IA, i sei errori che avvocati e professionisti continuano a fare

Chiedere all’IA di «analizzare questo contratto». Dare per scontato che conosca già il contesto. Chiederle tutto e il contrario di tutto. Fidarsi della prima risposta. Scrivere un prompt lungo quanto un contratto. E, infine, utilizzare l’IA per fare qualcosa che semplicemente non sa fare.

Sono i sei errori più comuni commessi da avvocati, commercialisti e consulenti del lavoro quando utilizzano l’intelligenza artificiale. Una lista che parte da un paradosso: professionisti abituati per mestiere a formulare domande precise, ricostruire fatti e verificare informazioni rischiano di abbandonare proprio queste abitudini quando davanti a loro, invece di un cliente o di una controparte, c’è un chatbot.

A individuarli è Massimiliano Nicotra, avvocato e senior partner di Qubit Law Firm & Partners, nel volume Tecniche di prompt e agenti AI. Guida all’uso dell’intelligenza artificiale per professionisti e imprese, pubblicato da Lefebvre Giuffrè.

Dal prompt vago al «prompt fiume»

Il primo errore è probabilmente anche il più intuitivo. Chiedere semplicemente all’IA di «analizzare questo contratto» significa non indicare cosa cercare, da quale prospettiva condurre l’analisi, con quale profondità e soprattutto per quale obiettivo. Una domanda generica difficilmente produrrà una risposta specifica.

Il secondo errore consiste nel pensare che l’IA sappia già tutto quello che sappiamo noi: il caso concreto, la giurisdizione applicabile, il destinatario del documento, gli interessi del cliente. Se questi elementi non vengono forniti, il modello può colmare autonomamente i vuoti introducendo presupposti sbagliati.

Poi ci sono le richieste impossibili: «scrivi un parere sintetico ma esaustivo, tecnico ma accessibile, completo in non più di 200 parole». Istruzioni apparentemente dettagliate che, in realtà, mettono insieme obiettivi difficilmente conciliabili.

Il quarto errore è forse quello con le conseguenze più serie per un avvocato: fidarsi della prima risposta. Un prompt ben costruito non cancella allucinazioni, errori di ragionamento o riferimenti inesistenti. Norme, precedenti, date, numeri e calcoli vanno quindi controllati. A questo si aggiunge la cosiddetta «sicofania», ossia la tendenza del modello ad assecondare l’ipotesi contenuta nella domanda dell’utente, anche quando è sbagliata.

Ma anche diventare troppo bravi con i prompt presenta qualche rischio. Il quinto errore è infatti l’over-engineering: costruire un «prompt fiume», sommando istruzioni e vincoli nella convinzione che più lunga sia la richiesta, migliore sarà il risultato. Troppe indicazioni possono invece far perdere al modello la gerarchia degli obiettivi.

Infine, bisogna sapere quando non usare l’IA. I modelli linguistici possono essere particolarmente efficaci nell’analisi, nella sintesi e nella rielaborazione dei testi, ma non sono calcolatori infallibili, non hanno necessariamente informazioni aggiornate e, soprattutto, non sostituiscono esperienza e giudizio professionale.

Il problema della formazione

Il tema diventa rilevante anche alla luce della velocità con cui l’IA sta entrando nel lavoro professionale. Secondo il 2025 Generative AI in Professional Services Report di Thomson Reuters citato nel volume, il 64% dei professionisti a livello globale non ha ricevuto dalla propria organizzazione una formazione sull’IA generativa.

E saper utilizzare lo strumento non significa utilizzarlo per qualsiasi cosa. La ricerca internazionale Navigating the Jagged Technological Frontier, richiamata nel comunicato, ha mostrato come, per un compito complesso al di fuori della «frontiera» delle capacità dell’IA, i consulenti che utilizzavano GPT-4 avessero 19 punti percentuali in meno di probabilità di arrivare alla soluzione corretta rispetto a chi lavorava senza IA. Quando il compito era invece adatto allo strumento, la qualità cresceva di oltre il 40% e i tempi si riducevano del 25%.

«Non esiste un prompt magico che risolva il problema al posto del professionista: esiste un metodo di contesto, verifica e correzione continua», osserva Nicotra.

Quando l’IA non risponde soltanto, ma agisce

La questione diventa ancora più delicata con il passaggio dai chatbot agli agenti IA. Se il primo risponde a una richiesta, un agente può scomporre un obiettivo in diverse attività, recuperare documenti, confrontare informazioni, utilizzare applicazioni e portare avanti interi flussi di lavoro con un intervento umano più limitato.

Per uno studio legale significa, per esempio, poter affidare al sistema la ricerca dei documenti necessari, il confronto dei loro contenuti e la preparazione di una prima bozza da sottoporre all’avvocato. Ma significa anche che l’errore non produce più soltanto una risposta sbagliata: può produrre un’azione sbagliata, propagandosi da una fase all’altra del processo.

Ed è qui che il controllo umano diventa qualcosa di più di una buona pratica. Dal 10 ottobre 2025 è in vigore l’articolo 13 della legge 132/2025, dedicato all’utilizzo dell’IA nelle professioni intellettuali. La norma stabilisce che questi sistemi possano essere impiegati per attività strumentali e di supporto, mentre deve rimanere prevalente il lavoro intellettuale del professionista; quest’ultimo deve inoltre informare il cliente dell’utilizzo dell’IA con un linguaggio chiaro, semplice ed esaustivo.

Il punto, dunque, non è più soltanto imparare a scrivere prompt migliori. Per gli avvocati la vera competenza sarà capire cosa delegare alla macchina, come controllarlo e, soprattutto, cosa continuare a non delegare.