I dark patterns sono scelte di design che inducono l'utente a fare qualcosa che non avrebbe fatto con informazioni complete e scelte libere: difficile cancellazione account, pre-selezione costi nascosti, fake urgency, confirmshaming. Con l'IA, questi pattern diventano più personalizzati — e quindi più invisibili.
La personalizzazione manipolatoria sfrutta dati comportamentali per calibrare pressione: "Solo 2 posti rimasti" mostrato solo agli utenti ansiosi, sconti mostrati a chi è più propenso a comprare subito, prezzi dinamici opachi che maximizzano willingness-to-pay. Il designer che implementa questi flussi partecipa a pratiche sleali.
L'urgency artificiale generata da AI — notifiche "personalizzate" che simulano scarsità o FOMO — erode fiducia a lungo termine per metriche a breve. Chiediti: questa urgency è verificabile? L'utente può controllarla? O è fabbricata dall'algoritmo?
Il nudging algoritmico in salute, finanza o informazione può orientare scelte ad alto impatto senza che l'utente se ne accorga. "Ti suggeriamo questo piano" su base opaca non è assistenza — è persuasione. La linea tra help e manipulation passa attraverso trasparenza e reversibilità.
Come designer puoi rifiutare: documenta il pattern come rischioso, proponi alternative (countdown verificabili, prezzi fissi, raccomandazioni spiegabili), cita regolamentazioni (Digital Services Act, Unfair Commercial Practices). A volte basta mostrare uno scenario utente negativo in un test per far cambiare idea al PM.
La comunità deceptive.design e le linee guida FTC/EU stanno convergendo verso sanzioni per dark patterns. L'IA li rende più efficaci — ma non li rende più accettabili. Anzi, aumenta la responsabilità di chi li progetta.