Avvocati e IA: GDPR, AI Act e deontologia. Risponde il legale, il cliente è tutelato

Legge 132/2025, d.lgs. 160/2026 e Cassazione sulle «sentenze fantasma»: obblighi, rischi tecnici degli LLM, responsabilità e consigli per clienti e avvocati

Reg. (UE) 2024/1689 (AI Act), come modificato dal Reg. (UE) 2026/1744 · Reg. (UE) 2016/679 (GDPR) · L. 23/09/2025, n. 132, art. 13 · D.Lgs. 09/09/2026, n. 160 · D.Lgs. 07/10/2026, n. 179 · Codice deontologico forense · Cass. pen., Sez. III, 22/06/2026, n. 23006, Pres. Ramacci, Est. Scarcella · Cass. pen., Sez. VII, 27/02/2026, n. 11431, Pres. Gentili, Rel. Scarcella · TAR Lombardia, Sez. V, 21/10/2025, n. 3348 · Trib. Siracusa, Sez. II civ., 20/02/2026, n. 338, Giud. Spitaleri

§1 — SOMMARIO

Oltre un avvocato italiano su due utilizza ormai sistemi di intelligenza artificiale (IA) generativa. Secondo il Rapporto sull’Avvocatura 2026 di Censis e Cassa Forense, la quota è passata in un solo anno dal 27,5% al 55,3%, e tra i giovani professionisti supera il 70%. Ricerca giurisprudenziale, sintesi di fascicoli, prime bozze di atti e contratti: i modelli linguistici di grandi dimensioni (in inglese Large Language Models, LLM), come ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot, promettono tempi più rapidi e costi più contenuti.

Usata senza metodo, però, la stessa tecnologia presenta il conto. Inventa sentenze mai pronunciate, attribuisce a decisioni reali principi che non contengono, può esporre a terzi i segreti dei clienti e trasferire dati personali fuori dall’Unione europea.

Il legislatore ha risposto su più livelli: il Reg. (UE) 2024/1689 (AI Act), la L. 23 settembre 2025, n. 132 e i due decreti che l’hanno attuata, il D.Lgs. 9 settembre 2026, n. 160 sulla responsabilità e il D.Lgs. 7 ottobre 2026, n. 179 su autorità, sanzioni e formazione, da leggere insieme al Reg. (UE) 2016/679 (GDPR) e ai doveri del Codice deontologico forense.

La giurisprudenza ha seguito una parabola netta. Il Trib. Firenze, Sez. Spec. Impresa, 14 marzo 2025, ordinanza (reclamo R.G. n. 11053/2024) aveva escluso la condanna per lite temeraria (quella che colpisce la parte che agisce o resiste in giudizio con mala fede o colpa grave) di chi aveva citato precedenti inventati da ChatGPT. Quindici mesi dopo, la Cass. pen., Sez. III, 22 giugno 2026, n. 23006, Pres. Ramacci, Est. Scarcella ha affermato che la giurisprudenza inesistente generata dall’IA «non attenua, ma anzi accentua il giudizio di colpevolezza processuale».

Per il cliente il messaggio è chiaro e rassicurante: chi sottoscrive l’atto ne risponde integralmente, l’uso dell’IA va dichiarato con linguaggio comprensibile e il danno causato da un impiego negligente trova oggi strumenti di tutela più incisivi, fino all’azione diretta contro l’assicuratore del responsabile. Per l’avvocato, l’IA è lecita e spesso preziosa, ma soltanto dentro un protocollo di verifica, riservatezza e trasparenza.

L’articolo ricostruisce il quadro normativo e giurisprudenziale aggiornato, spiega in termini accessibili perché gli LLM sbagliano e quali rischi tecnici comportano, analizza le responsabilità civile, penale e deontologica del professionista e propone due vademecum operativi: uno per i clienti, uno per gli avvocati.

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§2 — I PRINCIPI DI DIRITTO

Manca, ad oggi, una pronuncia che abbia sistematizzato l’intera materia. Dal combinato disposto delle fonti normative e delle decisioni più recenti emergono tuttavia principi già sufficientemente stabili, che possono così riassumersi.

• Strumentalità dell’IA e prevalenza del lavoro intellettuale. L’art. 13, comma 1, L. 23 settembre 2025, n. 132 stabilisce che l’utilizzo di sistemi di IA nelle professioni intellettuali «è finalizzato al solo esercizio delle attività strumentali e di supporto all’attività professionale e con prevalenza del lavoro intellettuale oggetto della prestazione d’opera». La macchina assiste; il giudizio resta umano.
• Trasparenza verso il cliente. Per l’art. 13, comma 2, L. n. 132/2025, «per assicurare il rapporto fiduciario tra professionista e cliente, le informazioni relative ai sistemi di intelligenza artificiale utilizzati dal professionista sono comunicate al soggetto destinatario della prestazione intellettuale con linguaggio chiaro, semplice ed esaustivo».
• La sottoscrizione attribuisce la responsabilità. Secondo il TAR Lombardia, Sez. V, 21 ottobre 2025, n. 3348, la firma degli atti processuali «ha la funzione di attribuire la responsabilità degli esiti degli scritti difensivi al sottoscrittore indipendentemente dalla circostanza che questi li abbia redatti personalmente o avvalendosi dell’attività di propri collaboratori o di strumenti di intelligenza artificiale». Nello stesso senso la Cass. pen., Sez. VII, 27 febbraio 2026, n. 11431, Pres. Gentili, Rel. Scarcella: l’IA non è vietata, ma l’avvocato resta l’unico responsabile dell’atto.
• Nessuna «zona franca»: l’allucinazione aggrava la colpa. Per la Cass. pen., Sez. III, 22 giugno 2026, n. 23006, Pres. Ramacci, Est. Scarcella, «non può sostenersi che l’impiego dell’intelligenza artificiale introduca una zona franca di deresponsabilizzazione»: la citazione di giurisprudenza inesistente generata dall’IA «non attenua, ma anzi accentua il giudizio di colpevolezza processuale».
• L’uso acritico integra la colpa grave. Il Trib. Siracusa, Sez. II civ., 20 febbraio 2026, n. 338, Giud. Spitaleri ha affermato che «l’utilizzazione acritica di tali strumenti, senza la doverosa verifica dell’attendibilità degli output mediante consultazione delle fonti primarie (banche dati giuridiche, repertori ufficiali, CED della Corte di Cassazione), integra gli estremi della colpa grave», presupposto della condanna per responsabilità aggravata (art. 96, comma 3, c.p.c.).
• Il segreto professionale non arretra davanti alla tecnologia. Il segreto è «dovere, oltre che diritto, primario e fondamentale dell’avvocato» (art. 28, comma 1, Codice deontologico forense) e va fatto rispettare anche da dipendenti, praticanti, consulenti e collaboratori (art. 28, comma 3, CDF); il principio di integrità e riservatezza dei dati (art. 5, par. 1, lett. f), GDPR) si estende ai fornitori dei sistemi di IA, che trattano i dati per conto dello studio (art. 28 GDPR).
• Il danneggiato dall’IA è processualmente più forte. Il D.Lgs. 9 settembre 2026, n. 160 consente di ottenere l’esibizione delle prove sul funzionamento del sistema (art. 17 D.Lgs. n. 160/2026), presume il nesso causale quando il danno deriva dalla violazione di obblighi dell’AI Act (art. 18 D.Lgs. n. 160/2026), esclude che la conformità certificata esoneri di per sé il convenuto (art. 19 D.Lgs. n. 160/2026) e attribuisce azione diretta contro l’assicuratore della responsabilità civile (art. 20 D.Lgs. n. 160/2026).
• La decisione resta umana anche per il giudice. L’art. 15, comma 1, L. n. 132/2025 riserva sempre al magistrato «ogni decisione sull’interpretazione e sull’applicazione della legge, sulla valutazione dei fatti e delle prove e sull’adozione dei provvedimenti».

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§3 — INQUADRAMENTO SISTEMATICO: COME FUNZIONANO GLI LLM E QUALI REGOLE NE GOVERNANO L’USO

Come «ragiona» un modello linguistico

Per comprendere responsabilità e cautele occorre partire da un dato tecnico, che il Trib. Siracusa, Sez. II civ., 20 febbraio 2026, n. 338, Giud. Spitaleri ha qualificato come fatto notorio, cioè conosciuto dalla generalità delle persone e, come tale, non bisognoso di prova (art. 115, comma 2, c.p.c.): un LLM non è una banca dati giurisprudenziale, ma uno strumento di generazione statistica del linguaggio.

Il modello è addestrato su enormi quantità di testi e costruisce la risposta un frammento alla volta (i token, porzioni di parola), scegliendo di volta in volta la continuazione più probabile alla luce delle istruzioni ricevute (il prompt) e di quanto appreso in addestramento. Non «consulta» la Gazzetta Ufficiale o il CED della Corte di cassazione, il Centro elettronico di documentazione che raccoglie massime e sentenze di legittimità: riproduce schemi linguistici.

Se la domanda riguarda un tema poco rappresentato nei dati di addestramento, il sistema di regola non risponde «non lo so», ma produce un testo plausibile. È la radice delle cosiddette allucinazioni: contenuti formalmente impeccabili e sostanzialmente falsi.

Il collegamento a un motore di ricerca o a una banca dati (tecnica detta RAG, Retrieval-Augmented Generation, cioè generazione assistita dal recupero di documenti) riduce il rischio senza eliminarlo: uno studio di ricercatori delle Università di Stanford e Yale, pubblicato nel 2025 sul Journal of Empirical Legal Studies, ha rilevato errori tra il 17% e il 33% delle risposte anche negli strumenti professionali di ricerca giuridica basati su questa tecnica.

I problemi tecnici che riguardano lo studio legale

• Allucinazioni. Il modello può inventare sentenze, attribuire a pronunce reali principi mai affermati, alterare date e sezioni, confezionare virgolettati apocrifi, citare norme abrogate o inesistenti. Il formato delle citazioni giuridiche, molto regolare, è facile da imitare: per questo l’errore è insidioso. Il database internazionale curato da Damien Charlotin (HEC Paris) censiva, a fine agosto 2026, quasi duemila decisioni giudiziarie relative ad atti contenenti elementi allucinati.
• Compiacenza (sycophancy). I modelli tendono ad assecondare l’impostazione di chi li interroga. Una richiesta come «trovami sentenze che confermano la mia tesi» spinge il sistema a «trovarle» anche quando non esistono: la domanda orientata è già un fattore di rischio.
• Obsolescenza. Ogni modello ha una data oltre la quale non conosce i fatti (knowledge cutoff). Un sistema addestrato prima dell’estate 2026 ignorerà, per esempio, che il Reg. (UE) 2026/1744 ha rinviato gli obblighi per i sistemi ad alto rischio, o che l’art. 18 D.Lgs. n. 160/2026 ha introdotto una presunzione del nesso causale. Lo ius superveniens (il diritto sopravvenuto) e l’overruling (il mutamento di un orientamento giurisprudenziale) sono il terreno d’errore più frequente.
• Copertura disomogenea del diritto italiano. I dati di addestramento sono in prevalenza in lingua inglese e gran parte della giurisprudenza di merito italiana non è liberamente accessibile. Sul diritto interno, e soprattutto sulle decisioni dei giudici, l’affidabilità è quindi strutturalmente inferiore.
• Documenti lunghi e sintesi infedeli. La quantità di testo che il modello elabora insieme (finestra di contesto) è ampia ma non illimitata, e la ricerca ha documentato che le informazioni collocate a metà di testi molto lunghi vengono valorizzate meno (lost in the middle). Nella sintesi di un fascicolo una clausola o un’eccezione decisiva può sparire; le scansioni di cattiva qualità aggiungono errori di lettura.
• Calcoli e termini. Un LLM non è una calcolatrice. Termini processuali, interessi, tassi soglia d’usura e piani di ammortamento richiedono strumenti deterministici (software di calcolo, fogli di lavoro) e un doppio controllo umano: nel contenzioso bancario, dove la prova si gioca spesso su un decimale, un errore numerico può compromettere l’intera domanda.
• Non riproducibilità e aggiornamenti silenziosi. La stessa domanda può ricevere risposte diverse e i fornitori modificano i modelli senza preavviso. Senza traccia delle interazioni, ricostruire a distanza di tempo l’origine di un errore è difficile.
• Opacità e pregiudizi (bias). Il percorso che conduce a una risposta non è interamente ricostruibile e i dati di addestramento possono veicolare distorsioni. L’output non è mai, di per sé, una motivazione.

Sicurezza e riservatezza: dove finiscono i dati del cliente

Il secondo fronte è la riservatezza. Quando un atto, una perizia medica o una corrispondenza vengono inseriti in un sistema di IA, quei dati raggiungono i server del fornitore. Occorre allora sapere dove sono trattati, per quanto tempo sono conservati, se possono essere usati per addestrare i modelli e se il personale del fornitore può accedervi, per esempio per il monitoraggio degli abusi.

Le risposte variano molto tra versioni gratuite o consumer e versioni professionali o accessibili tramite API (interfacce di programmazione), e mutano nel tempo: vanno lette, verificate e documentate. Se il fornitore ha sede negli Stati Uniti, al trasferimento si applicano le regole del Capo V del GDPR (artt. 44-49), mentre la legislazione statunitense consente alle autorità di quel Paese di ordinare ai fornitori nazionali la consegna di dati sotto il loro controllo anche se conservati all’estero (18 U.S.C. § 2713, introdotto dal CLOUD Act del 2018).

• Prompt injection. È la vulnerabilità che l’OWASP, riferimento internazionale per la sicurezza del software, colloca al primo posto tra i rischi delle applicazioni basate su LLM (LLM01:2025). Istruzioni malevole possono essere nascoste in un documento, ad esempio in testo bianco su fondo bianco in un atto o in un allegato di controparte: chiedendo all’IA di riassumerlo, lo studio può indurla a eseguire quelle istruzioni, alterando la sintesi o, se il sistema è collegato ad altri strumenti, sottraendo dati.
• Agenti con permessi eccessivi. I sistemi «agentici», collegati a posta elettronica, PEC, calendario o archivio, compiono azioni in autonomia: più ampi sono i permessi, maggiore è il danno potenziale di un errore o di un attacco (excessive agency, LLM06:2025).
• Archivi condivisi e conflitto di interessi. Gli strumenti che interrogano l’archivio interno dello studio possono far emergere, nel lavoro per un cliente, informazioni riservate di un altro cliente, magari controparte. Senza una segregazione degli accessi per pratica, la tecnologia rischia di tradursi in violazione del segreto e del divieto di conflitto di interessi (art. 24 Codice deontologico forense).
• Shadow AI. È l’uso non autorizzato, da parte di collaboratori e dipendenti, di account personali su servizi gratuiti: lo studio perde il controllo dei dati. La vicenda decisa dal Trib. Firenze, Sez. Spec. Impresa, 14 marzo 2025, ordinanza (reclamo R.G. n. 11053/2024), nata dall’uso di ChatGPT da parte di una collaboratrice all’insaputa del difensore, ne è l’esempio paradigmatico.
• Pseudonimizzare non significa anonimizzare. Sostituire i nomi con sigle riduce il rischio, ma non esclude l’applicazione del GDPR: per la CGUE, Sez. I, 4 settembre 2025, C-413/23 P (Garante europeo della protezione dei dati c. Comitato di risoluzione unico), i dati pseudonimizzati restano personali per il titolare che conserva la possibilità di reidentificare gli interessati. In un fascicolo, del resto, sono spesso i fatti stessi a identificare la persona.
• Prove sintetiche (deepfake). Clienti e controparti possono produrre documenti, immagini o registrazioni generati o alterati con l’IA. Chi cagiona un danno ingiusto diffondendo senza consenso immagini, video o voci falsificati con l’IA e idonei a ingannare commette oggi un delitto punito con la reclusione da uno a cinque anni (art. 612-quater c.p.): verificare l’autenticità delle prove è parte della diligenza difensiva.

Il Regolamento europeo sull’IA: lo studio legale come «deployer»

L’AI Act distingue il fornitore (provider), che sviluppa un sistema e lo immette sul mercato o lo mette in servizio con il proprio nome, dal deployer, cioè chi lo utilizza sotto la propria autorità nell’ambito di un’attività professionale (art. 3, punti 3 e 4, AI Act). Lo studio che usa i comuni assistenti di IA è un deployer; gli obblighi più gravosi sui modelli per finalità generali gravano invece sui fornitori (artt. 53-55 AI Act).

Gli strumenti di ricerca e redazione impiegati dagli avvocati non sono, di regola, sistemi ad alto rischio. L’Allegato III, punto 8, lett. a), AI Act vi include i sistemi usati da un’autorità giudiziaria, o per suo conto, per la ricerca e l’interpretazione dei fatti e del diritto e per l’applicazione della legge, nonché quelli usati in modo analogo nella risoluzione alternativa delle controversie: un perimetro che può riguardare l’avvocato quando opera come arbitro, non quando difende.

Per i sistemi impiegati nell’amministrazione della giustizia la vigilanza del mercato spetta, in Italia, al Garante per la protezione dei dati personali (art. 5, comma 1, lett. c), D.Lgs. n. 179/2026, in relazione all’art. 74, par. 8, AI Act). È invece ad alto rischio, per esempio, il software che seleziona i candidati praticanti (Allegato III, punto 4, AI Act).

Il calendario è stato riscritto dal Reg. (UE) 2026/1744, in vigore dal 27 luglio 2026: gli obblighi per i sistemi ad alto rischio dell’Allegato III si applicheranno dal 2 dicembre 2027, quelli per i sistemi integrati in prodotti dal 2 agosto 2028. Per lo studio legale restano centrali due obblighi già operativi.

Il primo è l’alfabetizzazione in materia di IA (art. 4 AI Act), applicabile dal 2 febbraio 2025 e riformulato nel 2026: fornitori e deployer devono adottare misure per sostenere lo sviluppo delle competenze del personale e di chi utilizza i sistemi per loro conto, senza essere tenuti a garantire uno specifico livello di competenza di ciascun individuo. L’obbligo è stato attenuato, non eliminato: formazione, istruzioni scritte e regole d’uso vanno adottate e documentate.

Il D.Lgs. 7 ottobre 2026, n. 179 non richiama l’art. 4 AI Act tra gli obblighi la cui violazione è punita con sanzioni pecuniarie (art. 23 D.Lgs. n. 179/2026); l’inosservanza può però pesare nel giudizio di responsabilità civile (v. §5).

Il secondo è la trasparenza (art. 50 AI Act), applicabile dal 2 agosto 2026. I sistemi destinati a interagire con le persone, come un assistente conversazionale sul sito dello studio, devono rendere noto all’utente che dialoga con una macchina (art. 50, par. 1, AI Act): l’obbligo grava sul fornitore, qualifica che lo studio assume se sviluppa e mette in servizio il sistema con il proprio nome.

I testi generati o manipolati con l’IA e pubblicati per informare il pubblico su questioni di interesse pubblico vanno dichiarati come tali, salvo che abbiano subito una revisione umana o un controllo editoriale e una persona fisica o giuridica ne detenga la responsabilità editoriale (art. 50, par. 4, AI Act).

Gli orientamenti della Commissione europea del 20 luglio 2026 includono espressamente la giustizia tra i temi di interesse pubblico ed esigono una revisione sostanziale, non un controllo di facciata: per articoli e newsletter degli studi, la revisione umana effettiva è anche un requisito di legge.

La marcatura in formato leggibile da macchina dei contenuti sintetici, a carico dei fornitori (art. 50, par. 2, AI Act), è invece differita al 2 dicembre 2026 per i sistemi immessi sul mercato prima del 2 agosto 2026.

Per la violazione degli obblighi degli operatori, inclusi quelli di trasparenza, sono previste sanzioni fino a 15 milioni di euro o al 3% del fatturato mondiale annuo (art. 99, par. 4, AI Act; art. 23, comma 2, D.Lgs. n. 179/2026), con l’importo inferiore tra i due per le PMI (art. 99, par. 6, AI Act; art. 23, comma 7, D.Lgs. n. 179/2026). Per le violazioni di scarsa offensività l’autorità può limitarsi a ordinare di eliminare l’infrazione (art. 22 D.Lgs. n. 179/2026).

In Italia la vigilanza spetta all’Agenzia per la cybersicurezza nazionale (ACN), mentre l’Agenzia per l’Italia digitale (AgID) è autorità di notifica (art. 20 L. n. 132/2025).

La legge italiana sull’IA e i decreti attuativi

La L. 23 settembre 2025, n. 132, in vigore dal 10 ottobre 2025, è la prima legge nazionale organica sull’IA adottata in un Paese dell’Unione. Per le professioni intellettuali l’art. 13 L. n. 132/2025 fissa due regole: l’IA è ammessa solo per attività strumentali e di supporto, con prevalenza del lavoro intellettuale del professionista; le informazioni sui sistemi utilizzati vanno comunicate al cliente con linguaggio chiaro, semplice ed esaustivo.

La prima regola si salda con il principio di personalità della prestazione d’opera intellettuale, che consente al professionista di avvalersi di sostituti e ausiliari solo «sotto la propria direzione e responsabilità» (art. 2232 c.c.).

La seconda non impone un modello predefinito: il Consiglio nazionale forense ha predisposto uno schema di informativa, ma ciò che conta è il contenuto. Un’informativa davvero «esaustiva» dovrebbe indicare quali tipologie di strumenti sono impiegate, per quali attività, con quali verifiche umane, con quali misure di riservatezza e se i dati escono dall’Unione europea.

Sul piano penale, l’art. 26 L. n. 132/2025 ha introdotto l’aggravante comune di chi commette un reato mediante sistemi di IA che abbiano costituito mezzo insidioso, ostacolato la difesa o aggravato le conseguenze del reato (art. 61, primo comma, n. 11-decies, c.p.; la numerazione coincide con quella dell’aggravante introdotta dal D.L. 11 aprile 2025, n. 48, tanto che parte della dottrina la indica come n. 11-undecies) e il delitto di illecita diffusione di contenuti generati o alterati con l’IA (art. 612-quater c.p.).

L’art. 15 L. n. 132/2025 riserva al magistrato ogni decisione; l’art. 20 L. n. 132/2025 designa ACN e AgID quali autorità nazionali.

Il D.Lgs. 9 settembre 2026, n. 160, in vigore dal 30 settembre 2026, ha attuato la delega dell’art. 24 L. n. 132/2025 in materia di responsabilità. Sul versante civile:

• l’accesso alle prove sul funzionamento del sistema vale per tutte le azioni risarcitorie, contrattuali ed extracontrattuali, per danni cagionati nell’utilizzo di un sistema di IA (artt. 16, comma 1, e 17 D.Lgs. n. 160/2026);
• la presunzione del nesso di causalità e l’irrilevanza della conformità, anche certificata, operano quando il danno deriva dalla violazione di obblighi dell’AI Act (artt. 16, comma 2, 18 e 19 D.Lgs. n. 160/2026);
• il danneggiato ha azione diretta contro l’assicuratore della responsabilità civile del responsabile (art. 20 D.Lgs. n. 160/2026);
• restano ferme le tutele dell’art. 82 GDPR e la disciplina dei prodotti difettosi (art. 16, comma 3, D.Lgs. n. 160/2026).

Sul versante penale, il nuovo art. 437-bis c.p. punisce l’omessa adozione delle misure di sicurezza e di sorveglianza umana nei sistemi ad alto rischio, quando ne derivi pericolo per la vita, l’incolumità o la sicurezza dello Stato, e l’art. 25-vicies D.Lgs. 8 giugno 2001, n. 231 estende ai relativi delitti la responsabilità degli enti.

Il decreto «gemello», il D.Lgs. 7 ottobre 2026, n. 179, pubblicato nella Gazzetta Ufficiale n. 234 dell’8 ottobre 2026 e in vigore dal 23 ottobre 2026, completa il quadro. Designa AgID quale autorità di notifica e ACN quale autorità di vigilanza del mercato e punto di contatto unico (artt. 4, 5 e 6 D.Lgs. n. 179/2026) e disciplina le sanzioni.

Per le professioni, la formazione iniziale e continua organizzata dagli ordini dovrà comprendere percorsi sull’IA di contenuto tecnico, giuridico e deontologico, inclusi gli obblighi informativi verso il cliente (art. 47, commi 1 e 2, D.Lgs. n. 179/2026), con un monte ore minimo; i consigli nazionali devono adeguare i regolamenti entro sei mesi (art. 47, commi 3 e 5, D.Lgs. n. 179/2026).

Lo stesso decreto prevede che l’uso di sistemi di IA da parte del professionista possa comportare una modulazione dell’equo compenso, ai sensi della L. 21 aprile 2023, n. 49, secondo parametri che tengono conto della classificazione di rischio del sistema utilizzato (art. 49, comma 1, D.Lgs. n. 179/2026). Entro dodici mesi andranno integrati anche i parametri forensi previsti dall’art. 13, comma 6, L. n. 247/2012 (art. 49, comma 2, D.Lgs. n. 179/2026).

È l’attuazione dell’art. 24, comma 2, lett. f), L. n. 132/2025: nessuno sconto automatico, ma un criterio di proporzione tra strumento utilizzato e prestazione resa.

Infine, la L. 28 luglio 2026, n. 137, in vigore dal 16 agosto 2026, delega il Governo a riformare entro sei mesi l’ordinamento forense. Pur senza criteri dedicati all’IA, impone di rafforzare il segreto professionale «garantendone l’inviolabilità e l’indisponibilità» (art. 2, comma 1, lett. b), L. n. 137/2026), conferma l’obbligo di assicurazione della responsabilità civile (art. 2, comma 1, lett. d), L. n. 137/2026) e rende annuale l’obbligo di aggiornamento (art. 2, comma 1, lett. m), L. n. 137/2026). Fino ai decreti attuativi resta in vigore la L. 31 dicembre 2012, n. 247.

Il GDPR: lo studio legale come titolare del trattamento

Lo studio è titolare del trattamento dei dati di clienti, controparti e terzi: ne determina finalità e mezzi e ne risponde (artt. 4, n. 7, e 24 GDPR). Decisiva è la qualificazione del fornitore di IA. Nelle versioni professionali il fornitore opera di norma come responsabile del trattamento, vincolato da un accordo scritto (Data Processing Agreement, DPA) che deve prevedere trattamento su istruzioni documentate, riservatezza, misure di sicurezza, regole sui sub-responsabili, cancellazione o restituzione dei dati e diritto di verifica (art. 28, par. 3, GDPR).

Nelle versioni gratuite il fornitore può trattare i dati anche per finalità proprie, come il miglioramento dei modelli: diventa titolare autonomo, e il caricamento dei dati del cliente si traduce in una comunicazione a terzi difficilmente compatibile con il segreto professionale.

Le basi giuridiche sono di norma l’esecuzione del mandato e gli obblighi di legge (art. 6, par. 1, lett. b) e c), GDPR) e, per i dati di controparti e terzi, il legittimo interesse (art. 6, par. 1, lett. f), GDPR); per i dati sanitari e le altre categorie particolari, la necessità di accertare, esercitare o difendere un diritto in sede giudiziaria (art. 9, par. 2, lett. f), GDPR); per i dati giudiziari, l’art. 10 GDPR e l’art. 2-octies D.Lgs. 30 giugno 2003, n. 196 (Codice privacy).

Nessuna base giuridica autorizza però trattamenti sproporzionati. Limitazione della finalità, minimizzazione, integrità e riservatezza e responsabilizzazione (art. 5, par. 1, lett. b), c) ed f), e par. 2, GDPR) sono il metro di ogni scelta tecnologica, da compiere fin dalla progettazione (art. 25 GDPR) e con misure di sicurezza adeguate al rischio (art. 32 GDPR).

Per gli avvocati vincolano anche le Regole deontologiche relative ai trattamenti di dati personali effettuati per svolgere investigazioni difensive o per fare valere o difendere un diritto in sede giudiziaria (Garante privacy, provv. 19 dicembre 2018, n. 512), il cui rispetto è condizione essenziale di liceità e correttezza del trattamento (art. 2-quater, comma 4, Codice privacy).

Quando un sistema di IA tratta dati sanitari, giudiziari o di soggetti vulnerabili, la valutazione d’impatto sulla protezione dei dati (DPIA, l’analisi preventiva dei rischi e delle misure per ridurli) è di regola necessaria. La impone l’art. 35 GDPR per i trattamenti a rischio elevato, specie con nuove tecnologie, e l’elenco del Garante (provv. 11 ottobre 2018, n. 467) vi include i trattamenti con tecnologie innovative, tra cui i sistemi di IA, quando ricorra almeno un altro criterio di rischio.

Vanno aggiornati il registro dei trattamenti (art. 30 GDPR) e l’informativa ai clienti, nella quale i fornitori di IA devono figurare tra i destinatari dei dati (art. 13, par. 1, lett. e), GDPR). La CGUE, Sez. I, 4 settembre 2025, C-413/23 P (Garante europeo della protezione dei dati c. Comitato di risoluzione unico) ha chiarito che l’obbligo va valutato dal punto di vista del titolare, al momento della raccolta, anche se i dati giungono al destinatario in forma pseudonimizzata.

Per i fornitori statunitensi, il trasferimento può fondarsi sulla Decisione di esecuzione (UE) 2023/1795 della Commissione (EU-U.S. Data Privacy Framework), se il fornitore è certificato, o su clausole contrattuali tipo (art. 46 GDPR). Il Data Privacy Framework è stato confermato dal Trib. UE, 3 settembre 2025, T-553/23 (Latombe c. Commissione), ma la decisione è impugnata davanti alla Corte di giustizia (causa C-703/25 P): un fondamento valido oggi, non definitivamente stabile, che consiglia di preferire fornitori che trattino i dati nell’Unione.

Un incidente che coinvolga i dati affidati all’IA è una violazione da notificare al Garante entro 72 ore (art. 33 GDPR) e, se il rischio è elevato, da comunicare agli interessati (art. 34 GDPR). Quanto ai grandi fornitori, la vicenda della sanzione a OpenAI (v. §4) mostra il peso del meccanismo dello «sportello unico», che concentra la competenza nell’autorità dello Stato in cui il fornitore ha lo stabilimento principale nell’Unione. Per lo studio italiano nulla cambia: risponde al Garante. Le modifiche al GDPR proposte dalla Commissione nel novembre 2025 sono ancora in negoziazione.

Il Codice deontologico forense e la legge professionale

A differenza del codice deontologico dei commercialisti, che contiene regole espresse sull’IA dal 21 novembre 2025 (art. 21 Codice deontologico della professione di dottore commercialista e di esperto contabile), il Codice deontologico forense non reca ancora una norma dedicata: l’ultima modifica, in vigore dal 7 aprile 2026, ha riguardato l’equo compenso (art. 25-bis CDF). L’avvocato non opera però in un vuoto, perché i doveri generali coprono integralmente il fenomeno:

• lealtà, probità, diligenza e competenza (art. 9 CDF), con l’obbligo di assicurare la qualità della prestazione (art. 12 CDF);
• competenza e aggiornamento costante (artt. 14 e 15 CDF): conoscere i limiti degli strumenti utilizzati è oggi parte della competenza professionale;
• segreto e riservatezza, da far rispettare anche a dipendenti, praticanti, consulenti e collaboratori (artt. 13 e 28 CDF; art. 6 L. n. 247/2012);
• responsabilità personale per le condotte di associati, collaboratori e sostituti determinate da un proprio incarico (art. 7 CDF);
• adempimento diligente del mandato (art. 26 CDF) e informazione del cliente sulle caratteristiche dell’incarico e sul suo svolgimento (art. 27 CDF);
• corretta informazione sull’attività professionale, anche tramite sito e strumenti digitali (art. 35 CDF), e dovere di verità nel processo (art. 50 CDF).

La responsabilità disciplinare richiede la coscienza e la volontà della condotta, non il dolo (art. 4, comma 1, CDF): rileva anche la negligenza nella verifica degli output.

Accanto alle norme vincolanti si collocano le fonti di soft law, cioè di indirizzo: la Carta dei principi per un uso consapevole di strumenti di IA in ambito forense (Carta HOROS) dell’Ordine degli Avvocati di Milano, il vademecum dell’Ordine di Roma del 17 febbraio 2026, le linee guida del Consiglio degli ordini forensi europei (CCBE) e della Fédération des Barreaux d’Europe (FBE). Non vincolano, ma il TAR Lombardia, Sez. V, 21 ottobre 2025, n. 3348 vi ha attinto per ricostruire il dovere di verifica del difensore.

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§4 — DESCRIZIONE DEI CASI: DALLE «SENTENZE FANTASMA» ALLA CASSAZIONE

La materia non nasce da un unico provvedimento, ma da una sequenza di decisioni che, in quindici mesi, hanno delineato un vero statuto giurisprudenziale dell’IA negli atti processuali. Le ripercorriamo in ordine cronologico.

Trib. Firenze, Sez. Spec. Impresa, 14 marzo 2025, ordinanza (reclamo R.G. n. 11053/2024). In un giudizio cautelare in materia di merce contraffatta, una parte aveva citato sentenze di Cassazione inesistenti o di contenuto diverso da quello riportato; la controparte ne chiese la condanna per lite temeraria. Il difensore spiegò che le ricerche erano state svolte con ChatGPT da una collaboratrice, a sua insaputa.

Il collegio, pur stigmatizzando il disvalore dell’omessa verifica, escluse la responsabilità aggravata (art. 96 c.p.c.): mancava la prova della mala fede e del danno, e i precedenti apocrifi si limitavano a rafforzare una linea difensiva già sostenuta da altri elementi.

Trib. Torino, Sez. Lavoro, 16 settembre 2025, n. 2120, Giud. Pastore. È la prima condanna. L’opposizione ad avvisi di addebito previdenziali, già notificati e seguiti da atti esecutivi, viene respinta anche perché tardiva.

Ai sensi dell’art. 96, commi 3 e 4, c.p.c. il giudice condanna la ricorrente a 500 euro per ciascuna parte convenuta e a 500 euro in favore della Cassa delle ammende (ente pubblico cui sono destinate alcune condanne pecuniarie di natura sanzionatoria), rilevando che le eccezioni erano state svolte «tramite un ricorso redatto “col supporto dell’intelligenza artificiale”, costituito da un coacervo di citazioni normative e giurisprudenziali astratte, prive di ordine logico e in larga parte inconferenti».

Trib. Latina, Sez. Lavoro, 23 settembre 2025, n. 1034, Giud. Avarello. Qui l’uso dell’IA non è dichiarato, ma desunto dalla scarsa qualità e pertinenza degli scritti e dalla gestione del procedimento: il ricorso è definito «evidentemente redatto con strumenti di intelligenza artificiale». Segue la condanna, ai sensi dell’art. 96 c.p.c., al pagamento di 1.000 euro in favore della controparte e di 1.000 euro in favore della Cassa delle ammende.

TAR Lombardia, Sez. V, 21 ottobre 2025, n. 3348. È la prima pronuncia della giustizia amministrativa. Nel ricorso contro la non ammissione di una studentessa alla classe successiva, il difensore aveva citato precedenti inesistenti o non pertinenti e, in udienza, dichiarò di averli reperiti con strumenti di ricerca basati sull’IA.

Il collegio nega ogni valore esimente alla circostanza, richiama la Carta HOROS e il dovere di verifica del difensore, giudica sleale la condotta che costringe il giudice a verificare precedenti inesistenti e trasmette la sentenza all’Ordine degli Avvocati di Milano, applicando l’art. 88 c.p.c. tramite il rinvio dell’art. 39 D.Lgs. 2 luglio 2010, n. 104 (codice del processo amministrativo).

Corte di giustizia tributaria di primo grado di Palermo, Sez. XI, 17 febbraio 2026, n. 981. L’IA entra anche nella sentenza. Tra l’esposizione dei fatti e i motivi della decisione compare la frase «Perfetto. Di seguito trovi il testo riorganizzato e pulito, pronto per essere inserito in sentenza», residuo evidente di un’interazione con un assistente di IA. Dal testo non è possibile stabilire l’estensione dell’intervento, ma la vicenda richiama la riserva al magistrato di ogni decisione su interpretazione della legge, fatti e prove (art. 15, comma 1, L. n. 132/2025).

Trib. Siracusa, Sez. II civ., 20 febbraio 2026, n. 338, Giud. Spitaleri. Una società chiedeva 165.000 euro di danni per la risoluzione di una sublocazione, tentando di recuperare voci già dichiarate inammissibili in precedenti gradi di giudizio. Nella memoria integrativa (art. 171-ter c.p.c.) il difensore citava quattro sentenze di Cassazione con passaggi tra virgolette: interrogando personalmente il CED, il giudice accerta che quei virgolettati non compaiono in alcuna delle pronunce e che alcune di esse trattano materie diverse.

Il conto è di 30.206 euro: 14.103 euro di spese, altrettanti a titolo di responsabilità aggravata (art. 96, comma 3, c.p.c.) e 2.000 euro alla Cassa delle ammende (art. 96, comma 4, c.p.c.). La condotta viene qualificata come violazione del dovere di comportarsi in giudizio con lealtà e probità (art. 88 c.p.c.), perché introduce elementi idonei a orientare il contraddittorio e la decisione su basi false e appesantisce inutilmente il lavoro del giudice e delle controparti.

Cass. pen., Sez. VII, 27 febbraio 2026, n. 11431, Pres. Gentili, Rel. Scarcella. La Suprema Corte dichiara inammissibile un ricorso fondato su richiami giurisprudenziali erronei. Non vieta l’uso dell’IA negli atti giudiziari, ma afferma che l’avvocato resta l’unico responsabile di ciò che scrive: l’errore nelle citazioni è sintomo di mancanza di serietà, attenzione e specificità dell’impugnazione.

Trib. Roma, Sez. Diritti della persona e immigrazione, 18 marzo 2026, R.G. n. 4785/2025, Giud. Colla. Sul versante della protezione dei dati, il Tribunale annulla la sanzione di 15 milioni di euro inflitta dal Garante a OpenAI per ChatGPT (Garante privacy, provv. 2 novembre 2024, n. 755), ritenendo che, dopo lo stabilimento della società in Irlanda, la competenza fosse passata all’autorità irlandese. Il merito delle contestazioni, dalla base giuridica alla trasparenza, resta impregiudicato.

TAR Marche, Sez. I, 1 giugno 2026, n. 758. In una procedura di gara, il ricorrente lamentava che la relazione del responsabile unico del procedimento fosse stata redatta con l’IA senza dichiararlo e senza controllo, in violazione della «riserva di umanità». Il TAR respinge la censura: la decisione non era automatizzata, la paternità dell’atto finale restava al dirigente e l’eventuale uso dell’IA avrebbe riguardato solo i riferimenti giurisprudenziali, la cui erroneità non determina di per sé l’illegittimità dell’atto se la motivazione sostanziale regge.

Cass. pen., Sez. III, 22 giugno 2026, n. 23006, Pres. Ramacci, Est. Scarcella. In un incidente di esecuzione (il procedimento con cui si sottopongono al giudice le questioni sull’esecuzione di un provvedimento penale) relativo a un ordine di demolizione, la difesa richiama tre precedenti di legittimità: le sentenze esistono, ma riguardano altre sezioni, altre date e altro oggetto, e non contengono i principi loro attribuiti. La Corte li riconduce a un «evidente fenomeno di allucinazione informatica», verosimilmente dovuto all’impiego di sistemi di IA.

Richiamando la Corte Cost., 13 giugno 2000, n. 186, Pres. Mirabelli, Red. Bile, secondo cui la condanna in favore della Cassa delle ammende può essere esclusa solo per chi abbia proposto il ricorso senza colpa nel determinare la causa di inammissibilità, la Corte nega tale beneficio a chi si affida a strumenti «notoriamente fallibili senza alcun controllo umano sulle fonti richiamate».

Dichiara inammissibile il ricorso, anche per la natura meramente reiterativa dell’istanza (art. 666, comma 2, c.p.p.), e condanna il ricorrente a versare 5.000 euro alla Cassa delle ammende (art. 616 c.p.p.), indicando cinque indici per graduare la sanzione:

• la mancata verifica delle fonti;
• la spendita processuale di precedenti inesistenti come apparente supporto delle censure;
• l’aggravio della funzione nomofilattica (cioè di garanzia dell’uniforme interpretazione della legge) e di filtro della Corte;
• la lesione dell’affidabilità minima che deve assistere gli atti difensivi;
• la maggiore intensità della colpa rispetto alla proposizione di motivi generici o meramente reiterativi.

§5 — PRINCIPI APPLICATI E MOTIVAZIONE: LA RESPONSABILITÀ CIVILE, PENALE E DEONTOLOGICA

Il filo conduttore: dall’errore scusabile alla colpa qualificata

Le decisioni illustrate nel §4 descrivono una progressione netta. A Firenze l’errore è ancora trattato come incidente tecnico, privo di rilievo sanzionatorio in assenza di mala fede e di danno. A Torino e a Latina l’uso non verificato dell’IA diventa indice di colpa grave; a Siracusa la natura statistica degli LLM è fatto notorio, sicché ignorarla non è più scusabile; in Cassazione l’allucinazione diventa un fattore che accentua la colpa e giustifica una sanzione più elevata.

Il fondamento è comune ed è antico quanto il processo: chi sottoscrive un atto ne garantisce la serietà, e il dovere di lealtà e probità (art. 88 c.p.c.) impone al difensore di verificare esistenza, contenuto e pertinenza delle fonti. Giudice e controparte non possono essere costretti a controllare ogni citazione: sarebbe uno spreco di risorse pubbliche e un’alterazione del contraddittorio. L’IA non ha introdotto un dovere nuovo; ha reso più facile violare quello antico.

La responsabilità processuale: chi paga davvero

Un dato è spesso trascurato: le condanne dell’art. 96 c.p.c. colpiscono la parte, non il difensore. Nei casi di Siracusa, Torino e Latina sono i clienti a pagare. La somma del terzo comma, che il giudice può liquidare anche d’ufficio, ha natura prevalentemente sanzionatoria e presuppone mala fede o colpa grave; il quarto comma, introdotto dal D.Lgs. 10 ottobre 2022, n. 149, aggiunge un importo tra 500 e 5.000 euro in favore della Cassa delle ammende. Nel processo penale analoga funzione è svolta dall’art. 616 c.p.p.

Il cliente che subisce queste condanne per la negligenza del proprio avvocato non è privo di tutela: può agire in rivalsa per ottenere il rimborso di quanto pagato, oltre al risarcimento degli ulteriori danni, nella misura in cui la condanna sia riconducibile alla condotta del difensore e non alla temerarietà di una pretesa voluta dal cliente stesso. È un danno che discende in via diretta dall’inadempimento professionale.

La responsabilità civile verso il cliente

Il rapporto tra avvocato e cliente è un contratto d’opera intellettuale da cui nasce un’obbligazione di mezzi: l’avvocato non garantisce la vittoria, ma una prestazione diligente, misurata sulla natura dell’attività esercitata (art. 1176, comma 2, c.c.). La limitazione della responsabilità ai casi di dolo o colpa grave vale solo per i problemi tecnici di speciale difficoltà (art. 2236 c.c.): verificare che una sentenza esista, che dica ciò che le si attribuisce e che una norma sia vigente, all’evidenza, non lo è.

L’errore dell’IA non attenua dunque l’inadempimento (art. 1218 c.c.), così come non lo attenua l’errore del collaboratore di cui l’avvocato si avvale (art. 1228 c.c.). Resta al cliente l’onere di provare il danno e il nesso di causalità secondo il criterio del «più probabile che non»: ad esempio, che senza l’errore la causa avrebbe avuto, con ragionevole probabilità, un esito diverso. È qui che il D.Lgs. n. 160/2026 offre strumenti nuovi:

• accesso alle prove (art. 17 D.Lgs. n. 160/2026): se il cliente rende verosimile il collegamento tra l’output di un sistema di IA e il danno, il giudice può ordinare all’altra parte o al terzo di esibire gli elementi di prova pertinenti sul funzionamento del sistema. È ragionevole ritenere che, nel rapporto con lo studio, possano rilevare anche le istruzioni impartite, gli output ottenuti e la documentazione delle verifiche; dal rifiuto ingiustificato il giudice può trarre argomenti di prova (art. 116 c.p.c.);
• presunzione del nesso (art. 18 D.Lgs. n. 160/2026): quando il danno deriva dalla violazione di obblighi dell’AI Act, il nesso tra violazione e danno si presume, salvo prova contraria. Per lo studio gli obblighi rilevanti sono soprattutto l’alfabetizzazione (art. 4 AI Act) e la trasparenza (art. 50 AI Act): non è da escludere che lo studio privo di qualsiasi misura formativa, il cui collaboratore abbia usato l’IA in modo dannoso, debba superare la presunzione;
• conformità non esimente (art. 19 D.Lgs. n. 160/2026): aver scelto uno strumento conforme, o persino certificato, non basta di per sé a escludere la responsabilità;
• azione diretta contro l’assicuratore (art. 20 D.Lgs. n. 160/2026): il danneggiato può agire direttamente contro la compagnia che assicura la responsabilità civile del responsabile, nei limiti del massimale, chiamando in giudizio anche quest’ultimo, che è litisconsorte necessario (deve cioè obbligatoriamente partecipare al processo).

Per gli avvocati, tenuti ad assicurarsi (art. 12 L. n. 247/2012 e D.M. 22 settembre 2016), la norma sembra aprire al cliente una via diretta verso la compagnia, alla quale restano però opponibili le eccezioni contrattuali anteriori al sinistro (art. 20, comma 3, D.Lgs. n. 160/2026), comprese eventuali esclusioni per i danni da uso dell’IA.

Se l’uso dell’IA ha causato una violazione di dati personali, clienti e terzi possono chiedere il risarcimento del danno materiale o immateriale (art. 82 GDPR). Per la CGUE, 14 dicembre 2023, C-340/21 (VB c. Natsionalna agentsia za prihodite), il timore di un uso abusivo dei propri dati, conseguente a una violazione, può costituire di per sé un danno immateriale, e spetta al titolare provare l’adeguatezza delle misure di sicurezza adottate: lo studio che non abbia selezionato e configurato con cura i propri strumenti difficilmente potrà fornire tale prova.

La responsabilità penale: rischi reali e rischi apparenti

La citazione di precedenti inesistenti non è, di per sé, un reato: le sue conseguenze sono processuali, civili e disciplinari. I profili penali riguardano piuttosto la riservatezza e, in casi estremi, la fedeltà al mandato.

• Rivelazione di segreto professionale (art. 622 c.p.): punisce, a querela (cioè su richiesta) della persona offesa, chi rivela senza giusta causa un segreto appreso per ragione della professione, se dal fatto può derivare nocumento, con la reclusione fino a un anno o la multa da 30 a 516 euro. Il reato è doloso e mancano precedenti specifici, ma chi immette consapevolmente segreti del cliente in un servizio che li usa per finalità proprie corre un rischio concreto. Diverso è l’uso di un servizio professionale vincolato alla riservatezza, assimilabile all’infrastruttura informatica dello studio.
• Trattamento illecito di dati (art. 167 Codice privacy): richiede il fine di trarre profitto o di arrecare danno e il nocumento all’interessato. È un’ipotesi residuale nell’uso professionale dell’IA, ma non teorica in presenza di trasferimenti o di trattamenti di dati particolari al di fuori delle condizioni di legge.
• Patrocinio o consulenza infedele (art. 380 c.p.): punisce il patrocinatore che, rendendosi infedele ai propri doveri professionali, arreca nocumento agli interessi della parte. La semplice negligenza non basta; serve la consapevolezza dell’infedeltà.
• Nuove fattispecie sull’IA: l’art. 437-bis c.p. riguarda i sistemi ad alto rischio e richiede un pericolo per la vita, l’incolumità o la sicurezza dello Stato, sicché non interessa l’ordinario uso forense di un LLM; è però centrale nella consulenza alle imprese, anche per i modelli organizzativi (art. 25-vicies D.Lgs. n. 231/2001). L’art. 612-quater c.p. e l’aggravante dell’art. 61, primo comma, n. 11-decies, c.p. rilevano quando l’IA è il mezzo del reato, ad esempio nella fabbricazione o nella diffusione di contenuti falsificati.

La responsabilità deontologica

Il procedimento disciplinare può nascere dalla segnalazione del giudice, che deve riferire alle autorità disciplinari le mancanze dei difensori al dovere di lealtà e probità (art. 88, comma 2, c.p.c.), o dall’esposto del cliente. È di competenza del consiglio distrettuale di disciplina (art. 50 L. n. 247/2012) e l’azione si prescrive in sei anni dal fatto (art. 56 L. n. 247/2012). Le condotte legate all’IA possono integrare più violazioni:

• la citazione di fonti inesistenti o non verificate, quale violazione dei doveri di lealtà, probità, diligenza e competenza (artt. 9, 12 e 14 CDF) e, nei casi più gravi, del dovere di verità (art. 50 CDF);
• il mancato, ritardato o negligente compimento di atti inerenti al mandato, quando derivi da non scusabile e rilevante trascuratezza degli interessi della parte assistita, sanzionato con la censura (art. 26, comma 3, CDF);
• la violazione del segreto e del riserbo, sanzionata con la censura e, quando attenga al segreto professionale, con la sospensione da uno a tre anni (art. 28 CDF);
• le condotte di collaboratori e praticanti, delle quali l’avvocato risponde personalmente se determinate da un suo incarico, salvo che integrino una loro esclusiva e autonoma responsabilità (art. 7 CDF);
• l’omessa o generica informativa sull’uso dell’IA (art. 13, comma 2, L. n. 132/2025), rilevante come violazione del dovere di informazione (art. 27 CDF);
• contenuti del sito o risposte di assistenti conversazionali non veritieri, suggestivi o finalizzati all’accaparramento di clientela (artt. 35 e 37 CDF).

Le sanzioni sono l’avvertimento, la censura, la sospensione da due mesi a cinque anni e la radiazione (art. 22 CDF), commisurate alla gravità del fatto, al grado della colpa e al comportamento dell’incolpato, anche successivo al fatto (art. 21 CDF): la pronta correzione dell’errore e l’informazione al cliente contano.

§6 — COMMENTO DELL’AUTORE: TUTELE PER I CLIENTI E PROTOCOLLO OPERATIVO PER GLI AVVOCATI

La traiettoria della giurisprudenza va condivisa senza riserve, perché coincide con l’interesse di chi affida al processo diritti e patrimonio. Il cliente non sceglie gli strumenti del proprio avvocato, non è in grado di verificarne le citazioni e, come mostrano le condanne esaminate nel §4, è lui a pagare il conto. Tollerare l’errore «tecnologico» avrebbe trasferito sul soggetto più debole il rischio di una scelta organizzativa altrui.

Il problema non è l’IA, ma l’assenza di metodo. Il modello italiano, fondato sulla prevalenza del lavoro umano e sulla trasparenza verso il cliente, è più esigente di quello europeo, che per gli usi forensi si limita all’alfabetizzazione e alla trasparenza dell’art. 50 AI Act: è una scelta corretta.

Il rischio è che l’informativa dell’art. 13, comma 2, L. n. 132/2025 si riduca a una clausola di stile («lo studio potrà avvalersi di strumenti di intelligenza artificiale»). Una formula generica non è né chiara né esaustiva e non consente un consenso davvero informato: l’informativa va personalizzata sull’incarico.

Il D.Lgs. 9 settembre 2026, n. 160 sposta gli equilibri a favore del danneggiato: accesso alle prove, presunzione del nesso, azione diretta contro l’assicuratore. Resta però un’asimmetria da segnalare. Per il TAR Marche, Sez. I, 1 giugno 2026, n. 758, riferimenti giurisprudenziali errati in un atto istruttorio della pubblica amministrazione non ne determinano automaticamente l’illegittimità, mentre gli stessi errori in un atto difensivo aggravano la colpa del difensore.

La diversa funzione degli atti spiega la differenza, ma il cittadino ha diritto che la medesima esigenza di verifica valga per tutti, giudici compresi. Va in questa direzione l’art. 46 D.Lgs. n. 179/2026, che prevede per magistrati e personale giudiziario percorsi di formazione sull’IA, compresi potenzialità e limiti dei sistemi e tecniche di interrogazione.

Per la parte soccombente, le tracce di un uso non governato dell’IA in una sentenza, come nella vicenda palermitana esaminata nel §4, possono diventare un elemento da valutare in sede di impugnazione, quando rivelino una motivazione solo apparente o non riferibile al giudice.

È auspicabile, infine, che il Consiglio nazionale forense introduca nel Codice deontologico forense una norma dedicata, come hanno già fatto i commercialisti, e che i decreti attuativi della L. 28 luglio 2026, n. 137 traducano il rafforzamento del segreto professionale in regole chiare sull’uso dei servizi cloud e di IA. L’adeguamento dei regolamenti sulla formazione imposto dall’art. 47, comma 5, D.Lgs. n. 179/2026 offre l’occasione per farlo senza attendere la riforma: la competenza sull’IA, oggi, è tutela del cliente prima ancora che aggiornamento del professionista.

Consigli operativi per i clienti

Chi affida una pratica a uno studio legale può esercitare un ruolo attivo. Ecco le cautele essenziali:

• Chiedere l’informativa sull’IA prima di firmare il mandato (art. 13, comma 2, L. n. 132/2025): deve indicare quali strumenti sono usati, per quali attività, chi verifica gli output, con quali garanzie di riservatezza e se i dati escono dall’Unione europea.
• Concordare limiti. Si può chiedere che l’IA non sia usata, oppure non per determinati documenti o dati, ad esempio quelli sanitari: è una scelta da inserire nel mandato.
• Domandare come l’IA incide sui costi. Il compenso deve essere adeguato all’importanza dell’opera (art. 2233, comma 2, c.c.) e proporzionato all’attività svolta, come ribadisce la delega per la riforma forense (art. 2, comma 1, lett. g), n. 1), L. n. 137/2026); d’altra parte, l’uso dell’IA può comportare una modulazione dell’equo compenso in base alla classe di rischio dei sistemi impiegati (art. 49, comma 1, D.Lgs. n. 179/2026).
• Non affidarsi al «fai da te». Caricare i propri documenti su un chatbot gratuito significa perderne il controllo; e chi, nei casi in cui la legge lo consente, redige da sé un atto con l’IA risponde in prima persona degli errori. Nel database curato da Damien Charlotin, la maggioranza dei casi censiti riguarda proprio parti prive di difensore.
• Verificare la genuinità delle prove fornite. Documenti, audio o immagini alterati con l’IA possono integrare reato (art. 612-quater c.p.) e compromettere la causa.
• Conoscere i propri rimedi. In caso di danno il cliente può agire per la responsabilità professionale, anche direttamente contro l’assicuratore (art. 20 D.Lgs. n. 160/2026); per le violazioni dei dati può proporre reclamo al Garante (art. 77 GDPR) e chiedere il risarcimento (art. 82 GDPR); per le violazioni dell’AI Act può rivolgere un reclamo all’autorità di vigilanza del mercato, di regola l’ACN (art. 85 AI Act; art. 18, comma 1, D.Lgs. n. 179/2026); per i profili deontologici può presentare un esposto all’Ordine.

Consigli operativi per gli avvocati: un protocollo in dodici punti

1. Mappatura e policy. Censire gli strumenti in uso e adottare una policy scritta: strumenti autorizzati, dati ammessi, verifiche obbligatorie, divieto di account personali.
2. Scelta del fornitore. Versioni professionali o API con accordo sul trattamento (art. 28 GDPR), esclusione dell’uso dei dati per l’addestramento, conservazione minima, trattamento nell’Unione o garanzie per il trasferimento (artt. 45 e 46 GDPR), autenticazione a più fattori. Certificazioni come ISO/IEC 27001 (sicurezza delle informazioni) e ISO/IEC 42001 (sistemi di gestione dell’IA) sono indizi utili, non garanzie.
3. Adempimenti privacy. Registro dei trattamenti (art. 30 GDPR), DPIA quando necessaria (art. 35 GDPR), informativa che indichi i fornitori tra i destinatari (art. 13 GDPR), procedura per le violazioni di dati (artt. 33 e 34 GDPR).
4. Informativa al cliente. Specifica e aggiornata, inserita nel conferimento dell’incarico, con facoltà di opposizione (art. 13, comma 2, L. n. 132/2025).
5. Minimizzazione. Inserire solo i dati necessari, pseudonimizzare quando possibile, evitare categorie particolari di dati in strumenti non qualificati, ricordando che la pseudonimizzazione non equivale all’anonimizzazione.
6. Verifica delle fonti: la regola dei tre controlli. Esistenza (banche dati ufficiali, CED), corrispondenza (lettura del testo integrale, non della sola massima o del riassunto), attualità (vigenza della norma, eventuali mutamenti di giurisprudenza). Mai virgolettati non letti.
7. Calcoli e termini sempre con strumenti deterministici e doppio controllo umano.
8. Istruzioni neutre. Formulare domande non orientate e chiedere espressamente gli argomenti contrari, per contrastare la compiacenza del modello.
9. Documenti di terzi in sicurezza. Analizzare atti e allegati di controparte in ambienti privi di accesso ad altri dati o strumenti; permessi minimi agli agenti; nessuna azione automatica su PEC e depositi.
10. Tracciabilità. Conservare istruzioni, output e note di verifica per le attività rilevanti: è responsabilizzazione (art. 5, par. 2, GDPR) ed è la migliore difesa in caso di contestazione.
11. Formazione e vigilanza. Formazione documentata di collaboratori e praticanti (art. 4 AI Act; art. 15 CDF), anche attraverso i percorsi sull’IA che gli ordini dovranno inserire nella formazione continua (art. 47 D.Lgs. n. 179/2026), e vigilanza sul loro operato (art. 7 CDF).
12. Polizza, incidenti e comunicazione. Verificare con l’assicuratore l’assenza di esclusioni per i danni da IA; correggere subito l’errore scoperto dopo il deposito, informandone il cliente; sottoporre a revisione umana sostanziale i contenuti pubblicati (art. 50, par. 4, AI Act) e dichiarare come tali gli assistenti conversazionali del sito (art. 35 CDF).

L’IA può rendere l’assistenza legale più rapida, più accessibile e, in prospettiva, meno costosa. Può farlo a una condizione: restare ciò che la legge le consente di essere, uno strumento. Per il cliente, la garanzia decisiva resta questa: dietro ogni atto deve esserci un avvocato che lo ha pensato, verificato e firmato.

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NOTA BIBLIOGRAFICA

Precedenti giurisprudenziali conformi, non citati nel corpo dell’articolo

• Corte Cost., 23 giugno 2016, n. 152, Pres. Grossi, Red. Morelli — La condanna prevista dall’art. 96, comma 3, c.p.c. ha natura non esclusivamente risarcitoria e, più propriamente, sanzionatoria, con finalità deflattive, e presuppone la mala fede o la colpa grave della parte soccombente.
• Cass. civ., Sez. Un., 11 gennaio 2008, n. 576 — Nell’accertamento del nesso causale in materia civile vige la regola della preponderanza dell’evidenza, o del «più probabile che non».
• U.S. District Court for the Southern District of New York, 22 giugno 2023, Mata v. Avianca, Inc., No. 22-cv-1461 (PKC), Judge P. Kevin Castel — Primo caso noto di sanzione (5.000 dollari) a carico di avvocati che avevano depositato atti con precedenti inventati da ChatGPT, persistendo nel sostenerne l’esistenza dopo le contestazioni.

Documenti di indirizzo e studi tecnici

• Ordine degli Avvocati di Milano, Carta dei principi per un uso consapevole di strumenti di intelligenza artificiale in ambito forense (Carta HOROS), dicembre 2024.
• Ordine degli Avvocati di Roma, Commissione processo civile, Breve vademecum per avvocati sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale, 17 febbraio 2026.
• Fédération des Barreaux d’Europe (FBE), Linee guida sull’uso responsabile dell’intelligenza artificiale generativa da parte degli avvocati, versione 2.0, traduzione italiana.
• Commissione europea, Orientamenti sull’applicazione degli obblighi di trasparenza dell’art. 50 Reg. (UE) 2024/1689, 20 luglio 2026, e Codice di buone pratiche sulla trasparenza dei contenuti generati dall’IA, giugno 2026.
• V. Magesh, F. Surani, M. Dahl, M. Suzgun, C. D. Manning, D. E. Ho, Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools, in Journal of Empirical Legal Studies, 2025, vol. 22, pp. 216-242.
• N. F. Liu et al., Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts, in Transactions of the Association for Computational Linguistics, 2024, vol. 12.
• M. Sharma et al., Towards Understanding Sycophancy in Language Models, International Conference on Learning Representations (ICLR), 2024.
• OWASP Foundation, OWASP Top 10 for LLM Applications 2025.
• Censis – Cassa Forense, Rapporto sull’Avvocatura 2026.
• D. Charlotin, AI Hallucination Cases Database, HEC Paris (dati consultati ad agosto 2026).