Nella pubblica amministrazione italiana si sta consumando una trasformazione profonda: tra il 2023 e il 2025, l’Agenzia delle Entrate, in stretta collaborazione con il Ministero dell’Economia e delle Finanze, ha lanciato un ambizioso piano triennale per potenziare la lotta all’evasione fiscale grazie all’intelligenza artificiale e all’analisi dei big data.
Questo “silent upgrade” del sistema tributario non si limita a introdurre nuove tecnologie, ma riscrive le modalità stesse di controllo, passando da un approccio quasi esclusivamente cartolare a uno basato sull’individuazione preventiva dei comportamenti a rischio.
Il nucleo del progetto è l’algoritmo VeRa (Verifica dei Rapporti finanziari), un sofisticato motore di analisi che incrocia i dati dell’Archivio dei rapporti finanziari con le altre banche dati in possesso dell’Amministrazione.
Attraverso l’estrazione di parametri quali saldi, movimentazioni annuali, consistenza patrimoniale e consumi, VeRa costruisce per ciascun contribuente un vero e proprio “identikit di rischio”. Le posizioni con anomalie spiccate vengono poi sottoposte al vaglio delle Direzioni regionali e provinciali dell’Agenzia, dove l’intervento umano è garantito per confermare o meno i sospetti di evasione.
I primi risultati di questa strategia sono emblematici. Nel 2023 l’Agenzia delle Entrate ha recuperato 18,1 miliardi di euro, segnando un aumento di 1,3 miliardi rispetto al 2022. Le proiezioni per i due anni successivi si mostrano ancora più ambiziose, con un recupero stimato in 19,3 miliardi per il 2024 e 19,6 miliardi per il 2025. Questi numeri confermano come l’impiego dell’IA e dei big data sia in grado di valorizzare le enormi moli di informazioni già a disposizione, traducendole in risultati concreti per le casse dello Stato.
A regia di questo processo c’è l’Unità per l’Analisi del Rischio (UPAR), creata dall’Agenzia delle Entrate con il supporto di Sogei e in sinergia con la Guardia di Finanza. L’UPAR si occupa di affinare continuamente i modelli algoritmici, presidiare l’uso etico degli strumenti digitali e garantire una valutazione preventiva e mirata dei profili contributivi più a rischio. Accanto a questa struttura, il Piano Integrato di Attività e Organizzazione (PIAO) 2024‑2026 prevede un aumento dei controlli sia in termini quantitativi — arrivando a oltre un milione di verifiche documentali — sia qualitativi, con una maggiore frequenza di interventi sulle posizioni di media e piccola impresa.
Tuttavia, il passaggio a un “Grande Fratello fiscale” non è privo di criticità. Il Garante per la Protezione dei Dati Personali ha richiamato l’attenzione sulla necessità di garantire l’anonimato nelle fasi preliminari dell’analisi e di limitare la conservazione delle informazioni a un periodo massimo di dieci anni. Sul fronte giuridico-professionale, numerosi tributaristi evidenziano come, nonostante l’innovazione tecnologica, permangano presunzioni fiscali e possibili errori di algoritmo, chiedendo trasparenza sui criteri selettivi e la “spiegabilità” delle decisioni automatiche.
La spinta normativa che ha aperto la strada a questa svolta risale alla legge delega per la riforma fiscale del 9 agosto 2023, n. 111, che nei «Principi generali del diritto tributario» ha esplicitamente indicato la piena utilizzazione dei dati e delle tecnologie digitali, compresa l’IA, per prevenire e contrastare l’evasione e per snellire i servizi di interlocuzione con i contribuenti. Anche il PNRR ha fissato tra i suoi obiettivi la riduzione del tax gap attraverso l’adozione di machine learning e text mining, confermando l’orientamento europeo sancito dall’AI Act.
Guardando al futuro, l’Italia si trova a un bivio: continuare a sfruttare l’IA come alleato strategico per incrementare l’efficienza del Fisco, o correre il rischio di minare la fiducia dei contribuenti con pratiche percepite come invasive. La sfida sarà mantenere un equilibro tra innovazione, trasparenza e rispetto dei diritti, valorizzando le potenzialità del digitale senza rinunciare al controllo e alla responsabilità umana.