Intelligenza Artificiale e Due Diligence: la rivoluzione dell’analisi legale con CleverChain

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Tradizionalmente, la Due Diligence è un processo lungo e laborioso, spesso soggetto a errori umani. In che modo specifico l’Intelligenza Artificiale sta superando queste limitazioni e quali benefici concreti avete osservato nella vostra azienda in termini di efficienza, accuratezza e riduzione dei tempi?

Il processo di Due Diligence si basa tipicamente su una base eterogenea di fonti quali ad esempio registri locali, liste e dati commerciali. Tuttavia, i dati utilizzati sono intrinsecamente statici – quinti potenzialmente obsoleti –, limitati – ad es. per argomento, giurisdizione o tipologia di entità –, e frammentati – incapaci cioè di catturare in modo efficace i collegamenti e le sfumature tra le parti coinvolte. L’IA permette di svolgere in parallelo una miriade di operazioni coerenti tra loro, utilizzando dati destrutturati di varie fonti, integrandoli tra loro e restituendo un’istantanea che include anche dati di contesto e in grado di rivelare elementi essenziali per il processo decisionale. Ne deriva un allargamento significativo della prospettiva di analisi e una contestuale capacità di approfondimento, sia in sede di interrogazione iniziale, sia in fase di monitoraggio. Dall’altro lato, per massimizzare l’accuratezza dell’output, occorre adottare una combinazione di soluzioni tecniche come ad es. il Retrieval-Augmented Generation – che combina LLM con un sistema di recupero di informazioni da un database di fonti esterne verificate o documenti strutturati –, l’utilizzo di prompt con “guardrails” o l’integrazione di “knowledge graph” – che utilizzano strutture di dati verificati e relazioni tra concetti per supportare il modello durante l’inferenza. Con riferimento ad una Due Diligence di compliance standard, riscontriamo un risparmio di ca. 2.5 ore per caso, che valgono decisioni più veloci e scalabili per il professionista legale, e che si traducono in una migliore esperienza e una maggiore rapidità di esecuzione per la controparte.

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L’AI offre strumenti avanzati per l’analisi di grandi quantità di dati, come la revisione automatica dei contratti e l’identificazione di potenziali rischi legali. Quali sono, a suo avviso, le principali aree della Due Diligence in cui l’AI sta avendo l’impatto più significativo e quali nuove opportunità si aprono grazie a queste tecnologie?

Credo che l’avvento dell’IA possa coincidere con un momento di estrema creatività e produttività, che noi stessi stiamo vivendo in prima persona. Infatti, l’IA aiuta a focalizzarsi su problemi e use case specifici da risolvere, permettendo di realizzare in breve tempo delle soluzioni ad-hoc infuse della propria competenza ed esperienza settoriale – tramite ad esempio testing e knowledge base. Allo stesso tempo, l’IA permette di disegnare processi automatizzati di Due Diligence che amplificano il potenziale umano – un po’ come un braccio bionico – o di effettuare agevolmente analisi di impatto e di gap in contesti ampi e complessi – ad es. rispetto a regolamentazioni e best practice internazionali. Infine, crediamo l’IA possa supportare una maggiore “simbiosi” tra mondo Fiat e Crypto, data la sempre maggiore diffusione dei digital assets, in relazione all’esposizione diretta e indiretta che i professionisti si trovano a valutare, ad es. analisi delle fonti patrimoniali.
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L’implementazione di soluzioni basate sull’AI nella Due Diligence solleva anche alcune preoccupazioni, ad esempio in termini di privacy dei dati, accuratezza degli algoritmi e necessità di supervisione umana. Come affrontate queste sfide nella vostra azienda e quali le best practice che ritenete essenziali?

Riguardo l’accuratezza, oltre a quanto sopra, la fiducia nei modelli dipende dalla loro “comprensibilità” e “spiegabilità”. L’IA viene spesso percepita come black box, quindi un aspetto essenziale per incentivarne l’utilizzo risiede nella capacità di spiegarne l’output, ad es. con procedure di testing solide e precisi riferimenti alle fonti utilizzate per produrre risultati.

Sotto il profilo della privacy, a latere dei riferimenti normativi che tutti conosciamo, ascoltiamo con interesse voci autorevoli come quella dello European Data Protection Board, che ad esempio prevede di completare entro fine febbraio la consultazione sulle linee guida per la pseudonimizzazione^[1]. Inoltre, dal lato tecnico, ci sono due aree su cui suggeriamo di prestare attenzione. La prima riguarda l’utilizzo di “private instances”, cioè istanze di cloud providers create all’interno dell’UE, personali e “sandboxed”, cioè protette da firewall. La seconda riguarda l’utilizzo di LLM open source, che forniscono quindi trasparenza sui codici. Tendenzialmente, occorrerebbe che almeno uno di questi due criteri sia soddisfatto per rafforzare la conformità lato privacy.

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In che modo l’introduzione dell’AI sta cambiando il ruolo dei professionisti legali coinvolti nei processi di Due Diligence? Si tratta di una sostituzione del lavoro umano o piuttosto di una sua evoluzione, con una maggiore focalizzazione su attività a valore aggiunto come la consulenza strategica e la negoziazione?

Prevediamo che, non solo in ambito legale, i team di lavoro in futuro saranno composti in parte da professionisti in carne ed ossa, e in parte da professionisti digitali. Penso siamo tutti d’accordo su chi farà cosa, e prevediamo implicazioni su vari livelli. Ad esempio, crediamo che questo nuovo paradigma migliorerà l’accessibilità ai servizi legali di qualità e favorirà la sperimentazione di modelli di pricing ibridi, calibrati sulla struttura di costo e sulla natura del servizio sottostante.

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Guardando al futuro, quali sono, secondo lei, le prospettive di sviluppo dell’AI nel campo della Due Diligence e quali saranno le implicazioni per il mercato delle operazioni straordinarie, come le fusioni e acquisizioni?

In futuro, la Due Diligence non sarà più un processo di verifica, ma uno strumento strategico capace di prevedere scenari, anticipare rischi e scoprire opportunità invisibili ad occhio nudo. Le operazioni di M&A continueranno ad essere basate su esperienza e competenze, ma amplificate dalle analisi “chirurgiche” e predittive supportate dall’AI. Chi saprà sfruttare questa rivoluzione non solo ridurrà tempi e costi, ma contribuirà ad afferrare un nuovo concetto di valore strategico e vantaggio competitivo.

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[1] Fonte: edpb, “Guidelines 01/2025 on Pseudonymisation”, https://www.edpb.europa.eu/our-work-tools/documents/public-consultations/2025/guidelines-012025-pseudonymisation_en