Provate a fare una domanda semplice durante una riunione aziendale.
“Chi di voi utilizza ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude o un altro strumento di Intelligenza Artificiale per lavorare?”
Qualcuno alzerà la mano subito, perché ha già capito che nasconderlo avrebbe poco senso. Qualcun altro aspetterà, guarderà i colleghi, forse proverà a capire se quella domanda serve per conoscere oppure per controllare.
Poi, quasi certamente, arriverà una frase.
“Io lo uso soltanto per sistemare qualche mail.”
Soltanto.
Dentro quella parola, che sembra piccola, può esserci una mail ricevuta da un cliente, un preventivo ancora riservato, una risposta commerciale, un contratto copiato per farsi spiegare una clausola, una tabella con nomi e importi, una relazione interna, il verbale di una riunione, una candidatura, un reclamo o una procedura aziendale che nessuno avrebbe dovuto portare fuori dal perimetro autorizzato.
La persona, in quel momento, probabilmente non pensa di aver introdotto un nuovo sistema dentro l’azienda.
Pensa di aver risparmiato dieci minuti.
La Shadow AI nasce spesso così, in silenzio, da un bisogno reale, da una pressione, da un lavoro che deve essere consegnato, da una mail che non viene bene, da un documento troppo lungo e da uno strumento gratuito che risponde in pochi secondi.
L’Intelligenza Artificiale entra, lavora, modifica un testo, legge un file, suggerisce una risposta e poi scompare dalla scena.
Resta il documento finale.
Nessuno, guardandolo, riesce più a capire da dove sia passato.
Che cos’è la Shadow AI in azienda
Con l’espressione Shadow AI si indica l’uso di strumenti, applicazioni o funzioni di Intelligenza Artificiale per attività lavorative senza che l’organizzazione ne abbia piena conoscenza, senza una valutazione preventiva e senza regole, autorizzazioni o controlli adeguati.
Il termine non identifica una categoria giuridica autonoma prevista dall’AI Act.
Descrive, però, un fenomeno molto concreto.
Un dipendente utilizza il proprio account personale di ChatGPT per preparare una risposta al cliente.
Un collaboratore carica un documento su un sito che promette di riassumerlo.
Un commerciale usa un assistente IA trovato online per analizzare un elenco di contatti.
Un programmatore inserisce parti di codice aziendale in uno strumento non approvato.
Un responsabile copia il verbale di una riunione dentro un chatbot, perché ha bisogno di estrarre rapidamente decisioni e scadenze.
Un ufficio utilizza una funzione di Intelligenza Artificiale già presente in un software, senza sapere come vengono trattati i dati e senza avere mai comunicato quell’uso alla direzione o all’area tecnica.
Secondo ISACA, la Shadow AI comprende l’utilizzo di chatbot, assistenti di programmazione, modelli linguistici e altre soluzioni di IA senza l’approvazione delle funzioni aziendali competenti, creando zone invisibili che rendono più difficile valutare i rischi.
La parola decisiva, quindi, è visibilità.
Un’organizzazione può governare ciò che conosce.
Può valutare uno strumento, leggere le condizioni, scegliere un contratto adeguato, stabilire quali dati inserire, formare le persone, predisporre verifiche, assegnare responsabilità e decidere quando l’output può essere utilizzato.
Quando l’uso resta nascosto, tutto questo salta.
L’azienda continua a credere che l’Intelligenza Artificiale non sia ancora entrata nei suoi processi, mentre i processi hanno già cominciato a cambiare.
Perché le persone usano strumenti di IA senza dirlo
Raccontare la Shadow AI come un comportamento compiuto soltanto da dipendenti irresponsabili sarebbe un errore, anche piuttosto comodo, perché permetterebbe all’organizzazione di scaricare tutto sulla persona che ha aperto il chatbot.
Le ragioni, spesso, sono meno spettacolari.
C’è troppo lavoro.
Manca tempo.
L’azienda chiede più velocità.
Una persona vede un collega ottenere un buon risultato e prova lo stesso strumento.
Il tool ufficiale, quando esiste, è complicato, limitato o non è stato spiegato.
L’approvazione di un nuovo software richiede settimane, mentre il documento va consegnato entro sera.
Qualche volta manca una regola chiara. Qualche altra volta la regola esiste, però nessuno l’ha letta, nessuno l’ha spiegata e nessuno ha mostrato come applicarla mentre si risponde a un cliente, si elabora una pratica o si lavora su un file reale.
Il Work Trend Index 2024 di Microsoft e LinkedIn rilevava che il 78% delle persone che già utilizzavano l’IA sul lavoro portava dentro l’organizzazione strumenti propri, una percentuale che saliva all’80% nelle piccole e medie imprese. Lo stesso studio indicava che il 52% degli utilizzatori era restio ad ammettere di aver usato l’IA per le attività più importanti.
Quel dato raccontava qualcosa che va oltre la tecnologia.
Le persone usavano l’IA, però una parte di loro preferiva non dirlo.
Forse temeva di essere giudicata.
Forse non sapeva se fosse consentito.
Forse aveva paura che il lavoro svolto con l’aiuto dello strumento fosse considerato meno valido.
Forse, molto più semplicemente, dentro l’organizzazione nessuno aveva ancora creato uno spazio in cui parlare seriamente di questi utilizzi.
La Shadow AI cresce proprio dentro questa distanza, tra ciò che le persone fanno davvero e ciò che l’azienda pensa che stiano facendo.
Il rischio comincia prima della risposta
Quando si parla di Intelligenza Artificiale, quasi tutti guardano l’output.
Il testo è corretto?
Il riassunto è preciso?
La risposta al cliente è scritta bene?
Le fonti esistono?
La parte più delicata, però, può essere già accaduta qualche secondo prima, quando la persona ha copiato la mail, caricato il contratto, incollato il codice o allegato il foglio elettronico.
Ho approfondito questo punto nell’articolo dedicato a AI Act, privacy e dati aziendali: cosa non inserire mai negli strumenti di Intelligenza Artificiale, perché il prompt non contiene soltanto una domanda.
Contiene informazioni.
Può contenere nomi, indirizzi, codici fiscali, numeri di telefono, dati sanitari, informazioni su dipendenti, dettagli finanziari, strategie commerciali, segreti aziendali, contenuti protetti, credenziali, dati dei clienti o parti di un progetto ancora riservato.
Quando uno strumento viene usato senza autorizzazione, l’azienda potrebbe non sapere quali condizioni contrattuali si applicano, dove vengono trattati i dati, per quanto tempo vengono conservati, se possono essere utilizzati per migliorare il servizio, quali impostazioni ha scelto l’utente e quali soggetti possono accedere alle informazioni.
Il fatto che un sito sia aperto nel browser aziendale non lo rende automaticamente adatto a ricevere dati aziendali.
Il fatto che uno strumento sia famoso non significa che ogni account, ogni piano e ogni configurazione offrano le stesse garanzie.
Il fatto che il dipendente abbia cancellato la conversazione dalla propria schermata non dimostra che ogni dato sia stato eliminato dai sistemi del fornitore.
Il GDPR richiede che i dati personali siano trattati con una finalità determinata, in modo proporzionato, sicuro e trasparente. L’EDPB, nel parere 28/2024 dedicato ai modelli di IA, ha richiamato l’attenzione su anonimizzazione, basi giuridiche, responsabilità e conseguenze dei trattamenti illeciti.
Dentro la Shadow AI, queste valutazioni rischiano di non essere fatte, perché nessuno sa che il trattamento sta avvenendo.
Una risposta sbagliata che nessuno sa di dover controllare
La perdita di dati rappresenta soltanto una parte del problema.
Uno strumento non autorizzato può produrre un contenuto inesatto, inventare un riferimento, perdere una condizione, interpretare male una clausola, aggiungere una promessa, semplificare troppo una procedura o suggerire un’azione inadatta al contesto.
La persona può correggere l’output.
Può anche non accorgersi dell’errore.
Quando l’organizzazione conosce il processo, può stabilire chi deve verificare, quali fonti utilizzare, quali documenti confrontare e quali attività richiedono un controllo più rigoroso.
Quando il processo resta nascosto, il controllo umano diventa casuale.
Magari il testo viene riletto dal dipendente che lo ha generato, lo stesso dipendente che ha chiesto all’IA di scriverlo proprio perché non aveva il tempo, le conoscenze o la lucidità per farlo da solo.
Quel controllo rischia di diventare una semplice rilettura grammaticale.
La frase scorre.
Il tono sembra professionale.
Il documento appare ordinato.
Qualcosa, però, può essere falso.
OWASP, nel proprio progetto dedicato alla sicurezza dei sistemi generativi, inserisce tra i rischi principali la divulgazione di informazioni sensibili, la gestione impropria degli output e la disinformazione prodotta dai modelli.
Questi rischi diventano ancora più difficili da gestire quando nessuno sa che l’output è stato generato o modificato dall’IA.
Ho scritto che il controllo umano è il cuore del Metodo Sinibaldi proprio per questo.
Controllare significa conoscere il passaggio che si sta controllando.
Quando l’IA sparisce dalla storia del documento, resta soltanto un testo che sembra scritto da una persona e può essere usato, inviato, pubblicato o approvato senza che nessuno applichi il livello di attenzione necessario.
La Shadow AI può costare molto più di un abbonamento aziendale
A volte le organizzazioni evitano di acquistare strumenti professionali, predisporre account aziendali o investire nella formazione perché vedono soltanto il costo immediato.
Il dipendente, intanto, trova una soluzione gratuita.
Quel risparmio, sulla carta, sembra perfetto.
Nella realtà, l’azienda può ritrovarsi con decine di account personali, strumenti diversi, cronologie separate, file caricati in luoghi sconosciuti, procedure impossibili da ricostruire e risultati che dipendono dalle scelte individuali di ogni persona.
Il Cost of a Data Breach Report 2025 di IBM ha rilevato, nel campione studiato, che il 63% delle organizzazioni non disponeva di politiche di governance dell’IA capaci di gestirne l’utilizzo o prevenire la Shadow AI. Nelle organizzazioni con livelli elevati di Shadow AI, le violazioni considerate dal report hanno registrato un costo medio superiore di 670.000 dollari rispetto alle realtà con livelli bassi o assenti.
Quel dato non va trasferito automaticamente dentro ogni impresa italiana, come se tutte le aziende avessero le stesse dimensioni, gli stessi sistemi e gli stessi rischi.
Racconta comunque un principio comprensibile anche senza milioni di dollari.
Ciò che viene utilizzato senza controllo può costare molto più di ciò che si è scelto di non governare.
Il costo può essere una violazione di dati.
Può essere un cliente che riceve informazioni sbagliate.
Può essere la perdita di un documento riservato.
Può essere una contestazione.
Può essere una decisione presa su una sintesi incompleta.
Può essere il tempo necessario per capire, dopo il problema, quale strumento sia stato usato, da quale account, con quali dati e seguendo quali istruzioni.
In quel momento la domanda “chi ha usato l’IA?” arriva troppo tardi.
Vietare ChatGPT non fa scomparire la Shadow AI
La reazione più istintiva, davanti a tutto questo, è scrivere una frase.
“È vietato utilizzare strumenti di Intelligenza Artificiale non autorizzati.”
La frase può essere necessaria.
Da sola, però, difficilmente governa il fenomeno.
Se l’azienda vieta ogni strumento senza offrire alternative, senza spiegare le ragioni e senza comprendere quali bisogni abbiano portato le persone a usarlo, il lavoro che prima richiedeva dieci minuti con l’IA tornerà a richiederne trenta.
La scadenza resterà la stessa.
La pressione resterà la stessa.
La persona continuerà a cercare una scorciatoia, questa volta facendo ancora più attenzione a non farsi vedere.
Una policy aziendale sull’uso dell’Intelligenza Artificiale deve indicare con chiarezza ciò che è consentito, ciò che richiede una valutazione e ciò che va evitato.
Deve essere leggibile.
Deve parlare di documenti reali.
Deve distinguere una richiesta generica, priva di dati, dal caricamento di una pratica completa.
Deve spiegare quali account utilizzare, quali funzioni sono autorizzate, chi può approvare un nuovo strumento e a chi chiedere quando nasce un dubbio.
Soprattutto, deve far capire alle persone che dichiarare l’uso dell’IA non equivale ad ammettere una colpa.
Se ogni segnalazione viene trattata come una violazione disciplinare, le persone smetteranno di segnalare.
L’azienda avrà una policy perfetta e continuerà a non sapere che cosa accade davvero.
Come portare alla luce l’IA che l’azienda sta già usando
Il primo passo non consiste nell’installare un software che controlli ogni movimento dei dipendenti.
Serve fare una domanda, con il tono giusto.
“Quali strumenti di Intelligenza Artificiale vi stanno aiutando nel lavoro?”
La differenza sembra minima, però cambia tutto.
“State usando strumenti non autorizzati?” mette la persona sulla difensiva.
“Quali strumenti vi stanno aiutando?” permette di vedere il bisogno, l’attività, il vantaggio cercato e il rischio che forse nessuno aveva ancora riconosciuto.
Da quella domanda può nascere una mappa.
Chi usa lo strumento.
Per quale attività.
Con quale account.
Quali informazioni inserisce.
Quale risultato riceve.
Chi verifica.
Dove viene utilizzato l’output.
Quali funzioni sono ormai diventate parte abituale del lavoro.
Il Registro IA aziendale serve anche a questo, quando viene costruito in modo semplice e proporzionato.
Non serve a registrare ogni parola chiesta a un chatbot.
Serve a rendere visibili gli usi rilevanti, quelli che coinvolgono dati, documenti, clienti, contenuti pubblici, decisioni o processi ricorrenti.
La policy stabilisce il perimetro.
Il registro crea memoria.
La formazione insegna alle persone a muoversi dentro quel perimetro.
Il controllo umano impedisce che una risposta apparentemente perfetta venga considerata automaticamente vera.
Questi strumenti funzionano quando si tengono insieme.
Separati, diventano facilmente burocrazia.
Formare le persone prima che imparino a nascondersi
Una persona che usa l’IA senza autorizzazione può aver commesso un errore.
Può anche aver fatto emergere un bisogno che l’organizzazione non aveva visto.
Forse quel dipendente ha scoperto che una procedura può essere semplificata.
Forse ha trovato un modo per leggere più velocemente documenti ripetitivi.
Forse ha bisogno di un supporto per scrivere in una lingua diversa.
Forse sta svolgendo un’attività che potrebbe essere migliorata con uno strumento approvato, configurato bene e inserito dentro una procedura controllabile.
La formazione dovrebbe entrare proprio qui.
Dovrebbe insegnare che un documento di lavoro non può essere caricato ovunque.
Dovrebbe mostrare la differenza tra un account personale e una soluzione aziendale.
Dovrebbe spiegare perché un output va verificato, perché i dati vanno ridotti, perché uno strumento famoso può comunque essere inadatto a un’attività precisa.
Dovrebbe dare alle persone una procedura da seguire quando trovano un nuovo tool utile.
“Posso usarlo?”
“A chi lo segnalo?”
“Quali dati posso inserire?”
“Chi controlla l’output?”
“Dove annotiamo questo utilizzo?”
La formazione aziendale costruita con il Metodo Sinibaldi parte dal lavoro reale, perché una lezione generica sui rischi della tecnologia viene dimenticata presto.
Una mail vera viene ricordata.
Un contratto anonimizzato male viene ricordato.
Una risposta al cliente che contiene una promessa inventata viene ricordata.
Un file caricato con leggerezza viene ricordato.
Le persone cambiano comportamento quando riconoscono il rischio dentro il gesto quotidiano, quel gesto che fino al giorno prima sembrava innocuo.
Shadow AI e AI Act: quale legame esiste davvero
La Shadow AI non compare nell’AI Act come etichetta autonoma.
Il fenomeno incide, però, sulla capacità dell’organizzazione di comprendere quali sistemi vengono utilizzati, in quale contesto, da quali persone e con quali possibili conseguenze.
L’AI Act europeo costruisce il proprio impianto su ruoli, responsabilità, rischi, trasparenza, supervisione e competenze.
La disciplina sull’AI literacy, spiegata anche nelle domande e risposte della Commissione europea, richiede un approccio legato ai sistemi realmente utilizzati e al contesto nel quale operano le persone.
Un’organizzazione che non conosce gli strumenti presenti nel proprio lavoro incontra una difficoltà molto semplice.
Non sa chi formare.
Non sa su quali rischi formare.
Non sa quali dati vengono trattati.
Non sa quali processi dipendono già dall’IA.
Non sa quali output vengono utilizzati per comunicazioni, documenti o decisioni.
La Shadow AI, quindi, ostacola la governance prima ancora della conformità formale.
Nasconde la realtà sulla quale ogni regola dovrebbe essere costruita.
Domande frequenti sulla Shadow AI
Che cosa significa Shadow AI?
Shadow AI significa utilizzo di strumenti o funzioni di Intelligenza Artificiale per attività lavorative senza piena conoscenza, approvazione o governo da parte dell’organizzazione.
Usare ChatGPT con un account personale per lavorare è sempre vietato?
Dipende dalle regole dell’organizzazione, dal tipo di attività, dai dati inseriti, dalle condizioni dello strumento e dal contesto. Un account personale non dovrebbe essere usato automaticamente per documenti o informazioni aziendali senza una valutazione e un’autorizzazione.
La Shadow AI riguarda soltanto ChatGPT?
No. Può riguardare chatbot, strumenti di traduzione o trascrizione, assistenti di programmazione, generatori di immagini, applicazioni che riassumono documenti, estensioni del browser, funzioni IA presenti nei software e servizi online che elaborano testi, audio, immagini o dati.
Bloccare i siti di IA risolve il problema?
Può ridurre alcuni utilizzi, però non elimina le cause che spingono le persone a cercare quegli strumenti. Servono alternative approvate, regole comprensibili, formazione e un processo rapido per valutare nuovi strumenti.
Come si scopre se esiste Shadow AI in azienda?
Si può partire da una ricognizione interna, da colloqui con i reparti, dalla mappatura dei software, dall’analisi dei processi e, quando proporzionato e legittimo, da strumenti tecnici di sicurezza e monitoraggio. La ricerca deve rispettare anche le regole sulla privacy e sul controllo dei lavoratori.
Il Registro IA è obbligatorio per contrastare la Shadow AI?
Non esiste un obbligo generale per ogni azienda di avere un documento interno chiamato Registro IA. Un registro proporzionato può essere comunque molto utile per rendere visibili gli usi rilevanti, i dati inseriti, le verifiche e le responsabilità.
Chi dovrebbe occuparsi della Shadow AI?
La gestione richiede il coinvolgimento della direzione, delle persone che conoscono i processi, dell’IT, delle funzioni privacy e legali quando necessarie, dei responsabili della sicurezza e di chi utilizza concretamente gli strumenti.
Fonti utilizzate
Microsoft e LinkedIn – Work Trend Index 2024, AI at Work Is Here. Now Comes the Hard Part
IBM – Cost of a Data Breach Report 2025, AI oversight gap e Shadow AI
ISACA – The Rise of Shadow AI: Auditing Unauthorized AI Tools in the Enterprise
OWASP – Top 10 Risk & Mitigations for LLMs and Generative AI Applications
Commissione europea – AI Literacy, Questions & Answers
Regolamento UE 2024/1689 – Artificial Intelligence Act
Regolamento UE 2016/679 – GDPR
EDPB – Opinion 28/2024 on data protection aspects related to AI models
La domanda che un’azienda dovrebbe fare oggi non è soltanto se intende introdurre l’Intelligenza Artificiale.
Quella domanda, in molte realtà, è già stata superata dai fatti.
L’IA è entrata attraverso una mail da scrivere meglio, un documento da riassumere, un file troppo lungo, una scadenza, una persona curiosa e un account personale aperto in pochi secondi.
La domanda vera, quella che richiede un po’ più di coraggio, è un’altra.
“Dove sta già lavorando l’Intelligenza Artificiale, dentro la nostra organizzazione, senza che noi abbiamo ancora imparato a vederla?”
Tutto comincia da lì.
Dal rendere visibile ciò che oggi è nascosto, senza inseguire le persone e senza fingere che basti un divieto, perché l’Intelligenza Artificiale resta un tostapane molto potente, soltanto che qualcuno, mentre l’azienda discute ancora se comprarlo, lo ha già acceso sulla propria scrivania.
Antonio Sinibaldi è formatore e docente di intelligenza artificiale, specializzato nell’uso consapevole dell’IA, nel ragionamento umano e nella responsabilità professionale. Formatore in Intelligenza Artificiale per aziende e professionisti. Docente del corso IA per l’Istituto Nazionale Tributaristi. Autore della collana IA PRATICA.