Shadow IA: quando l’intelligenza artificiale sfugge al controllo delle aziende

Il termine «Shadow AI» indica l’uso di ChatGPT o di altri tool di intelligenza artificiale generativa in ambito professionale senza preventiva approvazione della gerarchia. Nel 2023 riguardava già il 30% dei dipendenti. Oggi, secondo un recente studio, coinvolge il 68% delle aziende francesi. Questo comporta gravi problemi di sicurezza: usando questi strumenti, i dipendenti trasmettono involontariamente a terzi dati potenzialmente sensibili.

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Cos’è esattamente lo Shadow AI?

Lo Shadow AI (o “IA fantasma”) rappresenta l’evoluzione naturale dello Shadow IT che già conosciamo. In pratica si tratta dell’uso di tool e applicazioni di intelligenza artificiale da parte dei collaboratori senza approvazione né supervisione del reparto IT aziendale.

Questa pratica assume diverse forme nelle organizzazioni. Un commerciale che usa ChatGPT per redigere proposte commerciali, un responsabile HR che ricorre a un generatore di testi per creare annunci di lavoro o un analista che impiega modelli di machine learning non validati per trattare dati sensibili: tutti questi esempi illustrano perfettamente questo fenomeno in forte crescita.

La differenza fondamentale con l’IA legittima sta nell’autorizzazione e nel controllo. Le soluzioni ufficiali sono integrate nelle politiche di sicurezza e conformità dell’azienda, mentre lo Shadow AI sfugge completamente a questa supervisione. L’assenza di un quadro normativo espone l’organizzazione a rischi considerevoli, soprattutto in materia di protezione dei dati e conformità regolamentare.

Le statistiche parlano da sole: secondo lo studio INRIA-Datacraft 2024, quasi 7 dipendenti francesi su 10 utilizzano tool di IA generativa nel proprio contesto professionale senza informare la gerarchia. Un dato che evidenzia la portata della sfida per le aziende.

I rischi nascosti dietro questo uso selvaggio

Lo Shadow AI espone le aziende a una moltitudine di pericoli da prendere sul serio. Il primo grande rischio è l’esposizione alle cyberminacce. I modelli di IA generativa come GPT o DALL-E possono essere vulnerabili ad attacchi di avvelenamento dei dati o a iniezioni di prompt malevoli. I cybercriminali sfruttano queste vulnerabilità per manipolare i risultati e compromettere la sicurezza dei sistemi.

Seguono le fughe di dati. Quando i collaboratori trasmettono informazioni sensibili tramite piattaforme non sicure per addestrare o interrogare modelli IA, espongono potenzialmente dati riservati. Abbiamo già parlato dei rischi di ChatGPT. Ma già nel 2017 Statoil era caduta nella trappola di DeepL (che usa i vostri dati per addestrare i suoi algoritmi – vedi sotto), e nel 2023 è toccato a Samsung con ChatGPT. I suoi dipendenti hanno usato ChatGPT tre volte trasmettendo così a OpenAI dati strettamente confidenziali, tra cui il codice sorgente dei propri chip elettronici.

Il terzo pericolo è la riproduzione dei bias. L’IA generativa può involontariamente rafforzare pregiudizi esistenti se i dati di addestramento sono distorti. Il problema diventa particolarmente critico in settori sensibili come finanza, risorse umane o giustizia, dove le decisioni automatizzate possono avere conseguenze importanti sulle persone. Anche qui nulla di nuovo: queste questioni di bias di addestramento sono da tempo al centro delle preoccupazioni degli sviluppatori di algoritmi di raccomandazione.

Infine, la non conformità regolamentare rappresenta un rischio finanziario enorme. L’uso non controllato di tool IA può portare a violazioni del GDPR o di altre norme di protezione dei dati. Le sanzioni possono arrivare a 20 milioni di euro o al 4% del fatturato annuo mondiale dell’azienda. Il conto può essere molto salato!

Come trasformare questa sfida in opportunità

Invece di fare i gendarmi, le aziende hanno tutto l’interesse ad adottare un approccio costruttivo per regolamentare lo Shadow AI. Il primo passo consiste nel definire chiari quadri di governance: redigere una carta etica per guidare l’uso dell’IA e nominare responsabili dedicati, come i Chief AI Officer (CAIO), che vigilino sul rispetto delle normative.

Va inoltre rafforzata la sicurezza dei dati. I CIO e i CISO devono assicurarsi che le piattaforme utilizzate rispettino gli standard più rigorosi in termini di crittografia e conservazione dei dati. L’ideale? Privilegiare soluzioni cloud ibride o locali e mettere a disposizione piattaforme IA sicure per automatizzare le attività di routine.

La formazione dei team rappresenta un investimento cruciale. Una comprensione approfondita delle tecnologie IA e dei loro rischi evita configurazioni errate o esposizioni accidentali di dati sensibili. I collaboratori devono comprendere le poste in gioco per diventare attori responsabili di questa trasformazione.

Infine, audit e valutazioni regolari dei sistemi sono indispensabili. Controlli di sicurezza periodici permettono di identificare e correggere vulnerabilità potenziali, adattandosi alle minacce emergenti. Questo approccio proattivo evita molti problemi.

Nonostante le prospettive positive, i rischi hanno portato alcune aziende a vietare completamente l’uso di ChatGPT – a partire da Samsung (che sta introducendo uno strumento interno), ma anche JPMorgan Chase, Amazon, Verizon e Accenture. Il denominatore comune di tutte queste aziende è che lavorano con grandi quantità di dati proprietari da cui traggono un vantaggio competitivo. L’uso di ChatGPT – e in generale di tutti i tool algoritmici che offrono una versione gratuita – comporta il trasferimento dei dati dell’utente a scopo di addestramento. Se lo scambio di favori è comprensibile (servizio gratuito in cambio di dati), pochi utenti ne sono consapevoli. Nel caso di ChatGPT, l’assenza di consenso ha addirittura portato il governo italiano a vietare ChatGPT sul territorio nazionale. La decisione è stata dura e improvvisa, ma ha avuto il merito di evidenziare tutte le falle di OpenAI.

Statistiche ed esempi concreti di Shadow AI

Per comprendere meglio la portata del fenomeno, ecco alcuni dati rivelatori. Secondo lo studio INRIA-Datacraft, il 68% dei dipendenti francesi usa tool IA senza informare la direzione. La percentuale sale al 75% tra i quadri e raggiunge l’82% nel settore tecnologico.

Gli usi più frequenti sono la redazione di contenuti (45%), l’analisi dei dati (32%), la traduzione automatica (28%) e la generazione di immagini (18%). Questi numeri mostrano che lo Shadow AI riguarda tutti i mestieri e tutte le funzioni aziendali.

Sul fronte rischi, gli incidenti non mancano. Nel 2024 diverse aziende hanno segnalato fughe di dati legate all’uso non controllato di tool IA. Un caso emblematico riguarda una società di consulenza che ha visto informazioni riservate dei clienti esposte dopo che un consulente aveva usato un chatbot pubblico per analizzare documenti sensibili.

Nel settore bancario, un’istituzione finanziaria ha scoperto che i suoi analisti utilizzavano modelli di machine learning non validati per valutare i rischi di credito, esponendo l’istituto a decisioni potenzialmente distorte e a sanzioni regolamentari.

Le buone pratiche per padroneggiare lo Shadow AI

Di fronte a queste sfide, diverse strategie si rivelano efficaci. Innanzitutto l’approccio “sandbox” permette ai collaboratori di sperimentare con i tool IA in un ambiente sicuro e controllato. Questo metodo soddisfa il loro bisogno di innovazione mantenendo la sicurezza aziendale.

La creazione di un catalogo di tool IA approvati è un’ottima pratica. Offrendo alternative sicure alle soluzioni pubbliche, l’azienda canalizza gli usi verso piattaforme controllate. Ovviamente accompagnato da una politica d’uso chiara che definisce cosa è consentito e cosa no.

Il coinvolgimento dei reparti operativi nella governance IA è fondamentale. Invece di imporre regole dall’alto, meglio co-costruire le policy con gli utenti finali. Questo approccio collaborativo favorisce l’adesione e la comprensione delle poste in gioco.

Infine, la sensibilizzazione continua dei team fa la differenza. Sessioni di formazione regolari, condivisione di esperienze e comunicazione delle best practice creano una vera cultura della sicurezza IA in azienda.

Il futuro dello Shadow AI: verso una convivenza controllata

Lo Shadow AI non è una moda passeggera ma una realtà duratura del nostro ambiente professionale. La sfida per le aziende consiste quindi nel trasformare questo vincolo in un’opportunità di innovazione controllata.

Le organizzazioni più avanzate stanno già sviluppando strategie di IA ibrida che combinano soluzioni ufficiali ed esperimenti supervisionati. Questo approccio permette di sfruttare l’agilità dello Shadow AI mantenendo un livello di sicurezza accettabile.

Le aziende che abbracciano l’IA generativa hanno anche capito che bisogna colmare il divario generazionale. L’adozione dell’IA dipende infatti dall’età: nel 2024 il 45% dei 18-24enni la utilizzava contro solo il 18% degli over 35. Non stupisce che il 72% dei francesi ritenga di non avere conoscenze sufficienti per usare queste tecnologie.

Questo divario deve far prendere coscienza alle aziende che i rischi non sono distribuiti uniformemente tra tutti i collaboratori. Alcuni sono più “a rischio” di altri e gli sforzi di sensibilizzazione dovranno quindi essere differenziati in base al target.

L’evoluzione normativa, in particolare con l’AI Act europeo, strutturerà ulteriormente il settore. Le aziende che anticipano questi cambiamenti guadagneranno un vantaggio sui concorrenti.

In definitiva, la padronanza dello Shadow AI richiede un delicato equilibrio tra innovazione e sicurezza, tra libertà di sperimentazione e controllo dei rischi. Le aziende che riusciranno in questa transizione saranno quelle che sapranno trasformare i propri collaboratori in partner responsabili di questa trasformazione digitale.

Domande frequenti sullo Shadow AI

Come rilevare lo Shadow AI nella mia azienda?

Diversi segnali possono mettervi in allarme. Monitorate le fatturazioni anomale sulle carte aziendali, analizzate il traffico di rete verso piattaforme IA pubbliche e soprattutto conducete sondaggi interni anonimi. Spesso un semplice questionario rivela l’entità degli usi nascosti. Create un clima di fiducia affinché i collaboratori si confidino senza timore di sanzioni.

Devo vietare completamente l’uso di tool IA esterni?

Un divieto totale rischia di essere controproducente. I vostri team probabilmente continueranno a usarli, ma in modo ancora più discreto. Meglio adottare un approccio graduale: identificare gli usi, valutare i rischi e poi proporre alternative sicure. L’obiettivo è accompagnare, non punire.

Quali sono le sanzioni in caso di non conformità GDPR legata allo Shadow AI?

Le multe possono essere particolarmente pesanti! Il GDPR prevede sanzioni fino a 20 milioni di euro o al 4% del fatturato annuo mondiale. Ma oltre l’aspetto finanziario, pensate anche al danno reputazionale. Una fuga di dati clienti dovuta allo Shadow AI può compromettere durevolmente la fiducia dei partner e dei clienti.

Come formare i miei team sui rischi dello Shadow AI?

La formazione deve essere concreta e interattiva. Organizzate workshop pratici che mostrino i rischi reali, condividete casi d’uso sicuri e create guide semplici. L’idea è far capire che la sicurezza IA non è un freno ma un acceleratore di innovazione responsabile. Formate anche i vostri manager affinché diventino efficaci relais. Come spiega il ricercatore del MIT Ethan Mollick, servono almeno 4 ore di lavoro su questi tool per iniziare a capirli davvero.

Esistono tool per monitorare l’uso dell’IA in azienda?

Assolutamente sì! Stanno emergendo diverse soluzioni sul mercato. Potete usare tool di monitoraggio della rete per rilevare le connessioni a piattaforme IA, soluzioni DLP (Data Loss Prevention) adattate all’IA o piattaforme specializzate di governance IA. L’importante è scegliere tool che rispettino la privacy dei collaboratori garantendo al contempo la sicurezza dell’azienda.