Sintesi
Mentre nel dibattito pubblico aumentano le preoccupazioni per deepfake, privacy, discriminazioni algoritmiche, lavoro e potere delle grandi piattaforme, le stesse Istituzioni stanno accelerando l’impiego dell’intelligenza artificiale. Non è propriamente documentabile una sensazionalistica “campagna mediatica contro l’IA”, ma è evidente una doppia tendenza: regole più stringenti verso i rischi e, contemporaneamente, un utilizzo crescente della tecnologia da parte dello Stato. Dal 2 agosto sono operative nell’Unione europea nuove norme sulla trasparenza dei sistemi di IA.
Oggi il Fisco dispone di una quantità di informazioni molto più ampia e può incrociare dati che prima viaggiavano separatamente. Per il 2026 l’Agenzia delle Entrate ha programmato circa 530 mila controlli sostanziali, mentre 75 mila posizioni sono sottoposte ad analisi congiunta con la Guardia di Finanza. L’allineamento fra POS e registratori telematici ha coinciso, tra gennaio e agosto, con circa 220 milioni di scontrini in più e 11,8 miliardi di imponibile emerso rispetto allo stesso periodo del 2025. Non sono 11,8 miliardi di tasse recuperate, ma operazioni diventate fiscalmente visibili.
Gli algoritmi non significano necessariamente che una macchina decida chi deve essere sanzionato. Servono soprattutto a cercare anomalie, confrontare grandi quantità di dati e individuare le posizioni da approfondire. La stessa Guardia di Finanza sta sviluppando strumenti di data science (analisi automatizzata di grandi quantità di informazioni) e algoritmi destinati al contrasto degli illeciti economico-finanziari. Il risultato è che il controllo può partire sempre meno dal caso e sempre più da una selezione preventiva basata sui dati.
Da ieri 30 settembre è inoltre in vigore il decreto legislativo 9 settembre 2026, n. 160, che disciplina l’impiego dell’IA nelle attività di polizia. Consente in circostanze determinate anche l’identificazione biometrica remota in tempo reale, ma con finalità delimitate, persone specificamente ricercate, limiti temporali e, di regola, autorizzazione del procuratore della Repubblica. L’algoritmo entra dunque anche nella sicurezza pubblica, ma entro una cornice giuridica precisa.
Anche le dogane stanno imboccando la stessa strada. La riforma europea crea una Autorità doganale dell’Unione europea a Lille e un unico Data Hub, destinato a concentrare e analizzare enormi quantità di informazioni sulle merci. Il sistema servirà soprattutto a individuare le spedizioni con maggiore rischio e a concentrare lì i controlli. Dal 1° luglio è già applicato il dazio transitorio di 3 euro sulle categorie di articoli contenuti nei piccoli pacchi sotto 150 euro; entro il 1° novembre arriverà anche una distinta commissione europea di gestione, il cui importo non è ancora stato definitivamente fissato.
Anche la Sicilia si sta muovendo nella stessa direzione. La programmazione regionale prevede sperimentazione e adozione dell’intelligenza artificiale nella Pubblica amministrazione; nel 2026 è stato finanziato dall’ASP di Siracusa il progetto “Sanità 4.0” basato anche sull’IA e all’Assemblea regionale siciliana è in esame un disegno di legge per istituire un Osservatorio sull’intelligenza artificiale. La tecnologia, quindi, non resta confinata agli apparati centrali dello Stato.
Articolo
Il paradosso dell’intelligenza artificiale
Il contrasto che sta emergendo è evidente. Da una parte l’intelligenza artificiale viene raccontata sempre più attraverso i suoi rischi: immagini e voci false, manipolazione dell’informazione, utilizzo dei dati personali, possibili discriminazioni, trasformazione del lavoro e difficoltà di comprendere come un algoritmo arrivi a determinati risultati (persino un allarme sull’intelligenza artificiale e sul rischio di un miliardo di morti è stato lanciato da Bill Gates in un’intervista al programma Meet the Press della NBC nel settembre 2026 e rilanciato in tutto il mondo). Dall’altra, coincidenza vuole, Governi e Amministrazioni stanno costruendo proprio sull’IA una parte crescente dei nuovi sistemi pubblici.
Evidente e documentabile una singolare forte attenzione pubblica e normativa ai rischi dell’IA, contemporaneamente a una più silente e progressiva adozione della stessa tecnologia negli apparati dello Stato.
L’Unione europea ha scelto questa doppia strada con l’AI Act (regolamento europeo sull’intelligenza artificiale). Dal 2 agosto 2026 sono diventate applicabili, tra le altre, nuove disposizioni sulla trasparenza: quando una persona interagisce con determinati sistemi di IA deve poterlo sapere e alcuni contenuti artificiali o manipolati, compresi i deepfake (immagini, audio o video artificialmente creati o alterati), devono essere riconoscibili secondo le condizioni previste dalla normativa. Alcuni obblighi sui sistemi considerati ad alto rischio hanno invece scadenze successive.
L’Italia aveva già approvato la legge 23 settembre 2025, n. 132, che impone un utilizzo antropocentrico (per indicare sistemi creati a servizio della persona umana, i cui scopi e controlli rimangono saldamente nelle mani dell’uomo), trasparente e responsabile dell’IA e stabilisce che debbano essere preservati l’autonomia e il potere decisionale dell’uomo, insieme alla possibilità di sorveglianza e intervento umano.
Anche Mediterranea24 aveva ricostruito l’entrata in applicazione dell’AI Act e delle nuove regole italiane, evidenziando proprio il principio secondo cui l’IA può assistere l’amministrazione senza cancellare la responsabilità della decisione umana.
Il Fisco diventa sempre più un sistema di dati
È probabilmente nel Fisco che questa trasformazione risulta più facile da comprendere. Per individuare un’anomalia non è più necessario che un funzionario esamini casualmente una posizione: i sistemi possono confrontare automaticamente milioni di informazioni e segnalare dove i numeri non tornano.
L’Agenzia delle Entrate indica da tempo tra i propri strumenti una selezione preventiva più precisa dei contribuenti a rischio attraverso data analysis e big data (analisi di enormi quantità di informazioni), insieme all’interoperabilità delle banche dati. La normativa sull’analisi del rischio fiscale consente inoltre l’impiego integrato delle informazioni presenti negli archivi dell’Agenzia e la loro interconnessione con altre banche dati pubbliche nei limiti previsti dalla legge e dalle garanzie sulla protezione dei dati.
Il nuovo obiettivo per il 2026 è di circa 530 mila controlli sostanziali, comprendendo accertamenti sulle imposte dirette, IVA (Imposta sul valore aggiunto), IRAP (Imposta regionale sulle attività produttive), indebite compensazioni e altri controlli. Sono inoltre previste 75 mila posizioni analizzate congiuntamente da Agenzia delle Entrate e Guardia di Finanza.
La Guardia di Finanza sta parallelamente portando avanti un proprio programma di digitalizzazione. Nel progetto finanziato dal PNRR (Piano nazionale di ripresa e resilienza) il Corpo indica espressamente l’utilizzo della Data Science, capace di elaborare rapidamente enormi quantità di informazioni provenienti da archivi differenti, e la realizzazione di algoritmi per l’analisi dei dati nella prevenzione e nel contrasto degli illeciti economico-finanziari.
POS e scontrini, perché oggi il confronto è molto più semplice
Un esempio concreto riguarda POS (strumenti per i pagamenti elettronici) e registratori telematici. Nel 2026 è divenuto operativo il collegamento tra gli strumenti di pagamento elettronico e quelli utilizzati per certificare i corrispettivi.
Tra gennaio e agosto sono stati registrati circa 220 milioni di scontrini in più rispetto allo stesso periodo del 2025, per 11,8 miliardi di euro di imponibile aggiuntivo. Quella cifra non rappresenta 11,8 miliardi di nuove tasse incassate dallo Stato: rappresenta il valore delle operazioni diventate visibili nei corrispettivi.
Il passaggio successivo è ancora più rilevante. Quando i dati dei pagamenti elettronici indicano, per esempio, che un’attività ha ricevuto tramite POS una determinata somma mentre fatture e corrispettivi trasmessi al Fisco indicano un valore inferiore, il sistema può far emergere lo scostamento. Le comunicazioni di compliance (inviti a verificare e, se necessario, regolarizzare spontaneamente la posizione) possono quindi indicare al contribuente le differenze rilevate e consentirgli di fornire chiarimenti o correggere eventuali irregolarità.
Questo è uno dei passaggi che meglio spiegano il cambiamento: non significa che l’intelligenza artificiale emetta automaticamente una condanna fiscale, ma che la capacità dello Stato di individuare rapidamente anomalie cresce enormemente quando banche dati che prima venivano consultate separatamente possono essere confrontate automaticamente.
Resta naturalmente il problema opposto: un’anomalia informatica non equivale necessariamente a evasione. Può derivare da errori nei dati, differenti modalità di contabilizzazione o altre circostanze che il contribuente deve poter spiegare. È proprio per questo che trasparenza, qualità delle informazioni, possibilità di contestazione e controllo umano diventano tanto più importanti quanto maggiore è l’automazione.
Da ieri nuove regole anche per la Polizia
Il salto ulteriore è arrivato proprio nelle ultime ore. Ieri 30 settembre è entrato in vigore il decreto legislativo 9 settembre 2026, n. 160, pubblicato sulla Gazzetta Ufficiale il 15 settembre. Il provvedimento adegua l’ordinamento italiano all’AI Act per l’impiego dell’intelligenza artificiale nelle attività di Polizia e interviene anche sulla responsabilità civile e penale collegata all’utilizzo dei sistemi.
La norma consente alle Forze di polizia anche di sviluppare e sperimentare sistemi di IA attraverso collaborazioni con università, enti di ricerca e soggetti pubblici o privati, imponendo però specifiche garanzie sui dati operativi sensibili e sulla loro protezione.
Ancora più delicato è il capitolo biometrico. La legge ammette in determinate circostanze l’identificazione biometrica remota in tempo reale in luoghi pubblici o aperti al pubblico, per finalità previste tassativamente dalla normativa europea, come determinate esigenze di prevenzione oppure la ricerca di persone scomparse e di vittime di specifici reati.
Non si tratta però di un’autorizzazione generale alla sorveglianza indiscriminata. Il sistema deve essere rivolto a persone specificamente individuate o individuabili, utilizzare una banca dati costituita per la singola operazione e, normalmente, richiede l’autorizzazione del procuratore della Repubblica. L’autorizzazione riguarda un evento preciso, una determinata area e un periodo non superiore a 15 giorni, eventualmente prorogabile con provvedimento motivato. In urgenza l’utilizzo può iniziare prima, ma deve essere sottoposto rapidamente alla Procura e, se l’autorizzazione manca, deve essere interrotto e i dati ottenuti secondo quella procedura devono essere cancellati.
La stessa disciplina stabilisce inoltre che la categorizzazione di dati biometrici non possa costituire da sola il fondamento di decisioni che producono effetti giuridici su una persona. È uno dei punti nei quali emerge più chiaramente il tentativo del legislatore di utilizzare la capacità dell’algoritmo senza trasformarlo nell’unico decisore.
Un principio che, con le dovute differenze, richiama l’evoluzione della prova del DNA nel processo penale: la legge 30 giugno 2009, n. 85, che ha istituito anche la Banca dati nazionale del DNA, ha introdotto nel Codice di procedura penale gli articoli 224-bis e 359-bis, disciplinando i prelievi e gli accertamenti genetici anche quando incidono sulla libertà personale. Il primo consente al giudice, nei casi previsti, di disporre con ordinanza motivata anche il prelievo coattivo di capelli, peli o mucosa orale quando sia assolutamente indispensabile per la prova dei fatti; il secondo disciplina invece i prelievi coattivi disposti durante le indagini dal pubblico ministero, con l’autorizzazione o la successiva convalida del Giudice nei casi previsti.
Il valore del risultato genetico resta però affidato alle regole generali di valutazione della prova: il DNA non produce automaticamente una condanna ma, quando il dato è scientificamente attendibile, correttamente acquisito e interpretato nel contesto degli altri elementi, può assumere un peso anche decisivo. È accaduto, per esempio, nel processo per l’omicidio di Yara Gambirasio, mentre il caso Meredith Kercher ha mostrato quanto raccolta, conservazione e possibile contaminazione dei reperti possano incidere sulla forza della prova.
Lo dimostra oggi anche il ritorno nelle cronache del delitto di Garlasco: nelle nuove indagini sull’omicidio di Chiara Poggi, avvenuto nel 2007, la Procura di Pavia ha nuovamente affidato un ruolo importante agli accertamenti genetici. Una consulenza ha esaminato la compatibilità tra il DNA di Andrea Sempio, attualmente indagato, e materiale genetico rinvenuto sotto le unghie della vittima, ma proprio sull’interpretazione e sulla forza di questi risultati resta aperto il confronto tra accusa e difese. Il nuovo fascicolo ha inoltre riportato al centro dell’attenzione precedenti analisi genetiche sui pedali della bicicletta di Alberto Stasi, condannato in via definitiva per l’omicidio: secondo la Procura, alcuni accertamenti del 2007 avrebbero indicato che quel DNA non apparteneva a Chiara Poggi, circostanza sulla quale sono ora in corso ulteriori approfondimenti e contestazioni.
La questione che oggi si pone per l’IA è simile soltanto sotto questo profilo: quanto più uno strumento tecnologico diventa preciso e apparentemente oggettivo, tanto più diventano essenziali la verificabilità del metodo, la qualità del dato, la possibilità di contestarlo e il controllo umano sulla decisione finale.
Le dogane e il grande archivio europeo
La stessa logica sta attraversando le dogane. Dopo il via libera del Consiglio del 3 settembre, il Parlamento europeo ha approvato definitivamente il nuovo Codice doganale dell’Unione il 16 settembre 2026, creando l’European Union Customs Authority, EUCA (Autorità doganale dell’Unione europea), con sede a Lille (Francia), e il nuovo EU Customs Data Hub (centro digitale europeo dei dati doganali).
L’idea è sostituire progressivamente la frammentazione tra numerosi sistemi nazionali con una piattaforma comune nella quale far confluire le informazioni sulle merci. I dati potranno essere analizzati congiuntamente per individuare rischi, frodi e spedizioni da sottoporre a verifiche, mentre le dogane nazionali continueranno a occuparsi dei rischi specifici dei singoli Paesi. Per il commercio elettronico l’utilizzo del Data Hub (un’architettura informatica centralizzata che raccoglie, organizza, gestisce e ridistribuisce i dati provenienti da diverse fonti all’interno di un’organizzazione o di un sistema complesso) diventerà obbligatorio dal 1° luglio 2028, mentre per tutti gli operatori la generalizzazione è prevista dal 1° marzo 2034.
La ragione è anche quantitativa. Il commercio elettronico ha moltiplicato il numero dei piccoli pacchi che attraversano le frontiere europee e rende materialmente impossibile trattare ogni spedizione allo stesso modo. Il nuovo modello punta quindi a utilizzare i dati per separare in anticipo le operazioni considerate a basso rischio da quelle da controllare più attentamente.
Dal 1° luglio 2026 sui piccoli pacchi sotto 150 euro è già applicato un dazio transitorio di 3 euro per ciascuna diversa categoria tariffaria di articoli contenuta nella spedizione. Entro il 1° novembre dovrà inoltre partire una distinta handling fee (commissione per i costi di gestione e controllo doganale). Contrariamente a quanto riportato in alcune anticipazioni, oggi 1° ottobre l’importo di questa commissione non risulta ancora fissato definitivamente a 2 euro: la Commissione europea deve stabilirlo con l’atto previsto dalla nuova disciplina.
La Pubblica amministrazione prepara l’adozione su larga scala
Il fenomeno è però molto più ampio del contrasto all’evasione o dei controlli. La Strategia italiana per l’intelligenza artificiale 2024-2026 dedica una delle sue 4 grandi aree proprio alla Pubblica amministrazione, mentre il Piano triennale per l’informatica individua nell’IA uno strumento per automatizzare compiti ripetitivi, analizzare documenti e dati, migliorare i servizi e ridurre i tempi delle procedure.
Nel marzo scorso AgID (Agenzia per l’Italia digitale) ha inoltre messo in consultazione specifiche linee guida per sviluppare e acquistare sistemi di IA nella Pubblica amministrazione, affrontando non soltanto la tecnologia ma anche controllo pubblico, organizzazione, contratti, sicurezza e gestione dell’intero ciclo di vita dei sistemi. L’obiettivo istituzionale non è quindi tenere l’IA fuori dagli uffici pubblici, ma stabilire come farla entrare.
Anche la Sicilia entra nel sistema
La Sicilia non rimane estranea a questa trasformazione. Nei documenti di programmazione regionale compare espressamente tra gli obiettivi dell’Autorità regionale per l’innovazione tecnologica la “sperimentazione e adozione di soluzioni di Intelligenza Artificiale”, insieme all’interoperabilità delle banche dati e alla valorizzazione del patrimonio informativo regionale.
Nel giugno 2026 la Regione ha inoltre ammesso a finanziamento il progetto dell’ASP di Siracusa “Sanità 4.0 – Integrazione digitale e intelligenza artificiale per un’assistenza sanitaria innovativa”. Parallelamente, all’Assemblea regionale siciliana è proseguito l’esame del disegno di legge n. 1001 per la costituzione di un Osservatorio per l’intelligenza artificiale in Sicilia.
Il dato siciliano completa quindi il quadro nazionale: mentre l’opinione pubblica discute soprattutto dei pericoli della nuova tecnologia, le Amministrazioni si stanno organizzando per utilizzarla concretamente nei propri processi, dalla sanità alla gestione documentale e dei dati.
La vera questione diventa chi controlla l’algoritmo
Il punto, quindi, non è soltanto stabilire se l’intelligenza artificiale sia pericolosa oppure utile. Le due tendenze stanno procedendo insieme: più l’IA diventa potente, più aumentano le regole; ma, nello stesso tempo, più aumentano le regole, più lo Stato ne struttura l’impiego nelle proprie attività.
Nel Fisco l’algoritmo può restringere milioni di posizioni a quelle che presentano anomalie; in dogana può indicare quali merci meritano un controllo; nella Pubblica amministrazione può analizzare documenti e automatizzare procedure; nelle attività di Polizia può essere utilizzato, entro specifici limiti, anche per dati biometrici e riconoscimento remoto.
La domanda cambia allora natura. Non è più soltanto “dobbiamo usare l’intelligenza artificiale?”, perché istituzioni pubbliche e imprese hanno già cominciato a farlo. Diventa piuttosto: quali dati utilizza, secondo quali criteri segnala una persona o un’operazione, chi può verificare il risultato, come può difendersi chi viene coinvolto da un errore e, soprattutto, chi conserva l’ultima decisione, l’algoritmo oppure l’essere umano.
È probabilmente questa la contraddizione apparente che accompagnerà i prossimi anni: una società sempre più prudente nei confronti dell’intelligenza artificiale e, nello stesso tempo, uno Stato sempre più dipendente dalla sua capacità di leggere quantità di dati che nessun apparato umano potrebbe esaminare da solo.
Mediterranea24 se n’è già occupata
La testata ha approfondito ad agosto l’entrata in applicazione delle nuove regole dell’AI Act, con obblighi di trasparenza, controlli e garanzie sull’intervento umano. Mediterranea24
Nell’immagine di copertina parzialmente realizzata con IA, l’Agenzia delle entrate con un robottino; un mezzo dell’Agenzia delle Dogane e dei Monopoli (ADM); un laboratorio tecnologico della Polizia scientifica.
Giornalista pubblicista, ex direttore di una precedente testata e attuale direttore di Mediterranea24.
