Indice dei contenuti
- Cos’è la Shadow AI
- Esempi concreti di shadow AI
- Perché la Shadow AI è un rischio per la sicurezza informatica
- Caso reale: un modello generativo e la fuga di dati
- Come individuare la Shadow AI
- Strategie per gestire la Shadow AI
- Framework e normative di riferimento
- Strumenti per la mitigazione: il ruolo di IBM e Splunk
- Il futuro della Shadow AI
La shadow AI è il nuovo volto nascosto dell’intelligenza artificiale nelle aziende: modelli, chatbot e strumenti generativi utilizzati senza autorizzazione che sfuggono al controllo dei reparti IT. Un fenomeno in crescita, spesso invisibile, che può mettere a rischio dati sensibili, reputazione e compliance. Scopriamo insieme cosa significa davvero shadow AI, perché rappresenta una minaccia per la sicurezza informatica e quali strategie concrete adottare per individuarla e gestirla in modo responsabile.
Cos’è la Shadow AI
La shadow AI (intelligenza artificiale ombra) è l’evoluzione diretta di un fenomeno già noto nel mondo IT: la shadow IT, ovvero l’utilizzo di tecnologie, applicazioni e servizi non autorizzati dai reparti informatici aziendali. Ma con l’avvento dell’intelligenza artificiale generativa, lo scenario è cambiato in modo radicale.
Oggi, qualsiasi dipendente con accesso a Internet può interagire con modelli di AI come ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot o Perplexity. In molti casi, questi strumenti vengono usati per attività perfettamente legittime: scrivere testi, tradurre, sintetizzare documenti, creare report o analizzare dati. Tuttavia, quando l’utilizzo avviene senza una policy aziendale o al di fuori di sistemi controllati, nasce un’area grigia pericolosa: la shadow AI.
Secondo una ricerca IBM 2024 sulla AI Governance, oltre il 75% delle organizzazioni dichiara che almeno un dipendente ha utilizzato un modello generativo esterno per elaborare dati aziendali, spesso senza autorizzazione o tracciamento. Ciò significa che milioni di conversazioni, prompt e documenti sensibili vengono potenzialmente inviati a server esterni, fuori dalla giurisdizione dell’impresa.
Esempi concreti di shadow AI
Immaginiamo un addetto marketing che, per velocizzare la stesura di una proposta commerciale, copia e incolla nel prompt di un chatbot esterno la bozza di un contratto con dati sensibili di clienti e fornitori. Oppure un analista finanziario che utilizza un modello open-source interno, non aggiornato da mesi, per generare previsioni economiche basate su dataset proprietari.
In entrambi i casi, i dati aziendali escono dai confini controllati, generando rischi di data leakage o di esposizione non intenzionale di informazioni riservate. Non si tratta di cattiva volontà, ma di mancanza di consapevolezza e governance.
Un report Splunk del 2025 sullo “AI Visibility Gap” conferma che il 62% delle aziende non dispone ancora di strumenti di monitoraggio specifici per rilevare modelli di AI interni o esterni non autorizzati. In altre parole, la shadow AI non solo è diffusa, ma anche difficilmente visibile.
Perché la Shadow AI è un rischio per la sicurezza informatica
Le implicazioni della shadow AI sono molteplici e spaziano dal furto di dati all’alterazione dei processi decisionali. Vediamone alcune.
1. Perdita di controllo sui dati
L’invio di dati sensibili a piattaforme esterne può violare le policy interne e, in molti casi, il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR). Le informazioni condivise con un modello generativo possono essere memorizzate, analizzate o riutilizzate per addestrare altri modelli, anche se in forma anonima.
2. Modelli non aggiornati o insicuri
Molti modelli interni installati in autonomia dai reparti o dagli sviluppatori possono basarsi su versioni obsolete di framework AI, vulnerabili a exploit o attacchi di tipo prompt injection. Questi rischi si amplificano quando i sistemi non sono sottoposti ad aggiornamenti o test di sicurezza.
3. Governance debole
In assenza di policy aziendali chiare, ogni dipendente può diventare un punto di accesso alla shadow AI. Questo mina l’integrità dell’intera infrastruttura informatica, introducendo punti ciechi che gli strumenti di cyber security tradizionali non rilevano.
4. Fuga di dati e spionaggio industriale
La combinazione tra uso improprio di modelli generativi e mancanza di tracciabilità può portare a fughe di dati riservati, piani strategici, codici sorgente e documentazione tecnica. In alcuni casi, tali informazioni vengono intercettate o vendute nel dark web.
Caso reale: un modello generativo e la fuga di dati
Nel 2024 un importante istituto finanziario europeo è stato coinvolto in un episodio emblematico. Un analista, incaricato di redigere un report interno, ha utilizzato un modello di linguaggio open source installato su un server interno non gestito dal reparto IT. Per rendere l’elaborazione più accurata, ha fornito in input documenti contenenti dati dei clienti e report di audit interni.
Un malfunzionamento del modello ha causato l’esposizione temporanea dei log di input e output, accessibili via rete locale. Un utente esterno, collegato tramite una VPN aziendale, è riuscito a intercettare parte dei file. L’incidente ha comportato la segnalazione al Garante Privacy e la revisione completa delle policy AI interne.
Esempio
Dimostra come la shadow AI possa emergere in modo del tutto inconsapevole, generando conseguenze reali anche in ambienti apparentemente sicuri.
Come individuare la Shadow AI
Rilevare la presenza di modelli non autorizzati in un ambiente aziendale non è semplice, ma è possibile combinare strumenti di network scanning, analisi dei log e machine learning per identificare endpoint sospetti.
Il primo passo consiste nel creare un inventario dei modelli AI in uso: chi li utilizza, con quali dati, dove sono installati e come comunicano con l’esterno.
Il secondo passo è il monitoraggio delle API e dei flussi di rete: molti modelli AI rispondono a pattern riconoscibili (ad esempio endpoint come /v1/completions o /chat/completions).
Ecco un semplice esempio di script Python che consente di cercare endpoint di modelli AI non autorizzati all’interno di una rete aziendale:
import requests
import socket
# Possibili endpoint AI comuni
possible_ai_endpoints = ["v1/completions", "v1/chat", "generate", "predict"]
def scan_network(hosts):
for host in hosts:
try:
ip = socket.gethostbyname(host)
for endpoint in possible_ai_endpoints:
url = f"http://{ip}/{endpoint}"
response = requests.get(url, timeout=2)
if response.status_code == 200:
print(f"[!] Potenziale modello AI trovato su {url}")
except Exception:
continue
# Esempio di utilizzo
hosts = ["192.168.1.10", "192.168.1.15", "192.168.1.22"]
scan_network(hosts)Questo semplice snippet non sostituisce un sistema SIEM o IDS, ma può essere utile per identificare endpoint sospetti o server che ospitano modelli non registrati. Nelle infrastrutture più complesse, la scansione può essere automatizzata e integrata nei flussi di threat intelligence.
Strategie per gestire la Shadow AI
Per ridurre i rischi associati alla shadow AI è necessario un approccio strutturato, che unisca policy chiare, monitoraggio continuo e formazione del personale.
1. Creare un inventario dei modelli AI
Ogni organizzazione dovrebbe disporre di un catalogo centralizzato che elenchi tutti i modelli e le applicazioni AI utilizzate, indicando scopo, versione, dataset di training, dipendenze e responsabili.
2. Definire policy di utilizzo
Serve una AI Policy chiara che specifichi:
- quali modelli sono approvati;
- che tipo di dati possono essere utilizzati;
- come vengono gestiti input, output e log.
Queste policy devono essere integrate nei sistemi di compliance e risk management.
3. Monitorare le attività AI
Strumenti come Splunk AI Assistant o IBM watsonx.governance permettono di monitorare in tempo reale l’utilizzo dei modelli e di rilevare deviazioni dai comportamenti attesi.
L’adozione di soluzioni di AI observability consente inoltre di tracciare l’origine delle decisioni dei modelli e verificare se rispettano le linee guida etiche e normative.
4. Formare i dipendenti
La consapevolezza è la prima linea di difesa. I dipendenti devono sapere cosa significa shadow AI, perché è pericolosa e quali strumenti autorizzati possono utilizzare.
Campagne interne di security awareness possono ridurre del 40% il rischio di uso improprio dell’AI, secondo una stima di IBM Security 2025.
5. Eseguire audit periodici
Le verifiche di sicurezza dovrebbero includere anche l’audit dei modelli AI: chi li usa, dove risiedono, quali dati trattano. Gli audit regolari garantiscono la conformità e identificano per tempo eventuali pratiche anomale.
Framework e normative di riferimento
Negli ultimi anni sono stati introdotti diversi standard e linee guida per la gestione sicura dell’intelligenza artificiale:
- NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)
Sviluppato dal National Institute of Standards and Technology, fornisce un modello per identificare, analizzare e mitigare i rischi legati all’AI. - ISO/IEC 42001:2023
Norma internazionale che definisce i requisiti per i sistemi di gestione dell’AI (AIMS). - AI Act europeo
La normativa UE che stabilisce obblighi specifici per i sistemi AI ad alto rischio, tra cui trasparenza, tracciabilità e sicurezza.
Le aziende che integrano questi standard nella loro governance AI riducono significativamente la probabilità di incorrere in violazioni o incidenti.
Strumenti per la mitigazione: il ruolo di IBM e Splunk
IBM offre una suite avanzata di strumenti per la AI Governance, tra cui watsonx.governance, che consente di gestire i modelli lungo tutto il ciclo di vita, monitorando trasparenza, affidabilità e compliance.
Questo approccio centralizzato riduce la probabilità che modelli non autorizzati vengano utilizzati in azienda.
Splunk, invece, si concentra sulla visibilità dei dati e sull’AI observability: la piattaforma è in grado di integrare log e flussi di rete per rilevare comportamenti anomali legati a modelli generativi o automazioni non approvate. Nel 2025 Splunk ha introdotto funzionalità specifiche per la rilevazione di AI shadow, migliorando l’integrazione con strumenti di sicurezza come SIEM, SOAR e Threat Detection Pipelines.
Il futuro della Shadow AI
La shadow AI non è un’anomalia passeggera, ma il segnale di una trasformazione profonda nel modo in cui le persone utilizzano la tecnologia. Come la shadow IT, sarà impossibile eliminarla del tutto: ciò che conta è renderla visibile e governabile.
Il futuro della sicurezza aziendale passerà dalla capacità di unire innovazione e controllo: permettere ai dipendenti di sfruttare l’AI, ma entro limiti chiari, sicuri e tracciabili.
Un’azienda che adotta una AI governance trasparente, investe in monitoraggio continuo e promuove formazione etica, può trasformare la shadow AI da minaccia a opportunità di crescita.
Conclusione
La shadow AI rappresenta una delle sfide più complesse della nuova era digitale. Non basta più proteggere i sistemi informatici: bisogna proteggere i processi cognitivi automatizzati.
Ogni linea di codice generata da un modello, ogni decisione presa da un algoritmo, ogni prompt digitato da un dipendente può diventare una potenziale vulnerabilità o, se ben gestita, una leva di innovazione.
Governare l’AI non significa fermarla, ma illuminarne le zone d’ombra. Solo così sarà possibile garantire un’innovazione responsabile e una sicurezza realmente sostenibile.
Domande e risposte
- Cos’è la shadow AI in parole semplici?
È l’uso di strumenti o modelli di intelligenza artificiale non autorizzati in un contesto aziendale. - Quali rischi comporta per la sicurezza dei dati aziendali?
Rischi di fuga di dati, violazioni del GDPR, modelli non aggiornati e vulnerabili. - Come si manifesta la shadow AI in un’organizzazione?
Attraverso chatbot, app o script AI usati dai dipendenti senza approvazione IT. - Come individuare modelli AI non autorizzati?
Monitorando rete e API con strumenti SIEM o script di scansione come quello mostrato sopra. - Che cos’è una AI policy?
Un insieme di regole che stabiliscono come e con quali limiti usare l’intelligenza artificiale in azienda. - Qual è la differenza tra shadow IT e shadow AI?
La shadow IT riguarda software e dispositivi, la shadow AI riguarda modelli e sistemi intelligenti. - Come si possono prevenire gli abusi di AI?
Con formazione, monitoraggio continuo e strumenti di governance. - Cosa sono gli audit AI?
Verifiche periodiche che controllano modelli, dataset, log e livelli di sicurezza. - Quali strumenti offrono IBM e Splunk?
IBM watsonx.governance per la gestione dei modelli e Splunk AI per il monitoraggio e la visibilità dei dati. - La shadow AI può diventare un’opportunità?
Sì, se viene gestita correttamente: può stimolare innovazione e migliorare l’efficienza aziendale.
