Dichiarare l'uso dell'IA ai clienti: le lettere d'incarico per i consulenti

Le società di consulenza dovrebbero dichiarare in modo proattivo l'assistenza dell'IA nelle proprie lettere d'incarico, per tutelare la fiducia del cliente e prevenire contestazioni sulla fatturazione. Questa guida tratta i riferimenti giuridici di base, il caso Deloitte Australia e una checklist in sette punti per redigere la vostra clausola di divulgazione dell'IA.

Sì. Se la vostra società usa strumenti di IA per ricercare, analizzare, redigere o produrre slide per il lavoro con i clienti, dovreste dirlo nella lettera d'incarico e ripetere quell'accordo in una riga sulla copertina del deliverable. La ragione più forte non è un obbligo giuridico generale: per la maggior parte dei deliverable di consulenza privata non esiste un'unica norma che imponga di etichettare il lavoro assistito dall'IA, e questo articolo non costituisce consulenza legale su alcun incarico specifico. La ragione più forte è la relazione con il cliente. I clienti scoprono comunque l'uso dell'IA, e il danno arriva quando lo scoprono attraverso un errore anziché attraverso un accordo che avete definito all'inizio.

Conviene separare tre aspetti che vengono spesso confusi. La divulgazione dell'uso significa dire al cliente quali attività sono state svolte da strumenti di IA. La responsabilità significa che la società resta pienamente responsabile dei contenuti, qualunque strumento li abbia prodotti. Il trattamento dei dati significa essere chiari su dove vengono elaborati i documenti del cliente e se vengono usati per addestrare un modello. Un cliente può accettare un uso intenso dell'IA con una verifica rigorosa, o un uso leggero senza verifica, ma quasi nessun cliente accetta di scoprirlo a posteriori.

• Divulgazione dell'uso: quali attività sono state svolte da strumenti di IA, concordato in anticipo.
• Responsabilità: la società approva ed è responsabile di ogni affermazione, qualunque cosa l'abbia prodotta.
• Trattamento dei dati: dove finiscono i documenti del cliente e se un modello viene addestrato su di essi.

L'esempio recente più chiaro di che cosa significhi una scoperta dopo l'errore è il caso del 2025 che ha coinvolto Deloitte Australia e il Department of Employment and Workplace Relations australiano. Deloitte era stata incaricata nel dicembre 2024^[1] di esaminare il quadro di conformità mirata del dipartimento, e aveva consegnato un rapporto del valore di 440.000 AUD. Nell'agosto 2025, l'Australian Financial Review ha riferito che erano stati trovati numerosi errori, tra cui riferimenti accademici e citazioni inesistenti. Il resoconto del Guardian aggiunge un riferimento inventato a una sentenza della Federal Court in un caso robodebt, Deanna Amato v Commonwealth^[1].

Le conseguenze hanno seguito lo schema di cui si occupa questo articolo. Deloitte ha accettato un rimborso parziale dell'onorario, e il dipartimento ha confermato che la società avrebbe restituito l'ultima rata prevista dal contratto. Una versione rivista del rapporto è stata ripubblicata sul sito del dipartimento e, in appendice, dichiarava che parte del lavoro aveva incluso l'uso di un large language model di IA generativa, una catena di strumenti basata su Azure OpenAI GPT-4o concessa in licenza dal dipartimento e ospitata sul suo tenant Azure^[1]. In altre parole, la divulgazione è arrivata dopo che gli errori erano stati scoperti pubblicamente, non prima della consegna.

Per una società di consulenza, la lezione non è che l'IA abbia causato gli errori, né che un rimborso fosse l'esito imposto dalla legge. È che la divulgazione esisteva nella versione rivista, e sarebbe stata letta in modo molto diverso se fosse stata presente nella lettera d'incarico originale. Un cliente che ha concordato in anticipo quali attività svolge l'IA e quale verifica supera ogni cifra legge un errore come un difetto di processo da correggere. Un cliente che scopre un uso non dichiarato dell'IA dietro una citazione inventata lo legge come una violazione della fiducia, e senatori e giornalisti entrano in gioco.

Partiamo dalla posizione onesta: per la maggior parte dei deliverable di consulenza privata, non esiste nel Regno Unito, nell'UE o negli Stati Uniti un'unica norma che imponga a una società di consulenza di dichiarare l'uso di strumenti di IA. Si tratta di una descrizione del quadro generale, non di una consulenza legale, e gli aspetti specifici di ogni incarico, in particolare nei settori regolamentati e nel lavoro per il settore pubblico, vanno verificati con un legale.

Ciò che in Europa più si avvicina a una regola di divulgazione ha una portata ristretta. L'articolo 50 dell'AI Act europeo stabilisce obblighi di trasparenza per fornitori e deployer di determinati sistemi di IA, e il suo testo è preciso su che cosa li fa scattare^[2]. Richiede, tra l'altro, che le persone siano informate quando interagiscono con un sistema di IA, che i contenuti sintetici audio, immagine, video e testo siano marcati in un formato leggibile da una macchina, e che i deepfake e alcuni testi generati dall'IA pubblicati per informare il pubblico su questioni di interesse pubblico siano dichiarati come generati artificialmente. Quest'ultimo obbligo non si applica quando il contenuto è stato sottoposto a revisione umana o a controllo editoriale e una persona o un'organizzazione detiene la responsabilità editoriale della pubblicazione.

• L'articolo 50 riguarda situazioni specifiche: l'interazione dell'IA con le persone, la marcatura leggibile da una macchina dei contenuti sintetici, i deepfake e alcune pubblicazioni di testi di interesse pubblico.
• Non crea un obbligo generale di etichettare tutti i documenti aziendali assistiti dall'IA.
• La revisione umana con responsabilità editoriale è espressamente rilevante per l'obbligo di divulgazione relativo ai testi di interesse pubblico.

La risposta pratica è concordare con il cliente le condizioni d'uso dell'IA prima che il lavoro inizi, nella lettera d'incarico, e ripetere l'accordo in una riga sulla copertina del deliverable. Bastano sette voci. Trattatele come temi da concordare con il cliente e verificate con un legale la formulazione definitiva di ogni clausola.

1. Ambito dell'uso dell'IA. Indicate se vengono usati strumenti di IA e per quali attività: ricerca, redazione, analisi, produzione di slide. Siate abbastanza specifici perché il cliente sappia che cosa è assistito dalla macchina e che cosa no.
2. Trattamento dei dati. Indicate dove vengono elaborati i documenti del cliente e se vengono usati per addestrare un modello. È la voce che i team legali e di sicurezza dei clienti leggono per prima.
3. Revisione e approvazione umana. Descrivete la revisione che ogni deliverable supera e indicate chi lo firma. Assistito dall'IA non significa non revisionato, e la lettera dovrebbe dire chi ne risponde.
4. Standard di verifica. Indicate come vengono verificate cifre e citazioni prima della consegna, così che il cliente conosca il livello di qualità a cui il lavoro è tenuto.
5. Onorari. Indicate come gli onorari si rapportano al lavoro assistito dall'IA, così che il cliente non debba presumere che l'efficienza della macchina debba semplicemente tradursi in uno sconto.
6. Controllo del cliente. Riconoscete al cliente il diritto di limitare o escludere l'uso dell'IA per specifici filoni di lavoro, per esempio dove la sensibilità in termini di riservatezza è massima.
7. Correzione degli errori. Indicate come vengono corretti gli errori individuati dopo la consegna: chi viene informato, con quale rapidità e se vengono riemesse versioni corrette con le modifiche annotate.

Due abitudini fanno funzionare la checklist nella pratica. Primo, la riga in copertina: una sola frase sul deliverable stesso che riformula l'uso dell'IA concordato, così che la divulgazione viaggi con il documento anziché vivere solo in un contratto firmato dall'ufficio acquisti del cliente. Secondo, la coerenza: la lettera d'incarico, la copertina e il flusso di lavoro effettivo della società devono raccontare la stessa storia, perché la checklist fallisce se la lettera promette una verifica che il processo non garantisce.

Questo esempio è un'ipotesi illustrativa, non un incarico reale, e nessuna cifra al suo interno rappresenta dati effettivi. Una società di consulenza di medie dimensioni viene incaricata da un cliente industriale che valuta l'ingresso in un mercato europeo. Il partner redige il paragrafo sull'IA della lettera d'incarico utilizzando la checklist in sette punti.

1. Ambito: la lettera indica che gli strumenti di IA sono usati per la ricerca documentale, la strutturazione dell'analisi e la produzione della prima bozza delle slide, e che le conclusioni sul dimensionamento del mercato e le raccomandazioni sono sviluppate e validate dal team dell'incarico.
2. Trattamento dei dati: i documenti del cliente vengono elaborati all'interno dell'ambiente di piattaforma della società, non vengono usati per addestrare alcun modello condiviso, e il team legale del cliente riceve la documentazione sul trattamento dei dati del fornitore prima dell'avvio.
3. Revisione e approvazione: ogni deliverable supera la revisione di un partner designato, e il partner firma la presentazione finale.
4. Verifica: ogni cifra e citazione del deliverable viene ricondotta a una fonte prima dell'emissione, e le fonti sono disponibili per il cliente su richiesta.
5. Onorari: l'incarico è remunerato con un compenso fisso per il deliverable verificato, non a ore, così che l'efficienza assistita dall'IA si rifletta nel prezzo concordato anziché in una discussione dopo la consegna.
6. Controllo del cliente: il cliente può disporre che gli strumenti di IA non vengano usati nel filone di lavoro relativo ai propri dati finanziari non pubblicati.
7. Correzione degli errori: gli errori individuati dopo la consegna vengono notificati al referente di progetto del cliente entro un termine concordato, e viene emessa una versione corretta con le modifiche annotate.

La nota in copertina che la società inserisce nel deliverable finale recita, in una riga: «Preparato con l'assistenza dell'IA per la ricerca, la strutturazione dell'analisi e la redazione delle slide; tutte le cifre e le citazioni sono state verificate e revisionate dal partner dell'incarico, che firma il deliverable; i documenti del cliente non sono stati usati per addestrare alcun modello.» Nell'ipotesi, l'ufficio acquisti del cliente accetta la clausola al primo giro di commenti, perché risponde alle domande che altrimenti avrebbe dovuto porre.

La quinta voce della checklist merita una sezione a sé, perché è sugli onorari che l'uso non dichiarato dell'IA fa più danni. Quando i clienti ritengono di aver pagato tariffe da servizi professionali per testi redatti da una macchina, la reazione può essere pubblica e costosa. La conversazione sugli onorari è anche il punto in cui una scoperta tardiva produce gli effetti peggiori: un cliente che viene a sapere dell'uso dell'IA per la prima volta esaminando una fattura tratta ogni voce come una domanda sul valore, non solo quelle assistite dalla macchina. Il rimedio è la sequenza. Concordate il trattamento degli onorari prima che il lavoro inizi, e la questione di chi o che cosa abbia prodotto la prima bozza non dovrà mai essere discussa a partire da una fattura.

Concordare il trattamento degli onorari nella lettera d'incarico cambia la conversazione. Quando l'uso dell'IA è dichiarato e l'onorario è impostato sul deliverable verificato, il cliente paga per il risultato: un'analisi difendibile, fonti controllate e il giudizio di un partner, non ore di battitura. La posizione dell'ABA per gli avvocati statunitensi va nella stessa direzione, trattando il costo degli strumenti di IA come qualcosa da spiegare in anticipo anziché da ribaltare in silenzio sul cliente^[3].

• Impostate l'onorario sul deliverable verificato e sul giudizio che lo sostiene, non sulle ore che l'IA ha compresso.
• Spiegate in anticipo come vengono trattati i costi degli strumenti, così che il cliente acconsenta anziché scoprirlo.
• Usate la divulgazione per giustificare la revisione e la verifica che il deliverable ha superato, che è ciò che il cliente sta effettivamente acquistando.

La checklist qui sopra è più facile da rispettare quando la piattaforma su cui lavora la società rende le promesse verificabili. Decisity è una piattaforma di consulenza strategica nativa per l'IA che trasforma un brief e i documenti caricati in presentazioni pronte per il consiglio, in cui ogni affermazione, numero e raccomandazione è riconducibile alla propria fonte, con un audit trail (traccia di audit) completo dalla conclusione fino alle evidenze. È questa tracciabilità a rendere la quarta voce della checklist, lo standard di verifica per cifre e citazioni, qualcosa che la società può dimostrare a un cliente anziché semplicemente affermare, e persiste, così che una decisione possa essere riesaminata in seguito rispetto alle evidenze su cui si basava.

Quanto al trattamento dei dati, la seconda voce della checklist, i documenti dei clienti non vengono utilizzati per addestrare modelli condivisi e i dati vengono elaborati con residenza dei dati in Europa. Decisity è progettata per allinearsi all'AI Act europeo ed è sviluppata in linea con i principi di controllo ISO 27001 e SOC 2. Per una società che redige la clausola sull'IA della propria lettera d'incarico, questi sono il tipo di impegni che trasformano la voce (2) da una promessa in una posizione verificabile, e vale la pena confrontarli con la documentazione della piattaforma prima di firmare la lettera.

Letture correlate:

• Mantenere la propria metodologia di consulenza in una piattaforma IA
• Correggere un numero errato in un documento per il consiglio dopo la riunione
• Presentare un'analisi strategica assistita dall'IA a un consiglio scettico

• The Guardian: Deloitte to pay money back to Albanese government after using AI in $440,000 report (6 October 2025)
• EU Artificial Intelligence Act: Article 50, Transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems
• The Bar Examiner (NCBE): ABA Formal Opinion 512 on lawyers' use of generative AI tools (Fall 2024)
• Fortune: Deloitte to partially refund the Australian government over a report with apparent AI-generated errors (7 October 2025)