Controversie tributarie, così l’algoritmo renderà la giustizia «predittiva»

La prevedibilità dell’esito della controversia – o della sua possibile insorgenza – risponde certamente al principio del legittimo affidamento. Secondo Natalino Irti, «calcolabilità e affidamento si tengono insieme: il diritto calcolabile è un diritto su cui fare affidamento».

L’uso dell’intelligenza artificiale per esaminare le conseguenze fiscali di una certa condotta o per anticipare i probabili esiti di una controversia (la cosiddetta funzione predittiva) può risultare funzionale, quindi, sia per il contribuente (e i suoi consulenti) che per il giudice tributario.

Riguardo ai primi, le elaborazioni dei sistemi automatizzati possono fornire utili indicazioni per l’impostazione della strategia difensiva (e, prima ancora, per la valutazione della condotta da tenere relativamente al trattamento fiscale di una data fattispecie) e per l’individuazione ex ante delle probabilità di esito positivo dell’eventuale contenzioso. In effetti, gli attuali progetti di impiego dell’intelligenza artificiale si rivolgono proprio ai contribuenti, nell’ottica di valorizzare la funzione predittiva per orientare le scelte processuali di questi ultimi ed evitare quindi di intasare la giustizia tributaria con cause dall’esito positivo probabilisticamente precluso in partenza.

Applicazioni e prosepttive

Nell’esperienza nord-americana si segnala il programma Blue-J Legal, che rappresenta la più avanzata forma di impiego di tecniche automatizzate nell’ambito delle controversie tributarie. Attraverso un algoritmo, la funzione denominata “Tax Foresight” si occupa di incrociare i dati di numerosi precedenti per pervenire a una percentuale che esprime il possibile risultato atteso di una certa interpretazione o applicazione di norme tributarie.

Una funzione di tal genere è certamente più rilevante nei sistemi di common law, dove il precedente può senza dubbio fondare di per sé la decisione; ma potrebbe rivelarsi utile anche nei sistemi continentali, come il nostro, in cui – almeno in linea teorica – il peso del precedente è recessivo ma mantiene un proprio autonomo rilievo a supporto del ragionamento fondato sulle norme positive. Certo, occorrono investimenti nella ricerca e sviluppo di algoritmi capaci di elaborare un numero crescente di dati in un tempo più breve e non è detto che vi sia l’interesse economico a farlo, specie perché la platea dei contribuenti in grado (sul piano finanziario) di acquistare il relativo programma potrebbe essere limitata.

Sotto questo profilo, sono le imprese di dimensioni più grandi e strutturate ad avere il maggiore interesse, ad esempio per disporre di programmi intelligenti in grado di definire la più efficiente pianificazione fiscale internazionale alla luce delle normative (e prassi) dei vari Stati coinvolti.

Gli sviluppi in campo tributario

La funzione predittiva dei sistemi intelligenti potrebbe poi supportare l’attività dei giudici tributari, ad esempio per quanto attiene alla ricerca ed elaborazione dei precedenti in grado di orientarne il ragionamento e di fornire argomenti per fondare la propria motivazione. Non mancano anche nel nostro ordinamento esperimenti in tal senso, sebbene al di fuori della materia tributaria. Nel 2019 la Scuola Sant’Anna di Pisa, in collaborazione con il Tribunale di Genova, ha ad esempio sviluppato un sistema in grado di analizzare tutte le sentenze emesse dal Tribunale medesimo e di estrarre quindi, tramite meccanismi di machine learning, indicazioni sulle tendenze della giurisprudenza a beneficio di ciascun giudice. Ma progetti di tal genere si stanno moltiplicando un po’ ovunque.

I recenti ritardi nella dotazione tecnologica delle Commissioni tributarie, emersi nell’emergenza sanitaria, lasciano però pensare che questo genere di sviluppi sia per adesso precluso alla giustizia tributaria. Tuttavia, se è vero che le risorse del Pnrr serviranno anche a finanziare una nuova banca dati delle sentenze di tutte le Commissioni tributarie provinciali e regionali, il cui accesso sarà garantito paritariamente a tutti gli attori della vicenda contenziosa (contribuenti, amministrazione finanziaria e giudici), questo potrebbe essere il primo passo per un utilizzo più diffuso dell’intelligenza artificiale con funzione predittiva, a tutto vantaggio di forme non contenziose di risoluzione delle controversie fiscali.