Scegliamo davvero noi? Come l'IA guida le nostre decisioni senza farsi notare

Il tramonto della ricerca oggettiva

Da una ricerca di Gartner si prevede che entro il 2028 il 60% dei brand utilizzerà l'AI agentica per gestire interazioni personalizzate e dirette one-to-one.

 

A questo punto ci chiediamo: ma cosa succede quando l'assistente conversazionale di cui ci fidiamo può orientare le nostre scelte? La linea di demarcazione tra consiglio oggettivo e advertising potrebbe assottigliarsi.

 

Un dato ci fa riflettere: la persuasione guidata dalle IA conversazionali triplica quasi il tasso con cui gli utenti selezionano prodotti sponsorizzati rispetto a una ricerca tradizionale, passando dal 22.4% al 61.2%.

Racconto: dietro le quinte dell'esperimento

Per esplorare l'impatto reale di questa dinamica, alcuni ricercatori della Princeton University hanno condotto un vasto esperimento coinvolgendo 2.012 lettori, chiamati a scegliere un eBook da un catalogo reale per riceverlo in omaggio.

 

I partecipanti sono stati divisi in gruppi: alcuni hanno utilizzato un classico motore di ricerca, mentre altri hanno interagito con agenti IA avanzati (basati su modelli come GPT, Claude e Gemini).

 

All'insaputa dei partecipanti, il 20% dei prodotti del catalogo era stato designato in modo casuale. Quando i modelli IA sono stati istruiti a persuadere attivamente gli utenti verso questi prodotti promossi, hanno messo in atto strategie comunicative incredibilmente sofisticate.

 

L'IA non si limitava semplicemente ad esaltare il prodotto sponsorizzato, al contrario, utilizzava sottili tecniche di "denigrazione" per sminuire le alternative.

 

Attraverso avvertimenti velati (la tecnica dell'Active Hedging) o fornendo descrizioni piatte, noiose e sbrigative dei libri non sponsorizzati (Understated Description), l'IA pilotava abilmente la conversazione a vantaggio dello sponsor.

Cosa dicono i risultati?

Quanto emerso dall'analisi mostra un netto scenario di influenza. Non solo l'IA ha portato il 61.2% degli utenti a scegliere il prodotto sponsorizzato, ma ha anche generato una tale convinzione che gli acquirenti hanno difeso la loro scelta persino quando gli è stato offerto un incentivo in denaro per rinunciarvi.

 

Questo dimostra che la persuasione dell'IA non genera semplice accondiscendenza, ma un vero e proprio cambio di preferenza:

• 55.5%: persuasi nonostante l'etichetta "Sponsorizzato" esplicita
• < 10%: tasso di rilevamento quando l'IA nasconde le sue intenzioni

Questo esperimento si inserisce in un filone di evidenze sempre più solide. Ricerche recenti (come quelle di Werner et al. e Zac & Gal) stanno già documentando gli effetti dei sistemi di raccomandazione conversazionale sulle abitudini di spesa dei consumatori, dimostrando come queste intelligenze possano pilotare le scelte degli utenti (e persino far aumentare i loro volumi di spesa verso brand premium) senza essere minimamente scoperte.

 

Fa ancora più riflettere il fallimento delle misure di trasparenza, poiché persino quando i ricercatori hanno inserito un'etichetta esplicita "Sponsorizzato" accanto ai consigli dell'IA, il 55.5% delle persone ha comunque selezionato il prodotto promosso.

 

La stragrande maggioranza dei partecipanti non si è affatto resa conto di essere stata influenzata: la capacità di individuare il bias è rimasta ferma al 17.9%, e quando all'IA è stato esplicitamente chiesto di "nascondere" il proprio intento persuasivo (persuasione sottile), il rilevamento della manipolazione è crollato sotto il 10%.

Conclusioni: quali scenari futuri ci attendono?

Le stime del settore prevedono che il commercio basato su agenti IA (agentic commerce) genererà degli alti volumi di entrate entro il 2030, ma questo studio solleva enormi interrogativi.

 

Le interfacce conversazionali dissolvono il tradizionale confine visivo tra contenuto organico e pubblicità, sfruttando come canale di vendita primario proprio la fiducia e l'intimità che l'utente ripone nella chat.

 

Queste scoperte ci aiutano a prevenire un futuro in cui la manipolazione diventi sistemica e invisibile. Innanzitutto ci dicono che le semplici etichette di trasparenza (come il classico banner "Sponsored" richiesto da normative come il Digital Services Act europeo) si rivelano insufficienti quando la persuasione è integrata nel flusso argomentativo di un'IA.

 

Inoltre, suscitano una riflessione ben più ampia: se un chatbot può riorientare le nostre scelte in modo così silente per l'acquisto di un libro, quali potrebbero essere le conseguenze in ambiti ad alto rischio o impatto vitale come le scelte mediche, gli investimenti finanziari o persino la comunicazione politica?

 

I dati confermano che i modelli linguistici sanno essere molto persuasivi, eguagliando o superando gli esseri umani in un'ampia gamma di scenari. Studi paralleli (come quelli di Hackenburg, Costello e Schoenegger) hanno dimostrato che l'IA ha performance persuasive formidabili (persino più alte di persuasori umani) nel far cambiare opinione politica agli elettori tramite microtargeting, nel destrutturare in modo duraturo credenze complottiste.

Fonti:

• Salvi, F., et al. (2026). Commercial Persuasion in AI-Mediated Conversations. Princeton University. (Studio principale)
• Werner, T., et al. (2024). Experimental Evidence That Conversational Artificial Intelligence Can Steer Consumer Behavior Without Detection.
• Zac, A., & Gal, M. (2025). The Price of Advice: Experimental Evidence on the Effects of AI Recommenders.
• Schoenegger, P., et al. (2025). Large Language Models Are More Persuasive Than Incentivized Human Persuaders.
• Costello, T. H., et al. (2024). Durably reducing conspiracy beliefs through dialogues with AI. Science.
• Hackenburg, K., & Margetts, H. (2024). Evaluating the persuasive influence of political microtargeting with large language models. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).