L'intelligenza artificiale nel processo tributario: prospettive applicative e limiti al suo utilizzo

Abstract

La presente tesi si propone di analizzare in modo approfondito il ruolo e le potenzialità dell'intelligenza artificiale nel contesto del diritto tributario, con un focus particolare sulle applicazioni pratiche e sui limiti che ne regolano l'impiego. La trattazione si articola in tre capitoli principali, ciascuno dedicato a un aspetto fondamentale di questa tematica complessa. Il primo capitolo fornisce una panoramica esaustiva sull'IA, illustrando le sue origini, i principi tecnologici alla base del suo funzionamento e le principali metodologie impiegate, come il machine learning, il deep learning e le reti neurali. Viene, inoltre, analizzato il quadro normativo e giuridico, internazionale e nazionale, che disciplina l'utilizzo dell'IA, evidenziando le sfide e le opportunità derivanti dall'integrazione di queste tecnologie nel sistema giuridico. Il secondo capitolo si concentra sull'applicazione dell'IA nel processo in senso generale, esaminando le modalità di impiego, i benefici potenziali e i limiti tecnici ed etici. Viene approfondito il ruolo dell'IA come strumento di supporto alle decisioni e di automazione dei procedimenti, evidenziando come queste innovazioni possano migliorare l'efficienza e la qualità della giustizia, ma anche i rischi di dipendenza e di perdita di trasparenza. Il terzo capitolo si focalizza specificamente sull'applicazione dell'IA nel processo tributario, analizzando le prospettive di innovazione, le sfide normative e i limiti pratici. Viene esaminato come l'IA possa supportare le attività di accertamento, di analisi dei dati fiscali e di assistenza ai contribuenti, anche tramite gli innovativi impieghi della giustizia predittiva, ma anche le criticità legate alla tutela dei diritti fondamentali, alla trasparenza delle decisioni e alla responsabilità degli operatori. Si conclude con una riflessione sulle prospettive future e sulle possibili linee guida per un utilizzo etico e regolamentato dell'IA nel settore tributario.

This dissertation aims to provide an in-depth analysis of the role and potential of artificial intelligence within the context of tax law, with a particular focus on practical applications and the limitations that regulate its use. The discussion is structured into three main chapters, each dedicated to a fundamental aspect of this complex topic. The first chapter offers a comprehensive overview of AI, illustrating its origins, the technological principles underlying its operation, and the main methodologies employed, such as machine learning, deep learning, and neural networks. It also examines the international and national legal and regulatory frameworks governing the use of AI, highlighting the challenges and opportunities arising from the integration of these technologies into the legal system. The second chapter concentrates on the application of AI in the general process, exploring the modes of implementation, potential benefits, and technical and ethical limitations. It delves into AI’s role as a decision-support tool and in automating procedures, emphasizing how these innovations can enhance efficiency and the quality of justice, while also considering the risks of dependency and reduced transparency. The third chapter specifically focuses on the application of AI in tax proceedings, analyzing prospects for innovation, regulatory challenges, and practical limitations. It examines how AI can support activities such as tax assessment, data analysis, and taxpayer assistance, including innovative uses like predictive justice. Additionally, it discusses critical issues related to safeguarding fundamental rights, ensuring transparency in decision-making, and operator accountability. The chapter concludes with reflections on future prospects and potential guidelines for the ethical and regulated use of AI in the tax sector.