Prompt workflow: prompt come interfaccia strategica - IA e Avvocati (18) - Studio legale Avvocato Giuseppe Briganti - Pesaro

Prompt workflow: prompt come interfaccia strategica – IA e Avvocati (18)

29 Settembre 2025 - Posted by: Giuseppe Briganti - In category: Nuove tecnologie - No responses

Questo post mostra come i prompt giuridici possano evolvere da semplici istruzioni a interfacce strategiche capaci di governare flussi di lavoro complessi.

Viene illustrato il metodo R-CAFAR+, uno script Python esemplificativo, casi d’uso pratici e i principali limiti tecnici e giuridici da considerare.

Il lettore – avvocato o giurista – troverà spunti concreti per integrare questi strumenti nei processi di studio, migliorando efficienza, tracciabilità e conformità normativa.

Introduzione

Mentre i post precedenti hanno illustrato come costruire, adattare, collegare e validare i prompt, questo post mostra come trasformarli in strumenti di governo del processo legale.

Il prompt diventa una UI (User Interface) legale, non più un input isolato ma un dispositivo di regia del workflow.

In questo senso, questo articolo rappresenta il passaggio dal prompting come tecnica di scrittura al prompting come architettura organizzativa dello studio.

Il concetto di prompt come UI (User Interface) legale

Concepire il prompt come interfaccia significa usarlo come console di comando per:

Attivare procedure giuridiche complesse (atti, pareri, contratti…)
Avviare analisi documentali specialistiche
Eseguire confronti normativi e giurisprudenziali mirati
Automatizzare classificazioni e archiviazioni intelligenti

Vantaggi principali:

Standardizzazione dei processi
Riduzione degli errori e delle omissioni
Velocizzazione delle attività
Tracciabilità per audit e revisione
Formazione del personale attraverso flussi codificati

Esempio: un prompt strutturato con R-CAFAR+ può analizzare un contratto di compravendita internazionale, identificare e classificare le clausole di consegna, confrontarle con gli Incoterms ICC (ad esempio FOB o CIF) ed evidenziare eventuali difformità. Successivamente, il sistema genera suggerimenti di modifica mirati per conformare il testo agli standard internazionali, producendo un report operativo che semplifica e velocizza la revisione da parte del legale.

Struttura di un prompt-workflow per l’analisi giuridica assistita

La progettazione di un workflow basato su prompt nell’ambito giuridico richiede una struttura modulare e trasparente, che consenta il pieno controllo delle operazioni e garantisca qualità e replicabilità dei risultati.

Gli elementi essenziali sono:

Ruolo
Determinazione dell’identità, delle competenze e delle limitazioni dell’intelligenza artificiale, con assegnazione esplicita di una funzione (es. “avvocato civilista”). Questo passaggio è cruciale per indirizzare la metodologia di analisi e il livello di approfondimento.
Contesto
Individuazione della materia e dello scenario in cui si colloca la richiesta: tipo di controversia, ambito normativo, tribunale competente, eventuali peculiarità processuali o sostanziali.
Input documentale
Elencazione puntuale dei documenti, dati e atti da elaborare. Può comprendere contratti, sentenze, memorie, allegati, corrispondenza. Una corretta delimitazione dell’input previene errori di interpretazione.
Operazioni richieste
Specificazione delle azioni da svolgere, ordinate in sequenza logica e funzionale: sintesi, classificazione dei fatti, estrazione di clausole, analisi dei rischi, individuazione degli snodi controversi. Ogni operazione può essere segmentata in sottotask.
Formato di output
Definizione della struttura, del registro stilistico e dei requisiti formali del risultato atteso: report, atto, parere, schema, tabella, elenco puntato o ragionato, nota di sintesi…
Criteri di verifica
Applicazione di controlli interni (coerenza, completezza, aderenza alle istruzioni, conformità alle best practice) e, ove richiesto, inserimento di alert o richieste di approfondimento manuale.
Note operative
Inserimento di eccezioni, limiti della tecnologia, disclaimer legali (ad esempio, indicazioni sull’uso non sostitutivo dell’output rispetto alla consulenza professionale), nonché ulteriori istruzioni operative o personalizzazioni.

Esempio pratico:
In una controversia civile complessa, un prompt-workflow può guidare la sintesi delle memorie difensive, l’estrazione dei punti chiave, la comparazione con la strategia dell’avversario e la redazione di un’analisi sui rischi processuali. Il sistema produce un report strutturato, pronto per essere integrato nella strategia difensiva e sottoposto a revisione da parte del legale, accelerando il lavoro e garantendo maggiore accuratezza e trasparenza nell’analisi documentale.

Confronto: Prompt semplice vs prompt-workflow

Aspetto	Prompt semplice	prompt-workflow (R-CAFAR+)

Definizione	Richiesta isolata al modello.	Flusso codificato che governa l’intero processo.
Obiettivo	Ottenere una risposta immediata.	Standardizzare, replicare e documentare attività legali.
Struttura	Testo libero, senza schema.	Schema R-CAFAR+: Ruolo, Contesto, Soggetti/Fatti, Finalità, Aggiornamento, Richieste + Stile e Verifica.
Esempio pratico	“Scrivi un contratto di locazione.”	“Analizza il contratto X, verifica clausole di recesso, segnala rischi e proponi modifiche in tabella.”
Ripetibilità	Bassa: ogni volta va riformulato.	Alta: riutilizzabile e adattabile a casi simili.
Affidabilità	Variabile, rischio di omissioni.	Più coerente: controlli e checklist integrate.
Tracciabilità	Nessun registro o log.	Manifest JSON/versioni (audit, accountability e controllo processi).
Deontologia	Maggiore rischio di errori non supervisionati.	Favorisce supervisione, tracciabilità attività e conformità a Codice deontologico forense & GDPR.
Integrazione	Uso “spot” in chat con l’IA.	Inseribile in DMS, CRM, API e sistemi di studio.
Scalabilità	Limitata: difficile applicazione su molti casi.	Elevata: parametrizzabile e replicabile (batch contratti, corpus provvedimenti).

Esempi concreti di prompt-workflow

Esempio 1 – Redazione di un ricorso al giudice in materia amministrativa

Ruolo: Avvocato specializzato in diritto amministrativo, incaricato della tutela degli interessi del ricorrente.
Contesto: Impugnazione di un provvedimento comunale.
Input: Testo integrale del provvedimento impugnato, documentazione amministrativa correlata, eventuali memorie di parte, atti istruttori e riferimenti normativi/giurisprudenziali.
Operazioni richieste:
- Sintesi e sistematizzazione dei motivi di ricorso (vizi di legittimità: incompetenza, eccesso di potere, violazione di legge).
- Confronto con normativa vigente e giurisprudenza aggiornata.
- Rilevazione di eventuali vizi procedimentali e redazione bozza del ricorso.
- Inserimento dei richiami normativi e giurisprudenziali a supporto.
Output:
Schema strutturato del ricorso (in formato editabile) con:
- Intestazione, descrizione delle parti e atto impugnato.
- Sezioni dedicate ai motivi di fatto e di diritto.
- Conclusioni e richieste al giudice amministrativo.
- Allegati elencati e schema indice documentale.

Esempio 2 – Due diligence legale contrattuale in operazione di M&A

Ruolo: Consulente legale corporate incaricato della due diligence pre-acquisizione.
Contesto: Analisi legale di un pacchetto di contratti commerciali in vista di una fusione o acquisizione societaria.
Input:
- Lotto di contratti commerciali, statuti, patti parasociali ed eventuali side letters, in formato digitale (PDF, Word, ecc.).
- Informazioni su struttura societaria, controparte, e deal structure.
Operazioni richieste:
- Identificazione e analisi delle clausole a rischio (es. change of control, termination, key-man, non competition, material adverse change).
- Segnalazione di anomalie, lacune o difformità rispetto agli standard di mercato e alle normative di riferimento.
- Sintesi dei rischi individuati, con focus su effetti sull’operazione straordinaria e impatti su obbligazioni future o condizionalità.
- Proposta di eventuali richieste di integrazione documentale o di specifiche modifiche contrattuali.
Output:
Report tabellare (esportabile come Excel o PDF), articolato in colonne:
- “Clausola” (tipo e riferimento contrattuale)
- “Rischio” (descrizione sintetica e livello di incidenza)
- “Nota” (osservazioni, richieste di approfondimento, suggerimenti operativi)
- Sezione finale per raccomandazioni e checklist per la fase negoziale.

Metodo R-CAFAR e R-CAFAR+

R-CAFAR:

R – Ruolo
C – Contesto
A – Attori e Fatti
F – Finalità
A – Aggiornamento
R – Richieste specifiche

R-CAFAR+:

Parametri di stile e formato dell’output
Verifica interna e controllo di qualità

Questa struttura rende i prompt completi, coerenti e pronti per l’integrazione come unità operative autonome nei workflow legali.

Funzionamento dello script di esempio

Lo script Python fornito dimostra come il metodo R-CAFAR+ diventi un processo concreto. L’utente, tramite input da terminale, inserisce i vari campi. Lo script genera:

un prompt operativo pronto per LLM o RAG
un manifest JSON con metadati per audit e tracciabilità
un file testuale leggibile con le istruzioni

Prerequisiti tecnici e limiti (LLM locali)

Python: linguaggio di programmazione semplice e diffuso.
Libreria standard: strumenti già inclusi in Python.
LLM (Large Language Model): modelli AI che generano e analizzano testi.
Ollama: software per eseguire modelli AI in locale.
LangChain: libreria per orchestrare più prompt e dati.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): collegamento del modello a banche dati interne.

Avvertenze:

Requisiti minimi: Python 3.10+, terminale/CLI, permessi di scrittura.
Lo script genera i file prompt.txt e workflow.json nella directory corrente.
Senza banche dati/Internet, un modello locale non aggiorna norme e giurisprudenza.
Gli output devono sempre essere supervisionati da un avvocato.

Si rimanda al volume 1 di questa guida per un approfondimento.

Passo-passo: cosa fa lo script

Avvio → mostra messaggio introduttivo.
Raccolta dati → chiede i campi R-CAFAR+.
Composizione prompt → costruisce il prompt operativo.
Creazione manifest → genera un file JSON con i metadati.
Scrittura su disco → salva prompt.txt e workflow.json.
Conferma → stampa messaggio di esito.
Uso a valle → file riutilizzabili in LLM o DMS/CRM.
Estensioni → collegamento a LangChain, RAG, esportazione in Markdown/Word.

Script Python di esempio (R-CAFAR+)

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""Generatore di prompt legali R-CAFAR+ con output testuale e JSON"""
import json
from datetime import datetime
from pathlib import Path

def get_input(label):
    """Chiede input all'utente e verifica che non sia vuoto"""
    val = ""
    while not val.strip():
        val = input(label).strip()
    return val

print("=== Generatore R-CAFAR+ per workflow legali ===")
ruolo = get_input("Ruolo: ")
contesto = get_input("Contesto: ")
attori_fatti = get_input("Attori e Fatti: ")
finalita = get_input("Finalità: ")
aggiornamento = get_input("Aggiornamento: ")
richieste = get_input("Richieste specifiche: ")
stile = get_input("Parametri di stile/formato: ")
verifica = get_input("Verifica interna: ")
input_doc = get_input("Input documentale: ")

# Costruzione del prompt operativo
prompt = f"""
Sei {ruolo}.
Contesto: {contesto}
Attori e Fatti: {attori_fatti}
Finalità: {finalita}
Aggiornamento: {aggiornamento}
Richieste specifiche: {richieste}
Parametri di stile: {stile}
Verifica interna: {verifica}
Input documentale: {input_doc}
"""

# Manifest JSON per audit
manifest = {
    "schema": "R-CAFAR+ v1",
    "data_creazione": datetime.now().isoformat(),
    "ruolo": ruolo,
    "contesto": contesto,
    "attori_fatti": attori_fatti,
    "finalita": finalita,
    "aggiornamento": aggiornamento,
    "richieste": richieste,
    "stile": stile,
    "verifica": verifica,
    "input_documentale": input_doc
}

# Salvataggio dei file
target_txt = Path("prompt.txt")
target_json = Path("workflow.json")
target_txt.write_text(prompt, encoding="utf-8")
target_json.write_text(json.dumps(manifest, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")

print("Prompt e manifest salvati con successo!")

Best practice per prompt-workflow legali

Per garantire efficienza, sicurezza e qualità nell’adozione dei prompt-workflow in ambito legale, è fondamentale attenersi a una serie di best practice consolidate:

Ogni sezione del workflow deve essere caratterizzata da un alto grado di specificità, con istruzioni dettagliate e pertinenti rispetto al contesto giuridico affrontato.
La sequenzialità dei passaggi deve essere chiara e rigorosa, in modo da assicurare la corretta esecuzione delle operazioni e agevolare la replicabilità dei processi.
È essenziale integrare controlli di verifica sull’output, al fine di garantire coerenza, completezza e conformità ai requisiti formali e normativi previsti.
L’output prodotto deve presentare una struttura uniforme e coerente, spesso basata su template o formati documentali standard, facilitando così la revisione e la gestione interna.
Il versionamento dei documenti, tramite naming convention dedicate e storico delle revisioni, rappresenta una misura indispensabile per assicurare tracciabilità, accountability e audit trail.
Infine, la formazione interna del team, con attività periodiche di training e auditing, è cruciale per mantenere elevati standard professionali, aggiornamento sulle tecnologie adottate e conformità alle normative in materia di privacy e alla deontologia professionale.

Considerazioni deontologiche nell’utilizzo di prompt-workflow giuridici

L’adozione di sistemi di automazione e prompt-workflow nell’attività legale deve essere accompagnata da rigorose garanzie deontologiche e di rispetto della normativa in materia di privacy.

È imprescindibile tutelare la riservatezza dei dati e assicurare che la supervisione e la responsabilità professionale dell’avvocato rimangano centrali e non delegabili: ogni output generato dall’intelligenza artificiale deve essere sempre validato dal legale di riferimento.

Parallelamente, è necessario garantire la piena conformità al GDPR, adottando tutte le misure di sicurezza idonee e tracciando l’accesso e la modifica delle informazioni.

È fondamentale distinguere tra automazione “safe” (ad esempio per analisi di bozze, ricerche interne e supporti di studio) e automazione “non safe” (relativa ad atti processuali, scadenze o decisioni rilevanti), che deve sempre prevedere un controllo umano qualificato e non può sostituire il giudizio professionale.

Per rafforzare la trasparenza e la sicurezza, si raccomanda di integrare una “disclaimer box” che avvisi l’utente sull’obbligo di revisione legale dell’output prodotto.

Inoltre, nell’eventualità di errori o imprecisioni, deve essere previsto un flusso di segnalazione e di rettifica documentato e verificabile, in modo da garantire accountability e tutela del cliente.

Integrazione con sistemi esistenti

I prompt-workflow possono essere efficacemente collegati ai principali sistemi digitali utilizzati dagli studi legali e dalle direzioni corporate, garantendo interoperabilità, efficienza e riduzione dei rischi operativi.

Tra le integrazioni possibili rientrano:

Software gestionali, per la gestione di atti, fascicoli elettronici, scadenzari e workflow documentali;
DMS (Document Management System), per l’archiviazione automatica, il versionamento e la tracciabilità di documenti e pratiche;
CRM (Customer Relationship Management), per il monitoraggio delle relazioni con i clienti, la personalizzazione delle comunicazioni e la gestione delle attività di front/back office;
API e sistemi di automazione, che consentono l’interconnessione diretta tra prompt-workflow e le piattaforme già presenti nello studio o nell’azienda.

Le principali applicazioni pratiche includono:

Generazione automatica di atti con archiviazione integrata e categorizzazione in base alla pratica di riferimento;
Report sintetici e dashboard collegati alle pratiche, per offrire una visione analitica e strutturata dello stato dei procedimenti;
Cruscotti di monitoraggio e business intelligence, con rilevazione di KPI, statistiche di performance, analytics predittivi e controllo costante della qualità e della compliance.

Schema del flusso R-CAFAR+

Il metodo R-CAFAR+ struttura il flusso operativo in modo sequenziale e integrato, permettendo di trasformare la progettazione del prompt in soluzioni pratiche e gestibili:

R-CAFAR+ – Definizione metodologica del prompt, con specificazione di ruolo, contesto, attori, finalità, aggiornamento, richieste e verifica.
Prompt – Traduzione delle istruzioni in una richiesta precisa e coerente, adatta allo scenario giuridico.
Workflow operativo – Realizzazione del flusso di lavoro, ordinando le operazioni da svolgere secondo logica, efficienza e tracciabilità.
Output – Generazione di documenti, report o analisi secondo formati strutturati e validati, pronti per la revisione professionale.
Integrazione gestionale – Collegamento diretto dell’output ai sistemi digitali dello studio (gestionali, DMS, CRM), assicurando archiviazione, versionamento e interoperabilità.

Questo schema consente di passare dalla progettazione avanzata del prompt alla concreta produzione documentale, garantendo uniformità, replicabilità e piena tracciabilità delle attività legali e facilitando l’efficienza operativa dello studio.

Checklist finale di autovalutazione

Per garantire la solidità e l’affidabilità del workflow R-CAFAR+ prima del suo utilizzo operativo, è opportuno adottare una checklist di autovalutazione che copra ogni aspetto critico del processo:

Completezza della struttura: assicurarsi che tutte le sezioni fondamentali del metodo R-CAFAR+ (Ruolo, Contesto, Attori/Fatti, Finalità, Aggiornamento, Richieste) siano state compilate in modo dettagliato e coerente rispetto allo scenario giuridico di riferimento.
Chiarezza dell’output: verificare che siano stati definiti con precisione parametri stilistici, formati documentali e criteri di verifica, così da prevenire ambiguità o difformità nell’output prodotto; l’uso di template standardizzati è fortemente raccomandato.
Tracciabilità e audit: controllare la presenza di sistemi adeguati per la conservazione di metadati, versioni e log delle revisioni, tramite manifest JSON o strumenti equivalenti, al fine di garantire trasparenza e accountability.
Consapevolezza tecnica: essere consapevoli dei limiti dei modelli AI utilizzati (ad esempio, limiti di token, assenza di aggiornamenti o copertura normativa) e aver previsto correttivi come l’impiego di tecniche RAG, API esterne o test dell’output su diversi casi d’uso.
Conformità deontologica e privacy: rispettare rigorosamente il Codice deontologico forense e il GDPR, prevedendo procedure di supervisione umana su ogni output e adottando best practice in materia di protezione e trattamento dei dati personali.
Integrazione pratica: verificare che il flusso sia già collegato ai sistemi digitali di studio (gestionali, DMS, CRM) e che sia facilmente inseribile nell’operatività quotidiana senza discontinuità.
Verifica finale: pianificare un controllo interno o una checklist di qualità prima di condividere o utilizzare l’output esterno, così da intercettare eventuali errori, incongruenze o criticità residue.

L’adozione di questa checklist consente di prevenire errori, garantire qualità e conformità e promuovere un miglioramento continuo nella progettazione e nell’implementazione dei prompt-workflow legali.

Conclusione

Questo articolo segna un punto di svolta: il prompt non è più un semplice strumento tecnico, ma diventa un’interfaccia strategica che governa i processi.

Con il metodo R-CAFAR+, lo script di esempio e le best practice illustrate, gli studi legali possono strutturare workflow affidabili, scalabili e documentati.

L’Avvocato assume così un nuovo ruolo culturale: non solo fruitore di AI, ma designer di interfacce di sapere giuridico, in grado di coniugare rigore professionale, efficienza e innovazione.

Per un aiuto e per approfondire

Per un aiuto e per approfondire i temi dell’intelligenza artificiale nello studio legale, del legal tech e del legal design è online il GPT Iusreporter.tech (link esterno, richiede ChatGPT)

Per gli altri articoli pubblicati su questo blog sul tema:
Intelligenza artificiale e Avvocati

Scritto con l’aiuto di Iusreporter, il tuo assistente per la ricerca giuridica online

Studio legale Avvocato Giuseppe Briganti

Pesaro – Urbino

Post aggiornato alla data di pubblicazione

📄 Disclaimer

Gli script Python e i contenuti di questo testo sono forniti esclusivamente a scopo informativo, didattico e sperimentale in ambienti di test controllati. Non costituiscono consulenza legale o tecnica e non sostituiscono il parere di un professionista qualificato.

L’autore declina ogni responsabilità per eventuali errori, omissioni, malfunzionamenti, danni diretti o indiretti, incidentali, consequenziali o di altro tipo derivanti dall’uso, dall’uso improprio o dall’impossibilità di utilizzo degli script o delle informazioni contenute nel presente testo. Gli script sono forniti “così come sono” (AS IS), senza garanzie esplicite o implicite, incluse, ma non limitate a, garanzie di commerciabilità, idoneità a uno scopo particolare o assenza di violazioni.

L’utilizzo degli strumenti è sotto la piena responsabilità dell’utente, che è tenuto a verificarne, in particolare:

la correttezza tecnica e funzionale,
la conformità alle normative vigenti, incluse, a titolo esemplificativo, l’AI Act, il GDPR, il Codice Deontologico Forense,
il rispetto delle licenze delle librerie e dei componenti e software di terze parti eventualmente utilizzati, inclusi quelli distribuiti con licenze open source.

Gli script non sono progettati né validati per l’uso in ambienti produttivi o per l’elaborazione di dati personali. Qualsiasi utilizzo in tali contesti è esclusiva responsabilità dell’utente, che deve adottare le opportune misure di sicurezza e valutare l’impatto normativo.

Gli script sono stati testati su Python 3.10 in ambiente Windows. Non è garantita la compatibilità con versioni diverse del linguaggio o con altri sistemi operativi. L’autore non fornisce assistenza tecnica, aggiornamenti periodici o correzione dei malfunzionamenti.

Tutti i contenuti di questo ebook, inclusi i testi e il codice sorgente, sono protetti dal diritto d’autore ai sensi della Legge 22 aprile 1941, n. 633 e successive modificazioni. È vietata la riproduzione, distribuzione, pubblicazione, comunicazione o modifica, totale o parziale, in qualsiasi forma, dei contenuti senza autorizzazione scritta dell’autore, salvo espressa indicazione contraria.

L’uso di questo testo e degli script in esso contenuti implica l’accettazione integrale del presente disclaimer. Se non si accettano tali condizioni, si prega di non utilizzare il materiale fornito.

Eventuali errori, osservazioni o segnalazioni possono essere comunicati all’autore, che si riserva di valutarli senza alcun obbligo di risposta o correzione.

Tags: AI, IA e Avvocati, legal prompting

Studio legale Avvocato Giuseppe Briganti — Pesaro – Urbino

Blog