La Shadow AI – ovvero l’uso di strumenti di intelligenza artificiale all’interno delle aziende senza l’approvazione o la supervisione dei reparti IT – si sta diffondendo rapidamente e rappresenta una delle principali minacce alla sicurezza e alla compliance nel 2025. Le conseguenze sono pesanti: perdita di dati, violazioni regolamentari, costi più alti per incidenti di sicurezza, e decisioni aziendali influenzate da modelli non trasparenti. Per difendersi, è fondamentale definire policy chiare sull’uso dell’AI, formare il personale, monitorare attivamente l’adozione di strumenti AI, e avviare audit regolari.
Cos’è la Shadow AI e perché è così rischiosa
La Shadow AI si riferisce all’utilizzo di sistemi e strumenti di intelligenza artificiale da parte di dipendenti o team aziendali senza che l’organizzazione abbia consapevolezza, permesso o controllo su queste risorse. Il fenomeno si manifesta quando, ad esempio, un dipartimento inizia a usare ChatGPT, Claude, o servizi di AI cloud per velocizzare processi senza informare l’IT o adeguarsi alle direttive interne.
Il parallelo più vicino è quello della “Shadow IT”, cioè l’adozione di software e tool tecnologici non approvati che negli ultimi anni ha spesso messo in crisi la sicurezza informatica delle aziende. Ma la Shadow AI porta rischi ancora più complessi. I modelli generativi apprendono autonomamente: ogni interazione, file caricato o dato sensibile può restare memorizzato e diventare parte dei dati di addestramento, con conseguenze difficilmente prevedibili.
I principali rischi della Shadow AI
- Perdita e furto di dati: L’uso non controllato di AI espone dati sensibili, inclusi dati personali e proprietari, a una potenziale fuga non tracciabile. Una semplice richiesta a un chatbot potrebbe diffondere informazioni aziendali che finiscono in database esterni, esponendo l’organizzazione a violazioni o abusi.
- Violazioni della compliance: Regolamenti come GDPR, HIPAA, SOC 2, PCI DSS e CCPA sono stati pensati per sistemi tradizionali, non per AI. Quando la Shadow AI gestisce o archivia dati senza consenso o controllo, l’azienda rischia multe fino al 4% del fatturato globale e gravi danni reputazionali.
- Decisioni aziendali non trasparenti o influenzate da bias: Modelli AI non autorizzati possono influenzare processi strategici: dalla selezione del personale, al marketing, fino alle decisioni operative. Se non c’è tracciabilità, le decisioni possono essere distorte da pregiudizi nei dati di addestramento, portando a discriminazioni o errori gravi.
- Maggiore impatto economico dei breach: Secondo il Cost of a Data Breach Report 2025 di IBM, gli incidenti legati alla Shadow AI sono più costosi da gestire: in media, le aziende colpite registrano un incremento di $670.000 nel costo medio rispetto a chi controlla l’adozione AI. Le violazioni che coinvolgono Shadow AI costituivano il 20% degli incidenti globali nel 2025, con più dati personali compromessi rispetto ai sistemi AI regolarmente gestiti.
- Maggiore “finestra” di attacco: La Shadow AI spesso passa inosservata. Senza procedure di governance adeguate, i sistemi “ombra” restano attivi più a lungo, offrendo più tempo agli attaccanti per sfruttare vulnerabilità, come API non protette o chatbot non monitorati.
Perché la Shadow AI è difficile da individuare
Molti strumenti AI sono integrati in software quotidiano, sono semplici da attivare e non richiedono grandi competenze tecniche. Possono essere adottati da piccoli team o singoli dipendenti senza che l’IT se ne accorga. Persino i modelli embedded localmente su PC o server possono diventare Shadow AI se non approvati, ma il rischio maggiore resta con soluzioni cloud accessibili tramite semplice registrazione, spesso gratuite o a basso costo.
Strategie per gestire la Shadow AI: il riepilogo delle best practice
La gestione della Shadow AI richiede un approccio articolato, ma ci sono alcune azioni chiave che ogni azienda dovrebbe intraprendere subito:
Consigli semplici e immediati:
- Stabilire policy chiare sull’uso degli strumenti AI: Ogni dipartimento deve sapere cosa è permesso, cosa no, e quali sono le conseguenze delle violazioni.
- Formare tutto il personale sull’importanza della governance AI e sui rischi associati all’uso non autorizzato.
- Monitorare attivamente l’adozione di strumenti AI tramite piattaforme di controllo e logging specifiche.
- Effettuare audit regolari sull’utilizzo interno dell’AI e rivedere le policy in base ai risultati.
Il quadro internazionale e il trend del 2025
A livello globale, la pressione su governance e compliance AI è ai massimi livelli. L’ultimo report IBM indica che il 97% delle organizzazioni che hanno subito una violazione AI non aveva controlli di accesso adeguati, e il 63% dichiara di non avere ancora una governance AI definita o di essere in fase di sviluppo. Si tratta di cifre allarmanti che mostrano quanto il rischio Shadow AI sia sottovalutato.
Alcune delle minacce più insidiose riguardano:
- Accesso non autorizzato a database tramite AI cloud non monitorati.
- Elaborazione non conforme di dati personali integrando chatbot o modelli di analytics su piattaforme di terze parti.
- Automatismi che modificano processi decisionali e workflow senza alcun audit trail.
Lato normativo, le autorità stanno iniziando a includere l’AI all’interno di audit e controlli periodici, ma regolamenti specifici sono ancora in fase di definizione. Le aziende devono quindi anticipare i rischi implementando internamente framework di governance basati su principi come la trasparenza, la riservatezza, e la tracciabilità delle decisioni AI.
Soluzioni tecnologiche e strumenti emergenti
Oltre all’approccio procedurale, sono disponibili strumenti di monitoraggio e gestione dell’AI “ombra”. Sistemi come Lasso e piattaforme di AI governance permettono di:
- Rilevare in tempo reale l’uso di AI non autorizzata.
- Applicare policy e limiti di accesso ai servizi AI cloud.
- Tracciare ed esaminare le decisioni prese dai modelli AI.
- Automatizzare audit interni e segnalare potenziali violazioni normative.
Il ruolo della cultura aziendale nella gestione della Shadow AI
Gli strumenti di governance da soli non bastano. Serve una cultura aziendale consapevole, dove dipendenti e team comprendano i pericoli della Shadow AI e si sentano incentivati a collaborare attivamente con l’IT. Spesso le spinte all’utilizzo di AI non autorizzata nascono da esigenze reali di innovazione, produttività o efficienza. Un dialogo aperto tra IT, compliance, risorse umane e ogni unità operativa è fondamentale per incorporare l’AI in modo sostenibile ed evitare la creazione di “silos tecnologici” non controllati.
Consigli/azioni più approfondite per la protezione dalla Shadow AI:
- Implementare piattaforme avanzate di AI governance e monitoring che rilevino tool AI non dichiarati e ne blocchino l’uso quando necessario.
- Sviluppare un programma di formazione periodica sull’AI rivolto a tutto il personale, che includa workshop, webinar e casi pratici di rischi e incident.
- Definire un processo di onboarding e revisione degli strumenti AI che obblighi i team a richiedere approvazione preventiva e a documentare i flussi di dati gestiti tramite AI.
- Aggiornare regolarmente il risk assessment e il piano di risposta agli incidenti, includendo scenari specifici per la Shadow AI.
- Collaborare con consulenti esperti di AI security e compliance, per adattare le soluzioni interne agli standard più recenti e alle normative emergenti.
- Valutare l’integrazione di strumenti di audit automatici e software di policy enforcement, anche open source, per aumentare la trasparenza e la resilienza alla Shadow AI.
Solo con un’attenta pianificazione, governance solida e strumenti di monitoraggio efficaci le aziende potranno sfruttare la potenza dell’AI senza compromettere sicurezza, compliance e fiducia degli stakeholder.
Fonte: https://www.kaspersky.it/blog/shadow-ai-3-policies/30059
