Quando USCIS decide se concederti l’approvazione per EB-1A o NIW, la petizione arriva sulla scrivania dell’ufficiale già dopo l’elaborazione AI — e una parte dei rifiuti e delle RFE gli avvocati collegano proprio a questo. In questo articolo analizzo quattro pattern di RFE che Cozen O’Connor e Reddy Neumann Brown collegano direttamente agli strumenti AI nel lavoro dell’ufficiale. Riporto cifre reali del Q3 FY2025, resoconti testuali dei richiedenti da Reddit e la checklist finale per difendere la petizione. Questa è la parte pratica — per chi ha già presentato o si sta preparando a farlo.
Questa è una delle quattro articoli del cluster su USCIS e AI. Qui solo pratica: cosa «rompe» più spesso il modello e come difendere la petizione. Una panoramica generale è nell'articolo principale, i sistemi AI di USCIS sono qui, e i contenziosi e FOIA sono qui.
Sommario
Numeri Q3 FY2025 - perché proprio adesso
Perché proprio nel 2026 il tema AI-RFE è diventato caldo e quali sono i numeri?
Prima chiarire cosa significa “Q3 FY2025”, perché questa notazione ricorrerà spesso. FY è fiscal year, l’anno fiscale del governo USA. Non coincide con l’anno solare: inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre. Quindi Q3 (terzo trimestre) dell’anno fiscale 2025 corrisponde ad aprile, maggio e giugno 2025. In pratica, quando vedi “Q3 FY2025”, leggi “primavera-estate 2025”.
È proprio questo trimestre il primo in cui le statistiche di approvazione si sono discostate nettamente dalla tendenza storica. E la deviazione non è stata uniforme: sono crollate le categorie in cui l’ufficiale emette un giudizio qualitativo, mentre la categoria formale e basata su checklist O-1 è rimasta stabile.
Perché questo è importante per comprendere l’AI. EB-1A e NIW richiedono una valutazione discrezionale: l’ufficiale deve decidere se il richiedente rientra in “extraordinary ability” o in “national importance” sulla base della totalità delle prove. È un giudizio qualitativo, difficile per l’AI. O-1 è una verifica più formale basata su checklist (es. esistenza di specifici premi, numero pubblicazioni). Ed è proprio nelle categorie discrezionali che si è verificato il calo, mentre la checklist è rimasta stabile. Questa asimmetria è la firma tipica di malfunzionamenti dell’automazione laddove serve un giudizio.
EB-1A ha una peculiarità che sorprende molti. Anche se formalmente soddisfi i tre criteri su dieci, non è comunque una garanzia di approvazione: nella seconda fase — la cosiddetta final merits determination — l’ufficiale rivaluta la petizione nel suo complesso e decide se emerge il ritratto di una persona di “capacità eccezionali”. Proprio in questa fase avvengono i rifiuti “dopo che i criteri sono stati conteggiati”, e proprio qui l’automatizzazione si inserisce peggio. Ho analizzato in dettaglio come funziona questa seconda fase e perché è diventata il principale punto di rifiuto nell’articolo dedicato sulla Final Merits Determination — se prepari un EB-1A, leggilo prima di inviare la domanda.
Cosa significano questi numeri per te
Se hai presentato in passato — il tasso di approvazione era più alto. Se presenti ora — considera il Q3 come il nuovo baseline. Le RFE sono diventate più frequenti e, secondo l'analisi di Cozen O'Connor e Reddy Neumann Brown, l'aumento correla con pattern specifici nelle RFE che gli avvocati collegano agli strumenti AI. La causalità diretta non è provata, ma i quattro pattern qui sotto ricorrono abbastanza spesso da giustificare la preparazione. Fonte dei numeri: Manifest Law.
Pattern 1: evidenza etichettata in modo errato
Il pattern più comune e insidioso, perché alla fine sia tu che l’ufficiale potete avere ragione contemporaneamente. Iniziamo da qui.
RFE su documenti che hai sicuramente allegato
Quando carichi la petizione tramite myUSCIS, l'ELIS Evidence Classifier etichetta ogni pagina. Se sbaglia — ad esempio classifica due delle otto lettere di raccomandazione come "Other Document" a causa di un formato inconsueto — l'ufficiale vedrà sei lettere invece di otto e scriverà nella RFE "petitioner submitted only 6 recommendation letters". Tu apri la tua copia — tutte e otto ci sono. Di fatto hai ragione, e l'ufficiale ha ragione secondo la sua logica: ha visto solo ciò che il classificatore ha mostrato.
Che ciò non sia una supposizione ma un pattern documentato è confermato esplicitamente da Cozen O’Connor.
«USCIS has not published any error-rate data, and practitioners report RFEs for documents that were in fact submitted, consistent with classifier mis-tagging.»
USCIS non ha pubblicato dati sul tasso di errore, e i professionisti riportano RFE su documenti che in realtà sono stati presentati — ciò è coerente con un errato tag del classificatore. Fonte: Cozen O'Connor.
recommendation_letter_Prof_Smith_Stanford.pdf invece di RecLetter1.pdf. L'ELIS Classifier usa il nome del file e il contenuto per l'etichettatura.
Non combinare prove diverse in un unico file di 200 pagine. Ogni elemento — PDF separato o sezione chiaramente delimitata.
"Exhibit A-1 - Letter from X - pagine 47-50". Nella risposta alla RFE indica esattamente dove si trova il documento "mancante" nell'originale.
Pattern 2: incongruenza cross-document
Se il primo pattern riguarda la perdita di un documento, il secondo riguarda una presunta contraddizione tra documenti che per una persona non esiste.
Quando una sola parola o il formato di una data genera una RFE
In USCIS c'è un modello che confronta i dati tra tutti i tuoi documenti e segnala le incongruenze. Se nel DS-160 hai "Senior Software Engineer", nell'I-129 "Principal Software Engineer" e nella lettera di raccomandazione "Lead Engineer", la macchina vede tre voci diverse e pone un flag. Per una persona è ovvio che si tratta della stessa posizione con variazioni. Per l'automazione sono tre valori distinti.
Questo è particolarmente problematico per i richiedenti di lingua russa — per via della traslitterazione e dei formati delle date. Un caso pratico lo illustra bene.
Una data in tre formati e il sistema vede una contraddizione
Il cliente ha ricevuto una RFE per "date inconsistencies". Si è scoperto che nel documento russo la data era 15.03.2023, nella traduzione inglese 03/15/2023, in un terzo documento 15/03/2023. La stessa data scritta in tre modi. L'AI ha visto tre stringhe diverse.
Traslitterazione del nome
Egor / Yegor / Igor / Е. Акимов in documenti diversi — motivo per un flag nel sistema. Allegare un name variation memorandum con tutte le varianti e gli standard usati (ГОСТ nei documenti russi, BGN/PCGN nei passaporti USA).
Nomi di organizzazioni e titoli di lavoro
Сколтех / Skoltech / Skolkovo Institute of Science and Technology — unifica con un unico nome ufficiale in inglese. I job titles traducili una volta sola e mantienili identici in tutti i documenti.
Pattern 3: testo nascosto all’interno del file PDF
Il terzo pattern è il meno evidente, perché il problema è in ciò che non vedi sullo schermo, ma che il computer legge perfettamente.
Nel file può esserci testo che tu non vedi e che invece il programma legge
Spiego semplicemente. Quando apri un PDF vedi il documento ordinato — la tua lettera, il diploma, l'articolo. Ma dentro il file, oltre al testo visibile, a volte resta del testo nascosto. Da dove viene: hai copiato un pezzo da un vecchio template o da internet, hai convertito Word in PDF e sono rimaste revisioni/commenti, o hai scansionato il documento con OCR. A occhio non si vede, ma il programma USCIS lo legge. E se dentro è rimasta, ad esempio, la frase "Dear Hiring Manager" proveniente da un template, la tua lettera può essere marcata come templated, anche se l'hai scritta tu.
Buona notizia: verificare questo richiede un minuto, senza programmi extra.
Seleziona tutto il testo col mouse
Apri il PDF, premi Ctrl+A (su Mac Cmd+A) — questo selezionerà tutto il testo nel file. Guarda cosa viene evidenziato. Se viene evidenziato più di quanto vedi sulla pagina (frasi residue, frammenti) — significa che nel file c'è testo nascosto.
Oppure copia il testo in un documento normale
Stesso Ctrl+A, poi Ctrl+C (copia), e incollalo in un documento vuoto Word o nel "Blocco note". Vedrai tutto il testo che è realmente nel file — incluso il nascosto. Così noterai subito se c'è qualcosa di superfluo.
Pattern 4: RFE standardizzata, scritta da AI
I primi tre pattern riguardano l’AI che legge i tuoi documenti. Il quarto riguarda l’AI che, forse, scrive il documento dell’ufficiale.
Il template che genera un template
Se l'assistente AI interno genera per l'ufficiale una bozza di RFE e l'ufficiale la corregge superficialmente e la invia, sotto carico questa modalità diventa massiva. Segni distintivi: formulazioni identiche per ogni criterio, citazioni di casi giudiziari non pertinenti, lunghi estratti del Policy Manual senza analisi specifica della tua petizione, menzione di un datore di lavoro o di un settore non tuoi.
La descrizione migliore di un simile RFE è stata data dallo studio Reddy Neumann Brown.
«disorganized, boilerplate recitations of USCIS Policy Manual provisions... often copied verbatim and presented without analysis... looks official but reads as though no human being meaningfully reviewed the filing.»
Racconti disorganizzati e standardizzati delle disposizioni del Policy Manual, spesso copiati parola per parola e presentati senza analisi... sembra ufficiale ma si legge come se nessun essere umano avesse riesaminato in modo significativo il fascicolo. Fonte: Reddy Neumann Brown.
La stessa firma osserva un fenomeno che vale la pena ricordare separatamente. La forma più strana di tali RFE è la RFE in cui non c’è alcuna richiesta. Suona paradossale, ma il senso è questo: l’ufficiale invia una comunicazione che non indica quale documento manchi, né perché quanto presentato sia insufficiente, né cosa esattamente inviare. Solo una serie di frasi generiche tratte dal Policy Manual. Per te questo significa che dovrai rispondere praticamente al buio — ed è perciò ancora più importante spiegare nella risposta, punto per punto, cosa e dove hai già presentato.
Gli avvocati collegano esplicitamente questo fenomeno a ciò che i tecnologi chiamano «hallucination» dell’AI — quando il sistema genera con sicurezza testo scollegato dai dati reali del caso. Nelle RFE questo si manifesta in quattro modi, ed è utile saperli riconoscere.
- La RFE distorce una prova che è chiaramente presente nel fascicolo (per esempio afferma che qualcosa manca, anche se è allegato).
- La RFE applica uno standard giuridico errato — non quello con cui la tua categoria viene effettivamente valutata.
- La RFE cita disposizioni di policy non pertinenti al tuo caso.
- La RFE dichiara un'incoerenza che non risulta dal contenuto della petizione.
Un segno documentato separato è la citazione errata della giurisprudenza. Gli avvocati di The Seltzer Firm hanno smontato una pratica tipica: nelle RFE per EB-1/O-1 si citano casi giudiziari a sostegno di argomenti che in quei casi in realtà non esistono.
Esempio classico — una frase da RFE template: «i termini ‘original’ e ‘major significance’ non sono superflui e pertanto hanno importanza», con riferimento ai casi Silverman v. Eastrich e APWU v. Potter. Suona autorevole. Ma Seltzer ha verificato i casi:
- Silverman v. Eastrich — disputa su un mancato rimborso di un prestito da $10M, non riguarda l'immigrazione. La parola "major significance" non compare, e "original" compare solo nel senso di "primo prestito", non di "unico".
- APWU v. Potter — su un'indagine relativa all'invio per posta dell'antrace. Né "original" né "major significance" compaiono nel merito del caso.
- Visinscaia v. Beers (caso della ballerina moldava) — viene presentato come se il contributo dovesse influenzare "l'intero campo". In realtà la corte ha detto solo che la tecnica avrebbe dovuto essere adottata almeno da alcune scuole o ballerini, non da tutto il campo in assoluto.
Un’altra sostituzione sottile da conoscere: la normativa richiede un contributo “in the field” (nel proprio ambito), mentre la RFE lo trasforma insensibilmente in “to the field as a whole” (per l’intero campo), innalzando così la soglia oltre quanto previsto dalla legge. Questo è espressamente vietato dalla decisione Kazarian.
Fonte: The Seltzer Firm. Potrebbe trattarsi semplicemente di vecchi template degli ufficiali o di allucinazioni AI. Non è possibile distinguere dall'esterno, ma la conclusione per te è una sola: ricevuta una RFE, verifica ogni citazione di case law — potrebbe emergere che il caso non è pertinente, o che ti hanno sostituito la formulazione della normativa.
Storie reali da Reddit
La cosa più preziosa non sono i comunicati degli studi legali, ma le persone che descrivono la loro RFE. Qui sotto trovi post testuali con indicazione dell’autore e link al thread, così puoi aprire e leggere le fonti originali.
«What concerns me is that the RFE does not mention a single exhibit, achievement, or employer document I included... it even contains an employer name that has nothing to do with me... For clarity: I have never worked for FAANG (the company named in the RFE).»
La RFE non menziona nessuno dei miei exhibit o achievement, e contiene persino il nome di un datore di lavoro che non ha nulla a che fare con me. Per chiarezza: non ho mai lavorato per la compagnia indicata nella RFE. Questo è pattern 4 puro. Fonte: Reddit.
«I submitted evidence for 6 criteria, but the RFE only addresses 4 of them. The other 2 aren't mentioned at all - not approved, not denied, just completely ignored as if I never submitted them.»
Ho presentato prove per 6 criteri, ma la RFE ne affronta solo 4. Le altre 2 non sono affatto menzionate — non approvate, non negate, semplicemente ignorate come se non le avessi presentate. Questo è pattern 1 (mis-tagged evidence): il classificatore non ha mostrato all'ufficiale parte del fascicolo. Fonte: Reddit.
«The denial letter is 6 pages, out of which 5 pages are a copy-paste of USCIS policy manual text... without once mentioning any details regarding my PE or anything else from what I submitted in the RFE.»
La lettera di rifiuto è di 6 pagine, delle quali 5 sono copia-incolla del Policy Manual della USCIS, senza mai menzionare dettagli riguardanti il mio proposed endeavor o qualsiasi altra cosa che ho presentato nella RFE. Profilo dell'autore: PhD, postdoc, brevetto USA, 3 pubblicazioni come primo autore. Fonte: Reddit.
Voce equilibrante: essere nel campo AI non è una condanna
Per non esagerare: in r/EB2_NIW a marzo 2026 una persona che lavora in AI ha descritto come la sua petizione sia stata approvata senza alcuna RFE, concludendo — «Being in AI does NOT automatically mean RFE». Lavorare in AI di per sé non implica RFE. Conta la qualità dell'argomentazione, non il fatto stesso di essere nel settore AI.
Checklist per la difesa della petizione 2026
Questi passaggi funzionano indipendentemente dal fatto che la tua petizione venga elaborata dall’AI o da un essere umano — ti proteggono in entrambi gli scenari.
-
✓Mapping esplicito evidence-to-criterion nelle prime pagine
Una tabella in cui ogni exhibit è assegnato a uno specifico criterio (per EB-1A — ai 10 criteria; per NIW — ai 3 prongs Dhanasar).
-
✓Nomi file con etichette chiare
evidence_C1_press_coverage_NYT_2024.pdf è meglio di exhibit_3.pdf. È un segnale per il classificatore.
-
✓Lettere di raccomandazione con fatti concreti
Date, cifre, progetti, confronti specifici. Lettere generiche senza dettagli vengono lette come template sia dall'AI sia dall'ufficiale.
-
✓Traduzioni certificate fatte da umani
Non affidarti alla traduzione automatica di USCIS. La traduzione certificata da un umano ai sensi dell'8 CFR 103.2(b)(3) neutralizza il rischio di AI-mistranslation.
-
✓Name variation memorandum e formati di data unificati
Tutte le varianti di traslitterazione del nome e un unico formato di date — per evitare il cross-document mismatch.
-
✓Controlla i PDF per testo nascosto
Seleziona tutto il testo (Ctrl+A) o copialo in Word. Se c'è del testo in più rispetto a quanto visibile, ricrea il file: stampa e scansiona nuovamente.
-
✓Verifica i social prima della presentazione
Apri LinkedIn, Facebook, Instagram e confronta le informazioni pubbliche (date di impiego, datori di lavoro, città, stato civile) con ciò che dichiari nella petizione. Se su LinkedIn risulti "impiegato dal 2020" e nella petizione "dal 2021" — è una discrepanza che il sistema nota facilmente. L'avvocato Oleg Gherasimov (SG Legal) consiglia esplicitamente un audit simile prima della presentazione: una discrepanza non chiara crea rischio, anche se ha una spiegazione semplice.
-
✓Identifica il pattern
Quale dei quattro: prove perse, contraddizione apparente tra documenti, testo nascosto nel PDF, RFE template. La risposta deve essere mirata al pattern.
-
✓Indica riferimenti precisi all'originale
Per ogni documento «mancante» — Exhibit, pagina, paragrafo. Questo costringe l'ufficiale a riconoscere che la prova era presente.
-
✓Verifica ogni citazione di case law
Se la RFE cita Silverman, APWU e simili non pertinenti — indica chiaramente perché non sono rilevanti e richiedi un precedent pertinente.
-
✓Salva il testo completo del denial
Se somiglia a un documento generato da AI (formale, cita regolamenti senza analisi) — conservalo per un motion to reopen.
-
✓Motion to reopen o appello in AAO
Indica fatti concreti che l'ufficiale non ha considerato. Non appellarti a "bias AI" — legalmente non funziona; basa l'azione sui fatti.
-
✓Segui Mukherji e Pangea
Se queste cause stabiliranno dei precedent, il tuo motion potrà includere nuovi argomenti (analisi nella parte sul FOIA e i tribunali).
Conclusioni
EB-1A 66.6%, NIW 54%, mentre O-1 rimane al 93.8%. Il calo riguarda le categorie discrezionali. Se presenti nel 2026, prendi come riferimento queste cifre, non i storici 75-80%.
Prove perse, contraddizione apparente tra documenti, testo nascosto nei PDF, RFE template da AI. La maggior parte delle RFE problematiche nel 2025-2026 rientra in uno di questi quattro pattern, e per ciascuno esiste una difesa mirata.
200 pagine senza mapping perdono rispetto a 120 pagine con struttura chiara. Il classificatore legge linearmente e si perde in un file grande e non strutturato.
Le storie reali dei richiedenti mostrano: capendo il pattern e rispondendo con fatti e numeri mirati, l'approvazione dopo una RFE è ancora raggiungibile. Il panico non aiuta, una risposta precisa sì.
Articoli correlati in questo cluster
- USCIS e AI 2026 - panoramica generale
- AI-sistemi USCIS - use cases dall'DHS Inventory
- FOIA-azioni legali e tribunali - Pangea, Mukherji, Loper Bright
- AOS-memo 2026 - cambiamenti paralleli in Adjustment of Status
Disclaimer. Non sono un avvocato di immigrazione abilitato. La checklist si basa sull'analisi delle pubblicazioni di Cozen O'Connor, Reddy Neumann Brown, The Seltzer Firm e su casi reali da Reddit. Prima di presentare una petizione consulta un avvocato abilitato che conosca il tuo caso. Se qualche link non si apre più — scrivi e lo aggiorno.
Autore: Egor Akimov, eliteskillset.com. Pubblicato 2026-06-02, aggiornato in base all’analisi originale del 25 maggio 2026.