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Se l’IA causa un danno, chi deve provare che cosa?

La catena causale fra input, sistema di intelligenza artificiale, output, decisione umana e danno, esaminata attraverso le tracce digitali

Ultima verifica delle fonti: 4 settembre 2026.

IN BREVE

Quando un sistema di intelligenza artificiale contribuisce a produrre un danno, la prima domanda non è se «l’IA sia colpevole». Occorre ricostruire chi ha progettato, fornito, configurato e utilizzato il sistema, quali informazioni gli sono state affidate, quale output ha prodotto, chi lo ha trasformato in una decisione e quale conseguenza concreta ne è derivata. La prova nasce dalla ricostruzione di questa catena.

L’AI Act contiene obblighi di documentazione, registrazione e conservazione per determinate categorie di sistemi, ma non istituisce una generale azione risarcitoria europea. La proposta di direttiva sulla responsabilità dell’IA è stata ritirata. Restano quindi centrali le regole nazionali sulla responsabilità contrattuale ed extracontrattuale, integrate, quando ne ricorrono i presupposti, dalla disciplina sui prodotti difettosi e dalle norme settoriali.

Un esempio per capire il problema

Un avvocato utilizza un assistente di IA per individuare precedenti. Il sistema restituisce una sentenza inesistente; il professionista non la verifica e la inserisce in un atto. L’atto viene depositato, la controparte contesta il riferimento e il cliente lamenta un pregiudizio. Non basta affermare che «ha sbagliato l’IA». Occorre dimostrare quale servizio è stato usato, con quale versione e configurazione, quale domanda è stata formulata, quale risposta è stata ricevuta, quali controlli erano ragionevolmente esigibili e se l’errore abbia realmente determinato il danno allegato.

Lo stesso metodo vale per casi diversi: un software sanitario che suggerisce un trattamento errato, un sistema di selezione che esclude un candidato, un agente che compie un’operazione non voluta o un applicativo che produce una valutazione economica inattendibile. Cambiano le norme applicabili, ma resta indispensabile separare i passaggi della vicenda.

La catena da ricostruire

1. Input — dati, documenti, prompt e istruzioni affidati al sistema.

2. Sistema — modello, versione, configurazione, strumenti collegati e limiti dichiarati.

3. Output — contenuto generato, punteggio, raccomandazione o azione eseguita.

4. Intervento umano — verifica, modifica, approvazione, omissione o affidamento sull’output.

5. Danno — conseguenza patrimoniale o non patrimoniale concretamente allegata e provata.

Il nesso causale è il collegamento giuridicamente rilevante fra la condotta o il difetto e il pregiudizio. La semplice presenza di un sistema di IA nella vicenda non dimostra che quel sistema abbia causato il danno.

Chi sono gli attori coinvolti

La qualificazione dipende dalle attività effettivamente svolte. Il provider sviluppa un sistema o un modello e lo immette sul mercato o lo mette in servizio con il proprio nome o marchio. Il deployer utilizza un sistema di IA sotto la propria autorità, salvo l’uso personale non professionale. Possono inoltre intervenire importatori, distributori, integratori, fornitori di dati, committenti, professionisti e persone incaricate della decisione finale.

Questi ruoli dell’AI Act servono a distribuire obblighi regolatori, ma non coincidono automaticamente con la posizione del responsabile civile. In una controversia occorre individuare il titolo concreto di responsabilità, il comportamento contestato, la norma violata e il rapporto causale con il danno. Un medesimo soggetto può assumere più ruoli; più condotte possono concorrere alla produzione dell’evento.

Chi deve provare che cosa

La regola generale dell’articolo 2697 del codice civile pone a carico di chi fa valere un diritto la prova dei fatti che ne costituiscono il fondamento; chi eccepisce l’inefficacia o la modificazione del diritto deve provare i fatti dell’eccezione. Il contenuto dell’onere varia però secondo il titolo invocato.

  • Responsabilità contrattuale. Il creditore allega il titolo e l’inadempimento e prova il danno e il nesso con la prestazione; il debitore deve dimostrare l’esatto adempimento o la causa non imputabile secondo l’articolo 1218 del codice civile.
  • Responsabilità extracontrattuale. Chi agisce deve normalmente provare fatto, dolo o colpa, danno ingiusto e nesso causale ai sensi dell’articolo 2043 del codice civile, salva l’applicazione di regimi speciali.
  • Prodotto difettoso. La disciplina vigente e quella europea di prossima attuazione prevedono regole proprie. Non ogni output errato costituisce un difetto e non ogni servizio di IA ricade automaticamente nella responsabilità da prodotto.

Qualificazioni come attività pericolosa, custodia, responsabilità professionale o concorso di più soggetti non possono essere applicate in astratto a qualsiasi impiego dell’IA. Dipendono dalla natura del sistema, dal contesto, dal controllo esercitato e dalla specifica condotta contestata.

La prova può trovarsi dentro il sistema

Una parte rilevante della vicenda può essere documentata da log, cioè registrazioni automatiche degli eventi compiuti dal sistema. Possono assumere rilievo anche prompt, output integrali, timestamp, versioni del modello, impostazioni, fonti recuperate, autorizzazioni, interventi manuali, notifiche di errore e documentazione contrattuale o tecnica.

L’AI Act disciplina la registrazione degli eventi per i sistemi ad alto rischio e prevede specifici obblighi per provider e deployer. In particolare, quando i log sono sotto il loro controllo, i deployer di sistemi ad alto rischio devono conservarli per un periodo adeguato e, salvo diversa previsione del diritto applicabile, per almeno sei mesi. La regola non riguarda indistintamente ogni chatbot o applicazione e non trasforma automaticamente i log in prova decisiva.

La mappa minima delle evidenze

  • Che cosa è entrato — prompt, file, dati e istruzioni.
  • Che cosa ha operato — prodotto, modello, versione e configurazione.
  • Che cosa è uscito — output completo, non soltanto uno screenshot parziale.
  • Chi è intervenuto — controlli, approvazioni, modifiche e autorizzazioni.
  • Che cosa è accaduto dopo — decisione, evento, perdita e documenti del danno.

Black box non significa assenza di prova

Con black box si indica l’opacità che rende difficile comprendere come il sistema sia giunto a un risultato. L’opacità può dipendere dalla complessità tecnica, dalla mancata disponibilità della documentazione, dal segreto commerciale o dal fatto che il comportamento del modello non sia interamente ricostruibile con una sequenza di regole leggibili.

Questo non rende inutile l’accertamento. Spesso è possibile verificare versione, dati di ingresso, output, test ripetibili, tassi di errore, misure di sicurezza, avvertenze, procedure umane e log. L’obiettivo processuale non è necessariamente «aprire» matematicamente il modello, ma acquisire gli elementi necessari per valutare difetto, condotta, prevedibilità dell’errore e causalità.

Esibizione, accertamento tecnico e CTU

Quando documenti o registrazioni sono nella disponibilità della controparte o di un terzo, può venire in rilievo l’ordine di esibizione previsto dall’articolo 210 del codice di procedura civile, purché l’istanza individui documenti rilevanti e non si trasformi in una ricerca esplorativa indiscriminata. Prima del giudizio possono essere valutati, secondo il caso, l’accertamento tecnico preventivo dell’articolo 696 e la consulenza tecnica preventiva ai fini della composizione della lite dell’articolo 696-bis. I testi vigenti di entrambe le disposizioni, modificati nel 2026, prevedono oggi una sospensione del procedimento durante lo svolgimento della consulenza entro un limite massimo di sei mesi.

La CTU, consulenza tecnica d’ufficio, assiste il giudice su questioni che richiedono competenze specialistiche e non è, di regola, un mezzo destinato a colmare carenze di allegazione o di prova. Può però acquisire e valutare dati tecnici quando i fatti rilevanti siano stati allegati e il loro accertamento richieda conoscenze specialistiche. Un quesito utile deve indicare oggetto, sistema, periodo, versioni, evidenze disponibili e operazioni richieste. Formule generiche come «accerti il CTU se l’IA ha sbagliato» non delimitano correttamente l’indagine.

Possono essere necessari profili diversi: informatica forense per acquisire e conservare le tracce; competenza sul machine learning per esaminare il sistema; conoscenza del settore per valutare l’uso concreto; competenza economica o medico-legale per stimare il danno. Nessun consulente dovrebbe sostituirsi al giudice nella qualificazione giuridica della responsabilità.

La nuova direttiva sui prodotti difettosi

La direttiva (UE) 2024/2853 include il software nella nozione di prodotto. Prevede, a determinate condizioni, la divulgazione proporzionata degli elementi di prova e presunzioni relative alla difettosità o al nesso causale. In particolare, il giudice potrà applicare presunzioni quando la complessità tecnica o scientifica renda la prova eccessivamente difficile e l’attore dimostri almeno la probabilità del difetto o del collegamento causale. Si tratta di regole da recepire nel diritto nazionale, non di un automatismo favorevole a qualsiasi domanda.

Alla data di questa verifica la direttiva non costituisce ancora il regime italiano direttamente applicabile alla controversia. Gli Stati membri devono recepirla entro il 9 dicembre 2026 e le nuove disposizioni riguarderanno i prodotti immessi sul mercato o messi in servizio dopo tale data. Il Consiglio dei ministri ha approvato il 4 agosto 2026, in esame preliminare, uno schema di decreto legislativo di attuazione. Lo schema deve essere seguito fino all’adozione definitiva e non va presentato come diritto vigente.

La proposta di direttiva specificamente dedicata alla responsabilità dell’intelligenza artificiale è stata invece ritirata formalmente nel 2025. È quindi errato descriverla come una disciplina europea imminente già disponibile per agevolare ogni danneggiato.

Le prime mosse dell’avvocato

  1. definire l’evento dannoso senza attribuirlo anticipatamente all’IA;
  2. individuare tutti gli attori e i rapporti contrattuali;
  3. conservare tempestivamente input, output e tracce tecniche con modalità idonee a documentarne provenienza e integrità;
  4. identificare prodotto, modello, versione, configurazione e data dell’uso;
  5. ricostruire l’intervento umano e le verifiche effettuate o omesse;
  6. separare il danno ipotizzato da quello concretamente documentabile;
  7. scegliere il titolo di responsabilità prima di formulare le richieste istruttorie;
  8. valutare esibizione, ATP e CTU con quesiti tecnicamente circoscritti.

Il punto

L’intelligenza artificiale non è un soggetto cui imputare automaticamente il danno e la sua opacità non elimina le regole della prova. Per l’avvocato il compito è trasformare una vicenda tecnologicamente complessa in una sequenza verificabile di fatti, ruoli, obblighi, tracce e conseguenze. Solo dopo questa ricostruzione è possibile stabilire chi dovesse fare che cosa, quale condotta sia mancata e se proprio quella mancanza abbia prodotto il pregiudizio lamentato.

Collegamenti nel percorso HUMAIURIS

Fonti

Le fonti sono state verificate alla data indicata. La direttiva (UE) 2024/2853 è in fase di recepimento in Italia; lo schema governativo approvato in esame preliminare non è ancora diritto vigente. Il contenuto ha finalità informativa e non sostituisce la valutazione del singolo caso.

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