Uso scorretto dell’IA: quando l’automation bias diventa un rischio

L’automation bias è la tendenza a fidarsi ciecamente di algoritmi e IA, scambiando i loro output per verità assolute e sottovalutando l’importanza del giudizio umano.

L’intelligenza artificiale è sempre più presente nelle attività professionali quotidiane: supporta la ricerca, accelera la scrittura, sintetizza documenti e aiuta a prendere decisioni più rapidamente. Ma proprio questa facilità d’uso può generare un rischio sottovalutato: affidarsi all’output dell’IA senza verificarlo in modo critico. Quando accade, il problema non è solo tecnico. Diventa un tema di responsabilità professionale, qualità del lavoro e affidabilità del processo.

Un caso recente lo illustra in modo emblematico: un avvocato del Nebraska ha depositato un atto d’appello contenente citazioni giurisprudenziali inesistenti, e la corte lo ha segnalato agli organi disciplinari. Non è un episodio isolato, casi analoghi si sono verificati anche in Italia, con sanzioni per colpa grave. Il punto non è contare gli errori: è capire cosa succede quando il professionista smette di controllare. È qui che entra in gioco l’automation bias.

Che cos’è l’automation bias

L’automation bias è la tendenza di un individuo a fare eccessivo affidamento su un sistema automatizzato, favorendo l’output o il suggerimento della macchina anche quando esistono informazioni contraddittorie. Secondo il Center for Security and Emerging Technology (CSET) della Georgetown University, il fenomeno si manifesta in due forme principali: come errore di omissione, quando l’utente non interviene perché il sistema non ha emesso un alert, e come errore di commissione, quando l’utente segue attivamente un’indicazione errata del sistema. In entrambi i casi, il risultato è lo stesso: la capacità dell’utente di esercitare un controllo reale sull’IA viene progressivamente erosa.

Il CSET identifica tre livelli che influenzano l’automation bias: il comportamento degli utenti, il design tecnico del sistema e la cultura organizzativa. Nessuno dei tre opera in isolamento. Come osserva il rapporto, fattori come i vincoli di tempo, la difficoltà del compito, il carico di lavoro e lo stress possono esacerbare ulteriormente il rischio quando agiscono in combinazione. In altre parole: quando utenti sotto pressione, interfacce che nascondono l’incertezza e processi senza verifica convergono nello stesso contesto, l’effetto non è additivo, è sistemico. È esattamente questo il meccanismo al lavoro nel caso dell’avvocato del Nebraska: non un errore tecnico isolato, ma il risultato di un processo in cui nessun livello, né individuale, né tecnico, né organizzativo, ha esercitato il controllo necessario.

Il rapporto CSET fornisce inoltre una lezione importante che va oltre i singoli episodi: l’automation bias non nasce solo da utenti distratti o negligenti. Può essere istituzionalizzato dalle scelte organizzative. Nel caso studio del sistema missilistico Patriot, l’esercito americano aveva strutturato dottrina, addestramento e procedure in modo da preferire la modalità automatica del sistema: il risultato fu che gli operatori, nominalmente in controllo, avevano di fatto ceduto la responsabilità decisionale alla macchina. Secondo il CSET, quando il personale non è adeguatamente formato, anche un sistema che prevede supervisione umana può operare di fatto in modo completamente automatizzato.

Il caso dell’avvocato: non un’anomalia tecnica, ma un errore di processo

Quando una struttura introduce un tool IA senza definire chi verifica cosa e chi risponde dell’output, di fatto istituzionalizza la possibilità dell’errore. Il caso del Nebraska lo mostra in modo difficilmente equivocabile.

La corte chiarisce che la questione centrale non è provare in modo assoluto se l’IA sia stata usata oppure no. Il punto è che l’atto conteneva numerose false dichiarazioni di diritto e che una verifica di base su database giuridici come Westlaw, LexisNexis e sulle raccolte pubbliche del Nebraska avrebbe mostrato che molte delle citazioni non esistevano affatto, oppure non corrispondevano alle sentenze reali.

La spiegazione dello “schermo rotto” potrebbe, nella migliore delle ipotesi, giustificare qualche refuso o un numero di pagina trascritto in modo errato. Non spiega casi completamente inventati, costruiti con dettagli plausibili ma privi di qualsiasi riscontro nella realtà giuridica. Ed è proprio questa plausibilità formale a rendere l’errore difficile da intercettare: i modelli linguistici non segnalano l’incertezza, non avvertono quando stanno “indovinando”; producono testo fluido e convincente indipendentemente dalla sua accuratezza. La differenza tra un errore di copia e una citazione inesistente non è una sfumatura: è la differenza tra una svista e un’omissione professionale grave.

Questo è il principio che la corte mette in evidenza, e che vale ben oltre il diritto: quando un contenuto prodotto o assistito da uno strumento automatizzato entra in un contesto professionale, la responsabilità di validarlo non si trasferisce alla macchina. Resta interamente in capo a chi lo firma.

Italia ed Europa: non siamo indenni dal rischio

Pensare che il caso del Nebraska sia un’esotica anomalia americana sarebbe un errore di valutazione. Anche in Italia ed Europa si sono registrati episodi di eccessiva fiducia nei sistemi automatizzati, a conferma che l’automation bias non conosce confini geografici ma solo lacune procedurali.

Il Tribunale di Siracusa ha recentemente condannato un avvocato a un’ammenda di oltre 30.000 euro per aver citato in una memoria difensiva quattro precedenti giurisprudenziali inesistenti, ascritti alla Cassazione e generati dall’IA senza verifica. Simili “sentenze fantasma” sono arrivate persino in Cassazione, con atti che contenevano riferimenti formalmente perfetti ma privi di riscontro nei database ufficiali.

Anche nella pubblica amministrazione italiana l’automazione ha mostrato i suoi limiti: concorsi pubblici con esclusioni automatiche di candidati per errori formali intercettati da piattaforme digitali, spesso censurate dai giudici amministrativi per mancanza di verifica umana. Il caso noto come “algoritmo di Frank” ha invece evidenziato i rischi nei processi HR, con licenziamenti basati su decisioni algoritmiche contestate in sede giudiziaria.

Questi episodi confermano che il problema non è lo strumento, ma la metodologia di adozione. Il messaggio per gli studi legali e le aziende è chiaro: l’automazione accelera i processi, ma senza controllo umano attivo rischia di trasformare l’efficienza in un boomerang di responsabilità professionale.

Bias dell’IA e automation bias non sono la stessa cosa

Per capire davvero il problema, è utile distinguere tra bias dell’IA e automation bias. IBM definisce il bias IA come il verificarsi di risultati distorti a causa di pregiudizi umani che alterano i dati di addestramento originali o l’algoritmo, producendo output potenzialmente dannosi. In questo caso il problema nasce nel sistema: nei dati, nel campionamento, nelle etichette, nei criteri di misurazione o nella progettazione del modello.

L’automation bias, invece, riguarda soprattutto il comportamento umano davanti al sistema. Anche un output discutibile, incompleto o sbagliato può essere accettato senza sufficiente verifica se appare plausibile, fluido o formalmente convincente. In altre parole, il bias IA riguarda il modo in cui il sistema produce un risultato; l’automation bias riguarda il modo in cui l’essere umano lo riceve e lo approva.

Questa distinzione è decisiva perché spiega perché l’uso scorretto dell’IA non si risolve soltanto migliorando il modello. Serve anche una cultura operativa che mantenga il controllo umano attivo e consapevole.

Da dove nascono le distorsioni dell’IA

IBM elenca diverse fonti di distorsione nei sistemi di IA. Tra queste ci sono il bias cognitivo, che riflette pregiudizi umani inconsapevoli; il bias di campionamento o selezione, quando i dati non rappresentano in modo sufficiente la popolazione di riferimento; il bias di misurazione, dovuto a dati incompleti; il bias da stereotipi; il bias di esclusione, quando elementi importanti vengono lasciati fuori dal dataset; e il bias dell’algoritmo, che può produrre risultati fuorvianti se il problema è formulato male o se il feedback non orienta correttamente il sistema.

Queste distorsioni non sono marginali. IBM osserva che, se non affrontate, possono ridurre l’accuratezza dei sistemi, ostacolare la capacità delle aziende di trarre valore dall’IA e alimentare danni reputazionali e di brand, oltre a generare sfiducia presso gruppi storicamente emarginati. Questo è un punto da sottolineare: il costo del bias non ricade solo sul team tecnico o sul singolo operatore, ma sull’intera organizzazione e sul rapporto di fiducia con clienti, utenti e stakeholder.

Come ridurre il rischio: governance, verifica e strumenti

Le fonti convergono su una risposta precisa: per limitare bias ed errori servono governance, controllo continuo e human-in-the-loop. IBM spiega che l’identificazione e la risoluzione delle distorsioni richiedono una governance dell’IA, cioè politiche, pratiche e framework capaci di guidare lo sviluppo e l’uso responsabile dei sistemi.

Il CSET raccomanda tre linee di intervento, corrispondenti ai tre livelli di rischio identificati:

Livello utente: creare e mantenere standard di qualificazione per la comprensione degli strumenti. Disparità tra le capacità percepite e quelle reali del sistema sono tra le cause principali degli incidenti.
Livello design: progettare interfacce coerenti, che rendano visibile l’incertezza del sistema e non mascherino i limiti con output fluidi e persuasivi. Qualsiasi deviazione da una filosofia di design consolidata deve essere comunicata chiaramente agli utenti.
Livello organizzativo: rivedere periodicamente le policy in funzione delle capacità reali dei sistemi usati, aggiornandole quando la tecnologia cambia. Se gli obiettivi dell’organizzazione e le politiche di governance non sono allineati, il bias di automazione è quasi inevitabile.

Il CSET conclude che il human-in-the-loop da solo non basta a prevenire errori o incidenti. Quello che conta è la calibrazione tra presidio tecnico e presidio umano, adattata al contesto, al livello di rischio e alle capacità reali degli utenti coinvolti.

In pratica, questo significa trattare l’IA come un collaboratore da supervisionare, non come un’autorità da seguire. Ogni output, testo, citazione, dato, raccomandazione, va considerato una bozza fino a prova contraria. Nei contesti in cui l’errore ha conseguenze formali o legali, questa verifica non è una cautela aggiuntiva: è parte integrante della prestazione professionale. L’AI Act (Regolamento UE 2024/1689) lo ribadisce esplicitamente all’articolo 14 (Sorveglianza umana), nel quale stabilisce che i sistemi ad alto rischio devono essere progettati in modo da consentire una supervisione umana effettiva, non solo formale, con capacità di intervento e override sulle decisioni automatizzate. La tecnologia può accelerare il lavoro, ma non può sostituire il giudizio di chi ne risponde.

Cosa dovrebbero fare le organizzazioni

Per un’azienda, usare bene l’IA non significa solo introdurre un nuovo tool. Significa progettare processi che impediscano all’automation bias di diventare prassi quotidiana. IBM sottolinea che i sistemi distorti possono danneggiare organizzazioni e società, erodendo la fiducia di clienti, utenti e stakeholder. Il CSET sottolinea che la formazione degli utenti è una delle tre leve fondamentali per ridurre il rischio di automation bias, e che nessuna misura tecnica può compensare la sua assenza.

In questo senso, alcune misure sono particolarmente rilevanti:

Definire quali attività possono essere supportate dall’IA e quali richiedono revisione umana obbligatoria: il CSET distingue tra livello di supervisione nominale e supervisione reale, la differenza tra i due può determinare l’esito di un errore.
Costruire team diversi e multidisciplinari: IBM osserva che quanto più vario è il team — per ruolo, formazione e prospettiva — tanto più è probabile che riconosca distorsioni nei dati e nei processi prima che producano danni.
Testare i modelli con dati reali e aggiornare i controlli nel tempo: IBM raccomanda un monitoraggio continuo, perché nessun modello è permanente e le distorsioni possono emergere anche dopo il deployment.
Documentare le scelte fatte sui sistemi IA in uso: registrare quali tool vengono usati, per quali attività e con quali limiti noti è il primo passo per rendere il processo verificabile e migliorabile nel tempo — e per evitare che l’uso acritico si normalizzi per inerzia.

Il punto centrale è che l’adozione dell’IA non può basarsi sulla sola efficienza. Deve basarsi anche su affidabilità, verificabilità e responsabilità.

Il controllo umano non è opzionale

La regola più utile è trattare l’output dell’IA come una bozza autorevole solo in apparenza, non come un contenuto già validato. Se un testo, una citazione, un riassunto o una raccomandazione vengono usati in un contesto professionale, devono essere controllati da chi ne assume la responsabilità finale.

Il caso dell’avvocato mostra proprio questo: non basta che un’informazione sembri credibile per renderla affidabile. E non basta che uno strumento sia utile per renderne corretto ogni risultato. L’IA può essere un vantaggio reale, ma solo se inserita in un processo che conserva il dubbio, il controllo e la verifica come parti essenziali del lavoro.

Fonti: