Intelligenza artificiale per commercialisti: usi reali e limiti

Uno studio di commercialisti vive di documenti: fatture, estratti conto, F24, visure, contratti, email e PEC dei clienti. È proprio il terreno su cui i modelli linguistici funzionano meglio, a patto di sapere dove si fermano. In questa guida vediamo nove applicazioni concrete, cosa resta al professionista in ciascuna, quali rischi gestire e cosa chiedono oggi la normativa sulla privacy e la Legge 132/2025.

Cosa fa davvero l’AI per gli studi commercialisti

Quando parliamo di intelligenza artificiale per commercialisti ci riferiamo soprattutto ai modelli linguistici (LLM), sistemi capaci di leggere testo e immagini, riassumerli, classificarli, estrarne informazioni e scrivere bozze. Non sono software contabili e non «sanno» il diritto tributario: producono testo plausibile partendo da ciò che ricevono. Per questo danno il meglio quando lavorano su documenti forniti dallo studio, con un controllo umano alla fine.

Un’osservazione di onestà prima di iniziare: dal 1° gennaio 2019 le fatture tra soggetti residenti viaggiano in formato XML strutturato attraverso il Sistema di Interscambio. Per quei dati non serve un modello linguistico: bastano i software gestionali e, al massimo, uno script. L’AI rende sui documenti non strutturati, cioè scansioni, PDF di banche, ricevute, fatture estere, contratti e corrispondenza.

Nove applicazioni concrete

1. Lettura e smistamento dei documenti in arrivo

Cosa fa. Legge email, PEC e allegati, riconosce il tipo di documento (avviso bonario, cartella, fattura passiva, comunicazione INPS, richiesta del cliente), lo associa al cliente giusto e lo instrada alla persona o alla cartella corretta, con una breve sintesi.

Cosa resta al professionista. Decidere le priorità e gestire le scadenze che ne derivano.

Rischi. Classificazioni errate su documenti ambigui. Si mitigano con una soglia di confidenza sotto la quale il documento finisce in una coda di revisione manuale, e con un registro di ogni smistamento.

2. Estrazione dati da documenti non strutturati

Cosa fa. Estrae importi, date, codici tributo, IBAN e controparti da estratti conto in PDF, quietanze F24 scansionate, ricevute, fatture estere e note spese, e li prepara in un formato importabile nel gestionale.

Cosa resta al professionista. La registrazione contabile e la verifica degli importi prima che diventino dati fiscali.

Rischi. Cifre lette male su scansioni di bassa qualità e voci saltate nelle tabelle lunghe. Servono quadrature automatiche (totali, saldi iniziali e finali) che segnalino ogni differenza.

3. Risposte ai quesiti ricorrenti dei clienti

Cosa fa. Prepara la risposta a domande frequenti («quali spese posso detrarre?», «quando scade il secondo acconto?») attingendo solo alle note, alle circolari e ai modelli dello studio, con il rimando al documento di origine.

Cosa resta al professionista. Approvare la risposta prima dell’invio e gestire i casi che richiedono una valutazione sulla posizione specifica del cliente.

Rischi. Risposte generiche su situazioni particolari. L’assistente deve dichiarare quando non trova la risposta nei documenti invece di improvvisare: il modo in cui si ottiene questo comportamento è spiegato nella nostra guida su come funziona un assistente RAG sui documenti aziendali.

4. Ricerca su circolari e prassi con citazione della fonte

Cosa fa. Cerca in un archivio di circolari, risoluzioni, risposte a interpello e note interne, restituendo i passaggi pertinenti con estremi e collegamento al testo.

Cosa resta al professionista. La lettura del documento citato e l’interpretazione. La citazione serve a verificare in pochi secondi, non a fidarsi sulla parola.

Rischi. Prassi superata o documenti non aggiornati nell’archivio. L’archivio va mantenuto, con le date di validità bene in vista.

5. Bozze di comunicazioni ai clienti

Cosa fa. Scrive la prima versione di email, solleciti documentali, promemoria di scadenza e lettere di accompagnamento, nel tono dello studio.

Cosa resta al professionista. Rilettura, correzione e invio. Nessuna comunicazione con contenuto tecnico dovrebbe partire senza una persona che la firmi.

Rischi. Imprecisioni scritte con sicurezza. Il rimedio è l’abitudine alla rilettura, non la fiducia nel modello.

6. Controlli di coerenza

Cosa fa. Confronta documenti diversi e segnala anomalie: un bonifico in estratto conto senza fattura corrispondente, un’anagrafica con codice fiscale incoerente, una spesa ricorrente scomparsa rispetto all’anno precedente.

Cosa resta al professionista. Valutare ogni segnalazione. Il sistema propone, la persona decide.

Rischi. Molti falsi allarmi all’inizio. Le regole vanno tarate sullo studio nelle prime settimane.

7. Assistente interno sulle procedure dello studio

Cosa fa. Risponde ai collaboratori su come si fa una certa pratica, dove si trova un modello, quale checklist usare, partendo dai manuali interni.

Cosa resta al professionista. Mantenere aggiornate le procedure: l’assistente è buono quanto i documenti che legge.

Rischi. Procedure vecchie ancora in archivio. È tra le applicazioni a rischio più basso, ed è spesso un ottimo primo progetto.

8. Sintesi di documenti lunghi

Cosa fa. Riassume contratti, verbali assembleari, perizie e bilanci di terzi, evidenziando clausole, scadenze e importi rilevanti.

Cosa resta al professionista. La lettura delle parti segnalate e di quelle che contano davvero per la pratica.

Rischi. Omissioni: una sintesi può tralasciare la clausola decisiva. Va usata per orientarsi, non al posto della lettura.

9. Raccolta documentale per le dichiarazioni

Cosa fa. Confronta i documenti ricevuti con la checklist del cliente, individua ciò che manca e prepara il sollecito.

Cosa resta al professionista. La predisposizione della dichiarazione e ogni scelta fiscale.

Rischi. Checklist incomplete che trasmettono un falso senso di sicurezza.

Quanto si può automatizzare, attività per attività

Dati e riservatezza: dove finiscono i documenti dei clienti

Il punto decisivo non è quale modello usare, ma con quale contratto. Le app gratuite o personali dei principali fornitori sono pensate per uso individuale: le conversazioni possono essere usate per migliorare i modelli, salvo disattivazione da parte dell’utente, e non esiste un accordo di trattamento con lo studio. Le offerte business, enterprise e le API funzionano diversamente. OpenAI, per esempio, dichiara che i dati inviati alle sue API non sono usati per addestrare i modelli, salvo scelta del cliente, e che i log per il monitoraggio degli abusi sono conservati fino a 30 giorni. Google dichiara che Workspace non usa i dati dei clienti per addestrare modelli senza permesso o istruzione preventiva.

Per lo studio, che è titolare del trattamento dei dati dei clienti, questo si traduce in alcune verifiche concrete:

• accordo sul trattamento dei dati con il fornitore, che ne fa un responsabile ai sensi dell’art. 28 del GDPR;
• sede del trattamento e trasferimenti fuori dallo Spazio economico europeo, con le relative garanzie;
• tempi di conservazione di richieste e risposte, e possibilità di ridurli;
• minimizzazione: inviare al modello solo ciò che serve, e pseudonimizzare quando possibile;
• policy interna che dica ai collaboratori quali strumenti sono ammessi e con quali dati.

Il tema vale per qualsiasi azienda e lo approfondiamo in ChatGPT in azienda e GDPR. Per uno studio c’è un elemento in più: il segreto professionale, che rende ancora meno accettabile l’uso di strumenti personali con documenti dei clienti.

Legge 132/2025: l’AI come supporto, con informativa al cliente

La Legge 23 settembre 2025, n. 132, in vigore dal 10 ottobre 2025, contiene una norma dedicata alle professioni intellettuali. L’art. 13, comma 1, stabilisce che l’uso di sistemi di intelligenza artificiale 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». Il comma 2 richiede che le informazioni sui sistemi di AI utilizzati siano comunicate al cliente «con linguaggio chiaro, semplice ed esaustivo».

In pratica, per uno studio significa tre cose:

1. le applicazioni descritte sopra sono compatibili con la norma se restano di supporto: l’AI prepara, cerca, segnala; il professionista valuta, decide e firma;
2. serve un’informativa al cliente, tipicamente nel mandato professionale. La Fondazione Nazionale dei Commercialisti e il CNDCEC hanno pubblicato la guida «L’aiuto intelligente al commercialista n. 3», che in appendice contiene un esempio di clausola da inserire nel mandato;
3. conviene documentare quali strumenti si usano, per quali attività e con quali controlli, così che l’informativa corrisponda alla realtà.

Abbiamo dedicato un approfondimento specifico agli obblighi dei professionisti: Legge 132/2025 e intelligenza artificiale per i professionisti.

Da dove cominciare

Il percorso che consigliamo è graduale:

• scegliere un’attività ad alto volume e basso rischio, come lo smistamento dei documenti o l’assistente sulle procedure interne;
• misurare il prima e il dopo su un campione reale: tempo per pratica, errori, rilavorazioni;
• mettere per iscritto le regole: strumenti ammessi, dati ammessi, chi controlla cosa;
• estendere solo ciò che ha funzionato, aggiungendo l’estrazione dati e i controlli di coerenza.

Ci sono anche casi in cui l’AI non conviene: volumi troppo bassi per ripagare il progetto, dati già strutturati che un gestionale tratta meglio, attività in cui il controllo richiesto annulla il tempo risparmiato. Dirlo prima evita progetti inutili. Se volete capire quali attività del vostro studio si prestano, trovate il nostro approccio per il settore nella pagina dedicata ai commercialisti.

Domande frequenti