La “Shadow IA” è una realtà aziendale. I dipendenti utilizzano l’IA generativa quotidianamente e lo studio che abbiamo condotto evidenzia come tale utilizzo sia scarsamente regolamentato. Tuttavia, la definizione di linee guida richiede un’attenta riflessione, poiché incide sull’attrattività dell’azienda e, potenzialmente, sui processi di reclutamento.
L’IA generativa è presente in tutte le aziende. Vi è entrata senza fare rumore. Il nostro istituto di sondaggi ha condotto un’indagine in Francia su 500 persone che utilizzano l’IA generativa sul lavoro e mostra che il 57,2% di loro utilizza account personali e che il 18% paga l’abbonamento di tasca propria. Il nostro studio rivela anche un fenomeno di ansia: il 43,6% teme che i colleghi si accorgano che ha utilizzato un’IA. Queste cifre misurano l’ampiezza di un utilizzo che è poco visibile alle direzioni IT. Si tratta della shadow IA, come l’avevamo definita qualche anno fa in questo articolo. Ma ciò che il nostro studio rivela anche è una frattura generazionale che riguarda il modo di utilizzare questi strumenti, di finanziarli e di reagire alle regole del datore di lavoro. Per le direzioni delle risorse umane, è importante comprendere questa frattura. Essa mostra infatti che la politica sull’IA sta diventando una questione di reclutamento, fidelizzazione e formazione.
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Gli elementi essenziali da ricordare
- La shadow IA è la norma: il 57,2% degli utenti utilizza esclusivamente account personali per il proprio lavoro e il 72,8% ne utilizza almeno uno.
- Vietare non riduce la shadow IA, la rende clandestina: il 69,2% dei dipendenti soggetti a un divieto utilizza comunque un account personale e il 56,9% teme di essere scoperto.
- Una policy scritta da sola non cambia nulla: il 74,7% degli utenti continua a utilizzare esclusivamente i propri account personali, contro il 75,7% nelle aziende che non hanno fatto nulla. Con uno strumento ufficiale e una formazione, la percentuale scende al 19,1%.
- Tutte le generazioni aderiscono (dal 79% all’82% terminano i propri compiti più rapidamente), ma l’investimento personale crolla con l’età: il 28% dei 18-24enni paga un abbonamento, contro il 4% dei 55-65enni.
- I 25-34enni sono la generazione più esposta: 67% di utilizzo quotidiano, 59% teme il giudizio dei colleghi, 46% cercherebbe un altro lavoro se la propria azienda vietasse l’IA.
- Di fronte a un divieto, i giovani cercherebbero di andarsene e i più anziani aggirerebbero la regola: il 53% dei 55-65enni rifiuta la regola senza prendere in considerazione l’idea di lasciare il proprio lavoro.
- Il 61,4% degli utenti utilizza almeno qualche volta il tempo risparmiato per attività personali, dal 71% al 72% prima dei 35 anni contro il 51%-54% dopo i 45 anni.
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Un utilizzo individuale che precede l’adozione da parte delle aziende
La differenza tra utilizzo individuale e utilizzo ufficiale emerge già dalle statistiche pubbliche. Nello studio Economia e società nell’era digitale pubblicato dall’INSEE nel 2025, il 10% delle aziende francesi dichiarava di utilizzare l’intelligenza artificiale nel 2024, contro il 33% delle persone di 12 anni e più per un utilizzo professionale o personale. La stessa pubblicazione evidenzia già un forte gradiente legato all’età: il 58% dei 18-24enni utilizzava l’IA nel 2024, contro il 25% dei 40-59enni.
La nostra indagine fa luce su ciò che accade in questo divario:
- Come si equipaggiano i dipendenti che utilizzano l’IA generativa sul lavoro
- Cosa ottengono dall’utilizzo dell’IA
- Come reagiscono al quadro stabilito dal loro datore di lavoro?
I dati riguardano la Francia, ma i meccanismi si applicano anche al di fuori del contesto francese. Gli stessi strumenti destinati al grande pubblico dominano in tutta Europa e le stesse tensioni tra utilizzo individuale e politica aziendale hanno tutte le probabilità di ritrovarsi anche altrove.
Il 57,2% degli utenti professionali di IA generativa utilizza esclusivamente account personali.
Shadow IA: la maggioranza dei dipendenti si equipaggia da sola
La shadow IT indicava i dipendenti che installavano software senza l’approvazione della direzione IT. La shadow IA indica l’utilizzo di strumenti di IA (generativa) in azienda senza che quest’ultima ne regolamenti l’uso. Il nostro studio mostra, senza sorpresa, che la maggioranza dei dipendenti è interessata da questa pratica:
- il 59% accede all’IA generativa tramite la versione gratuita di un account personale
- il 18% finanzia personalmente un abbonamento a pagamento
- solo il 37,2% dispone di una licenza fornita dal datore di lavoro
- il 9,4% utilizza uno strumento sviluppato o implementato dalla propria azienda.
| Modalità di accesso (Francia, 2026) | Quota degli utenti |
|---|---|
| Solo account personali (gratuiti o a pagamento) | 57,2% |
| Solo accessi ufficiali (licenza del datore di lavoro o strumento interno) | 27,2% |
| Entrambi | 15,6% |
Le pratiche sono piuttosto diverse a seconda delle dimensioni dell’azienda:
- nelle strutture da 2 a 10 dipendenti, il 67,3% degli utenti è in shadow IA completa
- la shadow IA raggiunge il 70,8% nelle aziende da 11 a 50 dipendenti.
- si scende al 47,6% nelle aziende da 501 a 1000 dipendenti
- ma si risale al 55,8% nei gruppi con più di 5000 dipendenti.
Il divieto non fa arretrare il fenomeno. Il 13% degli intervistati lavora in un’azienda che vieta determinati strumenti e il 69,2% di questi utilizza comunque un account personale, una percentuale vicina alla media (72,8%). Tuttavia, quando un’azienda vieta l’utilizzo dell’IA generativa, è la visibilità dell’utilizzo a essere influenzata. In questo caso, il 56,9% dei dipendenti teme che i colleghi si accorgano che ha utilizzato un’IA, contro il 41,6% negli altri casi. Altro paradosso: fornire uno strumento non è più sufficiente. Notiamo che anche nelle aziende che dichiarano di fornire un accesso ufficiale, il 59,1% degli utenti continua a utilizzare un account personale.
Anche nelle aziende che dichiarano di fornire un accesso ufficiale, il 59,1% degli utenti continua a utilizzare un account personale.
Che cosa fa realmente arretrare la shadow IA? Per scoprirlo, abbiamo classificato gli intervistati in base a ciò che la loro azienda ha implementato:
- nulla
- una semplice policy scritta
- una formazione
- uno strumento ufficiale
- uno strumento ufficiale accompagnato da una formazione.
Per ogni situazione, la tabella seguente indica la quota di utenti che utilizza esclusivamente account personali.
| Ciò che l’azienda ha implementato (Francia, 2026) | Utenti che utilizzano esclusivamente account personali |
|---|---|
| Nulla (né policy, né formazione, né strumento ufficiale) | 75,7% |
| Solo una policy scritta | 74,7% |
| Una formazione, senza strumento ufficiale | 47,2% |
| Uno strumento ufficiale, senza formazione | 41,2% |
| Uno strumento ufficiale e una formazione | 19,1% |
Le conclusioni sono evidenti:
- Una policy scritta da sola non cambia nulla: il 74,7% degli utenti rimane in shadow IA completa, contro il 75,7% nelle aziende che non hanno fatto nulla.
- Una formazione fa scendere questa quota al 47,2%, uno strumento ufficiale al 41,2%.
- Combinare i due elementi la porta al 19,1%.
Il risultato rimane valido quando si confrontano dipendenti con lo stesso profilo (stessa età, stesso genere, stessa dimensione aziendale, stessa funzione, stessa intensità di utilizzo): lo strumento ufficiale e la formazione restano i due soli fattori che fanno diminuire nettamente la shadow IA, mentre la policy scritta non ha un effetto significativo.
La shadow IA è anche psicologica. Il 43,6% degli utenti teme che i colleghi si accorgano del proprio utilizzo dell’IA. Abbastanza logicamente, si nota una differenza in funzione degli strumenti utilizzati:
- Questo timore riguarda il 51,4% di coloro che utilizzano esclusivamente account personali
- solo il 30,1% di coloro che utilizzano esclusivamente accessi ufficiali prova questa ansia
Si può quindi affermare che lo strumento fornito dall’azienda legittima l’utilizzo.
Infine, il 61,4% degli intervistati dichiara che gli capita di utilizzare il tempo risparmiato grazie all’IA per attività personali: una parte dei guadagni di produttività viene quindi acquisita dal dipendente.
Il 61,4% degli intervistati dichiara che gli capita di utilizzare il tempo risparmiato grazie all’IA per attività personali.
La frattura generazionale nell’utilizzo dell’IA in azienda
L’età non cambia nulla in termini di adesione: tra il 79% e l’82% degli utenti di ogni fascia d’età dichiara di portare a termine i propri compiti più rapidamente e tra il 63% e il 71% ritiene che i risultati dell’IA siano migliori di quelli che avrebbe prodotto autonomamente. Tutto il resto diverge, e non sempre in modo lineare.
| Indicatore (Francia, 2026) | 18-24 anni | 25-34 anni | 35-44 anni | 45-54 anni | 55-65 anni |
|---|---|---|---|---|---|
| Portano a termine i propri compiti più rapidamente | 80% | 80% | 82% | 79% | 79% |
| Utilizzo quotidiano di almeno uno strumento | 52% | 67% | 47% | 51% | 44% |
| Numero medio di strumenti utilizzati | 2,5 | 2,6 | 2,1 | 1,9 | 1,5 |
| Abbonamento pagato personalmente | 28% | 25% | 21% | 12% | 4% |
| Account personale utilizzato al lavoro | 81% | 74% | 76% | 70% | 63% |
| Licenza fornita dal datore di lavoro | 34% | 45% | 32% | 40% | 35% |
| Istruzioni scritte ricevute | 58% | 48% | 37% | 43% | 38% |
| Temono il giudizio dei colleghi | 44% | 59% | 45% | 35% | 35% |
| Utilizzano talvolta il tempo risparmiato per scopi personali | 71% | 72% | 59% | 51% | 54% |
| Cercherebbero un altro lavoro se l’IA fosse vietata | 32% | 46% | 30% | 36% | 26% |
Le differenze tra gli under 35 e gli over 35 sono statisticamente significative al livello del 5% per l’abbonamento personale, il numero di strumenti, l’utilizzo quotidiano, le istruzioni scritte, il timore dei colleghi e l’utilizzo personale del tempo risparmiato. Con 100 intervistati per fascia, le differenze tra due fasce contigue devono essere interpretate come tendenze.
L’età non ha alcun effetto sull’adesione all’utilizzo dell’IA generativa. Tra il 79% e l’82% degli utenti di ogni fascia d’età dichiara di portare a termine i propri compiti più rapidamente grazie all’IA.
18-24 anni: informati ma non equipaggiati
I più giovani sono quelli a cui l’azienda ha parlato di più e dato di meno. Il 58% ha ricevuto istruzioni scritte, la percentuale più elevata, ma solo il 38% dispone di un accesso ufficiale, la percentuale più bassa. Risultato: l’81% utilizza un account personale per lavorare e il 28% paga personalmente il proprio abbonamento. Sono anche esploratori: il 54% utilizza almeno uno strumento come Claude, Perplexity o Mistral, contro il 12% dei 55-65enni, e utilizzano l’IA per l’analisi dei dati (47%), il brainstorming (28%) o la programmazione (27%). Rimangono tuttavia aperti alla regolamentazione: il 75% accetterebbe uno strumento unico imposto dall’azienda, la percentuale più elevata tra tutte le generazioni.
25-34 anni: la generazione pivot, sotto pressione
I 25-34enni concentrano gli estremi. Sono gli utenti più intensivi (67% di utilizzo quotidiano), quelli meglio equipaggiati dal datore di lavoro (45% di licenze), quelli meglio formati (42%) e quelli maggiormente regolamentati. Secondo il sondaggio, solo l’8% non ha ricevuto alcuna istruzione. Nonostante ciò, questo quadro non li rassicura. Infatti, il 59% teme che i colleghi si accorgano che ha utilizzato un’IA e il 46% cercherebbe un altro lavoro se la propria azienda vietasse l’IA.
35-44 anni: la generazione di transizione
L’utilizzo quotidiano scende dal 67% tra i 25-34enni al 47% tra i 35-44enni. Ma la convinzione rimane intatta: l’82% dichiara di terminare i propri compiti più rapidamente ed è la percentuale più elevata. Tuttavia, nel nostro campione, i 35-44enni sono anche la fascia meno dotata di licenze del datore di lavoro (32%), quella che riceve meno istruzioni scritte (37%) e quella maggiormente regolamentata da semplici indicazioni orali (43%). È quindi logicamente in questa fascia che la shadow IA completa è più diffusa (63%). Il paradosso è che questa generazione è la più disposta a seguire una regola chiara: di fronte a un divieto, il 31% vi si conformerebbe senza cercare di andarsene, la percentuale più elevata tra tutte le fasce.
45-65 anni: equipaggiati, pragmatici, ma poco convertiti
L’immagine degli anziani in ritardo non resiste ai numeri. I 55-65enni dispongono altrettanto spesso di un accesso ufficiale rispetto ai 25-34enni (48% contro 47%) e dichiarano lo stesso risparmio di tempo (79%). Il loro rapporto con l’IA è semplicemente più sobrio: 1,5 strumenti in media, quasi mai pagati (4%), e un utilizzo orientato all’elaborazione delle informazioni (60% per la ricerca di informazioni, 54% per la sintesi di documenti) piuttosto che alla creazione (9% per il brainstorming). È anche più sereno: solo il 35% teme il giudizio dei colleghi.
Il loro deficit è un deficit di passaggio all’azione, che inizia del resto già a 35 anni. Claude è conosciuto dal 73% degli over 35, contro l’80% degli under 35. Ma tra coloro che lo conoscono, il 19% degli over 35 lo utilizza, contro il 48% degli under 35. Lo stesso schema si osserva per Perplexity (11% contro 30%) e Gemini (44% contro 61%).
Ciò che l’età non spiega
L’analisi statistica tiene simultaneamente conto dell’età, del genere, delle dimensioni dell’azienda, del ruolo di manager, dell’intensità di utilizzo e delle diverse forme di regolamentazione. Una volta controllati questi fattori, l’età non ha più un effetto significativo sulla shadow IA. Senza accesso ufficiale, il 67% degli under 35 e il 65% degli over 35 utilizza esclusivamente account personali. Con un accesso ufficiale, la quota scende al 33% in entrambi i gruppi. La shadow IA dipende dall’equipaggiamento, non dalla generazione.
L’età mantiene invece un effetto proprio sull’investimento personale: a parità di profilo e intensità di utilizzo, più il dipendente è anziano, meno paga personalmente il proprio abbonamento. Questo effetto si combina con il genere. Prima dei 35 anni, il 36,8% degli uomini paga un abbonamento, contro il 18,6% delle donne; dopo i 35 anni, il divario si restringe (14,1% contro 10,2%).
Il 34% degli utenti cercherebbe un altro lavoro se la propria azienda vietasse l’IA, e il 46% dei 25-34enni.
Conseguenze per le risorse umane: talenti, reclutamento e sindrome dell’impostore
Abbiamo analizzato le personas e presentiamo di seguito una mappa sintetica. Tutto parte dalla constatazione che il 35,6% degli utenti presenta quello che possiamo definire una sindrome dell’impostore aumentata. Gli utenti hanno infatti l’impressione che l’IA faccia meglio di loro e temono che i colleghi se ne accorgano. Tra queste persone che presentano la sindrome dell’impostore, i 2/3 cercherebbero un altro lavoro in caso di divieto degli strumenti di IA.
Una segmentazione degli intervistati in base ai loro atteggiamenti fa emergere quattro profili:
- Gli addicted (34%): il 96,5% ritiene che l’IA sia migliore di loro, l’87,6% teme il giudizio dei colleghi e il 75,9% cercherebbe un altro lavoro in caso di divieto. Rappresentano il 47% dei 25-34enni e il 25% dei 55-65enni. Questo profilo, che approva quasi tutte le affermazioni, può riflettere in parte un bias di acquiescenza.
- I pragmatici (26%): sono quelli che dichiarano più spesso un risparmio di tempo (96,9%), poco ansiosi (17,7%), ma solo il 4,6% accetterebbe un divieto. Passano dal 19% dei 25-34enni al 30% dei 45-65enni.
- Gli scettici (23,8%): solo il 37,8% termina i propri compiti più rapidamente e il 21% ritiene che l’IA sia migliore di loro.
- I leali (16,2%): il 97,5% accetterebbe uno strumento unico imposto e solo l’1,2% cercherebbe un altro lavoro in caso di divieto.
La crescita dei pragmatici con l’età, a scapito degli addicted, riassume la lettura generazionale: invecchiare non rende scettici, rende pragmatici. L’adesione rimane, mentre la paura e la dipendenza diminuiscono.
Le funzioni più esposte sono anche le più difficili da reclutare: l’intenzione di cercare un altro lavoro in caso di divieto raggiunge il 43% tra i tecnici, il 40% tra i commerciali e il 39% nelle funzioni dirigenziali, contro il 15% del personale amministrativo.
L’IA diventa infine un criterio di reclutamento. Il 58,2% degli utenti dichiara che la politica sull’IA di un’azienda influenzerebbe la propria decisione di accettare un posto di lavoro, il 66% dei 25-34enni contro il 47% dei 55-65enni. Al contrario, uno strumento unico imposto dall’azienda è accettato dal 68,6% degli utenti e dal 75% dei 18-24enni.
5 consigli per le risorse umane
Rispettare il quadro giuridico
Il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale impone dal febbraio 2025 alle aziende che utilizzano sistemi di IA di adottare misure per garantire un livello sufficiente di alfabetizzazione all’IA del proprio personale. La formazione non è quindi più soltanto una leva di efficacia, ma un obbligo.
È inoltre importante integrare le condizioni di utilizzo dell’IA generativa nel regolamento interno. È anche possibile creare una policy informatica specifica che verrà allegata al regolamento.
Scegliere uno strumento all’altezza degli utilizzi
Partite dagli utilizzi reali dei vostri dipendenti anziché da un catalogo. Interrogate i dipendenti sulle loro esigenze e fate poi la vostra scelta. Tenete presente che uno strumento meno performante di quelli che i dipendenti pagano di tasca propria non eliminerà gli account personali.
Al momento della scelta dello strumento di IA generativa, prestate particolare attenzione ai seguenti criteri:
- luogo di hosting
- impegno contrattuale a non utilizzare i vostri dati per addestrare i modelli
- conformità al GDPR e contratto di trattamento dei dati
- gestione degli accessi.
Definire un quadro di utilizzo anziché un divieto
Precisate nel regolamento interno o nella policy informatica:
- gli strumenti approvati
- i dati autorizzati
- l’obbligo di revisione umana.
Vietate l’inserimento di informazioni che identificano persone o di dati commerciali sensibili, anziché vietare l’IA in quanto tale. Affrontate esplicitamente la questione degli account personali: il regolamento deve indicare quali dati possono transitare attraverso questi account.
Formare e accompagnare ogni generazione in modo diverso
La formazione non riduce soltanto la shadow IA, ma migliora anche la produttività. Non vi è quindi alcun dubbio sulla sua necessità.
Privilegiate workshop pratici su casi d’uso reali, con un accompagnamento differenziato. La tabella seguente riprende alcuni risultati del sondaggio e propone azioni concrete.
| Generazione | Ciò che manca | Leva prioritaria per le risorse umane |
|---|---|---|
| 18-24 anni | Lo strumento: il 58% ha regole scritte, il 38% un accesso ufficiale | Fornire gli strumenti, con uno strumento unico che accettano |
| 25-34 anni | La legittimità: il 59% teme il giudizio dei colleghi | Riconoscere l’IA come una competenza e farne un argomento di reclutamento |
| 35-44 anni | Il quadro scritto e lo strumento: 37% di regole scritte, 32% di licenze | Mettere per iscritto la regola e fornire la licenza |
| 45-65 anni | La sperimentazione: strumenti conosciuti ma poco utilizzati | Casi d’uso concreti e tempo per sperimentare oltre lo strumento fornito |
Misurare l’utilizzo e affrontare la questione del tempo risparmiato
Misurate l’utilizzo reale attraverso indagini anonime anziché attraverso le segnalazioni dei manager.
I dipendenti che nascondono il proprio utilizzo ai colleghi lo nascondono anche alla direzione. Ponete poi apertamente la questione del tempo risparmiato. L’azienda può accettarlo come contropartita implicita, reinvestirlo in nuove attività oppure condividerlo. Ciò che l’azienda non può più fare è ignorare l’utilizzo dell’IA generativa.
Metodologia
Indagine quantitativa online condotta da IntoTheMinds nel 2026 su 500 lavoratori residenti in Francia e che utilizzano almeno uno strumento di IA generativa nell’ambito professionale. Campione costruito per quote: 100 intervistati per fascia d’età (18-24, 25-34, 35-44, 45-54 e 55-65 anni), parità uomini-donne, tutte le dimensioni aziendali e 45 settori rappresentati. Le percentuali di accordo raggruppano le risposte «pienamente d’accordo» e «piuttosto d’accordo». Le differenze tra le generazioni sono state testate mediante un test del chi-quadrato con una soglia del 5%. I confronti «a parità di profilo» derivano da regressioni logistiche che controllano età, genere, dimensioni dell’azienda, funzione e intensità di utilizzo, e i quattro profili derivano da una classificazione k-means sulle otto affermazioni relative agli atteggiamenti. Il margine di errore è di circa 4 punti sull’intero campione e di circa 10 punti per fascia d’età. Poiché il campione è composto esclusivamente da utenti, i risultati descrivono le pratiche dei dipendenti che hanno adottato l’IA generativa e non il tasso di adozione nella popolazione attiva.
FAQ: le domande che vi ponete
Che cos’è la shadow IA in azienda?
La shadow IA indica l’utilizzo di strumenti di IA generativa da parte dei dipendenti al di fuori del quadro fornito dalla loro azienda, il più delle volte attraverso account personali. La nostra indagine condotta in Francia nel 2026 mostra che il 57,2% degli utenti utilizza esclusivamente account personali. Il rischio principale riguarda la riservatezza dei dati.
È necessario vietare l’IA generativa sul lavoro?
No. Il divieto non fa scomparire l’utilizzo, lo rende invisibile: il 69,2% dei dipendenti soggetti a un divieto utilizza comunque un account personale e il 34% degli utenti cercherebbe un altro lavoro se la propria azienda vietasse l’IA. Un quadro di utilizzo chiaro, uno strumento ufficiale e una formazione producono risultati migliori.
I giovani dipendenti utilizzano l’IA in modo diverso dai loro colleghi più anziani?
La utilizzano altrettanto, ma non nello stesso modo. Tutte le generazioni dichiarano lo stesso risparmio di tempo (dal 79% all’82%). Gli under 35 utilizzano più strumenti (2,5 contro 1,85), pagano più spesso il proprio abbonamento (il 28% dei 18-24enni contro il 4% dei 55-65enni) e temono maggiormente il giudizio dei colleghi. Gli over 35 conoscono gli stessi strumenti, ma li provano molto meno.
Come ridurre la shadow IA?
Fornendo uno strumento ufficiale e formando i dipendenti. Nelle aziende che non hanno fatto nulla, il 75,7% degli utenti utilizza esclusivamente account personali. Con uno strumento ufficiale e una formazione, la percentuale scende al 19,1%. Una policy scritta da sola non cambia nulla (74,7%).
Come misurare l’utilizzo reale dell’IA da parte dei vostri dipendenti?
Ricorrete a un’indagine anonima anziché alle segnalazioni dei manager. Il 43,6% degli utenti teme che i colleghi si accorgano che utilizza l’IA, il che distorce qualsiasi misurazione dichiarativa nominativa. Il nostro servizio di ricerca di mercato B2B può condurre questo tipo di indagine interna.
