragioni possono essere molteplici e non devono essere necessariamente considerate patologiche. Il ricorso può rispondere a legittime strategie processuali, difensive o accusatorie; può rappresentare l’esercizio pienamente legittimo di una facoltà riconosciuta dall’ordinamento; può derivare dalla necessità di tentare ogni rimedio disponibile. Il problema, quindi, non è mettere in discussione il diritto di accesso alla giustizia, ma domandarsi se sia razionale che questioni fortemente seriali assorbano ogni volta una quantità sostanzialmente analoga di risorse professionali altamente qualificate.

Il fattore serialità

È proprio la serialità a rappresentare uno dei terreni sui quali l’intelligenza artificiale potrebbe offrire un contributo particolarmente significativo. La magistratura e la stessa Corte hanno naturalmente già sviluppato nel tempo strumenti organizzativi, sezioni dedicate, meccanismi di filtro, sistemi di classificazione e prassi finalizzate a governare il contenzioso ripetitivo. Ma le tecnologie attuali consentono di immaginare un salto ulteriore.

Un sistema di IA adeguatamente governato potrebbe analizzare grandi quantità di ricorsi e individuare automaticamente cluster di controversie caratterizzate da questioni giuridiche sostanzialmente analoghe, riconoscendo la serialità anche quando essa non deriva dalla presenza delle medesime parole o dalla perfetta identità formale dei motivi. Potrebbe distinguere all’interno di una massa apparentemente omogenea i ricorsi che presentano invece una questione nuova; ricostruire quali orientamenti della Corte siano già consolidati; segnalare la presenza di precedenti pertinenti; evidenziare eventuali contrasti; individuare fenomeni emergenti prima ancora che diventino statisticamente evidenti all’organizzazione.

Qui appare con particolare chiarezza la differenza tra informatica tradizionale e intelligenza artificiale. Non si tratterebbe semplicemente di contare quanti ricorsi appartengano a una determinata materia, ma di comprenderne la somiglianza sostanziale, mettendo in relazione questioni formulate con linguaggi differenti e individuando strutture argomentative ricorrenti.

Una volta individuati i fenomeni di serialità, spetterebbe alla stessa magistratura della Corte stabilire come governarli: mediante trattazioni coordinate, modelli procedurali più efficienti, basi argomentative e decisionali comuni da adattare alle peculiarità dei singoli casi, la tempestiva individuazione delle questioni suscettibili di una pronuncia di principio o altre soluzioni consentite dall’ordinamento. L’intelligenza artificiale avrebbe dunque il compito di rilevare il fenomeno e prospettare possibili soluzioni preliminari, prive di carattere decisorio o definitivo; resterebbe invece esclusivamente all’istituzione giudiziaria la responsabilità di valutarle e di stabilire se e come utilizzarle.

Vi è poi un ulteriore profilo. L’analisi sistematica dei ricorsi potrebbe consentire di individuare non soltanto la serialità, ma anche eventuali forme di utilizzo meramente dilatorio o strumentale degli strumenti processuali, fermo restando che una simile qualificazione non potrebbe mai essere automaticamente attribuita da un algoritmo. La tecnologia potrebbe segnalare ricorrenze, comportamenti e schemi; la loro valutazione giuridica dovrebbe necessariamente rimanere affidata al giudice e alle regole processuali.

L’obiettivo non sarebbe quindi comprimere il diritto di difesa né introdurre surrettiziamente nuovi filtri algoritmici all’accesso alla Corte. Sarebbe piuttosto proteggere la risorsa più preziosa della Cassazione: il tempo dei suoi magistrati, concentrandolo sulle questioni nelle quali l’interpretazione, il confronto tra orientamenti, la soluzione dei contrasti e l’elaborazione del diritto richiedono realmente il massimo livello di competenza giuridica.

Governare l’IA nella giustizia tra sicurezza e controllo umano

La critica a un approccio eccessivamente prudenziale non deve essere equivocata. Esiste una parte delle Raccomandazioni del CSM che appare non soltanto condivisibile, ma sostanzialmente irrinunciabile. La giustizia appartiene infatti a quella ristretta categoria di organizzazioni nelle quali sicurezza delle informazioni, protezione dei dati personali, riservatezza e integrità documentale raggiungono il massimo livello di rilevanza. Nei fascicoli giudiziari sono contenuti dati sanitari, patrimoniali, familiari, giudiziari, comunicazioni private, segreti industriali e commerciali, informazioni relative a minori, vittime, indagati e terzi estranei al procedimento.

In pochi altri contesti un utilizzo improprio dell’informazione potrebbe produrre conseguenze altrettanto gravi sui diritti fondamentali delle persone. La prima conseguenza è evidente. Il magistrato non può utilizzare sistemi di IA pubblicamente disponibili immettendovi informazioni provenienti da procedimenti giudiziari, salvo utilizzi che riguardino esclusivamente informazioni pubbliche e che siano comunque compatibili con le regole applicabili.

Sotto questo profilo, dunque, la prudenza del CSM è doverosa e imprescindibile. Se le Raccomandazioni avessero preliminarmente esplorato con maggiore ampiezza le potenzialità dell’intelligenza artificiale nella giurisdizione — comprese quelle forme di assistenza cognitiva alle quali si è fatto riferimento — per poi domandarsi a quali condizioni tali utilizzi possano essere realizzati in sicurezza, molte delle cautele indicate apparirebbero non come manifestazione di diffidenza verso la tecnologia, ma come la necessaria architettura di garanzie per renderne possibile un impiego avanzato.

Ambienti sicuri e apprendimento controllato

Ma se si vogliono realizzare gli utilizzi più avanzati dell’IA descritti in precedenza, la risposta non può essere semplicemente quella di rinunciarvi. Occorre piuttosto costruire un ambiente tecnologico adeguato alla funzione giudiziaria: controllato dall’amministrazione, segregato rispetto ai servizi pubblici, dotato di rigorose misure di sicurezza, con accessi profilati secondo ruoli e competenze, autenticazione robusta, registrazione degli accessi e delle operazioni rilevanti, cifratura dei dati e precise politiche di conservazione e cancellazione.

Un secondo principio dovrebbe riguardare il modello stesso. In un contesto tanto delicato dovrebbe essere attentamente valutato il modello di apprendimento continuo sui dati immessi dagli utilizzatori. Gli atti di un procedimento non possono diventare ciecamente e automaticamente materiale attraverso il quale il sistema modifica il proprio comportamento futuro. Gli aggiornamenti del modello, delle sue basi informative e delle modalità attraverso le quali produce i risultati dovrebbero avvenire attraverso processi governati, verificati e previamente autorizzati. In altre parole, l’evoluzione del sistema non dovrebbe essere un effetto inconsapevole del suo utilizzo quotidiano, ma il risultato di una precisa decisione di governance.

Fonti tracciabili e separazione tra elaborazione e decisione

Altrettanto essenziale sarebbe la qualità delle fonti. Un sistema destinato a supportare professionalmente il magistrato non potrebbe essere costruito affidandosi indiscriminatamente all’universo informativo disponibile in rete. La sua base giuridica di riferimento dovrebbe essere costituita, per quanto possibile, da fonti identificate, autorevoli, aggiornate e verificabili: legislazione ufficiale, giurisprudenza della Corte di cassazione e delle altre giurisdizioni, fonti europee e sovranazionali, nonché ulteriori materiali selezionati secondo criteri trasparenti. Da questo punto di vista, il sistema giudiziario italiano dispone già, attraverso la Corte di cassazione e le proprie banche dati, di un patrimonio documentale straordinariamente ricco sul quale costruire strumenti altamente specializzati.

La qualità delle fonti dovrebbe accompagnarsi alla loro tracciabilità. Se l’IA segnala al magistrato un precedente, una disposizione normativa o un determinato orientamento giurisprudenziale, dovrebbe consentire di risalire immediatamente alla fonte originaria. Nella giustizia non dovrebbe essere sufficiente che il sistema produca una risposta plausibile: occorre che l’utilizzatore possa verificare da quali elementi quella risposta sia stata ricavata. Questo ridurrebbe drasticamente il rischio, correttamente evidenziato dal CSM, di allucinazioni relative a precedenti inesistenti o riferimenti normativi errati.

Fondamentale sarebbe inoltre garantire la separazione tra elaborazione e decisione. Il sistema potrebbe analizzare, correlare, sintetizzare, confrontare, segnalare anomalie e proporre ipotesi; non dovrebbe però trasformare automaticamente queste elaborazioni in una valutazione probatoria o in una proposta decisionale sottratta al controllo effettivo del magistrato. Quanto più l’IA si avvicina al ragionamento giuridico, tanto più deve crescere — non diminuire — la capacità dell’essere umano di comprenderne, contestarne e verificare i risultati.

Test, formazione e nuove skill per la giustizia

E ancora, un sistema destinato alla giustizia dovrebbe essere sottoposto a test periodici di accuratezza, robustezza, sicurezza e presenza di bias, differenziati per tipologia di utilizzo. Non avrebbe senso certificare una volta per tutte una tecnologia destinata a evolvere rapidamente. Modifiche del modello, delle fonti, dei sistemi di retrieval o delle modalità di interazione possono modificarne significativamente il comportamento e dovrebbero pertanto determinare nuove verifiche proporzionate alla rilevanza del cambiamento.

Infine, nessuna architettura tecnologica potrebbe sostituire la formazione del magistrato. Un sistema sicuro può essere utilizzato male; un sistema molto accurato può produrre una risposta errata; una fonte autorevole può essere interpretata fuori contesto. La formazione dovrebbe quindi riguardare non soltanto i divieti, la privacy e la sicurezza, ma anche il funzionamento essenziale dei modelli, il prompting, le allucinazioni, i bias, la verifica delle fonti e soprattutto la capacità di comprendere per quali attività uno strumento sia appropriato e per quali non lo sia.

Anche nell’esigenza di un controllo e di una verifica continui del funzionamento dell’IA può ravvisarsi, ancora una volta, non soltanto un limite dell’intelligenza artificiale, ma un’opportunità di innovazione organizzativa per la giustizia. Se si assume che gli strumenti destinati a operare in un ambito tanto delicato debbano essere progettati, acquisiti e governati sotto il controllo delle istituzioni competenti — il Ministero della giustizia, il Consiglio Superiore della Magistratura o le altre articolazioni dell’amministrazione giudiziaria — ne consegue la necessità di sviluppare competenze professionali nuove e interdisciplinari.

Competenze e personale specializzato

Occorreranno figure capaci di tradurre le esigenze della giurisdizione in requisiti funzionali e tecnici, selezionare e validare le basi documentali e giurisprudenziali utilizzate dai sistemi, controllare la qualità e l’aggiornamento delle fonti, definire regole di utilizzo coerenti con i diversi contesti processuali e monitorare nel tempo accuratezza, errori, distorsioni e possibili fenomeni di degrado delle prestazioni. A queste attività dovranno affiancarsi la verifica periodica degli output, la gestione degli incidenti, la documentazione delle modifiche apportate ai sistemi e l’aggiornamento continuo delle istruzioni operative alla luce dell’evoluzione normativa e giurisprudenziale.

Si apre così la possibilità di costruire, all’interno della magistratura o degli uffici amministrativi che ne supportano l’attività, nuclei specializzati nei quali competenze giuridiche, tecnologiche, statistiche, organizzative e di protezione dei dati possano stabilmente cooperare. Non si tratterebbe di affidare a tecnici esterni la funzione giurisdizionale, né di creare una nuova sede decisionale, ma di fornire ai magistrati una struttura competente che assicuri affidabilità degli strumenti, tracciabilità delle fonti, aggiornamento dei contenuti e presidio dei rischi.

Gli obiettivi

L’obiettivo realistico non può essere quello di rendere l’intelligenza artificiale del tutto esente da errori, risultato che nessuna tecnologia e, del resto, nessuna attività umana può garantire, bensì quello di ridurre i rischi entro livelli conosciuti, misurabili e governabili. Le criticità correttamente individuate dal CSM potrebbero quindi diventare il punto di partenza per la creazione di nuove professionalità e di una capacità istituzionale permanente, trasformando l’obbligo di controllo da mero adempimento difensivo in un fattore di modernizzazione dell’organizzazione giudiziaria.È dunque possibile condividere integralmente l’esigenza di rigore espressa dal CSM senza condividerne necessariamente tutte le conclusioni applicative.

L’intervento di Cesare Parodi

Al proposito, è pienamente condivisibile l’equilibrio con cui Cesare Parodi analizza l’aggiornamento delle Raccomandazioni del CSM del 24 luglio 2026. La sua lettura evita sia l’entusiasmo acritico sia un atteggiamento pregiudizialmente difensivo, riconoscendo nel documento il passaggio dalla mera cautela alla governance concreta del rischio. Per Parodi l’intelligenza artificiale può essere utilizzata, anche nel trattamento degli atti processuali, per attività di classificazione, sintesi, confronto e organizzazione delle informazioni, purché gli strumenti siano autorizzati, i dati adeguatamente protetti e gli output verificabili.

Restano invece inderogabili la riserva umana dell’interpretazione, della valutazione probatoria e della decisione, nonché la formazione degli utilizzatori, la tracciabilità delle operazioni e la responsabilità personale del magistrato. Parimenti condivisibile è la conclusione secondo cui la sperimentazione di strumenti generalisti può rappresentare un utile punto di partenza, ma non sostituisce la necessità di sviluppare sistemi specificamente progettati per la funzione giudiziaria.

I tre principi condivisi nelle raccomandazioni del CSM

Appaiono dunque pienamente condivisibili tre principi affermati dalla delibera assembleare.

Il primo riguarda la necessità di rendere i magistrati consapevoli delle potenzialità e dei limiti dell’intelligenza artificiale. I sistemi di IA producono risultati probabilistici (con tutte le riserve , condizionati dalla qualità dei dati e dalla configurazione dei modelli, e possono generare errori, distorsioni e allucinazioni. Una formazione adeguata deve quindi fornire le conoscenze essenziali sul loro funzionamento e, soprattutto, sulle modalità di verifica degli output attraverso fonti ufficiali, triangolazione delle informazioni e controlli di coerenza.

Il fattore tempo

Altrettanto condivisibile è l’esigenza di tutelare il tempo della decisione. L’impiego dell’IA dovrebbe liberare il magistrato dalle attività ripetitive e strumentali, consentendogli di dedicare maggiore attenzione alla valutazione del caso, anziché tradursi esclusivamente in un aumento della produttività. Non potendo realisticamente esaminare il funzionamento interno di algoritmi sempre più complessi, il giudice dovrà concentrare il controllo sulla pertinenza, affidabilità e coerenza giuridica dell’output, disponendo del tempo necessario per verificarlo, farlo criticamente proprio oppure respingerlo. Solo così sarà possibile contrastare l’automation bias ed evitare che l’efficienza quantitativa prevalga sulla qualità della decisione e sulle garanzie del giusto processo.

Infine, merita adesione la riaffermazione della centralità dell’esperienza processuale. Il giudizio non può essere ridotto a un flusso digitale di documenti e informazioni: presenza, oralità, contraddittorio e immediatezza percettiva restano componenti essenziali di un’esperienza umana insostituibile. La tecnologia può supportare il processo, ma non deve determinarne la “despazializzazione”, né indebolire quella relazione diretta tra giudice, parti e prove dalla quale derivano la responsabilità, la pubblicità e la stessa legittimazione della decisione.

Le semplificazioni

Ciò non esclude, tuttavia, che l’intelligenza artificiale possa contribuire a semplificare e accelerare quelle fasi e quegli adempimenti processuali che, senza incidere sulle garanzie fondamentali del contraddittorio e del diritto di difesa, vengono talvolta utilizzati strumentalmente per dilatare i tempi del giudizio e, nel processo penale, favorire il decorso dei termini di prescrizione. Proprio la distinzione tra il nucleo umano e garantista della giurisdizione e le attività meramente procedurali, ripetitive o dilatorie consente di individuare uno spazio legittimo e particolarmente utile per l’impiego dell’IA, in funzione di una maggiore efficienza e tempestività della risposta giudiziaria.

La vera alternativa, pertanto, non è tra una giustizia prudente che utilizza poco l’intelligenza artificiale e una giustizia innovativa disposta ad accettarne i rischi. La sfida è costruire un’intelligenza artificiale sufficientemente governata e sicura da consentire alla giustizia di utilizzarla molto di più. Ed è precisamente su questo terreno che la prudenza manifestata dal CSM può trasformarsi, da limite, nel presupposto di un’innovazione più ambiziosa.

Intelligenza artificiale e produttività della giustizia

La pubblica amministrazione italiana convive da lungo tempo con un problema strutturale di scarsità delle risorse e la giustizia, purtroppo, non si sottrae a questa condizione. Si tratta innanzitutto di risorse umane, ma non soltanto: alla scopertura degli organici della magistratura e del personale amministrativo si accompagna una disponibilità di strumenti organizzativi e tecnologici che non sempre appare adeguata alla complessità e alla quantità del lavoro richiesto.

Ne è derivata, nel corso degli anni, una sorta di fame strutturale di risorse. Di fronte all’accumulo dell’arretrato, alla durata ancora eccessiva di molti procedimenti e alla crescente complessità del contenzioso, la risposta tradizionale è stata inevitabilmente quella di richiedere più magistrati, più personale amministrativo, maggiori risorse economiche e migliori strumenti. Richieste perfettamente comprensibili e, in molti casi, oggettivamente giustificate.

È proprio qui, tuttavia, che si profila il rischio di un’occasione mancata. Per la prima volta, infatti, una grande trasformazione tecnologica interviene direttamente su una delle risorse più scarse all’interno del sistema giudiziario: il tempo cognitivo delle persone. La giustizia è un’attività ad altissima intensità di lavoro intellettuale. Leggere, ricercare, confrontare, ricostruire fatti, esaminare documenti, individuare connessioni, verificare precedenti, organizzare informazioni e costruire argomentazioni assorbono una parte enorme del tempo dei magistrati e dei loro collaboratori. Ed è precisamente su molte di queste attività che l’intelligenza artificiale può offrire un contributo radicalmente diverso dalle precedenti generazioni di strumenti informatici.

Il rapporto con i magistrati

L’IA, naturalmente, non crea nuovi magistrati e non sostituisce quelli mancanti. Né sarebbe accettabile utilizzare la tecnologia come argomento per rinunciare alla copertura degli organici necessari o agli investimenti nel personale amministrativo. Ma tra sostituire il lavoro umano e aumentarne la produttività esiste una differenza fondamentale. Se un magistrato impiega ore per orientarsi in migliaia di pagine di documentazione, ricostruire una cronologia, confrontare decine di precedenti o verificare la presenza di determinati elementi in un fascicolo, uno strumento capace di ridurre significativamente il tempo necessario per queste attività restituisce al magistrato una risorsa preziosissima: tempo da dedicare alla valutazione, al contraddittorio, all’argomentazione e alla decisione.

Da questo punto di vista, l’intelligenza artificiale introduce nel dibattito sulle risorse della giustizia una variabile nuova. Fino a ieri, di fronte a un rapporto insufficiente tra carichi di lavoro e persone disponibili, le principali leve erano essenzialmente aumentare le risorse, modificare l’organizzazione, semplificare i procedimenti o ridurre la domanda di giustizia. Oggi se ne aggiunge una ulteriore: aumentare, attraverso la tecnologia, la capacità operativa delle risorse esistenti.

Ed è proprio la condizione attuale della giustizia italiana a rendere questa possibilità particolarmente importante. In un sistema caratterizzato da scoperture di organico, carenze di personale amministrativo, consistenti carichi di lavoro e tempi di definizione dei procedimenti sui quali da anni si concentrano anche le raccomandazioni e gli obiettivi europei, sarebbe paradossale considerare l’intelligenza artificiale prevalentemente attraverso la lente del rischio, senza attribuire almeno pari attenzione al suo potenziale contributo alla produttività del sistema.

Naturalmente sarebbe ingenuo immaginare che questo risultato possa essere ottenuto semplicemente mettendo a disposizione dei magistrati gli strumenti generalisti disponibili online. È vero esattamente il contrario. Quanto più ambizioso è l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, tanto maggiore deve essere l’investimento necessario per renderlo possibile. Servono infrastrutture sicure, modelli adeguati, accesso controllato ai dati, integrazione con le banche dati della giustizia, qualità certificata delle fonti, sistemi di verifica degli output, formazione, assistenza tecnica e una governance capace di accompagnare l’evoluzione tecnologica.

Lo scenario

L’intelligenza artificiale, dunque, non rappresenta necessariamente una soluzione low cost alla carenza di risorse. Nel breve periodo potrebbe richiedere, al contrario, investimenti molto significativi. Ma la valutazione economica dovrebbe essere compiuta confrontando questi investimenti non soltanto con il loro costo, bensì con il valore del tempo professionale liberato, con l’aumento della capacità di trattazione dei fascicoli e, soprattutto, con la possibilità di concentrare le competenze più qualificate sulle attività nelle quali il contributo umano è realmente insostituibile.

Occorre inoltre evitare un equivoco particolarmente delicato. Parlare di produttività della magistratura non significa immaginare una sorta di catena di montaggio delle decisioni giudiziarie, né misurare la qualità della giurisdizione esclusivamente attraverso il numero dei provvedimenti prodotti. La tecnologia dovrebbe aumentare la produttività delle attività strumentali proprio per proteggere il tempo necessario alla qualità della decisione. È quindi forse necessario rovesciare almeno in parte la prospettiva. Di fronte alla cronica scarsità di risorse, la domanda non dovrebbe essere soltanto quante persone mancano rispetto agli organici previsti, ma anche quanta capacità aggiuntiva potrebbe essere generata mettendo le persone disponibili nelle condizioni di lavorare con strumenti radicalmente più efficaci.

È qui che si colloca la possibile occasione storica. Una giustizia che da decenni legittimamente denuncia la scarsità delle proprie risorse incontra per la prima volta una tecnologia specificamente capace di moltiplicare alcune delle risorse cognitive sulle quali essa maggiormente si fonda. Guardarla prevalentemente come una minaccia, anziché anche come una possibile risposta strutturale a una parte delle proprie difficoltà, rischierebbe di trasformare una prudenza necessaria in una nuova occasione perduta.

Bibliografia

Normativa europea e italiana sull’intelligenza artificiale

• Unione europea, Regolamento (UE) 2024/1689 del Parlamento europeo e del Consiglio, AI Act, del 13 giugno 2024.
• Unione europea, Regolamento (UE) 2016/679 del Parlamento europeo e del Consiglio, del 27 aprile 2016, relativo alla protezione delle persone fisiche con riguardo al trattamento dei dati personali e alla libera circolazione di tali dati (General Data Protection Regulation – GDPR).
• Unione europea, Direttiva (UE) 2016/680 del Parlamento europeo e del Consiglio, del 27 aprile 2016, relativa alla protezione delle persone fisiche con riguardo al trattamento dei dati personali da parte delle autorità competenti a fini di prevenzione, indagine, accertamento e perseguimento di reati.
• Italia, legge 23 settembre 2025, n. 132, Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale, in G.U., Serie generale, n. 223 del 25 settembre 2025, con particolare riferimento all’art. 15 sull’impiego dell’IA nell’attività giudiziaria.
• Italia, decreto legislativo 18 maggio 2018, n. 51, di attuazione della direttiva (UE) 2016/680, relativo al trattamento dei dati personali da parte delle autorità competenti a fini di prevenzione e repressione dei reati.

Delibere e documenti del CSM sull’IA

• Consiglio superiore della magistratura, Raccomandazioni sull’uso dell’intelligenza artificiale nell’amministrazione della giustizia, delibera del Plenum dell’8 ottobre 2025.
• Consiglio superiore della magistratura, Aggiornamento delle Raccomandazioni sull’uso dell’intelligenza artificiale nell’amministrazione della giustizia, adottate con delibera dell’8 ottobre 2025, delibera del Plenum del 22 luglio 2026.
• Consiglio superiore della magistratura, sezione tematica Intelligenza artificiale, contenente le Raccomandazioni del 2025 e il loro aggiornamento del 2026.

Documenti internazionali e casi d’uso giudiziari

• CEPEJ – European Commission for the Efficiency of Justice, European Ethical Charter on the Use of Artificial Intelligence in Judicial Systems and Their Environment, Strasburgo, 3-4 dicembre 2018.
• CEPEJ Artificial Intelligence Advisory Board, First Report on the Use of Artificial Intelligence in the Judiciary, Based on the Information Contained in the CEPEJ Resource Centre on Cyberjustice and AI, CEPEJ-AIAB(2024)4Rev5, 2025.
• CEPEJ, Resource Centre on Cyberjustice and Artificial Intelligence, banca dati internazionale degli strumenti di IA impiegati o sperimentati nei sistemi giudiziari.
• CEPEJ, Possible Use of AI to Support the Work of Courts and Legal Professionals, strumenti e indicazioni per l’applicazione pratica dell’intelligenza artificiale nei sistemi giudiziari.
• Judiciary of England and Wales, Artificial Intelligence (AI): Guidance for Judicial Office Holders, aggiornamento dell’8 ottobre 2025.
• World Bank, Harnessing Data to Transform Justice Systems, 3 aprile 2025, con riferimenti all’impiego del sistema VICTOR presso il Supremo Tribunale federale brasiliano, all’analisi dei precedenti, al triage dei ricorsi e agli strumenti per l’accesso alla giustizia.

Dottrina sulle delibere del CSM e la giustizia digitale

• C. Parodi, Le nuove Raccomandazioni del CSM sull’intelligenza artificiale nella giustizia. Dalla cautela difensiva alla governance del rischio, in Sistema Penale, 24 luglio 2026.
• G. Pascuzzi, Le delibere del CSM sull’intelligenza artificiale nell’amministrazione della giustizia, 27 luglio 2026, pubblicato sul sito della Giustizia amministrativa.
• M. Sciacca, Integrare senza sostituire. L’aggiornamento 2026 delle Raccomandazioni del CSM sull’intelligenza artificiale nella giustizia, tra continuità regolatoria e tutela dell’integrità cognitiva del magistrato, in Diritto, giustizia e Costituzione, 23 luglio 2026.
• A. Clemente, Intelligenza artificiale e processo civile: dal se al come, senza ulteriori indugi, in Questione Giustizia, 24 luglio 2026.
• M. Biasi – M. Sciacca (a cura di), AI, diritto e giustizia. Dall’AI Act alla legge n. 132/2025, Mimesis, Milano-Udine, 2026.