L'AI può fermare le email truffa? Sì. Ma non così bene come dicono i titoli

Sono le quattro meno venti di venerdì. La fattura sembra identica a tutte le altre che avete ricevuto dal fornitore con cui lavorate da nove anni: stesso logo, stessa referenza, stessa formulazione asciutta. Solo il numero di conto è nuovo. C'è scritto qualcosa sul cambio di banca.

Nessuno chiama per controllare un venerdì alle quattro meno venti.

È così che succede. Le email truffa costano alle aziende europee miliardi ogni anno, e ciò che le rende difficili da individuare non è la loro ingegnosità. È il fatto che non sono mai uguali due volte.

La scorsa estate è uscito un rapporto di ricerca che ha fatto titoli sul fatto che l'AI sia diventata la nostra guardia del corpo digitale contro i truffatori. L'abbiamo letto. Dice qualcosa di diverso dai titoli. E quello che dice è anche molto più utile, quindi seguici.

Prima: il numero di cui nessuno si vanta

I ricercatori hanno fatto leggere a nove diversi servizi di AI, tra cui ChatGPT, diverse migliaia di vere truffe. Nessuno di loro era stato addestrato specificamente per questo compito. Hanno solo letto e dato la loro opinione, più o meno come se incollaste un'email sospetta e chiedeste "che ne pensi?".

I migliori ne hanno individuate due su tre.

Due su tre. Leggi di nuovo questo numero prima che qualcuno vi venda l'AI come la soluzione ai truffatori nella vostra azienda. Una guardia del corpo che chiude gli occhi una volta su tre non ottiene il lavoro. Non viene nemmeno invitata al colloquio.

Poi: il numero che conta davvero

Qui diventa interessante, perché i ricercatori hanno fatto qualcosa di più intelligente che contare semplicemente i successi.

Hanno messo l'AI normale contro un programma specializzato, di quelli già usati nei filtri email e nei prodotti di sicurezza. Questi programmi vengono alimentati con truffe già avvenute e diventano molto bravi proprio su quelle. Nel primo test ha vinto lo specialista, come previsto.

Poi i ricercatori hanno mostrato a entrambi un materiale che nessuno dei due aveva mai visto prima. Nuove truffe, nuovi schemi.

Lo specialista ha perso quasi metà della sua capacità. L'AI normale è rimasta allo stesso livello di prima.

Ed ecco il punto. Un normale filtro antispam è come un buttafuori con un raccoglitore di vecchie foto segnaletiche: bravissimo a riconoscere chi è già stato beccato, ma spaesato quando si presenta una faccia nuova. L'AI, invece, sta lì e ascolta come parla la gente. Reagisce all'urgenza inventata, al buco nella storia, al tono che vuole farti saltare un passaggio che non salteresti mai.

Peggiore sulle vecchie truffe. Molto più stabile sulle nuove. Ed è proprio sulle nuove che vi colpiscono, perché i truffatori cambiano schema molto più spesso di quanto i filtri riescano ad aggiornarsi.

Due cose in più, sempre dallo stesso rapporto

Non vi serve un grande progetto. Anche i servizi più piccoli e meno costosi sono migliorati in modo evidente solo grazie a una domanda posta in modo più chiaro. Quindi si tratta soprattutto di come si formula il compito, non di costruire qualcosa di proprio da zero con investimenti milionari.

I ricercatori non si vantano. Scrivono chiaramente che il materiale su cui hanno testato era più limitato e meno rappresentativo di quanto avrebbero voluto, e che i risultati variavano a seconda di come veniva posta la domanda. È un'onestà rara, ed è un motivo per fidarsi di più di loro, non di meno.

A cosa servono due su tre

Non a prendere decisioni. Sono perfette per segnalare.

Costruitelo quindi come un collega che si schiarisce la voce, mai come un blocco che silenziosamente butta le cose nel cestino. Un filtro che sbaglia e cancella un'email vera di un cliente vi costa più della truffa che avrebbe dovuto fermare. Un piccolo segnale che fa fermare una persona per due secondi costa quasi nulla.

Ed è proprio in quei due secondi che le truffe vengono fermate. Non nella tecnologia. In quel pensiero: aspetta un attimo, cambiano banca di venerdì di solito?

Così abbiamo fatto con la nostra casella di posta

Abbiamo provato su noi stessi. È l'unico modo che conosciamo per verificare se un'affermazione regge.

Tutta la posta che arriva a eurowork.ai passa attraverso lo stesso processo di smistamento, che sia stata inviata a hej@, hola@, bonjour@ o czesc@. Ogni email riceve una valutazione: email vera, newsletter, pubblicità o truffa. La valutazione appare nell'oggetto quando l'email arriva a noi, insieme a una riga che spiega perché. Quindi si sa cosa si sta per aprire prima ancora di cliccarci sopra.

Niente viene cancellato. Niente viene spostato. La valutazione segnala, l'essere umano decide.

Se si tratta di un'email vera, succedono altre due cose.

Viene tradotta in italiano, ed è la versione italiana che salviamo. L'originale rimane sempre sotto la traduzione, in modo che nulla possa nascondersi in un'interpretazione.

E chi ha scritto riceve una risposta nella sua lingua. Una breve riga che dice che l'email è arrivata, mostra con una frase che abbiamo capito di cosa si tratta, e promette che un essere umano la leggerà e risponderà. La riga è contrassegnata come scritta dall'AI, perché lo è, e il regolamento europeo sull'AI richiede di dichiararlo. La risposta vera e propria arriva sempre da un essere umano.

Newsletter, pubblicità e truffe non ricevono mai risposta. Nemmeno quelle indirizzate a caselle che iniziano con "no-reply" e che nessun essere umano legge. Ricevono silenzio, ed è la risposta giusta. Una risposta automatica gentile a una email di massa è, nella migliore delle ipotesi, tempo sprecato, nella peggiore due macchine che si ringraziano educatamente all'infinito.

Un traduttore all'ingresso, con un buttafuori accanto. Siamo piuttosto soddisfatti.

Tre cose da portare al prossimo meeting

Non credete a chi dice che l'AI risolve il problema delle truffe. Due su tre non è una soluzione, è un aiuto.

Accettate l'aiuto, perché funziona quando la truffa è nuova. È proprio lì che i vecchi filtri falliscono.

E cominciate in piccolo. Si può provare su una singola casella di posta, con quello che già pagate, prima che qualcuno debba prendere una decisione importante. Noi abbiamo iniziato con la nostra.

E chiamate il fornitore venerdì pomeriggio. Sono davvero svegli.

La fonte

Il rapporto si intitola "Measuring and Evaluating the Performance of Generative AI Models for Scam Detection" ed è stato pubblicato il 19 luglio 2026. È liberamente consultabile, e chi vuole vedere i numeri di persona li trova qui: arxiv.org/html/2607.17353v1