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Negli ultimi anni, l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle aziende ha subito un’accelerazione senza precedenti. Questa evoluzione ha portato con sé un vasto potenziale, ma ha anche dato origine a un fenomeno preoccupante, noto come shadow AI. Si tratta dell’uso di strumenti di intelligenza artificiale da parte dei dipendenti, senza il consenso o la supervisione dell’azienda, creando vulnerabilità e rischi per la sicurezza.
Il fenomeno della shadow AI
La shadow AI si manifesta quando i membri di un’organizzazione utilizzano applicazioni di intelligenza artificiale disponibili pubblicamente per svolgere le proprie attività lavorative, bypassando i sistemi aziendali ufficiali. Questo comportamento, motivato dalla ricerca di soluzioni più rapide e convenienti, porta a una perdita di controllo sui dati sensibili e sulle informazioni aziendali.
Le cause della diffusione della shadow AI
Un report di KPMG evidenzia come il 70% dei CEO stia investendo nell’AI generativa per ottenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, la mancanza di competenze interne rappresenta una barriera significativa. Il 55% delle aziende italiane, secondo Confindustria, indica il deficit di skill come il principale ostacolo all’adozione dell’AI. Questo vuoto formativo spinge i dipendenti a cercare autonomamente strumenti di AI, spesso senza considerare le implicazioni sulla sicurezza dei dati.
Rischi associati alla shadow AI
Uno dei rischi principali legati alla shadow AI è la possibile violazione dei dati. Ogni volta che un dipendente utilizza un’applicazione pubblica per inserire informazioni aziendali, come dati di clienti o report finanziari, queste informazioni possono finire su server esterni, aumentando il rischio di fughe di dati.
La risposta delle aziende
In risposta a queste sfide, molte aziende adottano misure drastiche, come il divieto all’uso di strumenti di AI pubblici. Tuttavia, questa strategia spesso si rivela inefficace, poiché i dipendenti possono sentirsi spinti a utilizzare canali ancora più nascosti, come dispositivi personali non monitorati. Un approccio più efficace consiste nel fornire strumenti di AI approvati e sicuri, affinché i dipendenti possano accedere a soluzioni valide senza ricorrere a opzioni non autorizzate.
Strategie per una governance efficace della shadow AI
La gestione della shadow AI richiede un approccio proattivo e ben strutturato. Ci sono tre pilastri fondamentali per una governance efficace: policy, formazione e tecnologia.
Definizione delle policy
Le aziende devono definire con precisione quali dati possono essere condivisi e quali devono rimanere riservati. L’implementazione di un sistema di classificazione dei dati in livelli, come Pubblico, Interno e Riservato, consente ai dipendenti di comprendere quali informazioni devono rimanere all’interno dell’organizzazione. È altresì fondamentale fornire strumenti di intelligenza artificiale aziendali che siano sicuri e controllati.
Formazione dei dipendenti
È imprescindibile educare i dipendenti sui rischi legati alla condivisione di informazioni sensibili. La formazione deve andare oltre l’elencazione di regole, includendo anche una spiegazione delle conseguenze di azioni potenzialmente dannose. Promuovere una cultura della sicurezza è essenziale affinché i dipendenti comprendano l’importanza della protezione dei dati.
Il futuro della shadow AI
Con l’emergere di agenti AI autonomi, aumentano anche i rischi legati alla shadow AI. Le aziende devono pertanto rimanere vigili. Secondo le previsioni, si stima che le imprese utilizzeranno oltre 1,3 miliardi di agenti AI. Questa crescita esponenziale evidenzia l’urgenza di una governance solida e di strumenti adeguati per monitorare e gestire i rischi associati.
In considerazione delle opportunità offerte dall’intelligenza artificiale, è fondamentale che le aziende affrontino il fenomeno della shadow AI con un approccio strategico. Solo in questo modo sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell’AI, minimizzando al contempo i rischi connessi.