Introduzione
Negli ultimi anni, l’adozione degli strumenti di intelligenza artificiale, e in particolare della generative AI, ha registrato una crescita rapida e costante. I livelli di diffusione variano in base al contesto normativo, alla propensione al rischio e alla maturità organizzativa. Tuttavia, un dato è ormai evidente: l’AI fa parte integrante del lavoro legale.
Oggi viene utilizzata per generare verbali, redigere report, supportare analisi e velocizzare attività operative. E, soprattutto, è destinata a restare. Di fronte a questa evoluzione, la domanda non è più se adottare l’AI, ma quale sarà il prossimo passo per il settore legale.
Un recente evento organizzato da EY e Legaltech Hub ha evidenziato quella che potrebbe essere la prossima trasformazione significativa: l’Agentic AI.
Questo passaggio segna un’evoluzione importante. L’AI non è più uno strumento isolato o un semplice supporto alla produttività, ma diventa una componente pienamente integrata nei processi legali. Legaltech Hub ed EY descrivono questa transizione come il passaggio da “tecnologie isolate” a sistemi integrati che supportano il funzionamento della funzione legale all’interno dell’organizzazione.
Cosa significa, concretamente, per i team legali?
Cos’è l’Agentic AI
L’Agentic AI rappresenta un cambiamento nel modo in cui l’intelligenza artificiale viene progettata e implementata. A differenza dei modelli focalizzati su singole attività, i sistemi agentici sono progettati per perseguire obiettivi definiti.
Questi sistemi sono in grado di:
- percepire informazioni;
- analizzare il contesto;
- selezionare gli strumenti più appropriati;
- agire su più sistemi in modo coordinato.
In sintesi:
La generative AI automatizza la creazione di contenuti. Genera e sintetizza informazioni, migliora la produttività e supporta il lavoro quotidiano. Tuttavia, richiede ancora supervisione umana, ad esempio per revisioni, approvazioni o modifiche.
L’Agentic AI, invece, opera con un livello di autonomia superiore. Può pianificare ed eseguire attività end-to-end, interpretando dati, prendendo decisioni e compiendo azioni per raggiungere un obiettivo, con un intervento umano minimo.
Gartner definisce gli AI agents come “sistemi orientati a un obiettivo”, distinguendoli dagli strumenti AI tradizionali o dagli assistenti virtuali. Per il settore legale, questa distinzione è fondamentale. Il lavoro legale, infatti, è intrinsecamente orientato a un risultato.
Redigere un contratto, verificare una fattura o valutare un rischio non sono fini a sé stessi. Sono fasi di un flusso di lavoro più ampio, che mira a ridurre l’esposizione al rischio, accelerare le approvazioni e consentire al business di operare con maggiore sicurezza.
In questo contesto, l’Agentic AI si adatta alla realtà dei workflow legali molto meglio rispetto all’automazione basata su singole attività.
Perché il lavoro legale si presta all’Agentic AI
A differenza di un workflow CRM, generalmente standardizzato e prevedibile, il lavoro legale è raramente lineare.
È possibile definire workflow, regole o playbook per identificare clausole critiche. Tuttavia, ogni pratica e ogni contratto presentano differenze sostanziali. Inoltre, una singola matter può attraversare più fasi, coinvolgere diversi stakeholder e interagire con numerosi sistemi aziendali.
Prendiamo come esempio un contratto. Il processo va dalla richiesta iniziale alla redazione, dalla negoziazione all’approvazione, fino alla firma e al monitoraggio delle obbligazioni. Ogni fase dipende dal contesto, dal giudizio professionale e dalle tempistiche.
Questo non significa che l’automazione o l’AI tradizionale siano inutili nel settore legale. Significa, piuttosto, che l’AI deve operare a un livello diverso. In uno scenario evoluto, l’intervento umano si concentra sulle eccezioni, mentre l’intero processo può essere delegato a un AI agent.
Proprio questa complessità rende l’Agentic AI particolarmente rilevante per i team legali. Legaltech Hub ed EY sottolineano che gli agenti sono più efficaci quando gestiscono attività end-to-end, anziché task frammentati e scollegati.
Inoltre, non tutte le attività legali si adattano a un’interfaccia conversazionale. Le operazioni più complesse richiedono esperienze utente dedicate e un’integrazione stretta con i sistemi enterprise esistenti.
Considerazioni sull’Agentic AI per i team legali
Sebbene l’Agentic AI presenti un potenziale significativo, comporta anche rischi e richiede solide misure di governance.
Controllo e responsabilità
I workflow tradizionali sono progettati per essere prevedibili. Si basano su regole definite e producono risultati coerenti.
Ad esempio, un team legale può impostare un processo per monitorare le scadenze di rinnovo dei contratti del marketing, generando alert automatici secondo criteri prestabiliti.
Gli AI agents, invece, agiscono in base al contesto e a meccanismi di ragionamento autonomo. Di conseguenza, il loro comportamento è meno deterministico e gli esiti possono variare.
Per questo motivo, è essenziale definire responsabilità chiare e meccanismi di controllo adeguati.
Fondamenta solide di governance
Legaltech Hub ed EY evidenziano che gli agenti AI interagiscono con i sistemi aziendali come veri e propri utenti. Pertanto, prima di adottarli su larga scala, è necessario garantire:
- identità digitali univoche per ciascun agente;
- tracciabilità completa di ogni azione;
- framework di governance in grado di rilevare anomalie e gestire i rischi.
Anche Gartner conferma che molti AI agents si trovano ancora in una fase iniziale di maturità enterprise. La loro efficacia dipende da basi solide, tra cui data governance strutturata, integrazione dei sistemi e modelli decisionali chiaramente definiti.
In assenza di questi elementi, l’Agentic AI può aumentare l’esposizione al rischio anziché generare valore.
Applicazioni pratiche dell’Agentic AI per i team legali
Contract Lifecycle Management
Una delle applicazioni più immediate dell’Agentic AI riguarda il Contract Lifecycle Management.
Un agente può:
- ricevere una richiesta di contratto;
- individuare il template corretto;
- attivare i flussi di approvazione secondo regole predefinite;
- avviare il processo di firma;
- archiviare il contratto eseguito e monitorarne le obbligazioni.
In un contesto ideale, questo approccio riduce significativamente il coordinamento manuale e limita l’intervento umano alle sole eccezioni.
Legal Knowledge Management
Anche il knowledge management rappresenta un ambito ad alto potenziale.
Gli agenti possono monitorare nuovi contenuti normativi o giurisprudenziali, estrarre insight rilevanti, generare sintesi, applicare tag coerenti e pubblicare le informazioni in un hub centralizzato.
Secondo Legaltech Hub, questo tipo di workflow agentico contribuisce a mantenere il patrimonio informativo sempre aggiornato, accessibile e utilizzabile. Inoltre, consente di ridurre in modo significativo le attività amministrative per team già sotto pressione.
Monitoraggio di obbligazioni e rischi
I contratti continuano a generare obbligazioni anche dopo la firma.
I sistemi di Agentic AI possono monitorare scadenze, verificare requisiti di performance, valutare l’esposizione al rischio e attivare alert o workflow quando è necessario intervenire.
Di conseguenza, il team legale passa da un approccio reattivo a una gestione proattiva del rischio.
Uno sguardo al futuro
L’Agentic AI consente ai team legali di superare un’automazione isolata e frammentata, evolvendo verso un sistema orientato ai risultati che richiede un coinvolgimento umano minimo. Questo passaggio evidenzia la trasformazione già in atto nel mondo legale. Rupali Patel Shah, Head of Legal Solutions di DiliTrust, concorda: “C’è molto dibattito su quanto l’AI sarà pervasiva nella professione legale, ma una cosa è certa: il futuro del lavoro legale sarà AI-enabled”.
Per quanto riguarda l’Agentic AI, dovrebbe essere considerata un’estensione di ciò che è già possibile fare con la generative AI, e non un sostituto della competenza legale.
Agisce come un vero e proprio legal companion, capace di ridurre il carico amministrativo ancora più di quanto già faccia la generative AI. Tuttavia, per funzionare in modo efficace, deve essere implementata con intenzionalità e struttura. Per ottenere risultati concreti, infatti, la competenza legale resta imprescindibile. Sono una governance solida e una gestione rigorosa dei dati a consentire agli AI agents di operare in modo mirato e affidabile.
Siamo ancora nelle fasi iniziali dell’adozione degli AI agents nelle organizzazioni. Proprio per questo, rappresentano un modello operativo da tenere in considerazione per chi desidera anticipare il cambiamento.
Questo articolo è stato redatto sulla base delle seguenti fonti:
- The current state of AI agents for enterprises, Gartner, 2025 (disponibile on demand)
- EY e Legaltech Hub, The new normal: stabilizing legal change in an AI world
