Perché l'intelligenza artificiale non ha ancora trasformato il lavoro legale

Negli ultimi tre anni gli studi legali hanno sperimentato strumenti in grado di sintetizzare documenti, redigere clausole e rispondere a domande di ricerca giuridica in pochi secondi. La loro adozione non è più limitata a una manciata di team dedicati all’innovazione. Secondo l’ultima indagine dell’American Bar Association, l’utilizzo dichiarato dell’IA tra gli avvocati è passato dall’11% al 30% in un solo anno. Thomson Reuters ha rilevato che l’uso dell’IA generativa nella professione legale è aumentato dal 14% nel 2024 al 26% nel 2025.

Tuttavia, la pratica quotidiana del diritto non si è trasformata alla stessa velocità. Molti avvocati utilizzano strumenti di IA di dominio pubblico in modo informale, mentre i loro studi legali nutrono ancora incertezze riguardo ai flussi di lavoro approvati. Altri hanno accesso a costose piattaforme legali, ma le utilizzano solo per attività a basso rischio, come la sintesi della corrispondenza o la redazione di una bozza iniziale. Thomson Reuters ha riportato nel 2025 che l’89% dei professionisti degli studi legali riteneva che l’IA potesse essere applicata al lavoro legale, mentre quasi la metà lavorava ancora in organizzazioni prive di una politica formale in materia di IA generativa.

Il divario tra interesse e utilizzo istituzionale viene spesso attribuito al conservatorismo. Ma questa è solo una parte della storia. I servizi legali presentano caratteristiche strutturali che rendono l’implementazione dell’IA particolarmente difficile: gli avvocati non possono delegare la responsabilità a un modello, le informazioni riservate non possono essere inserite con disinvoltura in sistemi di terze parti, le norme giuridiche variano da una giurisdizione all’altra e una risposta plausibile può rivelarsi più pericolosa di una palesemente errata.

C'è anche una complicazione di natura commerciale. Se uno strumento consente di portare a termine in due ore un'attività che in precedenza veniva fatturata come dieci ore, lo studio deve decidere se trasferire il risparmio al cliente, modificare il proprio modello di tariffazione o impiegare la capacità aggiuntiva in altro modo. L'intelligenza artificiale può migliorare la redditività del lavoro legale, ma allo stesso tempo minare il metodo con cui gran parte di quel lavoro è stato tradizionalmente venduto.

Una risposta giuridica deve essere difendibile, non solo utile

L'IA generativa è particolarmente adatta a produrre testi che ricalcano lo stile delle analisi professionali. È in grado di organizzare i fatti, suggerire argomentazioni e creare una risposta apparentemente coerente attingendo da un ampio corpus di materiale.

La pratica legale richiede un approccio più rigoroso. La risposta deve fondarsi su fonti autorevoli, applicabili nella giurisdizione corretta e aggiornate alla data in cui viene utilizzata. Potrebbe inoltre dover superare l’esame critico di un cliente, di un avvocato della controparte, di un’autorità di regolamentazione o di un giudice.

È proprio qui che i sistemi apparentemente perfetti continuano a mostrare dei punti deboli.

Uno studio condotto dall’Università di Stanford sui prodotti specializzati di ricerca giuridica basati sull’intelligenza artificiale ha rilevato che gli strumenti basati sul recupero dei dati continuavano a fornire informazioni errate o prive di fondamento. A seconda del prodotto e del test, i sistemi fornivano risposte errate in più di una risposta su sei, nonostante fossero commercializzati come più affidabili rispetto ai chatbot generici. Ricerche precedenti avevano rilevato tassi di errore notevolmente più elevati quando i chatbot generici rispondevano a domande di natura giuridica.

Il pericolo concreto non sta semplicemente nel fatto che l’IA a volte produca risultati privi di senso. Spesso fornisce una risposta che sembra giuridicamente credibile.

Anche un avvocato alle prime armi che esamina migliaia di documenti può commettere errori, ma lo studio legale sa come è stato formato, chi supervisiona il suo lavoro e come sono attribuite le responsabilità. Un sistema di intelligenza artificiale, invece, può offrire scarsa trasparenza sui motivi per cui ha selezionato una fonte autorevole e ne ha ignorata un’altra. Inoltre, i suoi risultati possono cambiare in seguito a un aggiornamento del modello, rendendo difficile riprodurre un risultato precedente.

L'IA applicata al settore legale richiede quindi una fase di verifica che riduce in parte il tempo inizialmente risparmiato. È necessario esaminare e controllare i casi. Le citazioni devono essere confrontate con la fonte. È necessario verificare che la normativa sia aggiornata. L'avvocato deve stabilire se un caso sia ancora valido dal punto di vista giuridico e se il modello abbia confuso concetti giuridici simili provenienti da giurisdizioni diverse.

Nel caso di attività ripetitive e ben definite, tale processo può comunque risultare più veloce rispetto a partire da zero. Per una controversia inedita, una questione normativa insolita o una consulenza che comporta gravi conseguenze, la revisione umana potrebbe continuare a rappresentare la parte più preziosa dell’attività.

La responsabilità non può essere eliminata con l'automazione

Un cliente può acquistare un software, ma si rivolge a un avvocato perché è necessario che qualcuno eserciti il proprio giudizio professionale e si assuma la responsabilità della consulenza fornita.

Il Parere Ufficiale n. 512 dell’American Bar Association chiarisce che l’uso dell’IA generativa non riduce gli obblighi già in carico all’avvocato. Gli avvocati devono comprendere le potenzialità e i limiti di questa tecnologia, tutelare le informazioni dei clienti, verificare l’accuratezza dei risultati, comunicare in modo appropriato con i clienti e applicare onorari ragionevoli.

Anche i tribunali stanno adottando una posizione simile. Le linee guida aggiornate destinate ai giudici in Inghilterra e Galles stabiliscono che l’accuratezza delle informazioni prodotte dall’intelligenza artificiale debba essere verificata e che i titolari di cariche giudiziarie rimangano personalmente responsabili dei documenti emessi a loro nome. Si mette inoltre in guardia dall’inserimento di informazioni private negli strumenti pubblici basati sull’intelligenza artificiale.

Tale principio va oltre l’ambito contenzioso. Se un sistema di intelligenza artificiale trascura una clausola di cambio di controllo durante un’acquisizione, non individua un documento normativo da depositare o fornisce una consulenza in materia di diritto del lavoro errata, è improbabile che il cliente accetti che la responsabilità ricada sul modello. La responsabilità ricadrà solitamente sul professionista o sullo studio che ha fornito il servizio.

Ciò crea un’asimmetria. Il vantaggio derivante dall’uso dell’IA potrebbe essere un risparmio di tempo. Lo svantaggio potrebbe invece tradursi in una causa per negligenza, nella perdita dei privilegi, in provvedimenti normativi o in un danno alla reputazione. Gli studi legali adotteranno questa tecnologia con cautela quando un modesto guadagno in termini di efficienza li espone al rischio di un fallimento sproporzionatamente grave.

La sfida è particolarmente ardua nei casi in cui chi utilizza il documento non sia in grado di valutarne facilmente la qualità. Un avvocato esperto in diritto della concorrenza potrebbe individuare una analisi antitrust carente. Un tirocinante o un non specialista, invece, potrebbe accettarla perché la struttura e il linguaggio utilizzato appaiono convincenti.

I sistemi più sicuri non sono quindi quelli che escludono gli avvocati dal processo, bensì quelli che consentono agli avvocati qualificati di individuare, verificare e documentare più facilmente le prove alla base del caso.

La riservatezza influenza le scelte tecnologiche

Gli avvocati trattano informazioni che i clienti non inserirebbero in una normale applicazione destinata ai consumatori: piani di transazione, strategie processuali, documenti personali, indagini interne, segreti commerciali e prove di possibili comportamenti scorretti.

La possibilità che tali informazioni possano essere elaborate da una piattaforma di intelligenza artificiale dipende dai termini contrattuali dello strumento, dall’architettura di sicurezza, dalle prassi di conservazione, dalle politiche di addestramento e dall’ubicazione del trattamento dei dati. Lo studio deve inoltre tenere conto del segreto professionale, del segreto d’ufficio e delle norme in materia di protezione dei dati applicabili al cliente e alla pratica.

L’ABA ha avvertito che, in determinate circostanze, gli avvocati devono ottenere il consenso informato prima di inserire informazioni relative a un mandato in un software di intelligenza artificiale generativa ad autoapprendimento. Le sue linee guida impongono agli avvocati di valutare se le informazioni fornite possano essere archiviate, divulgate o utilizzate per addestrare il sistema.

Analogamente, la Solicitors Regulation Authority raccomanda agli studi legali di valutare la riservatezza dei clienti, la responsabilità dei fornitori e a chi il cliente possa rivolgersi qualora la tecnologia causi un danno. Le sue linee guida non vietano l’uso dell’intelligenza artificiale, ma attribuiscono agli studi regolamentati la responsabilità di garantire che le loro modalità operative rimangano conformi alla normativa.

Ciò rende il processo di approvvigionamento più complesso rispetto all’acquisto di uno strumento di produttività convenzionale. Le aziende necessitano di misure di sicurezza aziendali, controlli di accesso, registri di audit e chiare restrizioni sull’utilizzo dei dati dei clienti. Potrebbe essere necessario impedire del tutto l’inserimento di informazioni da parte di determinati settori di attività oppure creare ambienti separati per questioni particolarmente sensibili.

I prodotti di intelligenza artificiale di dominio pubblico possono rivelarsi utili per la redazione di documenti generici e per ricerche non riservate. Più un’attività si avvicina al materiale reale dei clienti, più lo studio legale ha bisogno di un sistema regolamentato e integrato con la propria infrastruttura di gestione dei documenti e di gestione delle identità.

Si tratta di un lavoro costoso. Inoltre, favorisce i grandi studi legali e gli uffici legali aziendali dotati di team dedicati alla sicurezza informatica, specialisti in appalti e budget tecnologici consistenti. Gli studi legali di dimensioni più ridotte potrebbero trarre grandi vantaggi dall’automazione, ma dispongono di risorse limitate per valutare adeguatamente i fornitori.

I dati giuridici sono frammentati e difficili da standardizzare

I sistemi di intelligenza artificiale funzionano al meglio quando possono attingere a grandi quantità di informazioni affidabili, accessibili e organizzate in modo coerente. I dati giuridici raramente soddisfano tutte e quattro queste condizioni.

Le sentenze dei tribunali possono essere sparse tra banche dati ufficiali, servizi commerciali e documenti digitalizzati. I contratti utilizzano una terminologia diversa anche quando trattano la stessa questione commerciale. La consulenza legale interna può essere archiviata in e-mail, sistemi di gestione dei documenti e cartelle personali. Le descrizioni delle pratiche e i codici di fatturazione sono spesso incoerenti.

Anche se uno studio legale dispone di decenni di prezioso materiale di lavoro, potrebbe non essere pronto per l’intelligenza artificiale. I documenti possono contenere pareri ormai superati, bozze duplicate, compromessi negoziati o conclusioni che erano corrette solo alla luce di fatti non riportati nel memorandum finale.

Prima che un sistema possa utilizzare questo materiale in modo sicuro, l’azienda potrebbe dover classificare i documenti, eliminare i duplicati, stabilire le autorizzazioni di accesso e identificare quali versioni siano quelle definitive. Deve inoltre impedire che il materiale riservato di un cliente compaia nel lavoro destinato a un altro.

Non si tratta di un problema legato all’intelligenza artificiale in senso stretto. È un problema di governance dell’informazione che l’intelligenza artificiale rende impossibile ignorare.

Un modello collegato a una base di conoscenze mal organizzata può fornire la risposta sbagliata più rapidamente. Un’azienda che non ha mai curato un archivio affidabile di casi precedenti non risolverà il problema semplicemente aggiungendo un’interfaccia conversazionale.

L'ora fatturabile crea una contraddizione commerciale

L'intelligenza artificiale viene spesso presentata agli avvocati come uno strumento per aumentare la produttività. I clienti, tuttavia, potrebbero interpretare la produttività come un motivo per pagare meno.

In un modello a tariffa oraria, l’efficienza riduce il numero di unità fatturabili generate da un’attività. Un socio può sostenere l’IA a livello strategico pur rimanendo incerto riguardo al suo effetto sui ricavi, sull’utilizzo degli associati e sul loro rendimento. La tensione è più forte negli studi in cui gli avvocati junior svolgono grandi volumi di revisione, ricerca e redazione di atti, che vengono poi corretti e fatturati.

Le norme deontologiche rendono difficile eludere la questione. Le linee guida dell’ABA stabiliscono che gli avvocati debbano applicare onorari ragionevoli in relazione al tempo effettivamente impiegato. Uno studio legale non può portare a termine rapidamente un incarico con l’IA e fatturare al cliente come se un avvocato avesse svolto dieci ore di lavoro manuale. Né può, in linea di massima, addebitare al cliente il tempo impiegato dall’avvocato per l’apprendimento di base di una tecnologia utilizzata in tutto lo studio.

Ciò non significa che l’intelligenza artificiale riduca necessariamente la redditività. Un’azienda può ricorrere a tariffe fisse, abbonamenti, anticipi o modelli di prezzo basati sul valore. Può gestire un maggior numero di pratiche con lo stesso numero di dipendenti, rispondere più rapidamente oppure offrire servizi che in precedenza non sarebbero stati redditizi.

Ma ciascuna di queste opzioni richiede una scelta relativa al modello di business. La tecnologia non prende questa decisione al posto dell'azienda.

Gli uffici legali aziendali si trovano ad affrontare il problema opposto. Da un lato, potrebbero aspettarsi che i consulenti legali esterni lavorino più velocemente, ma dall’altro faticano a stabilire se i risparmi derivanti dall’efficienza vengano effettivamente trasferiti a loro. Ciò rischia di aumentare la pressione in termini di budget, onorari fissi e maggiore trasparenza su quali attività siano state svolte da persone e quali con l’ausilio di software.

L'adozione dell'intelligenza artificiale subirà un'accelerazione quando le aziende riusciranno a coniugare l'efficienza con un modello di tariffazione che premi il risultato piuttosto che il numero di ore impiegate.

La formazione potrebbe diventare il fattore limitante nascosto

Tradizionalmente, gli studi legali formano i giovani avvocati affidando loro incarichi di ricerca, revisione di documenti e redazione di prime bozze. Questi compiti richiedono molto tempo, ma insegnano anche agli avvocati come si costruiscono le argomentazioni giuridiche e dove tendono a verificarsi gli errori.

L'intelligenza artificiale è in grado di svolgere proprio questi compiti di base.

Ciò solleva una questione di lungo termine: come fa un tirocinante a imparare a valutare una bozza che in precedenza avrebbe dovuto redigere lui stesso? Un avvocato non può supervisionare efficacemente un contratto generato dall’intelligenza artificiale senza comprendere perché le singole clausole siano importanti. Né un giovane professionista può sviluppare il proprio giudizio limitandosi a revisionare un testo ben scritto il cui ragionamento rimane in parte nascosto.

Gli studi legali dovranno ripensare la formazione, anziché limitarsi a eliminare il lavoro di routine. Gli avvocati alle prime armi potrebbero dedicare meno tempo alla ricerca manuale, ma più tempo al confronto tra le fonti giurisprudenziali, alla verifica dei risultati forniti dall’intelligenza artificiale e alla discussione dei motivi per cui un’argomentazione è più solida di un’altra. Avranno bisogno di entrare in contatto fin da subito con i clienti, con il contesto commerciale e con le conseguenze delle decisioni giuridiche.

Tale transizione non avverrà automaticamente. Più della metà degli intervistati in un sondaggio condotto nel 2026 nel settore legale statunitense ha dichiarato che i propri studi non avevano fornito alcuna formazione sull’IA responsabile e non avevano intenzione di farlo.

Senza una formazione strutturata, gli studi legali rischiano di creare due categorie indesiderabili: avvocati che utilizzano l’IA senza comprenderne i limiti e avvocati che la evitano perché non hanno mai imparato a valutarla.

Le norme variano a seconda dell'uso

“Il termine ”IA legale” comprende sistemi con profili di rischio molto diversi tra loro.

Un software che sintetizza gli appunti di un avvocato non è paragonabile a un sistema che raccomanda una pena detentiva o stabilisce se una persona abbia diritto a un sussidio pubblico. Uno strumento di ricerca dei contratti utilizzato internamente da un avvocato soggetto a regolamentazione solleva questioni diverse rispetto a un chatbot pubblico che fornisce consulenza non supervisionata ai consumatori.

La legge dell’UE sull’IA riflette tale distinzione. Essa classifica alcuni sistemi di IA utilizzati nell’amministrazione della giustizia come ad alto rischio a causa del loro potenziale impatto sullo Stato di diritto, sui diritti individuali e sull’accesso a un processo equo. Ciò non significa che ogni prodotto di IA utilizzato da uno studio legale rientri nella categoria ad alto rischio, ma dimostra perché le applicazioni legali non possano essere regolamentate come un unico gruppo.

Anche il confine tra software e servizi legali assumerà maggiore rilevanza. Nel maggio 2025, la Solicitors Regulation Authority ha autorizzato Garfield.Law come primo studio legale in Inghilterra e Galles progettato per fornire servizi legali regolamentati attraverso un modello basato sull’intelligenza artificiale. L’autorità di regolamentazione ha sottolineato che lo studio rimane responsabile del servizio e che le misure di salvaguardia sono state esaminate prima dell’autorizzazione.

Si tratta di un modello più plausibile per il prossimo futuro rispetto a un “avvocato IA” autonomo. La tecnologia potrà gestire gran parte del processo, ma un ente autorizzato rimarrà responsabile della governance, dei reclami, delle assicurazioni e degli standard professionali.

L'unità operativa è il flusso di lavoro, non l'avvocato

È improbabile che la professione legale venga sostituita da un unico sistema universale. I singoli flussi di lavoro cambieranno a ritmi diversi.

Il confronto tra documenti, la creazione di cronologie, l’estrazione di informazioni nell’ambito della due diligence e la revisione preliminare dei contratti sono attività relativamente circoscritte. È possibile definire gli input, verificare gli output e segnalare gli errori. Si tratta di attività che si prestano particolarmente bene all’automazione.

Le attività complesse di difesa, negoziazione, consulenza in situazioni di crisi e le decisioni che coinvolgono interessi contrastanti dei clienti sono più difficili da ridurre a un processo ripetibile. L’intelligenza artificiale può preparare l’avvocato, individuare incongruenze o verificare possibili argomentazioni, ma il valore risiede comunque nel giudizio, nella responsabilità e nella capacità di cogliere ciò che il cliente non dice.

Ecco perché le aziende dovrebbero evitare di partire con un obiettivo generico come quello di “adottare l’IA”. La domanda più costruttiva è: in quali ambiti il lavoro è ripetitivo, costoso e verificabile?.

Un’azienda che intende implementare la revisione dei contratti potrebbe iniziare con un unico tipo di accordo, una sola giurisdizione e una serie definita di clausole. Può confrontare i risultati dell’intelligenza artificiale con quelli di revisori esperti, registrare i falsi positivi e stabilire quando è necessario segnalare il caso a un livello superiore. Solo dopo che il processo si sarà dimostrato affidabile, sarà opportuno ampliarlo.

La parte difficile non è scegliere un modello, bensì definire i livelli di errore accettabili, attribuire le responsabilità, integrare lo strumento con i sistemi esistenti e decidere come valutare economicamente l’efficienza che ne deriverà.

L'intelligenza artificiale sta già trasformando la pratica legale. Ciò che non ha fatto, però, è stato smantellare l'architettura istituzionale che circonda la consulenza legale.

La legge continua a richiedere che qualcuno protegga le informazioni riservate, verifichi le autorizzazioni, comprenda gli obiettivi del cliente e si assuma la responsabilità della decisione finale. Finché i prodotti basati sull’intelligenza artificiale non saranno integrati in sistemi che preservino tali funzioni, il settore continuerà a evolversi in modo disomogeneo: sperimentazione rapida ai margini, adozione cauta al centro e responsabilità umana ovunque le conseguenze diventino gravi.