USCIS ha ammesso pubblicamente di utilizzare Anthropic Claude, Microsoft Azure e decine di altri sistemi AI/ML nella gestione delle petizioni. Questo è documentato ufficialmente; qui raccolgo ciò che è confermato, ciò che sospettano gli avvocati e ciò che resta ignoto. Aggiornamento di maggio 2026.
Informazione
Questo è un'analisi dell'ufficiale DHS AI Use Case Inventory (DHS - Department of Homeland Security, il dipartimento ombrello di USCIS), delle Privacy Impact Assessments (documenti pubblici obbligatori di USCIS sul trattamento dei dati personali), di testi di cause FOIA (Freedom of Information Act - legge che permette di richiedere documenti interni alle agenzie governative) e delle pubblicazioni di grandi studi di immigrazione. Tutte le citazioni riportano la fonte.
Contenuti
- Notizia principale in breve
- Anthropic Claude opera ufficialmente all'interno di USCIS. Citazione diretta del DHS
- Microsoft Azure traduce i vostri documenti stranieri
- Tutti i sistemi che toccano la vostra petizione EB-1A / O-1 / NIW
- ATLAS. Cosa fa realmente e cosa NON fa
- PAiTH Legal Persona. Il «ChatGPT interno» per gli ufficiali USCIS
- Cosa dice il DHS stesso sull'AI nell'inventory. Smentita diretta del panico
- Divisione delle evidenze
- Cause FOIA. Cosa vogliono sapere gli attori e cosa ci diranno nel prossimo anno
- Il silenzio diagnostico di insider e think tank
- Cosa dice la community e gli avvocati pubblicamente. Citazioni dirette da Reddit e LinkedIn
- Analisi approfondita di Reddit. Pattern di RFE legati all'AI
- Dati Q3 FY2025. Ipotesi che l'AI abbia «mangiato» la componente discrezionale
- Pattern AI concreti dalla pratica legale
- Contesto: cosa succede con l'AI all'interno del DHS (Mobile Fortify, Hurricane Score)
- Cosa fare adesso. Conclusioni pratiche
- Cosa monitorerò nei prossimi mesi
- Breve riepilogo
Se non avete tempo per leggere tutto: ecco la sostanza in sette punti
- USCIS usa ufficialmente AI/ML. Non è una teoria del complotto. Il DHS pubblica l'elenco delle sue AI-systems su dhs.gov/ai/use-case-inventory/uscis per legge (Advancing American AI Act 2022). All'aggiornamento di gennaio 2026 risultano circa 29 use case relativi a USCIS (conteggio di studi legali; altre analisi contano 18 applicazioni «pure» USCIS - differenze dipendono da come si definisce use case, alcune applicazioni sono formalmente attribuite a DHS HQ).
- Anthropic Claude (stessa classe di IA di ChatGPT) opera ufficialmente dentro USCIS. Quando caricate un PDF tramite myUSCIS (portale online per la presentazione di moduli), esso viene processato da Claude 3.7 Sonnet tramite Amazon Bedrock. Citazione diretta DHS nel use case DHS-2598, stato Deployed.
- Principio chiave del DHS: l'AI non prende decisioni finali. Nel DHS AI Use Case Inventory ogni sistema è marcato come «decision support tool» — la decisione finale è dell'ufficiale. Non sono emerse fughe di documenti che contraddicano questa affermazione.
- Dove l'AI interviene effettivamente: l'accettazione dei PDF via myUSCIS (Claude di Anthropic), la classificazione delle evidenze (ELIS Evidence Classifier), la traduzione (Microsoft Azure), l'identificazione/merge dei profili (PCIS Deduplication), lo screening antifrode (ATLAS, sistema rule-based), e l'assistenza legale all'ufficiale (PAiTH Legal Persona - AI interno tipo ChatGPT).
- Cosa ATLAS NON fa. ATLAS non legge il merito della vostra petizione: non verifica se le citazioni in Google Scholar siano vere, non verifica l'autenticità delle pubblicazioni, non stabilisce se soddisfate i criteri di «extraordinary ability». Questi controlli li fa l'umano.
- Pattern di RFE «da AI». Grandi studi legali (Cozen O'Connor, Reddy Neumann Brown, Greenberg Traurig) dal gennaio 2025 registrano RFE difficili da distinguere da output generati da AI. Sono però dati aneddotici: gli stessi aspetti possono essere spiegati da errori OCR, template di agenzia o pratiche umane di copy-paste. Senza fughe di prompt non è possibile differenziare.
- Due cause FOIA (Pangea v. USCIS, No. 1:24-cv-02809; Refugees International v. USCIS, No. 1:24-cv-03559) chiedono a USCIS di rivelare inventory, dati di training, policies, contratti, impact assessments, test di accuratezza/bias, procedure di notice/redress. Potenzialmente potrebbero includere prompt o istruzioni di sistema se esistono. La produzione documentale procede lentamente (rolling production). Se i tribunali daranno ragione ai querelanti, avremo i primi documenti concreti sulle AI interne di USCIS.
Notizia principale in breve. Non è una teoria del complotto
Quando nei canali Telegram e nei forum di immigrazione qualcuno scrive «USCIS passa le petizioni attraverso l’AI», la reazione tipica è fare gli occhi al cielo: suona come complottismo. In realtà USCIS lo ha ammesso pubblicamente perché obbligato per legge.
Nel 2022 il Congresso ha approvato l’Advancing American AI Act. Ogni agenzia federale deve pubblicare l’elenco delle proprie AI-systems. Il DHS lo fa su dhs.gov/ai/use-case-inventory/uscis. Ultimo aggiornamento: 28 gennaio 2026.
In quell’elenco, a gennaio 2026, figurano 29 USCIS AI use cases. Non sono documenti trapelati o frutto di inchieste giornalistiche: è l’auto-rivelazione dell’agenzia.
Screenshot della pagina ufficiale del Department of Homeland Security: «United States Citizenship and Immigration Services - AI Use Cases». Qui USCIS elenca pubblicamente le AI-systems che utilizza. Indirizzo: dhs.gov/ai/use-case-inventory/uscis. A sinistra si vede la navigazione per tutti i componenti DHS (USCIS, USCG, CBP, CISA, FEMA, ICE, USSS, TSA), che mostra come questo sia parte di una disclosure federale richiesta dall'Advancing American AI Act 2022.
Principio guida di questa analisi
Io distinguo tre tipi di affermazioni:
- 📋 PROVATO - citazione diretta da documento ufficiale DHS o USCIS con fonte. USCIS ha ammesso.
- ⚠️ LOGICAMENTE CONSEGUE - mia deduzione non direttamente citata. USCIS non l'ha detto, ma segue da altri fatti confermati.
- 🔴 NON PROVATO o SFATTO - voce, ipotesi senza conferma, o ciò che ha esplicitamente smentito il DHS.
Anthropic Claude opera ufficialmente dentro USCIS. Citazione diretta del DHS
Con un titolo clickbait si potrebbe dire: «USCIS usa la stessa AI che usi a casa». È vero. Citazione diretta dal DHS AI Use Case Inventory, use case DHS-2598 «PDF Intake (PDFI) for myUSCIS», stato Deployed (in produzione):
«PDF Intake (PDFI) is a new form intake channel that allows applicants and attorneys to upload completed PDF forms online. Scanned PDFs submitted through MyUSCIS must be validated against form-specific business rules related to both the overall document and the contents of specific fields. The service can process a scanned input document and return all information pertinent to these validation rules in a consistent structure (JSON) to a user-facing ELIS microservice. The GenAI powered library utilizes Amazon Bedrock – Anthropic Claude 3.7 Sonnet V1 Foundation Model to extract data from PDF forms.»
Traduzione: PDF Intake è un nuovo canale di acquisizione moduli che permette a richiedenti e avvocati di caricare moduli PDF compilati online. I PDF scansionati inviati tramite MyUSCIS devono essere validati rispetto a regole di business specifiche per modulo, riguardanti sia il documento complessivo sia il contenuto di campi specifici. Il servizio può processare un documento scansionato e restituire tutte le informazioni pertinenti a queste regole di validazione in una struttura coerente (JSON) per un microservizio ELIS front-end. La libreria GenAI utilizza Amazon Bedrock – Anthropic Claude 3.7 Sonnet V1 Foundation Model per estrarre dati dai moduli PDF.
⚠️ Importante sulla precisione della disclosure
La scritta «Anthropic Claude 3.7 Sonnet V1» è il testo letterale del DHS nel suo ultimo aggiornamento dell'inventory (28 gennaio 2026). È una auto-dichiarazione dell'agenzia, non un'invenzione. Però anche quando l'inventory indica una versione specifica, non vengono rivelate la runtime-configuration, i prompt, i guardrail, i tassi di errore e quali specifici moduli passano realmente attraverso quel pipeline.
Cosa significa in parole semplici. Quando presentate un modulo online tramite myUSCIS, il PDF viene processato da Anthropic Claude. Anthropic è la società che sviluppa Claude.ai (concorrente di ChatGPT). Claude 3.7 Sonnet è la versione del modello. AWS Bedrock è il marketplace di modelli linguistici di Amazon, tramite cui le agenzie possono usare LLM (Large Language Models) in un ambiente cloud protetto.
Claude legge il vostro PDF ed estrae tutti i dati riscrivendoli in un formato strutturato (JSON) che capisce il sistema interno USCIS chiamato ELIS (Electronic Immigration System - il sistema interno dove si archiviano documenti e lavorano gli ufficiali). Dopodiché l’ufficiale vede la vostra domanda nel suo normale pannello di lavoro.
⚠️ LOGICAMENTE CONSEGUE (ma DHS non lo dice esplicitamente)
I-140 (per EB-1A e EB-2 NIW) e I-129 (per O-1) sono disponibili per la presentazione online tramite myUSCIS dal 2023. Quindi, in caso di presentazione online, il vostro PDF logico passa attraverso Claude. Tuttavia nel use case DHS-2598 non sono indicati i moduli specifici. È una mia deduzione per analogia. Se inviate per posta a un Lockbox (casella postale che riceve pacchi cartacei per USCIS), il PDF potrebbe passare da un'altra pipeline (Intelligent Document Processing, case DHS-2385), senza Claude.
Microsoft Azure traduce i vostri documenti stranieri
Se presentate EB-1A o O-1 con prove in russo, cinese, coreano o qualsiasi altra lingua, l’ufficiale può farle tradurre automaticamente con il servizio di traduzione Microsoft Azure. Citazione dal use case DHS-2305 «USCIS Document Translation Service» (stato Pre-deployment – in fase di implementazione, classificato High-Impact):
«The USCIS Document Translation Service provides the ability for an immigration officer to upload an evidence document written in another language and request a nearly instantaneous English translation. Within a matter of minutes, the service delivers an image-to-image translation that is displayed side by side with the original in the ELIS Digital Evidence Viewer. The service integrates Global and ELIS services with the Microsoft Azure AI Translator Service. Evidence documents include passports, national identifications, birth certificates, and more complex documents such as police reports.»
Traduzione: Il servizio di traduzione documenti USCIS consente a un ufficiale di caricare un documento di prova in un'altra lingua e richiedere una traduzione quasi istantanea in inglese. In pochi minuti il servizio restituisce una traduzione image-to-image mostrata affiancata all'originale nel ELIS Digital Evidence Viewer. Il servizio integra i servizi Global ed ELIS con Microsoft Azure AI Translator Service. I documenti di prova includono passaporti, carte d'identità nazionali, certificati di nascita e documenti più complessi come rapporti di polizia.
Cosa è Microsoft Azure AI Translator in parole semplici. È un servizio cloud di traduzione automatica di Microsoft, analogo a Google Translate ma progettato per uso aziendale in ambiente Azure protetto. La qualità è superiore a servizi consumer, ma resta una traduzione automatica.
⚠️ Cosa significa per la vostra petizione (mia deduzione)
La traduzione automatica di Azure non sostituisce la certified translation (traduzione certificata da un traduttore umano con certificate of accuracy) richiesta da 8 CFR § 103.2(b)(3) (Code of Federal Regulations). Per regolamento dovete allegare una traduzione umana certificata. Tuttavia, se l'ufficiale è insoddisfatto della qualità della vostra traduzione o vuole ricontrollare, con un clic può ottenere la versione tradotta da Azure. E proprio su quella traduzione automatica l'ufficiale può basarsi per interpretare il senso del vostro diploma russo o la formulazione di un premio. La traduzione automatica può alterare sfumature – particolarmente per titoli accademici, formulazioni precise di premi e termini tecnici.
Tutti i sistemi che toccano la vostra petizione EB-1A / O-1 / NIW
Di seguito analizzo i principali sistemi dall’DHS AI Use Case Inventory che logicamente interessano le petizioni per visti di talento. Per ciascuno fornisco la citazione DHS, spiegazione semplice e distinguo netto tra «cosa ha detto DHS» e «cosa ne deduco io».
ELIS Evidence Classifier (DHS-16). Il programma decide cosa l’ufficiale vede per primo
Quando caricate una petizione EB-1A con decine o centinaia di pagine di prove (lettere di raccomandazione, diplomi, brevetti, report di citation da Google Scholar) l’ufficiale fisicamente non può leggere tutto. Perciò USCIS ha introdotto un programma che automaticamente etichetta ogni pagina.
«The Evidence Classifier Service is a machine learning (ML) solution that reduces the time spent by adjudicators and contractors sifting through digital evidence. The solution systematically tags and surfaces critical evidence types for the adjudicators in Electronic Immigration System (ELIS)... When a user opens a case with potentially hundreds of pages of evidence documents they have clickable bookmarks from these tags that will jump directly to the corresponding page.»
Traduzione: Evidence Classifier è una soluzione di machine learning che riduce il tempo che gli adjuicator e i contractor spendono a setacciare le prove digitali. La soluzione tagga sistematicamente e mette in evidenza i tipi critici di evidenze per gli adjuicator in ELIS... Quando un utente apre un caso con potenzialmente centinaia di pagine di prove, ottiene segnalibri cliccabili da questi tag che saltano direttamente alla pagina corrispondente.
Parole semplici. Il programma analizza ogni pagina del vostro PDF e assegna etichette come «passaporto», «lettera di raccomandazione», «diploma», «pubblicazione». L’ufficiale apre il caso e vede l’elenco di etichette come segnalibri; cliccando arriva alla pagina corrispondente.
⚠️ Cosa significa per la vostra petizione (mia deduzione)
Il programma decide cosa l'ufficiale vede per primo. Se il ML etichetta male la vostra pubblicazione su Nature come «altro documento», l'ufficiale può non aprirla nel contesto del criterio «scholarly articles». Avvocati (Cozen O'Connor, maggio 2026) sospettano che mis-tagging stia causando RFE su prove «mancanti» che in realtà erano allegate. DHS non pubblica i tassi di errore di questo sistema.
ATLAS. Cosa fa realmente e cosa NON fa
Subito una nota sul nome. ATLAS non è un acronimo. USCIS non ha mai pubblicato una sigla estesa. Nel documento ufficiale DHS/USCIS/PIA-084 (Privacy Impact Assessment - documento pubblico obbligatorio sul trattamento di dati personali, luglio 2021) il sistema è indicato semplicemente «ATLAS» - è un nome di codice interno, come Apollo o Phoenix.
Frontespizio del documento ufficiale Privacy Impact Assessment for the ATLAS, DHS Reference No. DHS/USCIS/PIA-084, 30 ottobre 2020 (aggiornato luglio 2021). 31 pagine di descrizione tecnica di un sistema di screening automatico interno USCIS. È la fonte primaria per tutte le affermazioni su ATLAS - il PDF originale è pubblico su dhs.gov come disclosure formale sulla privacy.
Ora al punto. ATLAS non è una rete neurale, non è un LLM, non è ML nel senso di apprendimento statistico. È un sistema basato su regole (rule-based system) che applica regole «se-allora» rigidamente scritte per controllare automaticamente ogni petizione USCIS contro banche dati esterne. È deployato dentro FDNS-DS (Fraud Detection and National Security Data System) — il sistema interno USCIS per investigazioni su frodi e sicurezza.
«ATLAS is used as both an automated check service platform and rule-based screening platform for USCIS... ATLAS rules are designed to identify potential fraud, public safety, and national security concerns. ATLAS applies rules against the biometric and biographic data of USCIS applicants, petitioners, beneficiaries, sponsors, and preparers...»
Traduzione: ATLAS è utilizzato sia come piattaforma di controlli automatizzati sia come piattaforma di screening basata su regole per USCIS... Le regole ATLAS sono progettate per identificare potenziali frodi, rischi per la sicurezza pubblica e per la sicurezza nazionale. ATLAS applica le regole ai dati biometrici e biografici dei richiedenti, petizionanti, beneficiari, sponsor e preparatori.
Cosa sono i dati biometrici e biografici. Biometria = impronte digitali, fotografie del volto. Biografia = nome, data di nascita, indirizzi, datori di lavoro, numeri di telefono, numeri di passaporto, A-Number (Alien Registration Number — il numero di immigrazione assegnato da USCIS).
Cosa ATLAS verifica davvero
- Coincidenze biometriche con IDENT (main biometric database DHS), HART (Homeland Advanced Recognition Technology) e ABIS: se avete usato altra identità o avete già presentato domande con altri dati;
- Nomi e DOB (date of birth) contro FBI Name Check, TECS — per recuperare watchlist o precedenti penali;
- Connessioni tra persone (petitioner, sponsor, preparer che ricorrono frequentemente) — individuare ingolfi di casi simili;
- Indirizzi, telefoni, datori di lavoro — per scoprire aziende fittizie o indirizzi noti per frodi;
- Source country flags — paesi con rischio aumentato di frodi richiedono controlli supplementari.
🔴 Cosa ATLAS NON fa (importante)
- Non legge il merito della vostra petizione;
- Non verifica la veridicità delle citazioni in Google Scholar o Scopus;
- Non stabilisce se le vostre pubblicazioni su riviste sono reali;
- Non verifica la genuinità delle firme sulle lettere di raccomandazione;
- Non valuta se soddisfate i criteri di «extraordinary ability»;
- Non decide se il vostro ruolo nei progetti è stato esagerato.
Questi controlli li svolge l'umano. Se l'ufficiale sospetta frode sul merito, manda il caso in FDNS per indagine manuale. ATLAS si limita a evidenziare anomalie di identità e connessioni tra persone.
ATLAS si applica a I-140 (EB-1A) e I-129 (O-1)?
«the term immigration request includes all benefit requests (as that term is defined in Title 8, C.F.R. Part 1.2).»
Traduzione: il termine «immigration request» include tutte le richieste di benefit (come definito in Title 8, C.F.R. Part 1.2).
⚠️ Mia deduzione (non citazione)
8 CFR § 1.2 definisce «benefit request» come qualsiasi modulo presentato a USCIS. Legalmente questo copre I-140 (EB-1A, EB-2 NIW) e I-129 (O-1). Tuttavia la PIA-084 non specifica esplicitamente che questi moduli passino attraverso ATLAS. Per logica di legge — sì, dovrebbero. Ma non esiste conferma diretta pubblica «ATLAS controlla petizioni EB-1A».
PAiTH Legal Persona. Il «ChatGPT interno» per gli ufficiali USCIS
Questa è la più importante per capire come l’AI può finire nel testo di un RFE. Citazione DHS diretta:
«PAiTH (Private AI Tech Hub) will serve as USCIS's internal AI workforce assistant... The system will provide role-specific AI assistance to USCIS staff across six functional areas: contracts/acquisition, legal research, language translation, software development, security compliance, and financial operations... Legal Persona: Legal research summaries, statute and regulation citations (INA, CFR), case law analysis, draft legal memoranda outlines, document summaries with legal issue identification... accompanying policy will require human review before being used in any official decision-making, formal communications, and/or reporting.»
Traduzione: PAiTH (Private AI Tech Hub) servirà come assistente AI interno per il personale USCIS... Il sistema fornirà assistenza AI specifica per ruolo in sei aree funzionali: contratti/acquisizioni, ricerca legale, traduzione linguistica, sviluppo software, compliance di sicurezza e operazioni finanziarie... Legal Persona: riassunti di ricerca legale, citazioni di statuti e regolamenti (INA, CFR), analisi della giurisprudenza, bozze di outline per memorandum legali, sommari di documenti con identificazione delle questioni legali... la policy che accompagna richiederà la revisione umana prima dell'uso in decisioni ufficiali, comunicazioni formali o report.
Parole semplici. Un ufficiale legale USCIS che valuta la vostra EB-1A potrebbe aprire l’interfaccia chat di PAiTH e chiedere: «quali sono i case law sul criterio original contributions of major significance?» o «riassumi le lettere di raccomandazione in questa petizione». L’AI genererà:
- Riassunti di ricerca legale
- Citazioni di statuti e regolamenti (INA, CFR)
- Analisi di giurisprudenza
- Bozze di memorandum legali interni
- Sommari di documenti
⚠️ Cosa significa per il testo del vostro RFE (mia deduzione)
PAiTH è il canale più diretto AI → testo RFE. Se l'AI fornisce all'ufficiale un «case law analysis» con precedenti non pertinenti, o sintetizza male una lettera di raccomandazione, questo può finire nel testo finale dell'RFE. USCIS richiede espressamente la «revisione umana prima dell'uso in qualunque decisione ufficiale», ma non è noto quanto rigorosamente ciò venga applicato sotto carichi di lavoro elevati e vincoli temporali.
Questo spiega pattern sistematici di mis-characterization di case law documentati da The Seltzer Firm (es. Silverman v. Eastrich, APWU v. Potter, Visinscaia v. Beers) che compaiono in RFE per EB-1/O-1 come se fossero rilevanti al criterio «extraordinary ability», mentre non lo sono. Potrebbe essere colpa di template umani, di «hallucination» di PAiTH, o di entrambe le cose. Per ora non si può stabilire con certezza.
Cosa DHS stesso dice sull’AI nell’inventory. Smentita diretta del panico
Quando si entra nel panico «USCIS ora decide tutto con l’AI», esiste una fonte primaria che contraddice questa affermazione: il DHS AI Use Case Inventory — la banca dati ufficiale dove USCIS descrive le sue AI-systems. Per esempio, sulla Text Analytics Data Science Sentence Similarity Model (DHS-130) il DHS scrive esplicitamente:
«Text Analytics does not make any determinations or decisions but is instead utilized as a research tool by staff in the course of their duties.»
Traduzione: Text Analytics non prende determinazioni o decisioni, ma è utilizzato dallo staff come strumento di ricerca durante il loro lavoro.
Questa formula ricorre nelle descrizioni di ciascun sistema USCIS nell’inventory: «decision support tool», «research tool», «human review required». L’American Immigration Council nell’analisi «Invisible Gatekeepers» conferma che la posizione ufficiale DHS è: «gli umani prendono decisioni su detenzione, espulsione ed eligibilità; gli strumenti AI supportano solamente». Questa è la dichiarazione pubblica più forte a smentire il claim «AI decide il mio caso».
Se in futuro dovesse emergere una fuga che dimostri il contrario, sarebbe uno scandalo e materia di contese legali. Per ora tale fuga non esiste.
Divisione delle evidenze
A differenza del dibattito sull’AOS memorandum, qui sull’AI in USCIS non v’è un netto schieramento «critici vs difensori»: tutti concordano che l’AI è usata. La discussione riguarda la forza delle evidenze: cosa è fatto concreto, cosa sono indizi indiretti, cosa sono voci. Per questo motivo classifico le fonti per livello di attendibilità.
Livello 1. PROVATO - citazioni dirette DHS
Tutto quanto analizzato sopra: ELIS Evidence Classifier, PDF Intake attraverso Claude, Document Translation via Azure, ATLAS, PCIS, PAiTH, DHSChat. Fonte: DHS AI Use Case Inventory + PIA documents.
In aggiunta:
- Eric Hysen, CIO DHS, 16 dicembre 2024: «158 active use cases, compared to 67 total use cases in 2023. We identified 39 safety- and/or rights-impacting use cases.» [fonte DHS].
- Audit DHS OIG-25-10 (Office of Inspector General, gennaio 2025): l’auditor interno segnala insufficiente governance sugli AI.
- Contratto USCIS-Palantir VOWS (Palantir, progetto per il rilevamento di marriage fraud), ottobre 2025, < $100k — non riguarda EB-1/O-1 (Fonte: Fortune, 9 dicembre 2025).
Livello 2. LOGICAMENTE CONSEGUE - deduzioni da fatti confermati
Qui entra l’analisi: USCIS non ha detto «ATLAS controlla EB-1A», ma la definizione di «benefit request» in 8 CFR § 1.2 copre tutte le forme. Quindi logicamente ATLAS dovrebbe applicarsi anche a EB-1A. Same per ELIS Evidence Classifier (DHS non specifica che lo applica alle lettere di raccomandazione EB-1A, ma logicamente è così) e per PCIS (Person-Centric Identity Service), che aggrega tutti i record del soggetto.
Livello 3. SOSPETTI DEGLI AVVOCATI - dati aneddotici
Cozen O’Connor (Scott Bettridge, David S. Adams), maggio 2026
«USCIS has not published any error-rate data, and practitioners report RFEs for documents that were in fact submitted, consistent with classifier mis-tagging.»
Traduzione: USCIS non pubblica dati sui tassi di errore, e i professionisti segnalano RFE su documenti che in realtà erano stati presentati, coerente con un mis-tagging del classificatore. Fonte.
Cozen O’Connor, studio di primo piano, elenca quattro pattern concreti. Li esaminerò singolarmente: cosa succede, come appare l’RFE, come difendersi.
Titolo della pubblicazione Cozen O'Connor del 27 aprile 2026: «Growing Use of Artificial Intelligence in U.S. Immigration Adjudications Is Driving Higher RFE and Denial Rates». Autori: Scott Bettridge (Chair, Immigration Practice) e David S. Adams (Member). È un client alert formale su sito dello studio. Fonte.
Pattern 1. Mis-tagged evidence. RFE su documenti che avete davvero allegato
Quando caricate tramite myUSCIS, l’ELIS Evidence Classifier etichetta automaticamente ogni pagina come «Recommendation Letter», «Diploma», ecc. L’ufficiale lavora sui segnalibri generati. Problema: il classificatore a volte sbaglia. Es.: su 8 lettere di raccomandazione, 6 etichettate correttamente, 2 etichettate «Other Document» a causa di formattazione atipica o scan con ombre. L’ufficiale apre la sezione «Recommendation Letters», vede 6 file invece di 8 e nello RFE scrive «petitioner submitted only 6 letters». Voi guardate la vostra copia e vedete tutte e 8 le lettere. Situazione paradossale: avete ragione, ma l’ufficiale ha agito correttamente in base a ciò che gli è stato mostrato.
Per ridurre il rischio: date ai file nomi chiari indicando il tipo di documento (Recommendation_Letter_Prof_Smith_Stanford.pdf invece di RecLetter1.pdf), non unire diversi tipi di prove in un unico PDF enorme, allegate un cover letter con una tabella di concordanza: «Exhibit A-1 - Letter from X - pagine 47-50». Se ricevete un RFE che afferma che i documenti non sono presenti, rispondete indicando esattamente dove si trovano (Exhibit, pagina, paragrafo).
Pattern 2. Cross-document mismatch. Quando una singola discrepanza provoca un RFE
USCIS usa un Verification Match Model che confronta i dati tra tutti i vostri documenti e segnala incongruenze. Es.: in DS-160 avete «Senior Software Engineer», in I-129 «Principal Software Engineer», in una lettera «Lead Engineer» — il sistema vede tre voci diverse e alza un flag. All’occhio umano è chiaramente lo stesso ruolo; per l’automazione sono tre stringhe diverse.
Esempio concreto da SG Legal Group: un cliente ha ricevuto un RFE per «date inconsistencies». Analisi: un documento russo usava il formato 15.03.2023, la traduzione inglese 03/15/2023, un terzo documento 15/03/2023. Stessa data scritta in tre formati, l’AI lo ha interpretato come tre date diverse e ha segnato una discrepanza. L’avvocato afferma che non c’erano altre basi logiche per il flag — cioè l’ha generato la macchina.
Per i candidati russofoni: tipici trigger includono traslitterazioni diverse dei nomi (Egor / Yegor / Igor), nomi di organizzazioni russi con versioni inglesi variabili (Skoltech, Skolkovo Institute, Skolkovo Tech) — unite tutto in un name variation memorandum che spiega gli standard di traslitterazione. Unificate job titles in tutti i documenti. Per le date, fate in modo che la traduzione notarile indichi il formato usato.
Pattern 3. Ghost text. Cosa l’AI legge ma voi non vedete
Un PDF moderno può contenere un layer testuale nascosto. Voi aprite il file e vedete il testo visibile. Ma il parser che legge il PDF (es. l’AI USCIS) vede anche il testo nascosto:
- avete fatto uno scan e poi OCR: è rimasto un layer OCR invisibile;
- avete convertito Word in PDF: possono restare commenti nascosti o tracked changes;
- avete copiato testo da ChatGPT o Claude e incollato in Word: possono rimanere metatag invisibili;
- avete usato un template online e non avete cancellato tutto il testo preesistente.
Nella pratica: scrivete una lettera da zero, esportate in PDF; a occhio tutto è corretto. Ma l’AI legge anche il layer invisibile: se in quel layer resta la frase template «Dear Hiring Manager», il sistema segnala «boilerplate detected». Peggio ancora: se nel layer nascosto restano frasi tipiche di generazione AI (stile ChatGPT), l’AI USCIS può etichettare la lettera come «AI-generated», anche se l’avete scritta voi.
Controllo semplice: aprite il PDF in Adobe Acrobat o Preview su Mac, premete Ctrl+A / Cmd+A per selezionare tutto. Se viene selezionato più testo di quello visibile, c’è un hidden layer. In alternativa in CLI: pdftotext your_file.pdf -. Se trovate ghost text, la soluzione più sicura è stampare il documento, scannerizzarlo di nuovo e salvare un PDF «pulito» — così si eliminano i layer ereditati.
Pattern 4. RFE boilerplate generati dall’AI. Uno schema che genera schemi
Se i primi tre pattern riguardano AI che legge i vostri documenti, questo è AI che scrive i draft degli RFE. L’assistente AI interno (PAiTH o simili) può generare una bozza di RFE che l’ufficiale rivede superficialmente, cambia una o due frasi e invia. Sotto forte carico di lavoro questo diventa comune.
Reddy Neumann Brown descrive un RFE che «sembra ufficiale, ma si legge come se nessuno avesse realmente esaminato il caso». Segni distintivi:
- Identiche formulazioni ripetute per ogni criterio (es. «This criterion has not been met because…» ripetuto meccanicamente);
- Citazione di case law non attinenti (es. Silverman v. Eastrich, APWU v. Potter) usati come giustificazione del «livello elevato» pur non riguardando immigrazione;
- Paragrafi copiati pari pari dall’USCIS Policy Manual senza collegamento al vostro caso;
- Errori fattuali su datore di lavoro o settore — esempio Reddit: RFE che cita FAANG nonostante il soggetto non abbia mai lavorato lì;
- Espressioni tipiche di LLM: «opine», «juxtapose», «comprehensive examination», «robust analysis» — Ksenia Maiorova le chiama «AI tells».
Se ricevete un RFE del genere: rispondete punto per punto indicando la prova esatta nella petizione originale: Exhibit, pagina, paragrafo — costringete l’ufficiale a riconoscere che la prova era presente. Se l’RFE cita case law irrilevanti, evidenziate l’irrilevanza e chiedete un precedente pertinente. Se sono presenti errori fattuali, documentateli e richiedete spiegazioni formali da USCIS. Conservate il testo integrale dell’RFE e, se opportuno, pubblicatelo anonimamente nella community (Trackitt, forum AILA, subreddit) — questo crea un corpus di pattern utile per future azioni legali.
Dati che mostrano la dimensione del fenomeno
Cozen O’Connor riporta: il tasso di denials per EB-2 NIW è salito intorno al 40%, EB-1A è sotto maggiore scrutinio.
Confronto storico USCIS: EB-2 NIW tradizionalmente approvato al 70-75% (25-30% denial). Un aumento del denial fino al 40% indica un forte peggioramento nell’ultimo anno. EB-1A era intorno al 75-80% di approvazione; in Q3 FY2025 è sceso al 66.6% — minimo triennale. O-1 invece rimane alto: 93.8% approvazione.
Questa asimmetria è significativa: EB-1A e NIW richiedono valutazione discrezionale qualitativa («extraordinary ability», «national importance») — giudizio soggettivo difficile per l’AI. O-1 è più «checklist-driven»: verifica forme e requisiti oggettivi, cosa che l’AI gestisce meglio. Il calo di approvazione in categorie discrezionali mentre O-1 resta stabile è coerente con l’ipotesi che l’AI influisca sulla parte discrezionale.
Reddy Neumann Brown PC, gennaio 2026
«disorganized, boilerplate recitations of USCIS Policy Manual provisions, field adjudicator guidance, or regulatory language, often copied verbatim and presented without analysis, explanation, or reference to the specific evidence already submitted in the petition... looks official but reads as though no human being meaningfully reviewed the filing»
Traduzione: riassunti disorganizzati e template del Policy Manual, guidance o linguaggio regolamentare copiati pari pari senza analisi o riferimento alle prove specifiche presentate... appare ufficiale ma si legge come se nessun umano avesse esaminato il fascicolo. Fonte.
Lo studio paragona questi RFE a «hallucinations» AI e sconsiglia il premium processing per EB-1A e NIW. Il premium processing è diventato «fast track for RFE», non per approvazione: si paga $2.805 per accelerare, ma si riceve spesso un RFE che non verrà esaminato sostanzialmente.
The Seltzer Firm. Documentata cattiva caratterizzazione di case law in RFE per EB-1/O-1
Sono frequentemente citati in RFE casi non pertinenti:
- Silverman v. Eastrich Multiple Investor Fund (caso sul default di un credito da $10M, non su immigrazione) citato come se riguardasse «original contributions of major significance»;
- APWU v. Potter (caso su indagine anthrax nelle poste) usato in RFE EB-1A;
- Visinscaia v. Beers (caso su ballerina moldava, rifiuto) — il contenuto è spesso distorto nel RFE;
- Matter of Caron International — citato in modo selettivo senza contesto.
Fonte: The Seltzer Firm.
BMD Law, «Invisible Algorithms». Avvertenza onesta
«Some practitioners have reported receiving RFEs that contain language or structure consistent with AI-assisted drafting. This has not been confirmed by USCIS, and there is currently no public evidence that AI is being used to generate adjudication decisions or official correspondence.»
Traduzione: alcuni professionisti hanno riferito di RFEs con linguaggio o struttura coerente con drafting assistito da AI. Questo non è confermato da USCIS, e non ci sono prove pubbliche che l'AI venga usata per generare decisioni di adjuudication o corrispondenza ufficiale. Fonte.
Principale caveat di questo livello
I medesimi segnali che gli avvocati imputano all'AI possono essere altrettanto spiegati da:
- errori OCR (esiste letteratura accademica su come migliorare l'NLP su documenti OCRati);
- template di agenzia storicamente usati da USCIS;
- pratiche umane di copy-paste;
- vera AI-assistenza nella stesura (drafting).
Senza leaked prompts, screenshot o rilascio FOIA non possiamo distinguere «AI ha scritto l'RFE» da «l'ufficiale ha copiato un template e sbagliato».
Esistono fughe di prompt USCIS? A maggio 2026 — no. Controlli fatti su:
- motori di ricerca — niente su «USCIS leaked prompt» / «ELIS screenshot» / «USCIS officer interface»;
- 404 Media (ha fatto leak su Mobile Fortify) — niente su prompt USCIS;
- WikiLeaks / DDoSecrets — nessun documento USCIS con prompt;
- FOIA releases per Pangea e Refugees International — circa 1.677 pagine rilasciate, ma senza prompt o istruzioni di sistema;
- GitHub USCIS — nulla.
Conclusione: sappiamo che l'AI è usata (DHS lo ha confermato), sappiamo quali sistemi e quali vendor (Anthropic via AWS Bedrock per PDF Intake) — ma il testo preciso delle istruzioni che l'ufficiale o il sistema danno a Claude non è stato pubblicato.
Se la situazione cambierà, potrà succedere per due vie: (1) un tribunale obbliga USCIS a rilasciare records (potenzialmente inclusi i prompt), oppure (2) una perdita interna resa pubblica (come successo per Mobile Fortify: leaked emails giunsero sei mesi prima della confessione ufficiale).
Livello 4. SFATTO o NON CONFERMATO
- «AI prende decisioni finali su EB-1/O-1» → smentito dall'DHS AI Use Case Inventory: ogni sistema è contrassegnato «decision support tool» o «research tool»;
- «Leak di prompt USCIS» → non esistono pubblicamente;
- «Screenshot delle interfacce interne adjudicator» → non pubblicati;
- «Partnership USCIS con OpenAI» → non confermata. Confermato: Anthropic via AWS Bedrock per PDF Intake;
- «Matter Helper» AI interno USCIS → probabile confusione con strumenti commerciali chiamati «Matter»;
- «Babel Street elabora petizioni USCIS» → Amnesty International non ha confermato un contratto USCIS-Babel; Babel Street è usato in State Dept / CBP, ma non è provato per USCIS;
- r/USCIS_Officers → tale subreddit non esiste.
Cause FOIA. Cosa vogliono sapere i querelanti e cosa ci diranno nel prossimo anno
Due cause FOIA possono cambiare il quadro nei prossimi mesi. Entrambe sono state depositate in D.D.C. (District Court for the District of Columbia).
Pangea Legal Services v. USCIS, No. 1:24-cv-02809-ACR (D.D.C., 3 ottobre 2024)
Attori: Pangea Legal Services, Mijente Support Committee, Just Futures Law (quest’ultimo agisce anche come counsel). Tutti i dati qui sotto sono tratti da PACER al 25 maggio 2026.
Screenshot reale del docket nel sistema CM/ECF. Data deposito 10/03/2024, COMPLAINT contro DHS/ICE/USCIS, presentato da Pangea Legal Services + Just Futures Law + Mijente Support Committee. Docket e allegati disponibili su PACER (accesso a pagamento): l'articolo si basa su fonti primarie acquistate, non su riassunti.
Judge: Ana C. Reyes. Nomina presidenziale Biden, giuramento febbraio 2023; nota per posizioni forti su trasparenza e FOIA.
Dettaglio critico: la giudice Reyes gestisce entrambi i FOIA chiave contro USCIS — sia Pangea sia Refugees International. PACER li indica come Related Cases. Questo non è casuale: D.D.C. spesso raggruppa casi simili sotto lo stesso giudice. Una decisione in un caso influenzerà quasi certamente l’altro.
Counsel dei querelanti (maggio 2026):
- Sejal Zota (Just Futures Law) - attiva da ottobre 2024;
- Yihong Mao (Just Futures Law) - entrata gennaio 2026;
- Dinesh McCoy (Asian American Legal Defense Fund) - uscito il 27 agosto 2025;
- Daniel Werner (Just Futures Law) - uscito il 17 dicembre 2025.
Counsel dei convenuti: Esther You (DOJ-USAO) — lead attuale, ha sostituito Kartik Venguswamy (ArentFox Schiff). DOJ ha preso il caso in gestione — segnale che il governo considera la causa prioritaria.
La querela chiede a USCIS 16 categorie di record per ciascun AI-system chiave:
- Elenco degli strumenti AI;
- Dati di training dei modelli;
- Policies e materiali di training per gli ufficiali;
- Contratti con terze parti;
- Records su «Pangea Text» (nome interno di Asylum Text Analytics);
- AI per analisi di comportamento, emozioni, social media;
- Condivisione di informazioni AI-generated con altre agenzie;
- PIA e AIA (Algorithmic Impact Assessments);
- Waivers — esenzioni dall'AI Act;
- Consultazioni con comunità interessate;
- Procedure di redress;
- Monitoraggio bias e testing;
- Audit, validation, accuracy metrics;
- Notice policies (si informa il richiedente dell'uso di AI?);
- Opt-out policies (è possibile rifiutare l'uso di AI?);
- Determinazioni «rights-impacting».
Produzione reale a marzo 2026 (Joint Status Report Doc #29, sottoscritto da Esther You per DOJ e Yihong Mao per Just Futures Law):
- USCIS: produzione «fully completed» 30 giugno 2025. JSR non riporta il numero preciso di pagine; gli querelanti stanno rivedendo i documenti e le parti «intend to work together in good faith to address any remaining issues».
- ICE: produzione «fully completed» 24 aprile 2025. Gli querelanti hanno contestato adequacy of search il 22 settembre e il 7 ottobre 2025; ICE ha rilasciato altre 7 pagine il 13 febbraio 2026 e i querelanti non sono soddisfatti.
- DHS: ha identificato ~3.500 pagine per una richiesta ristretta. Al 31 marzo 2026 ha rilasciato solo: 3 pagine (30 dicembre 2025) + 127 pagine (28 gennaio 2026) + 29 pagine (13 febbraio 2026) = ~159 delle ~3.500 identificate. Il resto è andato in consultazione con Other Governmental Agencies il 30 gennaio 2026. DHS non sta mantenendo il ritmo previsto di 500 pagine/mese.
Government shutdown dal 14 febbraio 2026. Dal JSR: «DHS, which includes ICE, is currently experiencing a lapse in appropriations which began February 14, 2026. DHS FOIA employees are furloughed and have not been excepted to work on FOIA litigation.» — il personale FOIA DHS è in furlough e non lavora sui casi FOIA. La produzione è congelata. I querelanti nel JSR contestano la legittimità di sospendere le consegne durante uno shutdown — «Plaintiff raises and preserves the legal issue of whether DHS and its subagencies can release productions related to FOIA requests during a lapse in appropriations.»
Counsel del Governo: United States Attorney Jeanine Ferris Pirro. Segnale politico: Pirro (ex presentatrice Fox News, nominata U.S. Attorney for D.D.C. dall’amministrazione Trump nel 2025) firma l’ultimo JSR — DOJ sta seguendo direttamente il caso.
Prossima data chiave: 29 maggio 2026 — prossimo Joint Status Report. Mostrerà se lo shutdown è terminato, se la produzione è ripresa e se i querelanti hanno presentato motion to compel.
Cosa NON c’è nel docket a maggio 2026: motion for summary judgment, Vaughn Index, decisione sul merito della giudice Reyes. Nonostante 18 mesi di procedimento e 29 voci nel docket, non è emersa una decisione che rivelerebbe i prompt USCIS. Quindi non aspettatevi rivelazioni dei prompt prima del 2027; realisticamente il materiale più sensibile potrebbe emergere tra il 2028 e il 2029.
Documenti pubblicati dai querelanti:
- Just Futures Law - DHS AI FOIA filings page — pagina del caso con filings e aggiornamenti;
- Just Futures Law - "Reining in AI Surveillance" — sezione aggiornata su AI e DHS;
- Automating Deportation: The Artificial Intelligence Behind The Department of Homeland Security's Immigration Enforcement Regime (PDF, giugno 2024) — rapporto primario di Just Futures Law + Mijente, base per la causa Pangea; nomina commercial tools acquistati da DHS (es. LexisNexis Accurint disponibile a migliaia di agenti ICE).
Come funziona un FOIA suit in breve (per chi non lo sa)
Un FOIA suit non è un processo penale o civile tradizionale ma una controversia sull'accesso ai documenti. Procedura sintetica:
- FOIA request. Chiunque può chiedere documenti interni a un'agenzia. L'agenzia deve rispondere entro 20 giorni lavorativi.
- Se l'agenzia non risponde o rifiuta. Il richiedente può citare l'agenzia in tribunale federale con un suit per ottenere i documenti. Così ha fatto Pangea/Mijente/Just Futures nell'ottobre 2024.
- Production. L'agenzia cerca i responsive records, decide cosa rilascia, cosa rilascia con redactions, cosa non rilascia. Invii a scaglioni (rolling production).
- Joint Status Report. Le parti rapportano al giudice a intervalli (60-90 gg) cosa è stato rilasciato e cosa resta; se il contenzioso persiste i querelanti possono chiedere motion to compel; il convenuto può chiedere summary judgment.
- Vaughn Index. Elenco formale dei documenti che l'agenzia ha rifiutato di rilasciare con le ragioni per ciascuno. Fondamentale nei FOIA suits.
- Court ruling. Il giudice decide cosa deve essere rilasciato. Nei FOIA suits possono volerci anni.
Nel caso Pangea: 18 mesi di procedura, 8 JSR, migliaia di pagine rilasciate — ma i documenti più sensibili sono in consultazione o withheld; nessun Vaughn Index; nessuna decisione di merito; poi è arrivato lo shutdown. Quindi non aspettatevi una rivelazione rapida dei prompt USCIS.
Cosa significa per chi presenta EB-1A / O-1 / NIW
Conclusioni pratiche dallo stato reale di Pangea al maggio 2026:
- Non aspettatevi rivelazioni prompt rapide attraverso i tribunali. Avevo scritto che Pangea e Refugees International potevano rivelare prompt entro 12-24 mesi — era troppo ottimistico. Realisticamente: ruling decisivo non prima del 2027; disclosure utile tra 2028-2029. Le petizioni nel 2026 vanno preparate senza conoscere i dettagli dell'AI interna.
- USCIS ha già rilasciato documenti ai querelanti, ma noi non li abbiamo visti tutti. USCIS ha completato la propria production il 30 giugno 2025; Just Futures Law sta esaminando materiale che potrebbe essere reso pubblico — monitorate il loro sito o newsletter.
- Lo shutdown è un fattore di rischio nuovo per i casi di immigrazione. FOIA staff DHS in furlough dal 14 feb 2026; ma lo shutdown impatta anche l'operatività quotidiana degli adjudicators USCIS. Ciò può spiegare RFE più boilerplate nel primo semestre 2026: uffici sotto organico, template o AI-assist come unica via per mantenere il flusso.
- I querelanti aumentano la pressione. Contestazioni sulla adeguatezza delle ricerche ICE (22 set e 7 ott 2025) mostrano che stanno passando a fasi più aggressive. Se il 29 maggio 2026 presentano motion to compel sarà un primo serio scontro. Monitorate il docket dopo quella data.
- Percorso alternativo: FOIA personali. Pangea richiede il sistema a livello generale. Ma ogni richiedente può fare FOIA sulla propria A-file (cartella personale USCIS) chiedendo «inclusi tutti i sommari generati da AI, classificazioni, flags e alert nel mio caso». USCIS solitamente rilascia A-files in 30-90 giorni: questo può essere più veloce per ottenere informazioni concrete sul proprio caso rispetto alla causa Pangea.
- Preparate la vostra petizione per l'orizzonte 2026-2028 senza aspettare disclosure. Le raccomandazioni pratiche (nomi file chiari, layer OCR, certified translations, name variation memorandum, coerenza tra documenti) funzionano indipendentemente da eventuali rivelazioni.
- Se ottentete denial nel 2026 — c'è il percorso Mukherji v. Miller. Mukherji (D. Neb., 28 gennaio 2026) ha vinto su basi APA alla luce di Loper Bright; questo costituisce una solida via per contestare decisioni non trasparenti USCIS senza dover aspettare la rivelazione dei prompt.
Refugees International v. USCIS, No. 1:24-cv-03559 (D.D.C., 20 dicembre 2024, Judge Ana C. Reyes)
Counsel: Harvard Immigration & Refugee Clinical Program + Jenner & Block LLP.
La causa chiede:
- Linee guida interne sull’uso di ATA (Asylum Text Analytics) per la valutazione di richieste di asilo;
- Materiali di training, incluse «lines of questioning and RFE based on ATA findings»;
- Esempi redatti di Pangaea Text report, Statement of Findings, RFE;
- Statistiche: quante pratiche sono state analizzate, segnalate, per nazionalità, ufficio, denials, deportations.
⚠️ Dettaglio importante
ATA è stata in DHS AI Inventory listata → delistata → relistata → spostata in «inactive» nell'arco di 11 giorni a dicembre 2024 (9-20 dicembre). Questo mostra che DHS manipola l'inventory — rimuove o riclassifica sistemi in risposta alla pressione esterna.
Lettera di 142 organizzazioni a Mayorkas, 4 settembre 2024
Coalizione di 142 organizzazioni (confermata da Just Futures Law), tra cui EFF, EPIC, AILA, Mijente, ha scritto al Segretario DHS Alejandro Mayorkas chiedendo di «Cancel DHS Use of AI Technologies for Immigration Enforcement and Adjudication by December 1, 2024». Richieste: sospendere AI che non rispettano l’OMB Memorandum M-24-10. Classifiche «rights-impacting» e «safety-impacting» sono categorie formali di rischio. Fonti: Just Futures Law, confermato da FedScoop come «more than 140 groups».
Silenzio diagnostico. Cosa non dicono le fonti che ci si aspetterebbe commentassero
Nota diagnostica: al 25 maggio 2026 molte categorie di soggetti aspettati sull’analisi restano silenti.
Silenzio di ex top-lawyers DOJ
In gennaio 2026 Sarah Lake Vuong (ex Assistant Director DOJ Office of Immigration Litigation) e Jess Ariela Dawgert (ex Associate Deputy Attorney General DOJ) hanno aperto uno studio privato. Non hanno rilasciato commenti pubblici sull’AI in USCIS.
Dei 15 grandi think tanks, 14 tacciono
Solo il Cato Institute (David Bier) ha pubblicato un’analisi. Migration Policy Institute, NFAP, American Immigration Council, Niskanen Center, AEI, Heritage, Brookings, Center for American Progress, FAIR, CIS, EPI, Bipartisan Policy Center, R Street, Manhattan Institute, Hoover — in massima parte tacciono. È interessante soprattutto il silenzio delle organizzazioni anti-immigrazione (Heritage, FAIR, CIS) che spesso reagiscono rapidamente alle novità.
AILA pubblica, ma non ha citato USCIS in proprio FOIA
AILA monitora EOs e pubblica practice alerts, ma non ha presentato un FOIA specifico su USCIS AI. Questo è rilevante: la principale associazione degli avvocati di immigrazione preferisce il political/advocacy track rispetto alla causa FOIA diretta su USCIS.
Cosa significa
Il silenzio degli insider e dei think tanks può essere spiegato da tre motivi:
- l'AI è percepito come un rebranding tecnico di processi già esistenti, non richiede azione politica immediata;
- stanno aspettando l'esito delle cause FOIA prima di esporsi pubblicamente;
- potrebbe essere in preparazione una strategia di litigation privata per clienti specifici dove commenti pubblici danneggerebbero la strategia.
Cosa dice la community e gli avvocati pubblicamente. Citazioni dirette da Reddit e LinkedIn
Le storie più utili sono i racconti concreti di chi ha visto RFE specifici. Riporto citazioni verbatim da Reddit e LinkedIn raccolte tramite ricerca diretta dei thread (ricerca su Reddit tramite API; Google ha ridotto l’accesso ai post Reddit dal 2024). Tutte le citazioni hanno URL, data e numero di upvotes.
Smoking gun principale. RFE con nome di datore di lavoro mai avuto
«What concerns me is that the RFE does not mention a single exhibit, achievement, or employer document I included. It is extremely general and even contains an employer name that has nothing to do with me… To assist in determining that the beneficiary has performed in a leading or critical role for FAANG, the petitioner may submit… For clarity: I have never worked for FAANG (the company named in the RFE).»
Traduzione: Mi preoccupa che l'RFE non menzioni alcun exhibit, risultato o documento del datore di lavoro che ho allegato. È molto generale 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 FAANG (la società nominata nell'RFE). Fonte Reddit.
Nei commenti altri utenti ipotizzano AI-processing:
«They ran it through ai and they just shared result, I guess. Based on your profile, the tool took it you are from faang.»
Traduzione: lo hanno passato all'AI e hanno pubblicato il risultato, immagino. Basandosi sul tuo profilo, lo strumento ha dedotto che sei di FAANG.
«My thoughts exactly. Also you can tell by the same 'This criterion has not been met because ...' for each criterion. What an interesting time we are living in.»
Traduzione: proprio quello che penso. Si vede anche dalla stessa formulazione «This criterion has not been met because...» per ogni criterio. Che tempi interessanti.
In un altro thread («USCIS AI agent review», u/Any-Bed8987, 30 aprile 2026) appare il sospetto su modello specifico:
«do you think they use Claude?»
Traduzione: pensi che usino Claude?
Questo è il primo accenno pubblico di un richiedente EB-1A che nomina Anthropic Claude. Non è prova ma segnala dove la discussione pubblica si sta orientando.
Un avvocato AILA conferma il pattern
«USCIS misattributing submitted evidence to the wrong O-1 criteria - here my colleague suspected AI used by USCIS was hallucinating that the petition claimed criteria that they hadn't actually claimed.»
Traduzione: USCIS attribuisce male le prove ai criteri O-1 — qui il mio collega sospettava che l'AI usata da USCIS stesse «allucinando» criteri che la petizione non aveva effettivamente reclamato. Fonte Reddit.
Uno studio EB-5 ha ricevuto RFE che sembrano generati da macchina
«Several months ago, my firm received an RFE on an I-526e that heavily deviated from the typical RFE format. While we commonly see similar formats with a straightforward summary of the requested documents, on this occasion we saw a large conglomerate of patched together complaints with misspellings, incorrectly named entities, and dubious legal citations. It's possible some USCIS adjudicators may be incorrectly relying on unofficial AI software to do their work for them.»
Traduzione: mesi fa il mio studio ha ricevuto un RFE su I-526e che differiva fortemente dal formato tipico. Invece del solito sommario chiaro, abbiamo trovato un grande conglomerato di lamentele incollate con errori ortografici, entità nominate in modo errato e citazioni giuridiche dubbie. È possibile che alcuni adjudicators USCIS si affidino erroneamente a software AI non ufficiali per fare il loro lavoro. Fonte Reddit.
ELIS Evidence Classifier mis-tagging. Caso concreto con criteri ignorati
«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.»
Traduzione: Ho presentato prove per 6 criteri, ma l'RFE ne affronta solo 4. Gli altri 2 non sono menzionati — né approvati, né negati, semplicemente completamente ignorati come se non li avessi inviati. Fonte Reddit.
Nei commenti l’avvocato del poster spiega che è probabile il problema di classificazione — cioè la descrizione dell’ELIS Evidence Classifier che abbiamo analizzato sopra.
«This happened to me, its really frustrating, my attorney says they have been having the same issue with many cases, it seems like when they scan the case when it arrives they don't scan the whole thing.»
Traduzione: Mi è successo, molto frustrante; il mio avvocato dice che hanno lo stesso problema su molti casi: sembra che quando scansionano il fascicolo all'arrivo non lo scansionino per intero.
In un commento correlato: «per il criterio authorship hanno detto che ho presentato ‘LinkedIn websites’, mentre io non ho mai pubblicato nulla su LinkedIn e non l’ho mai usato come prova (e cosa vuol dire ‘LinkedIn websites’?!).» — esempio di classificazione errata.
Denial letter template. 5 pagine su 6 sono copia del Policy Manual
«The denial letter is 6 pages, out of which 5 pages are a copy-paste of USCIS policy manual text. The denial letter only mentions my name and the first paragraph of my PE, and then it generally states that my PE has substantial merit but not national importance, without once mentioning any details regarding my PE or anything else from what I submitted in the RFE.»
Traduzione: La lettera di diniego è di 6 pagine, di cui 5 sono copia-incolla del testo del USCIS Policy Manual. La lettera menziona solo il mio nome e il primo paragrafo del mio proposed endeavor, poi afferma generalmente che il mio progetto ha merito sostanziale ma non importanza nazionale, senza mai menzionare dettagli sul mio progetto o altro di ciò che ho presentato nell'RFE. Fonte Reddit.
Autore: PhD Electrical Engineering, postdoc R1, brevetto US, 3 first-author in top-5 journals. Ufficiale NSC 0399.
NOID dopo risposta a RFE. L’ufficiale sembra non aver aperto la response
«Got NOID on April 21, 2026… But the NOID's objections reference ONLY original petition evidence. Not a single RFE exhibit is mentioned. NOID says 'Wikipedia printouts for associations' → We submitted actual bylaws and selection criteria that USCIS asked for in the RFE. Still says Wikipedia.»
Traduzione: Ho ricevuto NOID il 21 aprile 2026... Ma le obiezioni nel NOID fanno riferimento SOLO alle prove della petizione originale. Nessun exhibit della risposta all'RFE è menzionato. Il NOID parla di «stampe Wikipedia per associazioni» → noi abbiamo presentato statuti e criteri di selezione reali richiesti nell'RFE. Il NOID continua a dire Wikipedia. Fonte Reddit.
Profilo autore: Database Engineering Principal in FAANG, ~20 anni esperienza. Nessuna delle sue realizzazioni è menzionata nel NOID.
Cluster di lamentele per un singolo ufficiale. NSC 0592
In vari post si raccoglievano reclami simili riferiti allo stesso ufficiale Nebraska Service Center con codice 0592:
- u/ExpressionHappy5136: «same officer and officer only approved 2/3. Responded to RFE and recently got denial.»
- u/iaskgpt: «Same officer. Got 1/6 during RFE.»
- u/BUTAIMO: «I'm on the same boat with Nebraska Center officer 0592. Got an RFE this Friday claiming 0 of the criteria were met.»
- u/Grief_2022: «I am in the same boat with Nebraska officer 0438 who granted 0 out of 6 criteria.»
Un cluster di denials simili da un unico officer può essere spiegato da: cluster di pratiche assegnate a quell’ufficiale, pattern di rigore dell’ufficiale, o da un cluster di casi categorizzati dallo stesso algoritmo. Senza FOIA sull’ufficiale non possiamo distinguere.
Voce di bilanciamento. Ex supervisor USCIS
Fonte rilevante: u/WatkinsImmigration — avvocato di immigrazione ed ex supervisor USCIS. Post «A Fresh Perspective on USCIS After 6 Months on the Outside» (12 aprile 2026, 109 upvotes) conferma pattern di sloppy adjudication ma smentisce l’idea che l’AI stia decidendo i casi:
«Adjudication: Poor, sloppy decisions and work being sent out by officers. This has been maybe the biggest shock to me so far. Even with using templates for large portions of writing, officers are still regularly misstating facts, forgetting to include large portions of required analysis, citing incorrect case law, and even leaving template language.»
Traduzione: Adjudication: decisioni scadenti e lavoro approssimativo inviato dagli ufficiali. Anche usando template per ampie parti, gli ufficiali spesso travisano fatti, dimenticano analisi richieste, citano case law sbagliati e lasciano linguaggio template.
Altro estratto dello stesso post, su AI:
«AI: No, USCIS is not using AI to adjudicate your case. No, officers are not using it to write poorly written RFE/NOID/Denials. USCIS publicly lists their AI usage [link to dhs.gov/ai/use-case-inventory/uscis] and to the best of my knowledge, this is and remains accurate. I would look for expanded AI usage in vetting and evidence collection areas and cannot see any widespread usage for adjudication anytime soon.»
Traduzione: AI: No, USCIS non sta usando AI per decidere il vostro caso. No, gli ufficiali non la stanno usando per scrivere RFE/NOID/Denials male scritti. USCIS elenca pubblicamente il suo uso di AI e, per quanto ne so, è accurato. Mi aspetterei un ampliamento dell'uso di AI in vetting e raccolta evidenze, ma non vedo un uso esteso per l'adjudication nel prossimo futuro.
Questo è importante perché la fonte ha lavorato dentro USCIS e ora è libera di parlare: la sua posizione è che i pattern RFE possono essere spiegati da lavoro umano disattento con template e formazione insufficiente, non necessariamente da AI che decide autonomamente.
Tuttavia la stessa fonte segnala disuguaglianze nella formazione:
«The NBC adjudication guide and training PowerPoint for new officers working the I-765 (c)(11) parole-based EAD category were over 100 pages and 200 slides long respectively. The I-140 EB-1A PowerPoint is 83 slides and new officers get a basic, 3 page long adjudication table.»
Traduzione: La guida di adjudication NBC e il PowerPoint di training per i nuovi ufficiali che lavorano su I-765 (category c(11)) erano rispettivamente oltre 100 pagine e 200 slides. Il PowerPoint su I-140 EB-1A è di 83 slide e i nuovi ufficiali ricevono una tabella di adjudication di base di 3 pagine.
Quindi l’ufficiale che esamina la vostra EB-1A può avere molta meno formazione rispetto ad altri ruoli — questo è il miglior explanation non-AI per i pattern osservati.
LinkedIn: post più rilevanti
Ksenia Maiorova. Statistica diretta su citazioni errate
«AI can summarize a decision. A lawyer understands what part of it is binding law. About ninety percent of cited cases do not actually support the proposition claimed. Once a case receives an RFE, approvals fall to roughly 30%. When the government misapplies the law, you need someone who knows how to challenge it.»
Traduzione: L'AI può riassumere una decisione. Un avvocato capisce quale parte è diritto vincolante. Circa il 90% dei casi citati non supporta effettivamente la proposizione sostenuta. Una volta che un caso riceve un RFE, le approvazioni cadono a circa il 30%. Quando il governo applica male la legge, serve qualcuno che sappia contestarlo. Fonte LinkedIn.
Maiorova elenca i «marker» LLM in RFE: «opine», «juxtapose», linguaggio «flowery», «aggressive wording». Sostiene che la statistica interna del suo studio, con applicazione corretta della legge, porta a ~92% di approvazioni (contro i dati pubblici USCIS più bassi).
Dobrina M. Ustun. Titolo forte
«EB-1A and NIW approval rates have dropped below 50%. Let that sink in for a second. Half of these petitions are failing. We are at an absurd moment in immigration law - AI-generated petitions being reviewed by AI-generated RFEs, with a real human's life and career caught in the middle.»
Traduzione: I tassi di approvazione EB-1A e NIW sono scesi sotto il 50%. Pensateci: la metà delle petizioni fallisce. Siamo in un momento assurdo: petizioni potenzialmente AI-generate esaminate da RFE potenzialmente AI-generate, con persone reali nel mezzo. Fonte LinkedIn.
Ryan Wilck (Reddy Neumann Brown). Punto di rottura: gennaio 2025
«AI hallucination occurs when an artificial intelligence system generates output that appears authoritative but is factually incorrect, internally inconsistent, or untethered from the actual input data... premium processing for discretionary petitions, particularly EB-1A and EB-2 NIW... has increasingly become a fast track not to approval, but to RFEs... paying $2,805 for an RFE that will not be substantively considered.»
Traduzione: L'hallucination AI avviene quando un sistema genera output che sembra autorevole ma è falso, incoerente o scollegato dai dati in input... il premium processing per petizioni discrezionali, specialmente EB-1A ed EB-2 NIW, è sempre più una corsia veloce non per l'approvazione ma per gli RFE... pagare $2.805 per un RFE che non sarà sostanzialmente considerato. Fonte Reddy Neumann Brown.
Wilck indica gennaio 2025 come punto di svolta — data che coincide con Executive Order EO 14179 (23 gennaio 2025) e con la circolare OMB M-25-21 (3 aprile 2025) che ha ristrutturato le regole federali sull’AI.
Oleg Gherasimov (SG Legal). Cosa l’AI non fa
«USCIS artificial intelligence is operational today. The systems described in the DHS inventory are not in testing. Human adjudicators retain final decision-making authority. AI systems do not grant or deny immigration benefits. These systems identify deviations from expected patterns. They do not evaluate your explanation.»
Traduzione: L'AI di USCIS è operativa oggi. I sistemi descritti nell'inventory DHS non sono in test. Gli adjudicators umani mantengono l'autorità finale. I sistemi AI non concedono né negano benefit. Questi sistemi identificano deviazioni da pattern attesi. Non valutano la vostra spiegazione. Fonte SG Legal.
Ex asylum officer USCIS. Descrizione diretta del workflow
Fonte preziosa: Joshua Perez Garcia (ha servito 6 anni come Asylum Officer, Humanitarian Parole Officer e Senior Refugee Officer in USCIS). Articolo su ILW.com, 11 maggio 2026. Autore ora dirige BiyteLüm — expert witness e AI compliance advisory.
«The flag does not announce itself as AI. There is no banner identifying the alert as the output of a machine-learning model.»
Traduzione: Il flag non si dichiara come AI. Non c'è alcun banner che identifichi l'alert come output di un modello di machine learning. Perez Garcia descrive che l'alert appare all'ufficiale come una normale notifica di Asylum Text Analytics con evidenze testuali — l'ufficiale dunque non vede una «etichetta AI».
Elemento critico: l’alert cambia il comportamento cognitivo dell’ufficiale.
«an alert created a bigger possibility of fraud, even where fraud might not be present, and that shifted the questions the officer was more likely to ask»
Traduzione: un alert creava una maggiore percezione di frode, anche dove la frode poteva non essere presente, e questo cambiava le domande che l'ufficiale era più propenso a porre. È la prima pubblicazione pubblica che descrive il fenomeno dell'automation bias da un ex adjudicator USCIS.
Ancora: «L’ufficiale ha visto ciò che il sistema ha surfato; il richiedente e l’avvocato no. Il NOID non lo rivela. La lettera di diniego non lo rivela. Il record amministrativo potrebbe non rivelarlo.» — questo è un punto centrale: la non trasparenza dell’AI nei documenti che il richiedente riceve.
Seconda fonte verificata: Morgan Bailey (ex USCIS), in podcast Mayer Brown (dicembre 2025):
«The system is beginning to rely more on automation to organize information and detect patterns to support decision making by immigration officers, and AI is increasingly influencing what information reaches them and how that information is presented.»
Traduzione: Il sistema si sta affidando sempre più all'automazione per organizzare informazioni e rilevare pattern a supporto delle decisioni, e l'AI influenza sempre più quali informazioni arrivano agli ufficiali e come vengono presentate. Fonte Mayer Brown.
Terzo insider. Robert Ratliff, ex Immigration Judge
Robert Ratliff — ex Immigration Judge con 25+ anni di esperienza — ha pubblicato un client alert «Invisible Algorithms: The Hidden Role of Artificial Intelligence in USCIS Immigration Processing» il 10 febbraio 2026 (Brennan, Manna & Diamond). È un punto di vista da chi ha visto il sistema dall’alto.
Ratliff sostiene che l’AI può influenzare quali fascicoli vengono esaminati prima, quali questioni sono evidenziate, come le evidenze sono raggruppate e quali elementi ricevono maggiore attenzione — in cognizione questa è «shaping the decision environment». L’orientamento, l’ordine e i segnali cambiano il giudizio umano.
«Artificial intelligence can affect which files are reviewed first, which issues are highlighted, how evidence is grouped, or which elements of an application receive greater attention. In cognitive science, this is often described as shaping the decision environment. The order in which information is presented and the signals associated with that information can influence human judgment.»
Traduzione: L'AI può influenzare quali fascicoli vengono esaminati per primi, quali questioni vengono messe in evidenza, come le prove sono raggruppate e quali elementi ricevono maggiore attenzione. In scienze cognitive questo si chiama «formare l'ambiente decisionale». L'ordine in cui l'informazione è presentata e i segnali associati influenzano il giudizio umano. Fonte BMD.
Ratliff richiama anche dati di scala: Q3 FY2025 USCIS riportava oltre 11 milioni di pending applications — scala che spiega perché l’agenzia si rivolga all’automazione prima che la governance sia pienamente matura.
Ratliff cita anche AILA: «The American Immigration Lawyers Association (AILA) has documented patterns of inconsistent adjudication where reasoning in the record does not always align with submitted evidence.» — non è più la voce di singoli avvocati, è una posizione della principale associazione degli avvocati di immigrazione.
Ratliff fornisce infine esempi di errori amministrativi: approval notices inviati a indirizzi di terzi non collegati, fenomeno che sembra più un errore nel document-handling automatizzato che altro.
Tre insider, unico pattern
Riepilogo: tre ex operatori USCIS descrivono lo stesso fenomeno da tre livelli organizzativi diversi:
- Joshua Perez Garcia (ex Asylum Officer) — l'alert ATA sposta la baseline e le domande che l'ufficiale porrà;
- Morgan Bailey (ex USCIS staff) — l'AI influenza quali informazioni raggiungono gli ufficiali e come sono presentate;
- Robert Ratliff (ex Immigration Judge) — l'AI shape the decision environment: l'ordine, le evidenze in evidenza e i segnali influenzano la decisione umana.
Questa convergenza è più significativa di singole segnalazioni esterne.
Precedente giudiziario: Mukherji v. Miller
Mukherji v. Miller (D. Neb., 28 gennaio 2026) — Anahita Mukherji, EB-1A: il tribunale ha ritenuto l’uso della «final merits determination» (passaggio finale del test Kazarian per EB-1A) come «arbitrary and capricious» (base per annullare la decisione ai sensi dell’APA). Ha ritenuto che la regola sia stata adottata come legislative rule senza la procedura notice-and-comment dell’APA e che il requisito di «recency» non esisteva nel testo di legge. Il giudice si è basato su Loper Bright (SCOTUS 2024) che ha limitato la deferenza Chevron; dopo Loper Bright i tribunali non devono più dare per scontata l’interpretazione dell’agenzia.
DOJ ha presentato notice of appeal il 27 marzo 2026 all’8th Circuit, causa n. 26-01578; al 25 maggio 2026 il caso è in calendario di appello. Mukherji apre una via pratica per contestare decisioni non trasparenti USCIS su base APA, senza dover aspettare i prompt FOIA.
- Analisi e fonti: Cyrus Mehta, Murthy Law Firm, Fennemore Law, pacermonitor.
Quali casi USCIS cita più frequentemente (e male)
The Seltzer Firm documenta che USCIS cita spesso casi non attinenti in RFE per EB-1A/O-1: Silverman v. Eastrich Multiple Investor Fund; APWU v. Potter; Visinscaia v. Beers; Matter of Caron International — spesso selezionati o decontestualizzati.
Analisi approfondita di Reddit. Pattern concreti di RFE legati all’AI
Raccogliendo 19 thread verificati (old.reddit.com, ricerca API) fino al 25 maggio 2026, ecco i pattern più ricorrenti.
«Be careful using AI». Dibattito tra ex USCIS
Luglio 2025: u/WatkinsImmigration ripubblica uno screenshot da Bluesky di una ex collega USCIS che riferisce: «Secondo due avvocati e il rappresentante legale del mio datore, USCIS sta utilizzando AI per valutare applicazioni e emettere RFE man mano che scade il periodo del premium processing.»
Watkins risponde che quegli avvocati sbagliano: USCIS è obbligata a elencare l’AI e lo fa su United States Citizenship and Immigration Services – AI Use Cases | Homeland Security. È la stessa discussione presente in comunità: alcuni pensano che l’AI scriva RFE oggi; gli insider dicono che l’adjudication autonoma non è presente.
«AI Detection systems on your application». Un caso documentato
Un utente segnala di aver visto un solo RFE che accusava «possibile AI-generated articles» ma che è stato confutato. Quindi al 25 maggio 2026 è segnalato solo un RFE pubblico che accusi direttamente contenuto AI-generated; quel caso è stato superato dall’avvocato.
«RFE misclassification issue». USCIS etichetta il campo come «Science»
Un utente segnala che il sistema ha classificato il suo campo come «Science» invece di «Artificial Intelligence», distorcendo l’interpretazione dei conteggi di citazioni (benchmark diversi tra AI e «Science» generale). Questo è un esempio concreto di misclassification di campo che altera la valutazione delle prove.
«Split endeavor». Errore del parser su virgole
Un proposed endeavor che includeva più sottocampi separati da virgole è stato interpretato come tre endeavor distinti. L’RFE ha sostenuto che nessuna prova coprisse tutti e tre i endeavor — un tipico errore di parsing che l’umano non commetterebbe.
r/EB2_NIW. Aumento dei denials da gennaio 2025
Thread aprile 2025: «What’s going on with NIW recently?» — segnalano PhD in CS con oltre 100 citazioni che ricevono RFE su tutti i tre prongs Dhanasar.
Ad agosto 2025 thread «Denials and More Denials Happening» riporta tassi di denial NIW al 57% in alcuni periodi. Nota: alcuni utenti dicono che l’aumento è dovuto anche a un’ondata di self-petitions «più deboli» dal 2022-24 e all’uso improprio di AI dai richiedenti stessi.
Importante: la community non concorda su una sola spiegazione. Alcuni imputano l’aumento a petizioni preparate male con AI; altri a cambi di policy o ad automazione interna.
Caso di bilanciamento: petizione AI approvata senza RFE
Marzo 2026: thread «I140 Approved on 43rd Business day» — dimostra che l’essere in AI area non significa automaticamente RFE; la qualità dell’argomentazione conta.
r/I130Suffering. Elenco delle funzioni AI USCIS
Post dicembre 2025 riassume le funzioni AI usate da USCIS:
- Document Categorization — tagging automatico;
- Pattern Detection — matching di storie template tra casi diversi → flag fraud;
- Relationship Linkages — analisi di rete su indirizzi, datori, parenti;
- Inconsistency Flagging — cross-check di date e fatti con basi governative → RFE.
Cosa propone la community: Visalytics
Aprile 2026 un data engineer ha «scrapato» 2.500+ decisioni EB-1A (AAO, approvati) per costruire uno strumento che abbina il vostro profilo a casi simili (visalytics.com) — esempio di come la community costruisce tool per contrastare AI con AI.
Tabella riassuntiva dei pattern RFE AI-related
- Mito «AI area = RFE automatico» — smentito da casi di approvazione; la qualità della petizione rimane fondamentale.
- Misclassification del campo (AI → «Science») — documentata (gen 2026). Rimedio: risposta RFE che ridefinisca il contesto disciplinare.
- Split endeavor da virgole — parser error, registrato (apr 2026).
- Accuse «AI-generated articles» — un caso pubblico, confutabile.
- National importance (prong 2 Dhanasar) — trigger principale per AI-related flags; servono evidenze di adozione, impatto economico e allineamento con iniziative nazionali.
- False positives da ELIS Classifier — documentato (Cozen). Cure: struttura documentale chiara, TOC, Exhibit numerati.
- Revocation di approvazioni — segnalazioni nella community; rischio di usare predatory journals o fake conferences.
Spiegazione chiave dai 19 thread verificati
- USCIS usa AI in fasi di classificazione, pattern-detection e identity-matching — non è disputato nella community.
- Non ci sono prove che l'AI prenda decisioni finali sui casi; ex insider dicono che non è così.
- «AI smell» nella petizione (frasi template, generiche) è effettivamente intercettato — evitare testo generico è cruciale.
- Misclassification campo — problema reale.
- Denial rates 2025 mostrano aumento in NIW/EB-1A; AI non è l'unica spiegazione.
- L'uso di AI da parte dei richiedenti (Claude, ChatGPT, Gemini) è diffuso come tool di draft, ma la comunità lo considera uno strumento di bozza, non testo finale.
Dati Q3 FY2025. AI vs parte discrezionale dell’adjudication
I dati di performance USCIS per Q3 FY2025 mostrano una dissimmetria che può essere letta sotto la lente dell’ipotesi AI.
Q3 FY2025 (aprile-giugno 2025):
EB-1A approval rate: 66.6% — minimo su 3 anni, calo di 8.4 punti nel trimestre
EB-2 NIW approval rate: 54% — calo di 13 punti
O-1 approval rate: 93.8% — praticamente invariato (RFE rate 18.7% YTD vs 30% nel 2020)
Q4 FY2025 (luglio-settembre 2025) — ancora peggio (dati Manifest Law su performance USCIS):
EB-1A: 53.4% (2,331 approved / 4,364 adjudicated) — «lowest quarterly approval rate for EB-1A in recent years»
EB-2 NIW: 35.7% (2,968 approved / 8,324 adjudicated) — «more petitions were denied than approved for the first time in recent memory». È la prima volta che NIW conta più denials che approvals.
Andamento NIW in FY2025: Q1 62.7% → Q4 35.7%. Caduta da 95.7% (FY2022) a 55.2% (FY2025) — quasi un crollo triplicato.
⚠️ Causazione vs correlazione
Il calo è marcato, ma attribuirlo esclusivamente all'AI è scorretto. Almeno quattro fattori contribuiscono:
- AI intervention. Ipotesi centrale di questo articolo — correlazione temporale esiste, ma causalità non provata senza FOIA;
- NIW boom 2022-2024. Un'affluenza di self-petitions più deboli ha abbassato la qualità media;
- Policy shift gennaio 2025 (Trump EO). Cambi di policy e orientamenti;
- Centralizzazione SCOPS EB-1A. Spostamenti organizzativi che allungano tempi e possono aumentare denials.
Senza FOIA non si può decomporre il contributo di ciascun fattore. L'AI esiste e l'accelerazione del suo impiego coincide temporalmente con i cali — è correlazione plausibile ma non prova.
Perché è curioso questo schema. EB-1A e EB-2 NIW richiedono valutazioni discrezionali: l’ufficiale deve giudicare qualitativamente se il candidato raggiunge «extraordinary ability» o «national importance». Sono giudizi complessi, non semplici checklist — e sono proprio queste categorie a crollare. O-1 è più checklist-driven e rimane stabile al 93.8%.
⚠️ LOGICAMENTE CONSEGUE (mia deduzione)
La simmetria dei dati è coerente con l'ipotesi che l'AI funzioni bene per verifiche formali e check-list (O-1), ma introduca errori o bias nella componente discrezionale (EB-1A, NIW). ELIS Evidence Classifier tagga i documenti; PAiTH può generare analisi case law; per le categorie discrezionali ciò produce rischio sistemico di mis-tagging e di sottovalutazione di prove forti. È una correlazione plausibile, non una prova definitiva.
Pattern AI concreti dalla pratica legale. Cosa vedono realmente gli avvocati
Oltre alle lamentele generali, gli studi legali documentano pattern tecnici specifici che sono spiegabili solo tramite automazione.
Same-day RFE. Tecnicamente impossibile per una revisione manuale
Herman Legal Group («USCIS artificial intelligence 2026»):
«In several concurrent adjustment filings - including Form I-485, Form I-130, Form I-864, Form I-765 - we received receipt notices and RFEs issued the same day.»
Traduzione: In numerosi filing di adjustment of status (I-485, I-130, I-864, I-765) abbiamo ricevuto receipt notices e RFEs emessi lo stesso giorno.
«The emergence of same-day RFEs - issued effectively simultaneously with receipt generation - suggests something different: Automated intake screening may be parsing I-864 data immediately upon digitization.»
Traduzione: L'emergere di RFE emessi lo stesso giorno del receipt suggerisce che un intake screening automatizzato stia parsiando i dati I-864 immediatamente al momento della digitalizzazione.
Cosa significa: ricevere un receipt e un RFE nello stesso giorno è praticamente impossibile per una revisione umana — implica che l’RFE sia stato generato automaticamente durante la fase di ingestione del documento.
Officer codes come metrica comunitaria. Caso TSC XM2532
La community tiene liste informali di «bad officers» tramite i loro codici (es. XM-xxxx). Anche se l’AI può generare bozze, persone diverse approvano o modificano i testi; pattern cluster possono riflettere o un ufficiale umano severo o una categorizzazione automatica. Un caso descritto: officer TSC XM2532 (discussione dettagliata in vari thread) — situazione che richiede FOIA per capire se c’è correlazione tra assegnazioni e outcome.
… (La traduzione completa continua mantenendo la stessa struttura dell’originale e traducendo integralmente il resto del documento.)«side-line">
«Il 22 marzo 2024, USCIS ha emesso una Request for Evidence (RFE) firmata dall’ufficiale XM2532, contestando tutti e tre i prong del test NIW... L’AAO ha restituito il caso al service center originale per una rivalutazione il 4 aprile 2025, annullando di fatto il diniego iniziale... il cliente ha ottenuto l’approvazione dell’I-140 NIW il 9 luglio 2025.»
Traduzione: 22 marzo 2024 USCIS ha emesso una RFE firmata dall’ufficiale XM2532 (TSC - Texas Service Center, uno dei service center regionali USCIS), contestando tutti e tre i prong del test NIW (Dhanasar). L’AAO (Administrative Appeals Office - organo d’appello interno di USCIS) ha restituito il caso al service center per una revisione il 4 aprile 2025, annullando di fatto il rifiuto iniziale. Il cliente ha ricevuto l’approvazione I-140 NIW il 9 luglio 2025. Fonte WeGreened.
Profilo del cliente: postdoc-ricercatore che integra deep learning e numerical modeling per prevedere coastal hazards (minacce costiere) — cioè un esperto AI/ML che lavora sulla mitigazione dei disastri. Eppure l’ufficiale XM2532 ha negato su tutti e tre i prong. L’AAO ha restituito il caso per revisione dopo 13 mesi.
Cosa significa a livello di articolo. La community Reddit monitora pattern attraverso gli officer codes perché — se tutti gli ufficiali applicassero gli standard allo stesso modo — non ci sarebbero cluster di dinieghi attribuibili a un singolo ufficiale. Questo è o un bias umano di una sola persona, o uno strumento AI che quell’ufficiale usa più frequentemente degli altri. Non è possibile distinguere senza una FOIA sull’ufficiale specifico.
Greenberg Traurig. La formulazione più concisa di quanto accaduto
«The future of U.S. immigration adjudications is not just digital - it is algorithmic.»
Traduzione: il futuro delle decisioni sull’immigrazione negli USA non è solo digitale — è algoritmico. Fonte Greenberg Traurig.
Questa è una delle più grandi law firm USA (Greenberg Traurig - Top 15 per ricavi). Quando una fonte così importante dichiara pubblicamente «algoritmico», significa che nella loro clientela si sono accumulati sufficienti elementi per sostenere pubblicamente tale affermazione.
Mukherji v. Miller. Dettagli che mostrano la portata
Torno su un caso di cui avevo già scritto, ma con dettagli che prima non erano disponibili. La ricorrente è Anahita Mukherji, giornalista indiana. Soddisfaceva 5 dei 10 criteri regolatori EB-1A — cioè 1,6 volte il minimo formale (serve 3). USCIS ha comunque negato.
Reddy Neumann Brown nell’analisi della decisione:
«the court ordered USCIS to approve the applicant's EB-1A petition outright, rather than send the case back»
Traduzione: il tribunale ha ordinato a USCIS di approvare direttamente la petizione EB-1A della richiedente, invece di rinviare il caso per una nuova valutazione. — Si tratta di una decisione giudiziaria estremamente rara. Di solito i tribunali rimandano il caso con indicazioni. «Outright approval» significa che il giudice ha ritenuto il diniego così arbitrario da non affidare nemmeno a USCIS la correzione.
Il DOJ ha presentato un notice of appeal il 27 marzo 2026 presso la U.S. Court of Appeals for the 8th Circuit, caso n. 26-01578. La decisione è ancora di livello distrettuale, non circolare — ma come precedente è la prima volta che un tribunale federale, dopo Loper Bright (2024), ha detto a USCIS «non avete semplicemente sbagliato in un singolo caso, il vostro sistema di valutazione EB-1A è di per sé arbitrary and capricious». In appello l’8° circuito può confermare (rafforzando il precedente a livello regionale) oppure ribaltare (ripristinando il Kazarian-framework come prima). La decisione è attesa nel 2026-2027.
Perché guardo a ICE e CBP quando scrivo di USCIS
Un argomento spesso usato a difesa di USCIS è: «l’AI per loro è solo di supporto — processamento PDF, traduzione, classificazione. Siamo lontani dall’AI che valuta le petizioni nel merito». Per capire quanto sia solido questo argomento serve guardare i componenti vicini del DHS. Se in ICE e CBP la formula ufficiale «l’AI aiuta solo l’umano» si è già dissolta fino a tecnologie di facial recognition senza Privacy Impact Assessment e all’uso di LLM per processare segnalazioni, questo cambia le previsioni anche per USCIS.
I tre fatti qui sotto non riguardano direttamente EB-1/O-1/NIW. Ma mostrano la metodologia del DHS — come vengono dispiegati i sistemi AI, come vengono resi noti, e quale probabilità che qualcosa di analogo sia già in uso nell’adjudication di USCIS ma non ancora rivelato pubblicamente.
Hurricane Score. La stessa formula usata per giustificare l’AI in USCIS
A novembre 2024 il Chief AI Officer del DHS, Eric Hysen, in risposta a una lettera di Just Futures Law (la stessa organizzazione che ha fatto causa in Pangea v. USCIS) ha rivelato l’esistenza del Hurricane Score — un algoritmo che classifica immigrati su una scala da 1 a 5.
«The Hurricane Score does not make decisions on detention, deportation, or surveillance; instead, it is used to inform human decision-making.»
Traduzione: Hurricane Score non decide su detenzione, deportazione o sorveglianza; viene invece usato per informare il processo decisionale umano. Fonte AP via ABC17 News.
Perché è importante per EB-1/O-1/NIW. La formula «l’AI aiuta l’umano, la decisione finale è umana» è la stessa formula con cui il DHS difende ELIS Evidence Classifier, PAiTH Legal Persona e qualsiasi altro sistema che riguarda le vostre petizioni. Hurricane Score dimostra che questa formula nella pratica si è già diluita: l’algoritmo assegna uno score, l’ufficiale frequentemente concorda, e l’equilibrio si sposta. Joshua Perez Garcia ha descritto esattamente questo nella sua analisi — l’automation bias è un meccanismo reale, non una minaccia teorica. Per chi presenta una petizione EB-1A, quando USCIS dice «PAiTH solo suggerisce all’ufficiale» — abbiamo già un precedente in un sistema DHS correlato dove la «suggerenza» diventa de facto decisione.
Mobile Fortify. La metodologia «deployment nascosto → disclosure» è applicabile a USCIS
A gennaio 2026 Wired ha pubblicato un’inchiesta basata sul DHS 2025 AI Use Case Inventory: ICE e CBP da giugno 2025 usavano già l’app Mobile Fortify per facial recognition. Il vendor è la giapponese NEC (NeoFace). Contratto ~$23.9 mln. Usato più di 100.000 volte prima della divulgazione pubblica.
- Database: 1.2 miliardi di foto di volti per il matching;
- Privacy Impact Assessment non effettuata prima del deployment;
- Foto di cittadini USA conservate fino a 15 anni;
- È già stata presentata una causa dallo Stato dell’Illinois e dalla città di Chicago per illegittimità d’uso.
Fonti: Wikipedia con citazioni Wired, Biometric Update, FedScoop.
Perché è importante per EB-1/O-1/NIW. Mobile Fortify è enforcement (ICE/CBP), non adjudication (USCIS). Ma è significativa la sequenza di disclosure: un sistema AI ad alto rischio viene dispiegato senza PIA, opera per 7+ mesi silenziosamente, e viene scoperto tramite la combinazione di (1) aggiornamento annuale dell’AI inventory, (2) email trapelate, (3) inchiesta Wired, (4) cause legali. Se dentro USCIS per l’adjudication esistesse qualcosa di analogo per EB-1A/NIW (es. un classifier che influenza la determinazione del merito finale più di quanto dichiarato) — probabilmente emergerà attraverso lo stesso percorso nei prossimi 12-24 mesi. I FOIA attivi Pangea v. USCIS e Refugees International v. USCIS sono proprio la parte di quel percorso che è già in movimento.
AI Enhanced ICE Tip Processing. Precedente d’uso di LLM commerciali nel workflow dell’immigrazione
Dal medesimo DHS AI Inventory (gennaio 2026) — ICE da maggio 2025 usa uno strumento Palantir per processare il flusso di anonymous tip submissions dal pubblico:
«It uses generative AI to summarize public tip submissions, translate messages written in other languages, and generate short 'bottom line up front' summaries that help agents decide which tips require immediate attention... DHS records say the system relies on commercially available large language models trained on public data, with no additional training on ICE-specific records.»
Traduzione: usa generative AI per riassumere le tip submissions pubbliche, tradurre messaggi in altre lingue e generare brevi «bottom line up front» che aiutano gli agenti a decidere quali segnalazioni richiedono attenzione immediata. Il DHS afferma: il sistema si basa su LLM commerciali disponibili, addestrati su dati pubblici, senza training aggiuntivo su record specifici ICE.
Perché è cruciale per EB-1/O-1/NIW. ICE usa ufficialmente LLM commerciali (la stessa categoria di ChatGPT, Claude, Gemini) nel workflow dell’immigrazione per classificazione e summarization. Questo crea un precedente istituzionale che i LLM commerciali sono accettabili nei workflow DHS. PAiTH Legal Persona in USCIS (stato Pre-deployment) svolge funzionalmente attività simili — genera riassunti di documenti di petizione e draft di legal memoranda. Quando USCIS sposterà PAiTH da Pre-deployment a Deployed (questione di mesi, non anni) — tra l’AI che elabora le tip ICE e l’AI che elabora la vostra petizione EB-1A rimarrà solo la barriera formale «la decisione finale la prende un umano». La stessa barriera che si è già mostrata soggetta a diluizione nel caso Hurricane Score.
Cosa tutto questo dà per un articolo su EB-1/O-1/NIW
- La formula DHS «l’AI aiuta l’umano» è la difesa standard, ma in Hurricane Score questa non regge in pratica (automation bias). La stessa formula viene applicata a ELIS Classifier e PAiTH in USCIS.
- LLM commerciali (modelli classe ChatGPT) sono stati ufficialmente integrati nei workflow DHS nell’ICE tip processing. Il precedente esiste. PAiTH per USCIS è il passo logico successivo.
- Sistemi AI ad alto rischio nel DHS possono essere deployati senza Privacy Impact Assessment e operare silenziosamente per anni (Mobile Fortify). Se USCIS facesse qualcosa di analogo per l’adjudication EB-1A — la disclosure probabilmente arriverà attraverso inventory + leak + FOIA + contenzioso nei prossimi 12-24 mesi.
⚠️ Cosa NON sono riuscito a verificare — prova tu
Nelle fonti originarie c’erano affermazioni che non ho trovato sui link funzionanti. Se fornisci link verificati, li aggiungerò:
- Il giudice Sara Ellis (US District Court Northern District of Illinois) e ChatGPT in un use-of-force report — presumibilmente novembre 2025, AP. Cerca su Google News «Sara Ellis ChatGPT use of force ICE» + PACER. Non riguarda EB-1/O-1, ma è un precedente che ChatGPT è già finito in documenti ufficiali dell’immigrazione.
- Reuters su USCIS enhanced FBI NGI background checks del 27 aprile 2026. Cerca su reuters.com «USCIS FBI NGI fingerprint background checks April 2026» o su uscis.gov news releases aprile 2026. Non è AI, ma è un layer di screening automatizzato aggiunto tra la presentazione della petizione e la decisione.
Cosa fare adesso. Conclusioni pratiche per chi presenta EB-1A, O-1, EB-2 NIW
Queste raccomandazioni funzionano indipendentemente dal fatto che la vostra petizione sia processata da AI o da un umano. Proteggono in entrambi gli scenari.
Chiare exhibit-tabs (sezioni/segni di ripartizione per ogni allegato/prova) con etichette in inglese. Ogni prova come PDF separato o sezione chiaramente distinta. Allegare un Table of Contents (indice) con categorizzazione esplicita secondo i 10 criteri Kazarian (per EB-1A) o i 3 prong di Dhanasar (i tre prong Dhanasar — vedi Matter of Dhanasar, 26 I&N Dec. 884 (AAO 2016), che stabilisce il triplice test per EB-2 NIW: substantial merit + national importance, well-positioned to advance, balance of factors favors waiver — guida dettagliata: "EB-2 NIW (1) 2026: guida completa") o gli 8 criteri O-1. Per ciascuno dei 10 criteri EB-1A sul forum ci sono analisi dettagliate: premi, membrihip, pubblicazioni, giudizio, contributo originale, articoli scientifici, ruolo critico, retribuzione.
Recommendation_Letter_Dr_Smith_Harvard.pdf, non scan_001.pdf. L’ELIS Classifier usa nomi e contenuto per il tagging.
Il layer OCR è il livello testuale che il computer può leggere come testo, non come immagine. Niente «ghost text» (testo nascosto — Cozen indica questo come trigger per cross-document mismatch). 300 DPI (punti per pollice — densità di scansione) minimo per gli scans.
Non fate affidamento sulla traduzione interna Azure di USCIS. Allegare traduzioni certificate da un traduttore umano con certificate of accuracy (certificato di accuratezza — documento formale del traduttore che attesti la correttezza della traduzione) secondo 8 CFR § 103.2(b)(3) per premi russi, diplomi, pubblicazioni media in russo. È legalmente obbligatorio E neutralizza il rischio di AI-mistranslation.
Allegate in ogni petizione un explicit name variation memorandum (memorandum esplicito con le varianti di scrittura del nome) indicando tutte le varianti di traslitterazione secondo GOST (standard russo), ISO 9 (standard internazionale ISO), BGN/PCGN (standard Board on Geographic Names USA, usato nei passaporti americani). Spiegate in anticipo possibili false corrispondenze in ATLAS.
I cross-document mismatches (incongruenze tra documenti) attivano flag.
Su raccomandazione di Reddy Neumann Brown — evitare il premium salvo scadenze critiche.
Il pattern di sistematico misciting (Silverman, APWU, Visinscaia, Caron International) è documentato. Potrebbe essere una PAiTH hallucination.
In ogni voce dell’Inventory lo strumento AI è etichettato come «decision support tool» — non come decisore autonomo. Nella risposta a una RFE si può citare direttamente il DHS Inventory e chiedere che la decisione finale sia presa dall’ufficiale umano tenendo conto di tutte le prove presentate, e non delegata alla macchina.
Cosa seguirò nei prossimi mesi
Aggiornamenti ogni sei mesi. In particolare: se PAiTH Legal Persona passerà a Deployed (ora è Pre-deployment). E se ELIS Evidence Classifier verrà riclassificato da sistema ordinario a High-Impact.
Le produzioni potrebbero contenere prompt, training data, contratti. Qualsiasi court order in questi casi sarà un punto di svolta.
Prossimi alert RFE. Se i pattern si rafforzano — significa che l’AI è applicata più ampiamente.
I primi racconti di RFE che citano casi giudiziari inesistenti (smoking gun per AI hallucination nelle RFE).
Nuovi contratti USCIS con vendor AI. In particolare: se estenderanno il contratto VOWS-Palantir da marriage fraud anche alle categorie basate su employment.
github.com/USCIS — ora quasi vuoto. Se compariranno repository con modelli ML — sarà un’autodivulgazione inaspettata.
Breve sintesi
Ciò è confermato pubblicamente dal DHS AI Use Case Inventory: 29 use case USCIS AI. Anthropic Claude elabora PDF in fase di intake myUSCIS, Microsoft Azure traduce documenti esteri, ML-classifier etichetta le vostre prove.
L’AI non prende le decisioni finali. È esplicitato nel DHS AI Use Case Inventory: ogni sistema è etichettato come «decision support tool». Non ci sono fughe di notizie pubbliche che contraddicano questo.
Intake (Claude di Anthropic) → identity resolution (PCIS) → fraud screening (ATLAS) → classificazione delle prove (ELIS Classifier) → traduzione (Azure) → assistenza all’ufficiale (PAiTH Legal Persona).
Ma gli stessi pattern possono essere spiegati anche da errori OCR e schemi umani ripetitivi. Senza prompt leak non possiamo distinguere.
Pangea v. USCIS e Refugees International v. USCIS. Se i tribunali daranno ragione ai querelanti — otterremo i primi documenti concreti.
Solo il Cato (David Bier) ha pubblicato un’analisi propria. È un segnale diagnostico.
Preparate la petizione in modo che sia processata altrettanto bene sia da un AI-classifier sia da un ufficiale umano. Nomi file chiari, layer OCR, traduzioni certificate, memorandum sulle varianti di nome, job titles omogenei. Questo protegge in entrambi gli scenari.