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Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali


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La Shadow AI è solo la parte più visibile di un fenomeno più ampio: la Shadow Economy aziendale. Strumenti, spese, accordi e processi informali nascono quando i canali ufficiali non rispondono ai bisogni operativi, creando rischi di governance, sicurezza e misurazione economica

Pubblicato il 21 set 2026

Monica Perego

Ingegnere, consulente e formatore, Consultia Srl



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Shadow AI




Si parla sempre più spesso di Shadow AI, l’uso non autorizzato di strumenti di intelligenza artificiale da parte di dipendenti e collaboratori.

Si tratta però solo dell’ultima, e più rapida, manifestazione di un fenomeno molto più antico e strutturale che attraversa da sempre la vita delle organizzazioni; si tratta della cosiddetta “Shadow Economy” interna, ovvero l’insieme di attività, strumenti e decisioni che si svolgono al di fuori dei canali, dei processi e della visibilità ufficiali dell’azienda.

Un fenomeno molto diffuso

Accanto alla componente tecnologica più nota (la Shadow IT), l’economia sommersa aziendale assume forme diverse e spesso sottovalutate. Esistono spese non tracciate, sottoscrizioni di servizi digitali pagate con carte personali o ridotti budget di reparto senza passare dagli acquisti centralizzati, esistono fogli di calcolo e archivi paralleli che duplicano, e talvolta sostituiscono, i sistemi informativi ufficiali; relazioni con fornitori avviate al di fuori delle procedure di qualifica. Infine sopravvivono prassi organizzative informali, accordi verbali e flussi di lavoro “ufficiosi” che nel tempo diventano lo standard reale con cui certe attività vengono svolte, pur non comparendo in nessuna procedura scritta.

La Shadow AI si inserisce in questo quadro come la componente più recente e quella che si sta diffondendo più rapidamente di tutte.

Perché si genera il sommerso

Il fattore comune a tutte queste manifestazioni non è tecnologico ma organizzativo. Il fenomeno nasce dalla distanza tra i bisogni operativi quotidiani e la capacità dei canali ufficiali di soddisfarli in tempi e modi adeguati.

Quando un processo di approvazione è percepito come troppo lento, quando uno strumento aziendale non copre un’esigenza specifica, quando si tema che una risposta ad una richiesta sarà negativa, quando manca la consapevolezza delle implicazioni di una scelta, le persone trovano naturalmente una scorciatoia. Il cloud e la diffusione di servizi digitali gratuiti o a basso costo hanno amplificato questa dinamica, perché hanno reso ogni singolo collaboratore, di fatto, un potenziale acquirente di tecnologia, capace di attivare uno strumento in autonomia senza passare da alcuna funzione centrale.

Perché è difficile da estirpare

La Shadow Economy aziendale tende ad autoalimentarsi perché, nel breve periodo, funziona e “funziona alla grande”. Tramite la Shadow Economy si risolvono problemi reali, si restituisce una sensazione di autonomia e produttività e raramente produce conseguenze visibili nell’immediato. La responsabilità, inoltre, è distribuita e frammentata tra molte persone e funzioni diverse, il che rende complesso individuare un unico punto di intervento, soprattutto quando in molti, sia pure con frequenze e modalità diverse ne fanno ricorso. È la stessa logica, generalizzata a tutta l’organizzazione, che rende, e non da oggi, la Shadow AI un fenomeno tanto diffuso quanto difficile da arginare. La gratuità degli strumenti, immediatezza d’uso e percezione di un vantaggio competitivo personale sono un potente incentivo a bypassare i canali formali, indipendentemente dallo specifico strumento utilizzato.

Un problema trasversale

Un errore frequente è affrontare ciascuna forma di economia sommersa come se fosse un problema isolato di un singolo reparto. La Shadow IT è di competenza della sola sicurezza informatica, le spese non tracciate sono da rapportare alla sola funzione amministrazione, gli accordi informali sono riconducibili alla direzione del personale, ecc. Trattare questi fenomeni separatamente porta a soluzioni parziali che lasciano scoperti altri fronti, mentre chi opera nel sommerso semplicemente si sposta dove il controllo è più debole, a volte in modo anche inconsapevole.

Una gestione efficace richiede invece una visione trasversale, capace di riconoscere che Shadow IT, spese non tracciate, accordi informali e Shadow AI sono espressioni diverse dello stesso fenomeno e vanno quindi governate con principi e misure comuni:

Principi e misure comuni

· i principi – cultura della trasparenza, approccio non colpevolizzante che incoraggi le persone a segnalare le proprie prassi informali;

· le misure – mappatura periodica di ciò che sfugge ai canali ufficiali, introduzione di alternative ufficiali realmente competitive in termini di rapidità e usabilità, responsabilità di governo condivisa tra le diverse funzioni aziendali coinvolte, non delegata a una sola di esse, audit periodici, sistemi di segnalazione facili di facile utilizzo e con la garanzia di anonimizzare i dati del segnalante.

L’impatto economico della Shadow AI Economy

La “Shadow AI economy” descrive il fenomeno per cui l’adozione reale dell’AI nelle aziende risulta sistematicamente sottostimata; una larga parte dei lavoratori utilizza infatti strumenti di AI generativa senza autorizzazione, spesso con account personali e al di fuori dei canali gestiti dall’IT.

Adozione in ombra e ritorno sull’investimento

Gli studi più recenti, citati da diverse fonti, confermano la portata del fenomeno. Mentre solo una minoranza di aziende ha acquistato abbonamenti enterprise a modelli linguistici, nella gran parte delle organizzazioni i dipendenti utilizzano regolarmente chatbot e assistenti basati su AI per automatizzare compiti quotidiani, dalla stesura di email e report alla generazione di codice e all’analisi dei dati. Questa adozione “in ombra” è alimentata dalla percezione che gli strumenti ufficiali siano lenti, complessi o poco efficaci, mentre le soluzioni consumer permettono di ottenere più facilmente risultati immediatamente utilizzabili.

Di conseguenza, le metriche tradizionali di ritorno sull’investimento, basate su licenze enterprise, progetti pilota e strumenti di monitoraggio ufficiali, catturano solo una parte del valore realmente creato. La produttività generata tramite account personali, strumenti non censiti e funzionalità di AI integrate in software non approvati resta prevalentemente invisibile ai sistemi di misurazione. Il paradosso è che, proprio mentre i report aziendali segnalano spesso rendimenti modesti o programmi di AI poco efficaci, sul campo l’impatto economico reale è probabilmente molto più ampio, ma distribuito in modo frammentato e non contabilizzato/contabilizzabile.

Riconoscere l’esistenza della Shadow AI economy significa quindi rivedere i modelli di valutazione del ritorno sull’investimento, passando da una logica puramente dall’alto verso il basso a una che tenga conto anche dell’adozione spontanea, dei casi d’uso emergenti e del valore generato dal basso, senza per questo ignorare i rischi di sicurezza, compliance e governance che questa pratica comporta.

Conclusioni

La Shadow Economy aziendale è una delle manifestazioni dei limiti dei processi ufficiali. Ogni qual volta un’organizzazione non riesca a rispondere in modo tempestivo e adeguato ai bisogni reali delle persone che vi lavorano e i controlli sono laschi si apre uno spazio che verrà colmato in qualche modo, con o senza autorizzazione. La Shadow AI, per le sue specificità, attualità e i suoi rischi, ne rappresenta oggi la punta più visibile, ma resta un tassello di un fenomeno molto più ampio ed antico che va compreso e affrontato con una visione olistica e non con risposte che ne colgano solo una dimensione.

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