Come Affrontare l’AI Ombra nel 2026
Non puoi gestire o proteggere ciò che è nascosto. Nel 2026, l’AI si sta spostando da un investimento sperimentale a una capacità operativa fondamentale. Tuttavia, molte organizzazioni stanno scoprendo che il loro maggiore rischio legato all’AI non è la complessità tecnica o le prestazioni del modello, ma l’AI ombra. Questa rappresenta una nuova sfida per i team IT, poiché non si tratta più solo di piccoli switch di rete sui desktop; ora ci sono strumenti AI disponibili per chiunque. Esploriamo questo argomento.
La Realtà dell’AI Ombra nelle Imprese
L’uso dell’AI ombra rimane diffuso nonostante gli investimenti significativi nelle piattaforme AI aziendali. Un recente sondaggio ha evidenziato la portata del problema:
- Quasi il 50% dei dipendenti utilizza ancora strumenti di AI generativa attraverso i propri account personali.
- Gli incidenti di condivisione di dati sensibili con strumenti AI sono raddoppiati anno dopo anno.
- Le aziende ora sperimentano più di 200 incidenti di esposizione di dati legati all’AI al mese.
Inoltre, l’emergere di potenti Modelli di Linguaggio Piccoli (SLM) ha spostato l’AI ombra dal cloud ai dispositivi. Gli impiegati eseguono modelli quantizzati localmente su PC AI ad alte prestazioni, laptop e persino hardware mobile. Questo trend di “Porta il Tuo Modello” (BYOM) bypassa interamente i tradizionali firewall di rete, creando una zona cieca per i dipartimenti IT che si basano solo sul filtraggio degli URL per monitorare l’uso.
Il Divario di Esecuzione dell’AI
La persistenza dell’AI ombra è legata a quello che molte organizzazioni ora riconoscono come il divario di esecuzione dell’AI, ovvero la disconnessione tra l’ambizione dell’AI e l’impatto misurabile sul business.
Secondo una ricerca, l’88% delle aziende utilizza l’AI in almeno una funzione aziendale, ma solo il 36% riporta di essere pronto a utilizzare l’AI su larga scala. Solo il 12% ha implementato l’AI in tutta l’azienda e meno di un dipendente su dieci delle iniziative AI è completamente operativo.
Colmare il Divario
La soluzione? Una governance focalizzata sul potenziamento. La governance dell’AI aziendale deve trovare un equilibrio tra la formalizzazione dell’uso dell’AI senza rallentare il processo. Deve definire chiaramente quali strumenti e modelli AI sono approvati e per quali casi d’uso, quali dati possono e non possono essere utilizzati, e chi possiede ciascun caso d’uso dall’inizio alla produzione.
Operazionalizzare l’AI su Larga Scala
Quando le organizzazioni tentano di scalare l’AI, il problema è la prontezza operativa. La governance, la sicurezza, l’adozione e l’iterazione dovrebbero essere trattate come un unico sistema operativo per l’AI. Ciò significa incorporare la sicurezza dei dati e la conformità direttamente nei flussi di lavoro dell’AI.
Conclusione
L’AI ombra è un importante segnale di domanda insoddisfatta, esecuzione lenta e modelli di governance che non sono stati aggiornati in base a come il lavoro viene effettivamente svolto. Le imprese che trattano l’AI ombra come uno strumento diagnostico per rivelare dove i dipendenti trovano valore si muoveranno più rapidamente e in modo più sicuro.
