L’AI shadow può compromettere seriamente la sicurezza e la reputazione di un’azienda e dei suoi dipendenti. Ecco di cosa si tratta, quali sono i rischi e come affrontare il fenomeno in modo efficace.
L’intelligenza artificiale è entrata all’interno delle imprese con una velocità senza precedenti. Strumenti come OpenAI con il suo chatbot ChatGPT, Anthropic con Claude o Google con Gemini sono ormai parte della quotidianità di molti lavoratori, dalla stesura di report alla scrittura di codice, fino all’analisi dei dati e alla creazione di presentazioni.
Quando però questi strumenti vengono utilizzati senza l’approvazione o la supervisione dei reparti IT e sicurezza, si entra nel campo della cosiddetta “AI shadow”, un fenomeno che sta diventando una delle principali preoccupazioni per chi si occupa di sicurezza informatica in azienda. Ma di cosa si tratta e perché è così rischiosa per le imprese?
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Cos’è l’AI shadow
Per AI shadow si intende l’uso non autorizzato di modelli o servizi di intelligenza artificiale all’interno di un’organizzazione senza il via libera formale dell’area IT. Il concetto richiama quello di “shadow IT”, nato con la diffusione di software e servizi cloud adottati autonomamente dai dipendenti. Ma se lo shadow IT poteva riguardare account personali su piattaforme di archiviazione o tool di project management non approvati, lo shadow AI introduce un livello di rischio superiore.
Gli strumenti di AI generativa sono estremamente accessibili, e ciò li rende difficili da intercettare con i tradizionali sistemi di controllo. A differenza di molte applicazioni SaaS tradizionali, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) elaborano dati, apprendono da pattern statistici e producono output che possono influenzare decisioni strategiche o codice destinato alla produzione.
Inoltre, molti strumenti AI sono disponibili in modalità “freemium” o come servizi cloud pronti all’uso. Un dipendente può, ad esempio, caricare un documento per ottenere un riassunto, incollare un blocco di codice per fare debug o generare una bozza di presentazione in pochi minuti. In contesti in cui i processi interni sono percepiti come lenti o troppo restrittivi, l’AI non autorizzata appare come una scorciatoia legittima per “fare meglio e più in fretta”.
Il problema è che questa adozione, pur animata da buone intenzioni, avviene spesso senza consapevolezza dei rischi legati alla gestione dei dati e alla conformità normativa.
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Perché minaccia la sicurezza aziendale
Il primo rischio è la fuga di dati. Ogni prompt inserito in un sistema di AI può contenere informazioni sensibili: codice proprietario, dati finanziari, informazioni personali di clienti o dipendenti. Se tali dati vengono caricati su piattaforme esterne, l’azienda perde il controllo su dove siano archiviati, per quanto tempo e con quali finalità possano essere riutilizzati.
In alcuni casi, i termini di servizio prevedono che gli input possano essere utilizzati per migliorare il modello. Questo significa che informazioni confidenziali potrebbero finire, anche indirettamente, in dataset più ampi, con conseguenze imprevedibili.
Un secondo livello di rischio riguarda la conformità normativa. Regolamenti come il General Data Protection Regulation (GDPR), ma anche framework settoriali come HIPAA, PCI DSS o SOC 2, impongono obblighi stringenti sulla gestione dei dati personali e sensibili. Se un dipendente carica dati protetti su un servizio AI non autorizzato, l’organizzazione potrebbe incorrere in violazioni gravi, con sanzioni che nel caso del GDPR possono arrivare fino al 4% del fatturato globale annuo o a 20 milioni di euro, a seconda di quale cifra sia più elevata.
Vi è poi il rischio di vulnerabilità tecniche. L’integrazione non autorizzata di API di servizi AI nei sistemi aziendali può creare nuovi punti di accesso non monitorati, ampliando la superficie d’attacco. Un chatbot compromesso o un’estensione browser non verificata possono diventare vettori per malware e phishing.
Proprietà intellettuale e perdita di vantaggio competitivo
Un aspetto meno evidente ma altrettanto critico riguarda la proprietà intellettuale. Quando codice sorgente o documenti riservati vengono inseriti in strumenti pubblici di AI, l’azienda rischia di compromettere i propri segreti industriali.
In un caso concreto verificatosi nel 2023, un’azienda del settore elettronico ha scoperto che alcuni dipendenti avevano caricato porzioni di codice proprietario su un chatbot per ottenere supporto nel debug. Il materiale, potenzialmente memorizzato dal sistema, avrebbe potuto così riemergere in risposte ad altri utenti. Oltre al danno economico, l’episodio ha avuto un impatto reputazionale significativo.
Anche sul piano creativo e comunicativo, l’uso non controllato di AI può diluire la voce distintiva di un brand. Alimentare modelli pubblici con contenuti proprietari significa contribuire a un ecosistema in cui ciò che rende unica un’organizzazione può essere assimilato in modelli generalisti.
Bisogna sempre tenere a mente che i modelli di AI generativa producono output basati su probabilità statistiche e, per questo motivo, non comprendono il contesto nel senso umano del termine e possono generare errori, bias o vere e proprie “allucinazioni”. Se uno strumento non autorizzato viene utilizzato, ad esempio, per filtrare curriculum o supportare decisioni di selezione, eventuali discriminazioni o errori potrebbero esporre l’azienda a contenziosi. La mancanza di tracciabilità tipica dell’AI shadow rende inoltre difficile ricostruire il processo decisionale, complicando la difesa in sede legale.
Cosa rischiano i dipendenti
Spesso l’uso di AI non autorizzata nasce in buona fede, con l’intento di migliorare la produttività personale. Tuttavia, i rischi non ricadono solo sull’organizzazione.
Un dipendente che carichi dati riservati su una piattaforma esterna può violare policy interne, accordi di riservatezza o obblighi contrattuali. In caso di incidente, ciò può tradursi in richiami formali, provvedimenti disciplinari, licenziamento o, nei casi più gravi, responsabilità civili e penali.
Anche sul piano professionale, l’affidamento acritico a contenuti generati dall’AI può compromettere la credibilità individuale. Presentare report con errori fattuali e analisi distorte possono minare la reputazione di chi li ha prodotti, soprattutto se emerge che sono stati generati con strumenti di intelligenza artificiale non autorizzati.
L’importanza della governance
Di fronte all’AI shadow, il divieto totale raramente funziona. Bloccare tutte le piattaforme può spingere l’utilizzo su dispositivi personali o reti esterne, rendendo il fenomeno ancora più opaco.
Le organizzazioni più mature stanno adottando un approccio basato su governance e formazione, volto alla definizione di policy chiare sull’uso accettabile dell’AI, alla classificazione dei livelli di rischio dei diversi strumenti, alla monitoraggio del traffico verso servizi AI non approvati e all’integrazione di soluzioni di Data Loss Prevention capaci di intercettare l’invio di informazioni sensibili.
Parallelamente, diventa cruciale offrire alternative sicure, come modelli enterprise con garanzie contrattuali su privacy e trattamento dei dati, ambienti sandbox per la sperimentazione controllata e programmi di formazione che spieghino perché determinate pratiche espongano a rischi concreti.
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