Questa puntata EXTRA è la registrazione della mia OfficeHour del 17 Aprile 2025 in cui ho parlato di come ho “aumentato” una ricerca giurisprudenziale fatta sulla Banca Dati del Merito con NotebookLM.

Note dell’episodio

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Link utili

• Banca Dati del Merito
• NotebookLM

Sinossi

Ti ricordo che la sinossi è generata dalla IA in particolare usando la trascrizione del podcast con l’app Transcriber dell’amico Alex Raccuglia e NotebookLM.

Capitolo 1: L'approccio all'Intelligenza Artificiale nell'attività professionale

• Filippo Strozzi introduce l'argomento della puntata: le ricerche giuridiche potenziate dall'intelligenza artificiale, in particolare con l'ausilio di Notebook LM.
• L'obiettivo principale della puntata è esplorare l'utilità pratica dell'intelligenza artificiale nel lavoro quotidiano, basandosi sull'esperienza diretta del relatore.
• Viene sottolineato come l'approccio sia sperimentale, volto a comprendere concretamente i vantaggi e i limiti dell'IA nell'attività professionale.
• La filosofia del relatore riguardo all'IA è orientata all'utilizzo di strumenti personali e alla comprensione del loro funzionamento interno, diffidando delle "black box" di prodotti commerciali spesso costosi e con una visione limitata.
• L'intelligenza artificiale viene paragonata a un praticante che svolge una ricerca preliminare, utile per velocizzare il lavoro successivo di verifica e approfondimento.
• Viene evidenziata l'importanza di effettuare ricerche negative per bilanciare i risultati ottenuti con l'IA e di verificare sempre le fonti per evitare errori, come citazioni inventate.

Capitolo 2: Il caso pratico: ricerca di giurisprudenza specifica

• L'episodio presenta un caso pratico di ricerca giuridica per un cliente, incentrato sul diritto, senza rivelare dati sensibili.
• La ricerca era mirata a trovare un "ago nel pagliaio", ovvero giurisprudenza specifica su una situazione particolare e con caratteristiche uniche: un contratto di agenzia con tentata vendita.
• Il relatore spiega di essere riuscito a trovare giurisprudenza pertinente, sottolineando come questo sia stato un caso di successo, ma anche potenzialmente fortuito, poiché dipendeva dall'esistenza di precedenti sul caso specifico.
• Viene descritta l'evoluzione delle ricerche giuridiche, passando dai libri e repertori cartacei alle banche dati online.
• Si discute dell'importanza di conoscere e utilizzare le banche dati giuridiche gratuite, come la Banca Dati del Merito (contenente i provvedimenti delle corti di merito italiane dal 2016) e Tal Giure (per la giurisprudenza di Cassazione).
• Vengono illustrati i vantaggi della Banca Dati del Merito, come la sua ampiezza e l'aggiornamento quasi in tempo reale dei provvedimenti.
• Vengono anche evidenziati i limiti della Banca Dati del Merito, come la mancanza di massimazione ufficiale e la necessità di "spulciare" un gran numero di provvedimenti.

Capitolo 3: La strategia della "pesca a strascico" e l'intervento dell'Intelligenza Artificiale

• Viene introdotta la strategia definita "pesca a strascico", consistente nell'effettuare ricerche ampie per raccogliere un vasto numero di sentenze potenzialmente rilevanti.
• A seguito di questa prima fase, si è reso necessario l'intervento dell'intelligenza artificiale per effettuare una scrematura e individuare i provvedimenti più pertinenti.
• Viene descritto il processo di ricerca nella Banca Dati del Merito, utilizzando parole chiave come "agenzia" e "tentata vendita", e il successivo affinamento della ricerca includendo la "controversia in materia di lavoro".
• Dopo aver scaricato un numero significativo di sentenze (circa 30-40), si è passati all'utilizzo di Notebook LM per l'analisi.

Capitolo 4: Utilizzo di Notebook LM per l'analisi giurisprudenziale

• Viene presentata Notebook LM come uno strumento gratuito (nella sua versione base attuale) di Google, basato su Gemini, con una vasta finestra di contesto.
• Le funzionalità principali di Notebook LM includono la gestione e l'approfondimento della conoscenza tramite l'analisi di documenti caricati (PDF, TXT, Markdown, audio).
• Viene sottolineata la capacità di Notebook LM di distillare informazioni da documenti di grandi dimensioni e di rispondere a domande specifiche basandosi sul contenuto delle fonti.
• Il relatore descrive il processo di caricamento delle sentenze in Notebook LM come "fonti" o "origini".
• Viene illustrato come, dopo aver caricato le sentenze, sia possibile interagire con i documenti tramite la chat, ponendo domande specifiche.
• Un "trucco" utilizzato consiste nel selezionare singole fonti per dialogare specificamente con il contenuto di una determinata sentenza, anziché interrogare tutte le fonti contemporaneamente.
• Viene mostrato il prompt utilizzato per estrapolare informazioni chiave dalle sentenze, focalizzandosi sul riconoscimento o meno di un contratto di agenzia con tentata vendita rispetto a un contratto di lavoro subordinato.
• Vengono presentati i risultati ottenuti da Notebook LM, evidenziando la capacità di sintetizzare le informazioni in modo strutturato e di fornire riferimenti precisi ai passaggi rilevanti del testo originale.
• La possibilità di salvare i risultati come "note" all'interno di Notebook LM viene menzionata.

Capitolo 5: Risultati, verifiche e considerazioni finali

• Viene condivisa l'esperienza positiva del caso di specie, dove Notebook LM ha contribuito a individuare sentenze favorevoli alla tesi del relatore, inclusa una pronuncia della Cassazione che ha confermato l'orientamento della Corte d'Appello.
• Si riconosce che il risultato ottenuto è stato un successo, ma non necessariamente replicabile in ogni situazione.
• È stato effettuato un test successivo chiedendo a Notebook LM di identificare autonomamente le sentenze pro e contro, ottenendo risultati sorprendentemente accurati.
• Tuttavia, viene sottolineata l'importanza di non fidarsi ciecamente dell'IA e di effettuare sempre verifiche, poiché in alcuni casi le risposte possono essere errate o fuorvianti.
• La necessità di testare e comprendere i limiti degli strumenti di IA viene ribadita come fondamentale per un utilizzo consapevole ed efficace.
• In conclusione, l'intelligenza artificiale, utilizzata con attenzione e metodo, si rivela uno strumento utile per ottimizzare la ricerca giuridica, consentendo di ottenere risultati che potrebbero essere difficilmente raggiungibili con i soli metodi tradizionali o con le banche dati a pagamento.
• Viene evidenziato come l'evoluzione rapida di questi strumenti richieda un aggiornamento e una sperimentazione costanti per sfruttarne appieno le potenzialità.