“Mentre l’80% dei professionisti usa l’AI nel proprio lavoro, solo il 22% si affida esclusivamente agli strumenti forniti dalla propria azienda”. In questo modo, IBM annuncia la nuova dimensione dello shadow IT, una nuova categoria di rischi cui l’azienda si espone quando strumenti e servizi di intelligenza artificiale vengono utilizzati al di fuori dei processi di controllo, sicurezza e governance definiti dall’IT. Cosa che, come detto, non è l’eccezione bensì la regola.
Vediamo allora in cosa consiste lo shadow AI, quanto è diffuso e, soprattutto, come farvi fronte in modo efficace.
Key Points
- La maggior parte dei professionisti utilizza strumenti AI nel lavoro, ma pochi si affidano esclusivamente alle soluzioni fornite dall’azienda.
- Utilizzare l’AI senza supervisione può esporre dati riservati e informazioni personali, generando rischi di compliance, perdite economiche e danni reputazionali.
- Lo shadow AI non si governa con i soli divieti: discovery, DLP, awareness e controllo degli agenti permettono di ridurre il rischio senza frenare l’adozione dell’AI.
Shadow AI, quando l’innovazione sfugge al controllo aziendale
Secondo il Cost of a Data Breach Report 2025, un’organizzazione su cinque ha registrato una violazione riconducibile alla shadow AI, mentre solo il 37% dispone di policy per gestire l’intelligenza artificiale e/o individuare gli utilizzi non autorizzati.
Ci troviamo quindi di fronte a una sorta di tempesta perfetta: da un lato, l’uso dell’AI al di fuori dei processi di controllo aziendali cresce rapidamente; dall’altro, meno di un’azienda su due ha definito regole e strumenti di governance capaci di disciplinare il fenomeno e, soprattutto, di far rispettare tali regole.
Cos’è lo shadow AI
Shadow AI è l’utilizzo, da parte dei dipendenti, di strumenti e servizi di AI non governati dall’azienda. È lo stesso principio dello shadow IT: tecnologie esterne entrano nei processi di lavoro senza passare dai controlli dell’IT.
Sotto questo profilo, la caratteristica chiave dell’AI è la sua straordinaria accessibilità. Attivare ChatGPT, Claude o Gemini non solo è questione di pochi clic, ma, entro certi limiti, è anche gratuito. Se fino a ieri lo shadow IT passava dalla condivisione di documenti riservati su WhatsApp, dall’uso di servizi cloud personali o dall’attivazione autonoma di applicativi SaaS, oggi con un solo gesto si incarica il chatbot di riassumere un documento riservato, analizzare materiali di progetto o elaborare dati che, per policy interne o vincoli normativi, dovrebbero rimanere all’interno del perimetro aziendale.
Il comportamento di fondo non è cambiato: sono cambiati gli strumenti, ma il problema rimane lo stesso. Una volta che l’informazione esce dal perimetro governato dall’azienda, non è più possibile avere il pieno controllo su come verrà trattata, conservata o eventualmente riutilizzata, né escludere che il fornitore del servizio possa a sua volta essere coinvolto in una violazione dei dati.
Shadow AI: ecco i nuovi comportamenti a rischio
Le conseguenze potenziali dello shadow AI sono abbastanza intuitive: perdita o violazione di dati, danni economici, problemi di compliance, esposizione della proprietà intellettuale e conseguenze reputazionali.
Meno evidente, e quindi più interessante, è capire quali comportamenti quotidiani possano generare questi rischi, considerando che ChatGPT, Claude e strumenti analoghi stanno entrando in un numero crescente di attività personali e professionali. Come spesso accade con le nuove tecnologie, l’adozione parte soprattutto dalle generazioni più giovani, ma tende a diventare parte della routine di tutta la popolazione aziendale, riducendo inevitabilmente la percezione del rischio.
Il caso più evidente è il caricamento in chat di documenti riservati. Fortunatamente, è anche quello che tende a mettere in allerta chiunque abbia un minimo di familiarità con gli strumenti digitali. Più insidiosi sono invece altri comportamenti, che rischiano di passare sottotraccia:
- Inserire nel prompt informazioni sensibili e riservate come nomi di clienti, dettagli di progetto, ordini e dati economici;
- Incollare porzioni di codice applicativo per farle correggere o ottimizzare;
- Sottoporre all’AI e-mail o conversazioni interne per ottenere sintesi e traduzioni;
- Utilizzare estensioni AI del browser che accedono ai contenuti visualizzati durante la navigazione e ne effettuano la trascrizione su documenti esterni (scraping);
- Utilizzare account personali per attività professionali. Qui il rischio è duplice perché non solo si aggirano le policy e i controlli aziendali, ma non si può neppure contare sulla protezione garantita dal vendor agli account business.
Proprio come accade con WhatsApp, anche con i modelli AI il rischio nasce dalla normalità del gesto. All’utente non sembra di fare nulla di scorretto, né tantomeno di condividere informazioni aziendali riservate con un soggetto esterno, ma è esattamente ciò che sta facendo.
Shadow Agent, il nuovo problema dell’IT
Finora abbiamo associato lo shadow AI soprattutto all’utilizzo non governato dei modelli generativi commerciali. È ancora questo il rischio più diffuso e difficile da contenere, ma nelle aziende sta emergendo anche un fenomeno ulteriore: quello degli shadow agent, ovvero agenti AI introdotti, configurati o sviluppati senza passare dai processi di supervisione dell’IT.
Il punto, ancora una volta, è la facilità di accesso. Oggi non è necessario avviare un progetto software per dotarsi di un agente capace di svolgere attività relativamente semplici come smistare le e-mail in arrivo, aggiornare un CRM o raccogliere informazioni da più applicazioni per preparare un report. Esistono servizi SaaS e piattaforme low-code che permettono di costruire automazioni agentiche di base in tempi molto brevi.
Non sorprende che gli agenti non autorizzati stiano già diventando un problema, al punto che una ricerca della Cloud Security Alliance del 2026 ha rilevato la presenza di agenti AI sconosciuti all’IT nell’82% delle aziende intervistate, sottolineando la portata del fenomeno.
Rispetto alle chat, cambiano non solo le dinamiche ma anche la portata del rischio. Nel chatbot il rischio deriva da un atto intenzionale, perché il sistema riceve i dati che la persona decide di inserire nella conversazione; un agente, invece, può agire autonomamente lavorando su caselle e-mail, applicazioni SaaS, repository, database e altri sistemi aziendali. Ma i dati dove vengono memorizzati? Chi ne ha accesso? Con chi vengono condivisi?
Shadow AI: le strategie vincenti per arginarlo
Eliminare completamente lo shadow AI è molto complesso e probabilmente irrealistico. Un dipendente può utilizzare un account personale, un dispositivo non gestito o una connessione esterna alla rete aziendale, rendendo una parte del fenomeno invisibile.
Ciò non significa che l’IT sia privo di strumenti; al contrario, può ridurre il rischio senza pregiudicare la produttività combinando visibilità, protezione del dato, cultura e controllo degli accessi.
- Partire dalla discovery, conoscendo i suoi limiti
Il primo passo è di puro buon senso: bisogna capire quali strumenti AI siano effettivamente presenti nell’organizzazione, tra chatbot, estensioni del browser, funzionalità AI incorporate nei SaaS.
Monitoraggio della rete, analisi degli accessi e dei log possono far emergere una parte importante di questi utilizzi, ma non il 100%, proprio perché (per esempio) un account personale utilizzato da uno smartphone attraverso la rete mobile sfugge alla visibilità aziendale. La discovery non va dunque interpretata come un censimento definitivo, ma come un osservatorio capace di evidenziare pattern, strumenti diffusi e aree organizzative nelle quali il fenomeno è più intenso. - Proteggere il dato alla fonte
Con lo shadow AI il controllo va impostato sul dato. Data classification e DLP (Data Loss Prevention) possono impedire o limitare download, copia, condivisione e trasferimento delle informazioni più sensibili indipendentemente dall’applicazione verso cui l’utente tenta di portarle. Questo permette anche di evitare un approccio binario basato esclusivamente su consentito o vietato.
- Lavorare sui comportamenti e la consapevolezza
Nessun sistema DLP, per esempio, può impedire in assoluto a una persona di leggere un’informazione e riportarla manualmente all’interno di un servizio esterno.
La consapevolezza di rischi e conseguenze resta essenziale, purché non si riduca alla classica raccomandazione di non condividere informazioni riservate. Vanno affrontate soprattutto le zone grigie: posso incollare una mail ricevuta da un cliente? Posso far correggere alcune righe di codice? Posso caricare una presentazione dopo aver cancellato il nome dell’azienda?
Allo stesso tempo, lo shadow AI può essere un segnale utile per l’organizzazione, perché mostra quali strumenti e funzionalità le persone considerano più efficaci per velocizzare il lavoro e aumentare la produttività. Osservare questi utilizzi permette quindi all’IT di individuare bisogni reali e valutare lo sviluppo o l’acquisto di soluzioni equivalenti. - Con gli shadow agent, controllare identità, privilegi e capacità di azione
Visto che di solito gli agenti si collegano ai sistemi aziendali, ciò offre all’IT maggiori possibilità di rilevazione e controllo. Una volta individuato, l’IT può scegliere se bloccarlo oppure valutarne l’utilità e trasformarlo in un componente governato.
In quest’ultimo caso è fondamentale attribuirgli un’identità specifica, limitarne i privilegi, definire con precisione quali dati può leggere e quali azioni può svolgere, applicare logging e DLP e introdurre l’approvazione umana per le attività più sensibili.
Kirey: governare l’AI per accelerarne l’adozione
Uno dei nostri obiettivi è supportare i clienti nel loro percorso di trasformazione in aziende AI-first. L’obiettivo è ambizioso e può generare enormi benefici, ma inevitabilmente introduce anche nuove aree di rischio.
In questo scenario, la governance rappresenta per Kirey un elemento prioritario: aiutiamo i nostri clienti a definire guardrail adeguati, proteggere dati e sistemi, governare identità e privilegi, ma anche (e soprattutto) a mettere le persone nelle condizioni di sfruttare tutte le capacità dell’AI senza esporre l’organizzazione a rischi evitabili.
Contattaci per avviare insieme un percorso verso un’adozione dell’AI più sicura, consapevole e governata.
