La “desistenza” del consumatore non è semplicemente pigrizia o disinteresse; è spesso la conseguenza prevedibile di un ecosistema in cui far valere un diritto richiede tempo, competenze, energia e una certa tolleranza alla frustrazione. Quando il danno unitario è contenuto—una fattura contestata, un giorno di linea assente, una portabilità andata male—la scelta di rinunciare diventa perfino razionale: il costo mentale e pratico dell’azione può superare l’atteso beneficio. In economia e nelle scienze comportamentali questo fenomeno viene letto come inerzia e costi di cambio, e nel digitale come frizione deliberata o “pattern” che distorcono le decisioni; nel diritto e nelle politiche pubbliche come un problema di sotto-applicazione dei diritti, perché tra la norma scritta e la sua effettiva attivazione si inseriscono passaggi, moduli, prove, tempi, e incertezze. La letteratura sulle “frizioni” usa ormai anche un lessico esplicito: Cass Sunstein ha proposto l’idea di “sludge”, l’attrito eccessivo o ingiustificato che blocca l’accesso a beni, servizi o tutele, e l’idea di “sludge audits” come metodo per misurare e ridurre questi ostacoli.

Sludge Audits

Dentro questa cornice, le grandi organizzazioni hanno un vantaggio strutturale: possono distribuire su milioni di clienti piccoli margini ottenuti tramite procedure opache, rimbalzi di responsabilità o semplici ritardi nel riconoscimento di quanto dovuto. Non serve immaginare necessariamente un illecito intenzionale per capire l’incentivo economico: è sufficiente che il sistema di contatto e di rimedio sia progettato in modo che solo una minoranza perseveri fino in fondo. È qui che il tema della desistenza diventa “sfruttabile”. Quando il rimedio esiste, ma richiede iniziativa, conoscenza e documentazione, l’azienda può finire per pagare solo la parte di costi che corrisponde alla quota di utenti che non si ferma lungo il percorso.

Esempio: il settore della telefonia in Italia

Il settore della telefonia mostra questo meccanismo con particolare chiarezza perché combina tutti gli ingredienti che alimentano l’inerzia: contratti complessi, eventi tecnici difficili da provare, canali di assistenza spesso poco tracciabili e una distanza informativa tra operatore e utente. Non a caso la ricerca sui mercati mobili ha misurato e discusso la persistenza dell’inerzia e dei costi di switching anche quando il prezzo cambia, mostrando che molti utenti restano con il proprio piano o operatore nonostante esistano alternative migliori, e che il lock-in è influenzato da costi percepiti, incertezze e rete sociale. Questo quadro è compatibile con l’idea che, quando si verifica un disservizio, una quota rilevante di persone preferisca “lasciar perdere” piuttosto che affrontare un percorso percepito come tecnico e dispendioso.

Il caso italiano degli indennizzi in telefonia, con le procedure davanti ai Co.Re.Com e all’Autorità, è esemplare perché rende visibile la soglia che separa il disagio dall’enforcement. AGCOM disciplina gli indennizzi applicabili nella definizione delle controversie tra utenti e operatori di comunicazioni elettroniche e li collega a un percorso amministrativo che, nella pratica, arriva dopo il tentativo obbligatorio di conciliazione e si innesta su regole e criteri di calcolo formalizzati. La piattaforma ConciliaWeb è il canale digitale di accesso: l’utente entra con account o credenziali SPID e deve compilare un formulario con dati richiesti “a pena di inammissibilità”, cioè con un rischio reale di esclusione se mancano elementi o allegati. Inoltre, AGCOM chiarisce che non si può adire l’autorità giudiziaria senza aver completato prima il tentativo obbligatorio di conciliazione tramite ConciliaWeb o organismi abilitati, salvo specifiche condizioni temporali. In altre parole, l’architettura istituzionale conferma che il “luogo” in cui si gioca davvero l’enforcement è quello procedurale: non basta avere ragione, bisogna saperla far valere nel formato giusto, con i tempi giusti e con la documentazione giusta.

La desistenza del consumatore

È qui che la desistenza diventa strutturale. Prima di arrivare alla procedura formale, il consumatore passa spesso per canali che, pur legittimi, non producono un contraddittorio effettivo: telefonate, chat di assistenza, promesse di richiamo, aperture e chiusure di ticket. Se tutto questo non genera un documento chiaro e spendibile, la parte forte conserva un margine di ambiguità e l’utente resta con una percezione di fatica crescente: “devo fare SPID, caricare prove, ricostruire date, scrivere bene, capire cosa chiedere”. In questo senso il sistema di tutela, pur essendo una conquista, può trasformarsi in un filtro. Da un punto di vista comportamentale è un tipico caso in cui l’attrito—sludge—riduce la “presa” del diritto.

In parallelo, nel mondo digitale è cresciuta l’attenzione regolatoria e di ricerca su pratiche che sfruttano proprio frizioni e presentazioni distorte delle scelte, i cosiddetti dark patterns. Anche se questo filone nasce soprattutto per e-commerce e abbonamenti, la logica è la stessa: rendere facile l’azione che conviene all’azienda e difficile quella che conviene al consumatore. La Federal Trade Commission statunitense ha dedicato un report specifico al tema, includendo schemi che rendono difficile cancellare, capire condizioni o evitare adesioni non desiderate. L’OCSE ha sistematizzato la nozione di “dark commercial patterns”, descrivendone prevalenza, danni e risposte di enforcement. Non è necessario sovrapporre perfettamente queste categorie alla telefonia per coglierne la continuità: anche nei servizi telco la combinazione di complessità contrattuale, canali di contatto opachi e procedura formale impegnativa produce un esito simile, cioè l’utente rinuncia o accetta soluzioni al ribasso.

L’aiuto dell’intelligenza artificiale

Dentro questo scenario, i moderni modelli linguistici di grandi dimensioni possono ridurre drasticamente la distanza tra diritto astratto e diritto praticato, perché agiscono esattamente sui costi che alimentano la desistenza: informazione, formalizzazione e strategia. Un LLM può trasformare un’esperienza confusa—“mi hanno staccato la linea”, “la portabilità è fallita”, “mi hanno fatturato dopo la disdetta”—in una ricostruzione coerente dei fatti con date, eventi e prove necessarie; può aiutare a capire se la fattispecie ricade negli indennizzi e come si quantifica una richiesta secondo criteri regolatori, ad esempio facendo riferimento al regolamento AGCOM sugli indennizzi (delibera 347/18/CONS e relativo allegato) e alle condizioni procedurali. Soprattutto, può produrre testi utilizzabili: reclami, diffide, memorie e istanze scritte in un linguaggio sobrio, completo, verificabile, che includa richieste determinate e allegati pertinenti. La differenza non è estetica; è una riduzione del rischio di inammissibilità e una crescita della capacità dell’utente di presentare una domanda “giuridicamente leggibile”.

Non è un’ipotesi campata in aria: negli ultimi anni è aumentata la letteratura che studia l’uso di LLM in contesti legali, inclusa la redazione di documenti e la capacità di estrarre elementi giuridicamente rilevanti da resoconti non tecnici. Una survey su Humanities and Social Sciences Communications mappa applicazioni dei LLM nei sistemi legali, tra cui drafting, ricerca e supporto educativo, con attenzione a rischi e valutazioni. Un lavoro su arXiv ha testato scenari in cui un modello deve identificare questioni legalmente rilevanti e redigere una lettera di reclamo in un ordinamento specifico, proprio come farebbe un cittadino che chiede aiuto per formalizzare una contestazione. In ambito NLP applicato ai consumatori, esistono prototipi di chatbot di “consumer grievance redressal” pensati per guidare l’utente nell’interpretazione del linguaggio legale, nella preparazione di lettere e nella scalata delle procedure, cioè esattamente il punto in cui oggi la desistenza miete più vittime.

Large Language Models in Legal Systems: A Survey

Proceedings of the 1st Workshop on NLP for Empowering Justice (JUST-NLP 2025)

L’aiuto più immediato, in telefonia, sta nel fatto che un LLM può dare al consumatore ciò che manca nei passaggi pre-procedurali: tracciabilità, struttura e previsione delle obiezioni. Dove la conversazione con un call center tende a disperdere informazioni, un modello può chiedere i dati essenziali, costruire una timeline, suggerire quali screenshot e documenti servono, e preparare una comunicazione iniziale che metta l’operatore davanti a una richiesta chiara e documentata. Se poi si deve passare a ConciliaWeb, il modello può “tradurre” la vicenda nel formato richiesto, riducendo l’ansia da errore e la probabilità di abbandono, che è la forma più comune di desistenza. In questo modo l’AI non sostituisce l’autorità né il diritto: rende meno oneroso esercitarli. E quando il costo di esercizio scende, cambia anche l’equilibrio economico che rende convenienti pratiche basate sull’inerzia, perché una quota più ampia di utenti diventa in grado di arrivare in fondo.

Naturalmente, l’uso di LLM richiede prudenza: un modello può sbagliare riferimenti, confondere fattispecie o suggerire richieste non coerenti se l’input è incompleto. Ma questo non annulla il punto centrale, che è strutturale e non tecnologico: in un sistema che oggi premia l’asimmetria informativa e l’attrito procedurale, strumenti capaci di abbassare il costo cognitivo e redazionale dell’enforcement hanno un potenziale di riequilibrio enorme. In un settore come la telefonia, dove la tutela passa spesso attraverso una procedura digitale formalizzata e obbligatoria, e dove gli indennizzi sono regolati ma non si materializzano da soli, l’AI può trasformare la tutela da “diritto per chi ha tempo e competenze” a “diritto praticabile per molti”.