Studio Dott.ssa Marisa Cecoli

Questo è il terzo di tre articoli a commento della guida pratica di giugno 2026 pubblicata dal Consiglio dell'Ordine dei Dottori Commercialisti e degli Esperti Contabili di Torino.

Il contesto prima della formula: il prompting professionale

L'efficacia dell'intelligenza artificiale all'interno di uno studio professionale non dipende dall'adozione di formule magiche standardizzate reperibili online, ma dalla strutturazione del contesto informativo fornito al modello. Un prompt generico ("scrivi una lettera sulla rivalutazione dei beni") produce un testo standardizzato e privo di valore reale. Al contrario, esplicitare il quadro societario del cliente, la situazione patrimoniale di partenza e i vincoli normativi permette di ottenere un semilavorato calibrato sul caso concreto. 

Il professionista deve inoltre saper indirizzare il sistema verso la verbalizzazione del processo logico. Porre un quesito richiedendo l'analisi delle implicazioni fiscali, l'esame delle diverse interpretazioni dottrinali e la segnalazione dei punti di incertezza genera un output qualitativamente superiore e idoneo al lavoro specialistico. 

Le quattro regole operative per il prompting professionale prevedono:

• fornire sempre il contesto specifico della situazione aziendale o fiscale
• chiarire in modo inequivocabile l'azione logica richiesta (sintetizzare, analizzare, criticare)
• esplicitare i vincoli temporali, normativi e di formato che il modello non può dedurre da solo
• iterare e approfondire la conversazione senza accontentarsi mai del primo risultato restituito. 

L'intelligenza artificiale come sparring partner critico

Un utilizzo avanzato dell'AI Commercialisti prevede il suo impiego come sparring partner per il ragionamento critico (meta-prompting). Invece di richiedere conferme alle proprie tesi, il professionista può invitare il modello ad assumere le vesti dell'Amministrazione Finanziaria in sede di contraddittorio o della controparte in un contenzioso, individuando i punti deboli di un parere o le potenziali obiezioni prima che vengano sollevate formalmente. 

Il protocollo anti-allucinazione e la verifica delle fonti

Dato che i modelli generativi operano su base statistica e secondo criteri di plausibilità, il rischio di generare risposte formalmente perfette ma totalmente inventate (allucinazioni) è concreto e frequente. Un esempio reale condotto su tre diversi modelli commerciali a fronte di un quesito sulla deducibilità delle spese di rappresentanza ha evidenziato la produzione di tre risposte difformi (norme parzialmente errate, soglie non coincidenti), tutte formulate con la medesima sicurezza assertiva. 

Per ovviare a questo limite, ogni studio deve adottare un protocollo rigido di verifica strutturato in quattro passaggi fondamentali:

• Richiesta formale delle fonti: ordinare al modello di associare a ogni affermazione l'articolo, il comma e la legge di riferimento
• Riformulazione della domanda: verificare se, ponendo lo stesso quesito in modalità differenti, l'algoritmo mantiene la medesima linea interpretativa
• Incrocio delle piattaforme: sottoporre lo stesso input a modelli linguistici differenti per valutarne la convergenza
• Test della circolare fantasma: interrogare esplicitamente il sistema sulla reale esistenza della prassi citata, spingendolo frequentemente ad ammettere l'invenzione del dato. 

La verifica finale deve essere eseguita esclusivamente su banche dati dedicate e siti istituzionali ufficiali (Gazzetta Ufficiale, Agenzia Entrate), rammentando che copiare e incollare l'output di un'intelligenza artificiale senza validazione umana non costituisce un flusso di lavoro accettabile. 

Quadro normativo: Legge 132/2025 e il Codice deontologico

L'utilizzo dei sistemi algoritmici è inserito in un preciso quadro normativo dominato dalla Legge 132/2025 e dal rinnovato articolo 21 del Codice Deontologico della categoria, modificato il 20 novembre 2025 ed entrato pienamente in vigore il 21 novembre 2025. 

La normativa declina la responsabilità professionale su tre livelli stringenti:

• Primato intellettuale: l'intelligenza artificiale può essere impiegata solo per attività strumentali e di supporto; l'esito della prestazione deve derivare in via prevalente dall'attività intellettuale del professionista, vietando qualsiasi delega del giudizio tecnico all'algoritmo
• Controllo e sicurezza: il professionista assume la piena responsabilità civile, penale e deontologica dell'output. È obbligato ad accertarsi che i sistemi utilizzati presentino adeguate misure di sicurezza e riservatezza conformi al GDPR, procedendo alla sottoscrizione del Data Processing Agreement (DPA) ex art. 28 GDPR con il fornitore
• Trasparenza: sussiste l'obbligo deontologico di informare il cliente circa l'utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale nell'espletamento dell'incarico, utilizzando un linguaggio chiaro ed esaustivo. 

L'adeguamento del mandato professionale

Onde evitare sanzioni disciplinari e rischi di responsabilità, gli studi sono tenuti ad adeguare i propri modelli di mandato contrattuale inserendo la clausola tipo elaborata dal Consiglio Nazionale (Appendice D della Guida Operativa FNC/CNDCEC). Tale clausola deve regolamentare le finalità ausiliarie dell'IA, l'esplicita assenza di decisioni automatizzate ai sensi dell'art. 22 GDPR, le garanzie di conformità normativa (GDPR e AI Act) e la facoltà del cliente di richiedere espressamente l'esclusione dell'IA da specifiche attività dello studio. 

L'adeguamento della contrattualistica e la contestuale formazione del personale dipendente costituiscono passaggi obbligati per la corretta gestione del rapporto fiduciario nell'era della transizione digitale.

Link alla guida pratica di giugno 2026 pubblicata dal Consiglio dell'Ordine dei Dottori Commercialisti e degli Esperti Contabili di Torino.