Segreti e strategie aziendali (anche di Pmi) ha forte rischio a causa dei dipendenti che usano l'intelligenza artificiale sul lavo

di Marcello Tansini pubblicato il 19/01/2026 alle 12:20

Dalla crescita incontrollata della Shadow AI nelle PMI italiane nasce una nuova minaccia: segreti e strategie aziendali rischiano di essere esposti. Analisi dei rischi, delle cause e delle contromisure.

La cosiddetta "Shadow AI" indica l'impiego non dichiarato di strumenti di intelligenza artificiale da parte dei dipendenti senza alcun controllo istituzionale. Il fenomeno sfugge spesso agli occhi dei vertici aziendali, ma è all'origine di vulnerabilità che possono risultare devastanti sia in termini economici che di competitività. Negli ultimi mesi, diverse rilevazioni confermano che quasi sette lavoratori su dieci fanno uso di sistemi IA senza il coinvolgimento diretto dei responsabili, spinti dal desiderio di aumentare la produttività e di rispettare le scadenze. Tuttavia, questa autonomia espone a pericoli crescenti: la perdita dei dati strategici aziendali, il possibile furto di know-how e le violazioni della normativa europea sulla privacy accendono un faro su una realtà di rischio che riguarda tutto il panorama imprenditoriale nazionale.

Cos'è la Shadow AI e perché rappresenta un pericolo per le aziende

La "Shadow AI" nasce dall'utilizzo di applicativi basati sull'intelligenza artificiale senza autorizzazione formale da parte dell'impresa. I dipendenti adottano sistemi quali chatbot generativi, piattaforme di automazione o supporti all'analisi dei dati, caricando informazioni riservate e dati strategici su server esterni a insaputa della direzione. Questa tendenza, favorita dalla pressione operativa e dalla mancanza di strumenti ufficiali, apre la strada a diverse vulnerabilità di sicurezza e compliance.

L'impatto per la sicurezza dei dati è considerevole: le informazioni che attraversano i confini aziendali senza supervisione scavalcano i sistemi di controllo, rendendo impossibile monitorare dove vengano archiviate o elaborate. La contraddizione che emerge dai recenti dati riflette come, da un lato, i vertici investano nell'adozione di strumenti digitali per accelerare la crescita (con oltre il 70% dei dirigenti favorevoli all'IA Generativa), dall'altro, la stessa tecnologia venga ritenuta la principale minaccia futura.

Sono numerosi i casi documentati in cui la Shadow AI conduce all'esposizione involontaria di segreti industriali. Commerciali che affidano offerte strategiche a chatbot per ottimizzare la comunicazione, tecnici che immettono codici sensibili in applicativi pubblici e personale HR che trasmette dettagli di posizioni riservate: tutte queste dinamiche rappresentano ogni giorno delle "falle" aperte nel sistema di protezione dei dati. Le PMI e non solo si ritrovano così in una posizione di fragilità, alle prese con un nemico invisibile e rapidissimo che modifica gli equilibri della sicurezza informatica molto più velocemente rispetto all'attuazione di policy aziendali aggiornate.

Come le informazioni riservate finiscono su server esterni: casi tipici e dinamiche

L'inadeguata gestione della Shadow AI si traduce in pratiche operative rischiose che coinvolgono diverse funzioni aziendali. Di seguito riportiamo le principali dinamiche:

Utilizzo di chatbot pubblici per riformulare documenti di lavoro, appalti, offerte commerciali o proposte tecniche, caricando dati talvolta estremamente riservati su piattaforme prive di tutela europea.
Condivisione di credenziali IT e sorgenti di software con assistenti virtuali esterni, in assenza di qualsiasi controllo o restrizione all'accesso di dati sensibili.
Generazione automatica di annunci, job description o contratti tramite piattaforme di intelligenza artificiale, partendo da curricula interni o policy che dovrebbero rimanere confidenziali.

La quotidianità lavorativa trasforma queste abitudini in rischi sistemici: ogni file immesso all'esterno abbandona l'ambiente protetto aziendale per essere gestito da enti terzi, spesso al di fuori dell'Unione Europea, rendendo impossibile garantire la protezione e la localizzazione del dato. L'assenza di audit e di strumenti di monitoraggio comporta una perdita totale del controllo sulle informazioni, con conseguenze che possono essere immediate o manifestarsi anche a distanza di tempo.

Fra le situazioni reali già osservate spiccano episodi di CEO che scoprono bozze di documenti strategici discusse in forum pubblici; direttori commerciali che vedono replicate dai concorrenti strategie di pricing appena elaborate; responsabili IT che intercettano migliaia di richieste verso chatbot contenenti dati classificati. Questo flusso incontrollato verso server esterni apre la porta a violazioni regolamentari, minacce di spionaggio industriale e danni economici difficilmente recuperabili, soprattutto per le imprese di dimensioni ridotte.

Perdita di dati, violazione normativa e cessione involontaria di proprietà intellettuale

L'adozione inconsapevole di piattaforme IA non autorizzate produce tre rischi che vanno ad erodere la competitività e la sostenibilità aziendale:

Perdita di controllo sui dati riservati: quando informazioni su prodotti, strategie o processi vengono trasferite su server non supervisionati, la loro gestione esce dalla sfera aziendale. Il rischio è che questi dati possano essere rielaborati, ceduti a terzi o tornare pubblicamente disponibili senza alcun preavviso, come previsto dalle condizioni di utilizzo di molte piattaforme online.
Violazione delle normative (GDPR, AI Act): il flusso incontrollato di dati personali, dati particolari o documentazione aziendale verso fornitori esterni può portare ad infrazioni delle leggi europee sui dati, con pesanti sanzioni amministrative e obblighi di notifica che si riflettono negativamente sulla reputazione delle imprese coinvolte.
Cessione involontaria della proprietà intellettuale: l'automatismo con cui si caricano contenuti sensibili sull'IA può comportare la perdita di diritti esclusivi sui prodotti o sulle innovazioni, specie quando i termini di servizio delle piattaforme esterne prevedono l'uso commerciale dei materiali ricevuti.

Le PMI risultano vulnerabili, in quanto spesso non dispongono di legal counsel o strumenti di data governance strutturati per prevenire o mitigare tali rischi. Secondo gli ultimi dati, già il 15% delle aziende italiane ha subito negli ultimi dodici mesi almeno una violazione attribuibile alla Shadow AI.

L'impatto economico della Shadow AI sulle imprese: cifre e conseguenze potenziali

I danni associati alla mancata regolamentazione dell'intelligenza artificiale in azienda incidono gravemente sulla sostenibilità economica, soprattutto nel comparto delle PMI. Secondo stime qualificate, una sola violazione legata all'uso improprio di sistemi IA può comportare costi diretti e indiretti compresi fra uno e tre milioni di euro per ogni singola azienda coinvolta. Queste cifre comprendono:

Sanzioni amministrative derivanti da violazioni della disciplina europea (GDPR, AI Act).
Costi legali e forensi sostenuti per difendersi da cause o procedimenti normativi.
Danni reputazionali che colpiscono il brand e comportano perdita di clientela e opportunità di mercato.
Interruzione delle attività e danni operativi: la sospensione prolungata delle funzioni aziendali genera ulteriori costi di gestione e può comprometterne la continuità.

Le dimensioni dell'impatto vanno ben oltre le sole sanzioni: il rischio di vedere le proprie strategie anticipate e replicate dai concorrenti, o di perdere innovazioni su cui l'impresa aveva investito per anni, rappresenta un'erosione della competitività difficilmente quantificabile nel breve termine. Non va sottovalutata la difficoltà di recuperare la fiducia di partner e clienti dopo incidenti di questo tipo, con effetti che si protraggono per lunghi periodi e rendono ancor più fragile la posizione di molte piccole realtà imprenditoriali.

Carenza di governance e competenze interne nelle PMI

La cause più rilevanti alla base del proliferare della Shadow AI risiedono nell'assenza di sistemi di controllo e di politiche interne adeguate. La combinazione di:

Pressioni operative a rispettare scadenze sempre più strette
Insufficienza di strumenti tecnologici ufficiali e sicuri
Mancanza di competenze interne nella gestione di nuove tecnologie

spinge i dipendenti a ricorrere a soluzioni "shadow", colmando in autonomia un vuoto organizzativo. Solo il 7% delle piccole aziende e il 15% delle medie hanno sviluppato progetti IA strutturati, mentre oltre la metà delle imprese segnala come ostacolo principale all'adozione della tecnologia proprio la carenza di competenze.

Questa situazione porta a una rincorsa costante, in cui le policy aziendali e i dipartimenti IT faticano ad anticipare l'ingresso di nuove piattaforme e applicativi, spesso adottati prima ancora che possano essere valutati o regolamentati. A livello di cultura aziendale, la percezione dei rischi rimane bassa, anche a causa di una comunicazione interna poco efficace e una scarsa sensibilizzazione sui temi della sicurezza informatica.

Contrastare la Shadow AI significa attuare misure concrete e integrate su più livelli aziendali. Le strategie più efficaci per ridurre i rischi includono:

Definizione di policy chiare sull'utilizzo dell'intelligenza artificiale, specificando quali strumenti possono essere impiegati, quali categorie di dato possono essere conferite esternamente e in che modo deve avvenire la segnalazione delle attività IA.
Introduzione di piattaforme aziendali ufficiali e sicure per la gestione dei flussi di lavoro supportati dall'IA, evitando l'utilizzo di tool generici, spesso gratuiti, che trasmettono i dati verso server non verificati.
Formazione degli utenti e sensibilizzazione del personale sui rischi reali: oltre il 40% delle imprese ha già avviato linee guida interne e quasi un'azienda su cinque ha inserito restrizioni formali all'impiego di strumenti esterni non autorizzati.

La creazione di una cultura della sicurezza, la formazione costante e l'adozione di strumenti di controllo e auditing (come sistemi di monitoraggio delle attività IA) costituiscono strumenti cardine per elevare il livello di protezione. Un esempio virtuoso è fornito da chi ha scelto di affiancare alla crescita tecnologica una governance strutturata, in linea con i dettami delle più recenti normative europee.