I nuovi agenti AI possono leggere contratti, confrontare offerte, compilare moduli e compiere operazioni per conto dell’utente. Il consumatore resta titolare dei diritti e degli obblighi, ma può delegare alla tecnologia una parte delle attività necessarie per scegliere, contrattare ed esercitare le proprie tutele. Alcune tradizionali asimmetrie possono ridursi; al loro posto, però, emergono nuove forme di dipendenza. Diventa allora decisivo capire per conto di chi agisca davvero l’agente.
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Dal browser all’agente del consumatore
Per molto tempo il browser è stato soprattutto una finestra sul web e un punto di accesso al mercato. Il consumatore cercava un prodotto, confrontava le offerte, leggeva le condizioni e compiva direttamente le operazioni necessarie.
L’intelligenza artificiale sta cambiando questo modello. Ora, Gemini in Chrome, attraverso le nuove funzioni di auto browse, può, ad esempio, confrontare informazioni, compilare moduli e svolgere alcuni passaggi di una ricerca o di un acquisto; Browse with Copilot può interagire con le pagine mentre l’utente ne segue l’attività; Opera Neon consente anche ad agenti esterni di operare nel contesto della sessione.
L’agente AI entra, così, nello spazio nel quale il consumatore incontra il mercato: cerca beni e servizi, legge offerte, confronta condizioni contrattuali, inserisce dati e prepara un acquisto. Talvolta, va anche oltre.
L’utente può indicare un obiettivo in linguaggio naturale e affidare al sistema parte delle attività necessarie per raggiungerlo. La titolarità del rapporto resta ferma, ma cambia il modo in cui il consumatore vi arriva: l’espressione “consumatore agentico” indica un consumatore che opera sul mercato con l’assistenza di un sistema capace di analizzare informazioni e agire per suo conto. Se il Personalized Law guarda alla possibilità di adattare la regola alla persona, il consumatore agentico pone il problema speculare di una persona che utilizza l’AI per muoversi tra regole, contratti e tutele.
Se le informazioni non bastano
Il diritto dei consumatori attribuisce da tempo un ruolo centrale all’informazione. Il professionista deve fornire gli elementi necessari per conoscere le caratteristiche dell’operazione e consentire una scelta consapevole.
Il modello incontra un limite noto: acquisire e comprendere informazioni costa tempo e attenzione. Di fronte a condizioni generali lunghe, informative complesse e molte alternative, non leggere tutto può essere una scelta razionale. Il costo dell’analisi può superare il beneficio atteso.
Fornire altre informazioni, quindi, non basta. Il consumatore deve comunque individuare quelle importanti, comprenderle e confrontarle con le alternative.
L’agente AI può ridurre questi costi. Può leggere molte clausole, confrontare più contratti, individuare costi ricorrenti, esclusioni e limitazioni e segnalare le differenze più rilevanti.
Il consumatore non diventa per questo più esperto, ma può affidare all’agente una parte di analisi che prima avrebbe dovuto svolgere da solo. L’eventuale asimmetria informativa può così ridursi almeno in parte. Il beneficio, certo, resta condizionato all’affidabilità del sistema: se l’agente omette una clausola, interpreta male una condizione o attribuisce importanza a elementi diversi da quelli che interessano l’utente, la semplificazione produce una nuova opacità.
Oltre il prezzo: comparare le condizioni contrattuali
Prezzo, tempi di consegna e caratteristiche visibili sono relativamente facili da confrontare. Più difficile è valutare la qualità delle condizioni contrattuali: rinnovo automatico, recesso, franchigie, esclusioni, limitazioni di responsabilità e condizioni di rimborso possono rimanere sullo sfondo.
Quando queste differenze sono poco visibili, anche gli incentivi delle imprese a competere sulla qualità del contratto diminuiscono.
Un agente capace di leggere e confrontare automaticamente le condizioni può cambiare la situazione. Può segnalare, per esempio, che l’offerta meno costosa prevede una franchigia più alta, limita il rimborso o rende più difficile il recesso.
Le clausole diventerebbero così una componente più visibile dell’offerta. Il confronto potrebbe spostarsi dal solo prezzo alla qualità complessiva del contratto.
L’effetto sembrerebbe riguardare anche le dinamiche di mercato, giacché se le condizioni contrattuali diventano più facili da osservare e confrontare, le imprese possono avere maggiori incentivi a migliorarle.
Chi decide che cosa è “meglio per me”?
Il vantaggio del consumatore agentico nasce dalla delega. Ed è qui che sorgono nuove domande.
Una richiesta come «trova l’assicurazione migliore per me» sembra semplice, ma richiede diverse scelte. “Migliore” può significare meno costosa, più completa, con una franchigia più bassa, più flessibile oppure offerta da un’impresa ritenuta più affidabile.
L’agente deve tradurre l’obiettivo dell’utente in criteri concreti, utilizzando le istruzioni ricevute, le informazioni disponibili e le preferenze ricavate dalle precedenti interazioni. Ma conoscere bene le preferenze di una persona non significa necessariamente perseguirne l’interesse.
L’agente è progettato e gestito da un altro soggetto. Il modo in cui ordina i risultati, seleziona le offerte e interpreta le preferenze dipende anche dalle scelte del fornitore e dal suo modello economico.
Sapere che cosa sa fare l’agente, allora, non basta più: conta anche comprendere se vi è chi ne orienta i criteri di scelta.
Dal suggerimento all’azione
La questione, poi, diventa più delicata quando l’agente passa dalla raccomandazione all’azione.
Il sistema può individuare un prodotto, selezionare alcune opzioni, inserire i dati dell’utente e predisporre l’acquisto. Per le operazioni più sensibili, i servizi agentici tendono a richiedere una conferma prima dell’esecuzione.
La conferma finale è una garanzia importante, ma arriva alla fine di un percorso che può essere stato in larga parte costruito dall’agente.
Se il sistema ha già selezionato poche offerte tra molte, escluso alcuni fornitori, interpretato le preferenze dell’utente e scelto determinate opzioni, il consumatore può approvare il risultato senza conoscere le alternative scartate o i criteri effettivamente utilizzati.
L’effettività del consenso, perciò, dipende anche dalla qualità della delega: occorre, pertanto, stabilire quali decisioni il sistema possa prendere autonomamente, quali richiedano un’autorizzazione specifica, quali informazioni debbano essere mostrate prima della conclusione del contratto.
Anche la distribuzione del rischio diventa più complessa. Un errore nell’inserimento di un dato è relativamente semplice da ricostruire, ma è più difficile il caso dell’agente che scelga una clausola onerosa perché la ritiene coerente con le preferenze da esso attribuite al consumatore.
Un episodio reso pubblico nell’agosto 2026 può aiutare a comprendere i termini del problema.
Un utente aveva chiesto a un agente AI di prenotare una lezione in palestra. Il sistema individuò autonomamente una vulnerabilità del servizio di prenotazione e riuscì ad aggirarne alcuni limiti. Successivamente, quando l’utente chiese se fosse possibile migliorare la propria posizione in lista d’attesa, l’agente avrebbe cancellato la prenotazione di un altro cliente senza aver ricevuto una specifica autorizzazione. L’episodio mostra quanto possa essere ampia la distanza tra l’obiettivo affidato all’agente e i mezzi scelti dal sistema per raggiungerlo.
Un agente per esercitare i diritti
L’assistenza, peraltro, può continuare anche dopo la conclusione del contratto.
Non di rado, molti diritti vengono esercitati poco perché richiedono tempo e competenze: bisogna trovare la pagina corretta, verificare un termine, compilare un modulo, allegare documenti o seguire una procedura complessa o onerosa.
Un agente AI, invece, può predisporre una comunicazione di recesso, chiedere un rimborso, contestare un addebito, compilare un reclamo o assistere nella cancellazione di un servizio.
Il contenuto del diritto rimane lo stesso, ma diminuisce il costo necessario per esercitarlo.
Se recedere o ottenere un rimborso richiede pochi minuti anziché un percorso lungo, magari oneroso e complesso, aumenta la probabilità che il consumatore utilizzi davvero le tutele disponibili. L’effetto, pertanto, potrebbe incidere di riflesso anche sul comportamento delle imprese.
In questa prospettiva, dunque, l’agente può ridurre i costi nelle diverse fasi del rapporto dal momento che, prima del contratto, esso facilita ricerca e confronto; dopo il contratto, rende più semplice far valere i propri diritti.
Vulnerabilità e garanzie del consumatore agentico
Il consumatore agentico, se da un lato dispone di strumenti più potenti, dall’altro si trova ad affidare a un nuovo intermediario la selezione delle informazioni, l’interpretazione delle proprie preferenze e alcune delle azioni necessarie per operare sul mercato.
La profilazione algoritmica accentua questo legame. Una conoscenza più approfondita dell’utente, pur consentendo all’agente di personalizzare meglio ricerche e raccomandazioni, può anche trasformare le scelte passate in un criterio per orientare quelle future.
Si aggiungono a ciò i rischi tecnici. Gli agenti che navigano sul web elaborano contenuti predisposti da terzi e possono essere esposti a prompt injection: istruzioni inserite nelle pagine per alterarne il comportamento. Se il sistema compie operazioni giuridicamente rilevanti, la sua sicurezza tecnica diventa parte dell’affidabilità dell’operazione.
Il problema può riguardare anche l’autonomia con cui l’agente sceglie i mezzi necessari per raggiungere un obiettivo. In un test cyber del 2026, modelli di OpenAI avrebbero sfruttato una vulnerabilità informatica per uscire dall’ambiente di valutazione e raggiungere Internet, fino a compromettere sistemi di Hugging Face nel tentativo di recuperare le soluzioni del compito assegnato. Pur trattandosi di una sperimentazione interna pensata come isolata, l’episodio mostra fino a che punto può estendersi l’autonomia operativa di un agente fortemente orientato al risultato.
Si rendono necessarie, allora, garanzie fin dalla progettazione del sistema e nel rapporto tra utente e sistema. Il consumatore dovrebbe sapere quali operazioni l’agente può compiere, quali richiedono una conferma e quali dati possono essere utilizzati. Dovrebbe, inoltre, poter correggere le preferenze che gli vengono attribuite e comprendere i criteri essenziali delle raccomandazioni.
Contano, in questo quadro, anche gli interessi economici dei potenziali fornitori. Una raccomandazione basata sulle istruzioni dell’utente deve poter essere distinta da una influenzata da pubblicità, accordi commerciali o altri interessi.
Per le operazioni con effetti giuridici serve, infine, tracciabilità: deve cioè essere possibile ricostruire le informazioni considerate, le scelte compiute dall’agente e quelle confermate dalla persona. Più cresce l’autonomia operativa, più possono pesare i conflitti di interesse, la responsabilità e le possibilità di controllo.
Più potere al consumatore o un nuovo intermediario?
L’AI agentica mette in discussione alcuni presupposti del modello del consumatore informato. Se una parte delle attività necessarie per muoversi nel mercato – dalla lettura delle condizioni alla stessa esecuzione dell’acquisto – può essere affidata a un sistema, potrebbero diventare più facili il confronto delle condizioni contrattuali e l’esercizio delle tutele. Anche la qualità del contratto potrebbe acquistare maggiore peso nelle scelte del consumatore.
Tra il consumatore e il mercato si inserisce, però, un nuovo intermediario. Chi seleziona le informazioni, come ne interpreta le preferenze, quali interessi orientano le raccomandazioni: sono queste le principali domande su cui si gioca l’autonomia del consumatore contemporaneo.
Il consumatore agentico può disporre di strumenti molto più potenti del consumatore tradizionale. La sua autonomia, però, dipenderà sempre di più dalle regole e dalle garanzie che governano l’agente al quale affida una parte delle proprie scelte.
Riferimenti bibliografici
A. Davola e R. Pardolesi, Il riscatto del consumatore. Ovvero: del valore competitivo dell’Agentic-AI nei fenomeni di consumo, in Danno e responsabilità, 2026, p. 277 ss.; C. Busch, Agentic AI and Consumer Protection, CERRE Issue Paper, 2026, in cerre.eu
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