Intelligenza Artificiale e Third Party Litigation Funding: La Nuova Frontiera del Finanziamento delle Controversie
Questo articolo analizza l’impatto trasformativo dell’intelligenza artificiale sul settore del third party litigation funding (TPLF). L’AI sta rivoluzionando le modalità di valutazione delle opportunità di investimento in controversie giudiziarie, consentendo ai funders di superare le tradizionali sfide legate ai costi elevati della due diligence, ai tempi prolungati di analisi e all’incertezza nella previsione degli esiti processuali. Attraverso algoritmi di machine learning e tecnologie di natural language processing, i litigation funders possono oggi effettuare analisi predittive degli esiti, automatizzare l’esame documentale, sviluppare modelli quantitativi di risk assessment e ottimizzare la gestione dei portafogli di investimento. L’articolo esamina inoltre le criticità etiche connesse all’utilizzo di tali tecnologie, tra cui la trasparenza algoritmica, il rischio di bias e l’impatto sull’accesso alla giustizia. Sul piano regolamentare, vengono analizzati i requisiti imposti dall’AI Act europeo per i sistemi ad alto rischio e i principi stabiliti dalla normativa italiana (L. 132/2025), che ribadisce la centralità della supervisione umana e la riserva al magistrato di ogni decisione interpretativa e valutativa. Per il mercato italiano, ancora in fase di sviluppo, l’adozione dell’AI rappresenta un’opportunità di accelerazione, a condizione che sia accompagnata da un quadro regolamentare che garantisca trasparenza, accountability e tutela dei diritti fondamentali.
- Introduzione
Il third party litigation funding (TPLF), ovvero il finanziamento di controversie giudiziarie da parte di soggetti terzi estranei alla lite, rappresenta ormai una realtà consolidata nei sistemi giuridici anglosassoni e sta progressivamente guadagnando terreno anche in Europa continentale. Questo strumento consente a imprese e privati di accedere alla giustizia senza sostenere direttamente i costi del contenzioso, trasferendo il rischio economico a investitori specializzati che, in caso di esito positivo, ricevono una percentuale del recupero.
Negli ultimi anni, il settore del litigation funding sta attraversando una trasformazione epocale grazie all’adozione di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale. L’AI sta rivoluzionando il modo in cui i funders valutano le opportunità di investimento, gestiscono i rischi e ottimizzano i loro portafogli, rendendo più efficiente un processo tradizionalmente caratterizzato da elevati costi di analisi e da margini di incertezza significativi.
Questo articolo esplora come l’intelligenza artificiale stia ridefinendo il panorama del third party litigation funding, analizzandone le applicazioni concrete, i vantaggi competitivi e le sfide etiche e regolamentari che ne derivano.
- Le sfide tradizionali del litigation funding
La decisione di finanziare una controversia richiede un’analisi approfondita di molteplici variabili: i meriti legali della causa, la solidità delle prove, la giurisprudenza applicabile, la solvibilità della controparte, la durata prevista del procedimento e i potenziali importi recuperabili. Questa valutazione è tradizionalmente affidata a team di legali esperti che devono esaminare manualmente ingenti quantità di documentazione, con costi elevati e tempi dilatati.
Il processo di due diligence rappresenta una voce di costo significativa per i funders. Ogni richiesta di finanziamento richiede l’analisi di documenti processuali, contratti, corrispondenza, perizie tecniche e precedenti giurisprudenziali. Questo processo può richiedere settimane o mesi, con il rischio che opportunità interessanti vengano perse a favore di competitor più rapidi nella valutazione.
Nonostante l’esperienza e la competenza dei professionisti coinvolti, la previsione dell’esito di una controversia rimane intrinsecamente incerta. Fattori quali l’orientamento del giudice, la performance dei testimoni, l’evoluzione giurisprudenziale e dinamiche processuali imprevedibili possono influenzare significativamente il risultato finale, rendendo complessa la quantificazione del rischio d’investimento.
- Come l’AI sta trasformando il settore
Gli algoritmi di machine learning possono essere addestrati su vasti database di decisioni giudiziarie per identificare pattern e correlazioni che sfuggirebbero all’analisi umana. Analizzando migliaia di sentenze relative a specifiche tipologie di controversie (ad esempio, cause in materia di proprietà intellettuale, responsabilità da prodotto difettoso o contenziosi commerciali), i sistemi di AI possono sviluppare modelli predittivi che stimano la probabilità di successo di una causa sulla base delle sue caratteristiche specifiche.
Questi modelli considerano variabili quali: il tipo di giurisdizione, le caratteristiche del giudice assegnato, la natura delle pretese avanzate, la qualità delle prove disponibili e i precedenti giurisprudenziali rilevanti. Il risultato è una stima probabilistica dell’esito che può guidare le decisioni di investimento con maggiore oggettività rispetto alle valutazioni puramente soggettive.
Le tecnologie di natural language processing (NLP) e document review automatizzato consentono di analizzare rapidamente grandi volumi di documenti, estraendo informazioni rilevanti, identificando clausole contrattuali chiave, individuando contraddizioni o punti deboli nelle argomentazioni e mappando la cronologia dei fatti.
Sistemi basati su AI possono classificare automaticamente i documenti per tipologia e rilevanza, evidenziare elementi probatori favorevoli o sfavorevoli, e generare sintesi strutturate che riducono drasticamente il tempo necessario per completare la due diligence. Ciò che tradizionalmente richiedeva settimane di lavoro manuale può ora essere completato in giorni o addirittura ore, con un significativo abbattimento dei costi operativi.
L’AI permette di sviluppare modelli sofisticati di risk assessment che integrano molteplici fonti di dati. Oltre all’analisi giurisprudenziale, questi sistemi possono incorporare l’analisi della solvibilità della controparte attraverso database finanziari e algoritmi di credit scoring, la valutazione temporale basata su dati storici relativi a tribunali specifici e tipologie di cause, nonché la quantificazione dei danni mediante algoritmi che calcolano range probabilistici di recovery sulla base di precedenti simili.
Per i funders che gestiscono portafogli di investimenti in multiple controversie, l’AI offre strumenti avanzati di portfolio optimization. Algoritmi di ottimizzazione possono bilanciare il portafoglio considerando correlazioni tra casi, diversificazione del rischio per tipologia di controversia, giurisdizione e settore industriale, massimizzando il rendimento atteso per un dato livello di rischio complessivo.
Questi sistemi possono inoltre monitorare in tempo reale l’evoluzione dei casi finanziati, segnalando tempestivamente sviluppi processuali che richiedono attenzione o ricalibrazione delle strategie di investimento.
- Applicazioni pratiche e casi d’uso
Diversi funders hanno implementato sistemi di AI che fungono da “primo filtro” per le richieste di finanziamento in arrivo. Questi sistemi analizzano automaticamente le submission iniziali, estraggono i dati chiave e assegnano un punteggio preliminare di merito e fattibilità economica. Le richieste che superano determinate soglie vengono quindi inoltrate ai team legali per un’analisi approfondita, mentre quelle chiaramente non in linea con i criteri di investimento vengono scartate automaticamente, liberando risorse preziose.
Piattaforme di legal research potenziate da AI consentono di identificare in pochi secondi tutti i precedenti rilevanti per una specifica controversia, analizzandone gli esiti e individuando trend giurisprudenziali. Alcuni sistemi possono addirittura prevedere come specifici giudici tendono a decidere determinate questioni, basandosi sull’analisi delle loro precedenti sentenze.
L’AI permette di sviluppare modelli di pricing più sofisticati e personalizzati. Anziché applicare percentuali standard di recovery, i funders possono utilizzare algoritmi che calcolano il prezzo del finanziamento sulla base del rischio specifico del caso, considerando tutte le variabili rilevanti. Questo approccio data-driven consente di offrire condizioni più competitive per casi a basso rischio e di prezzare adeguatamente quelli più complessi.
5 Criticità e questioni etiche
L’uso dell’AI nel contesto giudiziario solleva tuttavia alcune preoccupazioni etiche. I modelli di machine learning complessi possono funzionare come “black boxes”, rendendo difficile comprendere come giungono a determinate conclusioni. In alcuni casi giudiziari relativi ad applicazione di algoritmi nel processo decisionale soggetto a regole di legge, è stata evidenziato come l’impossibilità di comprendere il funzionamento di un algoritmo costituisce un vizio procedurale, imponendo all’utilizzatore l’onere di provare e illustrare le istruzioni impartite e le modalità operative del sistema.
Se i dati storici di addestramento riflettono bias sistemici presenti nelle decisioni giudiziarie passate, l’AI rischia di perpetuare o amplificare tali distorsioni.
Il vantaggio competitivo dei funders tecnologicamente più avanzati potrebbe ridurre la concorrenza, con effetti negativi sulle condizioni offerte ai litiganti.
Un’eccessiva automazione potrebbe ridurre la controversia a mera analisi rischio-rendimento, trascurando il valore sociale e il principio di accesso alla giustizia.
È importante riconoscere che l’AI, per quanto potente, presenta limiti intrinseci. In primo luogo, elementi quali la credibilità dei testimoni, le dinamiche dell’aula o le strategie difensive creative sono difficilmente modellabili attraverso algoritmi. Inoltre, le previsioni risultano inaffidabili se basate su dati incompleti, non rappresentativi o di scarsa qualità. I sistemi di AI mostrano inoltre una certa rigidità di fronte a casi che presentano questioni giuridiche inedite o contesti fattuali senza precedenti. Per queste ragioni, l’AI deve complementare, non sostituire, il giudizio esperto di professionisti legali.
- Quadro normativo e regolamentare
L’adozione dell’AI nel litigation funding deve confrontarsi con un contesto regolamentare in evoluzione sia a livello europeo che nazionale.
A livello europeo, il Regolamento sull’Intelligenza Artificiale (AI Act) dell’Unione Europea classifica i sistemi di AI utilizzati nell’amministrazione della giustizia come “ad alto rischio”, imponendo requisiti stringenti in termini di trasparenza e spiegabilità delle decisioni, qualità e rappresentatività dei dataset di addestramento, supervisione umana significativa, robustezza e cybersecurity, documentazione tecnica dettagliata.
I litigation funders che utilizzano sistemi di AI dovranno quindi assicurare compliance con tali requisiti, implementando governance adeguate e meccanismi di accountability. Inoltre, la Direttiva (UE) 2023/2225 sui contratti di credito ai consumatori classifica i sistemi di IA per la valutazione del merito creditizio come “ad alto rischio”. In questi casi, il consumatore ha il diritto di ottenere l’intervento umano, ricevere una spiegazione significativa e comprensibile della valutazione effettuata e del funzionamento del trattamento automatizzato applicato, e chiedere un riesame della decisione. Questi principi, nati a tutela del consumatore nel mercato del credito, potrebbero essere invocati per analogia nel contesto del TPLF, dove la decisione di finanziare o meno una causa può essere determinante per l’accesso alla giustizia di una parte.
A livello nazionale, la Legge 23 settembre 2025, n. 132 delinea i principi cardine che dovranno guidare lo sviluppo e l’utilizzo dell’IA in Italia. L’articolo 3 stabilisce che l’utilizzo di sistemi di IA deve avvenire nel rispetto dei diritti fondamentali, della trasparenza, proporzionalità, sicurezza, non discriminazione e, soprattutto, nel rispetto dell’autonomia e del potere decisionale dell’uomo. Per le professioni intellettuali, l’articolo 13 specifica che l’uso dell’IA è finalizzato al solo esercizio delle attività strumentali e di supporto all’attività professionale, con prevalenza del lavoro intellettuale. In modo ancora più netto, l’articolo 15 sancisce che è sempre riservata al magistrato ogni decisione sull’interpretazione e sull’applicazione della legge, sulla valutazione dei fatti e delle prove e sull’adozione dei provvedimenti. Questo rappresenta un limite invalicabile per qualsiasi modello predittivo: l’IA può calcolare una probabilità di successo, ma non può determinare l’esito del giudizio.
- Prospettive future
Tra le tendenze emergenti si segnalano l’integrazione di fonti dati diversificate (inclusi social media analytics e sentiment analysis), l’utilizzo dell’AI generativa per elaborare strategie processuali alternative e simulare le argomentazioni della controparte, lo sviluppo di piattaforme di matching automatizzato tra litiganti e funders, la tokenizzazione degli investimenti in controversie attraverso blockchain e crowdfunding regolamentato, e l’impiego dell’AI per individuare il momento ottimale per proporre transazioni e stimare range di settlement accettabili.
In Italia, il litigation funding è ancora un fenomeno relativamente limitato rispetto ai mercati anglosassoni, ma l’interesse è in crescita, specialmente per controversie commerciali di grande valore, arbitrati internazionali e class actions.
L’adozione dell’AI potrebbe accelerare lo sviluppo del mercato italiano del TPLF attraverso la riduzione delle barriere all’ingresso, rendendo economicamente sostenibile finanziare anche controversie di valore medio grazie a costi di valutazione inferiori. Inoltre, modelli di risk assessment più sofisticati potrebbero attrarre capitali istituzionali tradizionalmente restii a investire in litigation, mentre l’emergere di standard di valutazione condivisi potrebbe aumentare la trasparenza e la maturità del mercato.
A livello europeo, l’AI Act e la crescente attenzione alla regolamentazione del TPLF (come dimostrato dalla Direttiva sulle azioni rappresentative) potrebbero portare a un framework normativo più armonizzato, che bilanci l’innovazione tecnologica con la tutela dei diritti fondamentali e l’integrità del sistema giudiziario.
- Conclusioni
L’intelligenza artificiale sta trasformando profondamente anche il settore del third party litigation funding, offrendo strumenti senza precedenti per la valutazione del rischio, l’efficienza operativa e l’ottimizzazione degli investimenti. Le tecnologie di IA avanzata, come l’intelligenza artificiale generativa, l’intelligenza artificiale autonoma (Agentic AI) e le piattaforme MLOps, possono essere impiegate in diverse fasi del processo di valutazione, dall’analisi documentale al monitoraggio dell’andamento del contenzioso.
Tuttavia, questa trasformazione tecnologica richiede un approccio consapevole e responsabile. Le questioni etiche legate a trasparenza, bias algoritmici e accesso equo alla giustizia non possono essere ignorate. La supervisione umana resta essenziale: l’AI deve essere concepita come strumento di supporto alle decisioni, non come sostituto del giudizio esperto di professionisti legali.
Per il mercato italiano, ancora in fase di sviluppo, l’AI rappresenta un’opportunità per accelerare la maturazione del settore, a patto che venga accompagnata da un’adeguata regolamentazione che garantisca trasparenza, accountability e tutela dei diritti fondamentali.
Il futuro del litigation funding sarà inevitabilmente tecnologico, ma dovrà rimanere saldamente ancorato ai principi di equità, accesso alla giustizia e integrità del processo che costituiscono il fondamento dei nostri sistemi giuridici. La sfida per operatori, regolatori e professionisti legali sarà quella di sfruttare il potenziale innovativo dell’intelligenza artificiale senza compromettere questi valori essenziali, sviluppando e implementando sistemi di IA che non solo siano performanti dal punto di vista predittivo, ma che siano anche pienamente conformi ai principi di trasparenza, garantendo la tracciabilità e la comprensibilità dei loro processi decisionali.
