Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è diventata uno strumento quotidiano per professionisti di ogni area aziendale. Tuttavia, la rapidità di questa adozione ha creato zone d’ombra pericolose, capaci di coinvolgere anche i massimi vertici delle istituzioni preposte alla sicurezza. Il caso emblematico è avvenuto nell’estate del 2025, quando Madhu Gottumukkala, allora a capo della divisione tecnologica della CISA (l’agenzia per la cybersecurity statunitense), ha caricato documenti interni sensibili sulla versione pubblica di ChatGPT. L’incidente, emerso solo mesi dopo, ha dimostrato come persino chi è incaricato di proteggere le infrastrutture critiche possa cadere nella tentazione di utilizzare strumenti non autorizzati per velocizzare il proprio lavoro.

Proprio questa estrema facilità di accesso ha dato origine a un fenomeno ancora poco discusso ma sempre più diffuso: la Shadow AI.

Con questo termine si indica l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale all’interno delle organizzazioni in modo non autorizzato, non governato o non dichiarato. Applicazioni esterne, servizi cloud e modelli generativi vengono adottati autonomamente da singoli dipendenti o team, spesso al di fuori delle policy IT, di sicurezza e di compliance. L’AI entra così nei processi aziendali “dalla porta di servizio”, senza che l’azienda ne abbia piena consapevolezza e senza poter controllare dove finiscano i dati inseriti nei prompt.

Cos’è davvero la Shadow AI e perché non è un fenomeno marginale

La Shadow AI può essere considerata l’evoluzione naturale della cosiddetta shadow IT. Se in passato il problema riguardava software di collaborazione o sistemi di storage non approvati, oggi il perimetro è molto più delicato. L’intelligenza artificiale non gestisce solo strumenti operativi, ma interagisce direttamente con dati, contenuti, decisioni e conoscenza aziendale.

Il punto critico non è l’uso dell’AI in sé, ma il fatto che questo utilizzo avvenga senza tracciabilità, senza valutazione del rischio e senza una chiara attribuzione di responsabilità. In molti casi, l’azienda scopre l’esistenza di pratiche di Shadow AI solo quando emergono problemi di sicurezza o criticità legali.

Perché la Shadow AI si sta diffondendo così rapidamente

La crescita della Shadow AI è il risultato di una combinazione di fattori strutturali. Da un lato, gli strumenti di AI sono sempre più accessibili, spesso utilizzabili direttamente via browser e senza costi significativi. Dall’altro, le organizzazioni vivono una pressione costante sulla produttività e sull’innovazione, che spinge i team a cercare soluzioni rapide per automatizzare attività e migliorare le performance.

A questo si aggiunge un elemento chiave: molte aziende non hanno ancora definito una strategia chiara sull’adozione dell’AI. Le policy sono assenti o incomplete, mentre l’uso reale della tecnologia è già ampiamente diffuso. Il risultato è un divario tra innovazione tecnologica e governance, all’interno del quale la Shadow AI trova terreno fertile.

I rischi concreti della Shadow AI per le aziende

Il primo rischio, spesso sottovalutato, riguarda la sicurezza dei dati. Inserire informazioni aziendali, documenti riservati o dati personali in strumenti di AI esterni comporta una perdita di controllo sul ciclo di vita di quei dati. In molti casi non è chiaro dove vengano conservati, per quanto tempo, né se vengano riutilizzati per l’addestramento dei modelli. Questo aspetto è particolarmente critico nel contesto europeo, dove la protezione dei dati è regolata in modo stringente.

Accanto alla sicurezza emerge il tema della compliance normativa. Normative come il GDPR e il nuovo AI Act europeo impongono alle organizzazioni di conoscere, documentare e governare l’uso dei sistemi di intelligenza artificiale. La Shadow AI rende di fatto impossibile dimostrare conformità, esponendo le aziende a rischi legali e sanzioni.

Esiste poi un rischio meno visibile ma altrettanto rilevante: quello decisionale e reputazionale. Output generati da sistemi di AI non validati possono influenzare analisi, raccomandazioni e decisioni strategiche. In assenza di supervisione umana e controlli adeguati, errori, bias o informazioni imprecise possono propagarsi rapidamente, con un impatto diretto sulla credibilità dell’organizzazione.

Shadow AI e regolamentazione europea: un nodo centrale

L’Unione Europea ha adottato un approccio chiaro all’intelligenza artificiale, basato sul principio che l’AI debba essere non solo innovativa, ma anche affidabile, trasparente e governata. L’AI Act introduce obblighi precisi in termini di gestione del rischio, tracciabilità e responsabilità, soprattutto per i sistemi utilizzati in ambito aziendale.

In questo contesto, la Shadow AI rappresenta un punto di frizione evidente. L’uso non dichiarato di strumenti di AI contrasta con l’esigenza di controllo richiesta dal quadro normativo europeo. Non a caso, anche organismi come ENISA evidenziano come l’adozione incontrollata di tecnologie emergenti aumenti la superficie di rischio per le organizzazioni, sia dal punto di vista della sicurezza informatica sia da quello della governance.

Come le aziende possono prevenire e gestire la Shadow AI

Affrontare la Shadow AI non significa bloccare l’innovazione, ma governarla in modo consapevole. Il primo passo è riconoscere che il fenomeno esiste. Negare l’uso dell’AI all’interno dell’organizzazione non elimina il problema, ma lo rende semplicemente invisibile.

È fondamentale definire una AI policy chiara, che stabilisca quali strumenti possono essere utilizzati, quali dati possono essere trattati e quali sono le responsabilità dei diversi attori coinvolti. Questa policy deve essere comprensibile e applicabile, non un documento puramente formale.

Un altro elemento cruciale è il coinvolgimento delle persone. La Shadow AI nasce spesso da iniziative individuali orientate all’efficienza. Formare i dipendenti sui rischi, sulle implicazioni normative e sulle buone pratiche di utilizzo dell’AI è essenziale per creare una cultura aziendale responsabile.

Infine, le aziende più mature scelgono di offrire alternative sicure e governate, come piattaforme di AI aziendale o soluzioni di AI privata, integrate nei processi ufficiali. In questo modo l’innovazione viene canalizzata, non repressa, e l’uso dell’AI diventa un vantaggio competitivo sostenibile.

Dalla Shadow AI alla Responsible AI

La Shadow AI non è solo un problema tecnologico, ma un segnale organizzativo. Indica che l’intelligenza artificiale è percepita come utile e necessaria, ma non ancora come una responsabilità condivisa. Trasformare questo utilizzo spontaneo in un modello di Responsible AI significa mettere al centro governance, trasparenza e supervisione umana.

In un’epoca in cui l’AI entra sempre più nei processi decisionali, governare l’intelligenza artificiale equivale a governare il futuro dell’azienda. Rendere visibile ciò che oggi è “ombra” è il primo passo per costruire un’innovazione realmente sostenibile.