Intelligenza artificiale classica e generativa: opportunità e rischi per commercialisti e fiscalisti

Intelligenza artificiale per commercialisti e fiscalisti: opportunità, applicazioni pratiche e rischi

L’intelligenza artificiale (IA) rappresenta uno dei pilastri fondamentali della trasformazione digitale contemporanea, abilitando strumenti e tecnologie capaci di automatizzare processi complessi, ottimizzare le risorse e migliorare la presa di decisioni in diversi ambiti. L’IA può essere definita come l’insieme di tecniche e metodologie che permettono ai sistemi informatici di simulare capacità cognitive umane quali l’apprendimento, il ragionamento e la percezione.

Tecniche classiche di Deep Learning

Il deep learning, fisiologica evoluzione del precedente machine learning, si basa sull’uso di reti neurali artificiali composte da molteplici strati (da cui il termine “profondo” o “deep”). Questo approccio ha rivoluzionato l’IA grazie alla capacità di elaborare grandi quantità di dati e di estrarre modelli complessi, particolarmente efficaci in domini quali il riconoscimento vocale, la visione artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale.

Le tecniche classiche di deep learning includono reti neurali convoluzionali (CNN), utilizzate principalmente per l’elaborazione di immagini, sistemi NLP per il processamento di testo ed informazioni testuali strutturate e reti ricorrenti (RNN), ideali per dati sequenziali come il testo e le serie temporali.

Queste architetture si basano su meccanismi di retro-propagazione dell’errore e ottimizzazione di funzioni di costo per migliorare iterativamente le prestazioni del modello. Ad esempio, in un contesto commerciale, le CNN possono essere impiegate per analizzare immagini di prodotti, mentre le RNN possono essere utilizzate per prevedere tendenze di vendita analizzando dati storici.

Tecniche di IA generativa

Le tecniche di IA generativa rappresentano un passo ulteriore rispetto ai modelli discriminativi classici. Mentre i modelli discriminativi si concentrano sulla classificazione o sulla previsione, i modelli generativi mirano a creare nuovi dati che rispecchiano le caratteristiche del dataset originale. Tra le architetture più note si trovano le Generative Adversarial Networks (GAN) e i modelli auto-regressivi come GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Le GAN si compongono di due architetture neurali che competono tra loro: una generativa, che produce nuovi dati, e una discriminativa, che valuta la loro verosimiglianza rispetto ai dati reali. Questo approccio è particolarmente utile in ambiti come la creazione di immagini sintetiche, la generazione di contenuti pubblicitari personalizzati e la simulazione di scenari di mercato.

I modelli transformer, come GPT, utilizzano meccanismi di attenzione per catturare relazioni complesse nei dati sequenziali. Questi modelli sono particolarmente efficaci nella generazione di testo e nella creazione di contenuti su misura. Per esempio, in un contesto fiscale, un modello generativo potrebbe automatizzare la redazione di documenti complessi o la sintesi di normative fiscali, rendendole comprensibili a utenti non esperti.

Applicazioni per i professionisti commerciali e fiscali

Nel settore commerciale, l’IA generativa consente la creazione automatica di descrizioni di prodotti, campagne pubblicitarie personalizzate e previsioni di vendita basate su scenari ipotetici. Ad esempio, un modello GPT può analizzare dati storici di vendita e generare report dettagliati con suggerimenti strategici.

Nel settore fiscale, l’IA generativa può supportare i professionisti nella compilazione automatizzata di modelli fiscali, nell’analisi di grandi volumi di dati contabili e nella simulazione di scenari di ottimizzazione fiscale. Utilizzando tecnologie di generazione del linguaggio naturale, è possibile redigere rapidamente report dettagliati che includano insight specifici per il cliente.

L’IA generativa può anche essere utilizzata per rispondere a quesiti specifici nel settore fiscale e tributario, rivelandosi un valido ausilio per commercialisti e fiscalisti. Ad esempio, attraverso modelli di linguaggio avanzati, è possibile fornire risposte rapide e accurate a domande complesse su normative, scadenze o interpretazioni legislative. Inoltre, questi strumenti possono aiutare a identificare opportunità di ottimizzazione fiscale, creare simulazioni personalizzate per i clienti e generare documentazione conforme alle normative vigenti. Questo consente ai professionisti di risparmiare tempo e concentrarsi su attività a più alto valore aggiunto.

Rischi associati all’uso di sistemi generativi

Nonostante i notevoli vantaggi, l’uso di sistemi generativi come quelli basati su Large Language Models (LLM) comporta rischi significativi che non possono essere ignorati, specialmente in contesti sensibili come il settore fiscale e tributario. I LLM sono motori di intelligenza artificiale addestrati su vasti dataset di linguaggio naturale e progettati per generare testo coerente e contestualmente rilevante. Tuttavia, il loro funzionamento non garantisce sempre precisione e affidabilità.

Uno dei principali rischi associati all’uso degli LLM è il fenomeno delle “allucinazioni”, ossia la generazione di informazioni imprecise, inesatte o addirittura totalmente inventate. Questo problema può emergere quando il modello cerca di rispondere a domande per le quali non ha sufficienti dati di riferimento o quando interpreta erroneamente il contesto. Nel settore fiscale, ciò potrebbe tradursi nella produzione di documentazione errata o nel fornire consigli non conformi alle normative vigenti, con potenziali conseguenze legali e finanziarie.

Un ulteriore rischio è rappresentato dalla dipendenza eccessiva da un unico motore LLM: se il modello utilizzato è stato specificamente addestrato su dati rilevanti per il contesto fiscale ovvero è stato addestrato su dati ibridi che includono informazioni non solamente di natura fiscale e/o tributaria (come purtroppo avviene nella quasi totalità dei motori LLM presenti in commercio) , le sue risposte potrebbero mancare di accuratezza o non essere aggiornate rispetto alle ultime normative. Questo è particolarmente problematico in un ambito in cui la precisione è fondamentale e in cui le regole possono variare significativamente tra diverse giurisdizioni.

Per mitigare questi rischi, è essenziale adottare un approccio critico e integrato nell’uso dei sistemi generativi. Ciò include l’adozione di strategie di validazione incrociata delle informazioni generate ad esempio mediante cosiddetti “embeddings adattativi” ovvero approcci intelligenti di pre-processamento delle informazioni, l’impiego di modelli addestrati specificamente su dataset di settore e l’integrazione con competenze umane esperte mediante l’integrazione di documentazione proprietaria di settore. Inoltre, è importante mantenere un monitoraggio continuo delle performance del modello e aggiornare regolarmente i dataset di addestramento per garantire che riflettano le ultime evoluzioni normative.

Meccanismi di funzionamento

Entrambe le tecniche condividono il principio dell’apprendimento dai dati. I modelli deep learning vengono addestrati utilizzando grandi set di dati annotati, mentre i modelli generativi spesso combinano supervisione e pre-addestramento non supervisionato. Un elemento chiave è la disponibilità di risorse computazionali elevate e la capacità di integrare i modelli con sistemi di analisi aziendale.

In sintesi, le tecniche classiche di deep learning e quelle di IA generativa offrono soluzioni complementari e potenti per affrontare sfide complesse. Per i professionisti nei settori commerciale e fiscale, queste tecnologie rappresentano strumenti fondamentali per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e ottenere un vantaggio competitivo sul mercato.

NdR: potrebbero interessarti anche…

Sfide e opportunità per i commercialisti: come l’AI risolve problemi di tempo, collaboratori e valore percepito

L’Intelligenza Artificiale sta trasformando la professione del commercialista

Simone Brancozzi

Mercoledì 19 febbraio 2025

Di questo ed altro verrà discusso all’evento GRATUITO presentato dal Prof. Simone Brancozzi…