I vostri collaboratori usano già l’AI. Anche sui dati dei clienti.

In uno studio professionale di poche persone, un pomeriggio qualunque, un collaboratore ha una scadenza addosso e apre uno dei tanti strumenti gratuiti di intelligenza artificiale. Per farsi aiutare vi incolla ciò che ha sottomano: la bozza di un contratto, l’elenco dei clienti da riordinare, i numeri di un bilancio, il testo di una email riservata. Lo fa in buona fede, per lavorare meglio e più in fretta. In quel gesto, però quei dati escono dal perimetro dell’attività ed entrano in un servizio di terzi su cui lo studio non ha alcun controllo. Non sa dove finiscano, se vengano conservati, se servano ad addestrare il modello, chi possa accedervi. E non ne resta traccia.

Nella primavera del 2023 perfino Samsung, dopo avere autorizzato i propri ingegneri a usare ChatGPT, scoprì nel giro di venti giorni tre fughe di dati distinte: codice sorgente riservato e il verbale di una riunione interna, incollati nel modello da tecnici fra i più competenti al mondo e usciti per sempre dall’azienda. Se è accaduto a un colosso che dispone di interi reparti dedicati alla sicurezza, vale la pena domandarsi cosa accada in una piccola impresa o in uno studio che un reparto di sicurezza non ce l’ha, e dove spesso manca perfino chi possa accorgersene.

La tesi di queste righe è semplice: nella maggior parte delle imprese e degli studi italiani l’intelligenza artificiale è già stata adottata, ma non l’ha decisa il titolare. L’hanno scelta, una alla volta e in silenzio, i singoli collaboratori. L’adozione non governata è già avvenuta; resta aperta soltanto la domanda se chi guida l’attività se ne sia accorto.

Un fenomeno invisibile perché funziona

Il nome tecnico è shadow AI, e ricalca quello più antico di shadow IT: l’uso, dentro un’organizzazione, di strumenti che nessun responsabile ha approvato e di cui nessun ufficio tiene il conto. La differenza, rispetto al passato, è che qui non si tratta di un’applicazione installata di nascosto, ma di un canale attraverso il quale i dati escono dall’attività.

La scala del fenomeno è documentata, e smentisce un’intuizione comune. Secondo il Work Trend Index pubblicato da Microsoft e LinkedIn nel 2024, indagine condotta su trentunomila lavoratori della conoscenza in trentuno mercati, Italia compresa, fra chi usa l’intelligenza artificiale al lavoro il settantotto per cento lo fa con strumenti propri, portati da casa. È il fenomeno che la ricerca battezza Bring Your Own AI. E quella percentuale, anziché scendere nelle realtà più piccole, sale: nelle imprese di dimensioni medio-piccole tocca l’ottanta per cento. Non sono dunque le grandi aziende il terreno più esposto, ma le piccole, dove gli strumenti arrivano dal basso e nessuna struttura li incanala.

Resta da capire perché il fenomeno sia tanto difficile da vedere dall’alto. La risposta, in parte, sta in due cifre della stessa ricerca: il cinquantadue per cento di chi usa l’intelligenza artificiale è restio ad ammetterlo per le attività più importanti, e il cinquantatré per cento teme che dichiararlo lo faccia apparire sostituibile. Chi ottiene un vantaggio da uno strumento, e teme di sembrare meno necessario, non ha alcun interesse a segnalarlo. Lo strumento resta nascosto proprio perché funziona: nessuno denuncia ciò che lo aiuta a finire il lavoro in tempo.

In una grande impresa esistono, almeno, gli strumenti per misurare tutto questo. I dati più dettagliati, non a caso, vengono da lì: il Browser Security Report 2025 della società di sicurezza LayerX rileva che, di tutto ciò che i dipendenti incollano in questi strumenti, circa la metà è informazione riservata, e che quasi nove accessi su dieci avvengono da account personali, fuori da ogni controllo. In una piccola realtà quegli strumenti di misura non esistono affatto: il fenomeno non è più piccolo, è soltanto del tutto invisibile.

Cosa esce, davvero, dalla finestra

La distinzione rispetto allo shadow IT di un tempo è sostanziale. Quando un collaboratore archiviava un file su un servizio cloud non autorizzato, il dato restava comunque dentro un perimetro, per quanto allargato. Quando lo stesso collaboratore incolla un testo in uno strumento di intelligenza artificiale consumer, il dato esce: viene trasmesso a un fornitore terzo, trattato secondo condizioni d’uso che quasi nessuno ha letto, conservato con politiche di ritenzione che l’attività non controlla e che, in alcuni casi, ne consentono il riutilizzo per l’addestramento del modello.

Ciò che esce non è soltanto il contenuto. Il prompt stesso è informazione. La richiesta «riassumi questo contratto e indica le clausole a noi sfavorevoli» non rivela soltanto il testo del contratto: rivela la strategia negoziale di chi la pone, le sue preoccupazioni, il punto su cui teme di cedere. E il gesto è irreversibile: una volta che il dato è stato consegnato, non c’è un tasto per riprenderlo indietro.

Qui interviene un punto di diritto che molti sottovalutano. Ai sensi del Regolamento europeo sulla protezione dei dati, il Regolamento (UE) 2016/679, l’impresa resta titolare del trattamento dei dati personali che gestisce, e dunque responsabile della loro sicurezza, a prescindere dal fatto che abbia o meno autorizzato il singolo strumento usato dal collaboratore. Quando questi incolla i dati di un cliente in un servizio consumer, quel servizio diventa, di fatto, un responsabile del trattamento mai verificato e mai vincolato da un contratto, spesso collocato fuori dall’Unione. Per un professionista iscritto a un ordine il punto è ancora più netto: i dati del cliente sono coperti dal segreto professionale, e la responsabilità di quella fuga è personale prima che dello studio.

Le stime di costo più solide vengono, di nuovo, dalle grandi organizzazioni. Il Cost of a Data Breach Report 2025 di IBM, che per la prima volta ha isolato lo shadow AI come categoria autonoma, calcola che l’intelligenza artificiale non governata ha concorso a circa una violazione di dati su cinque, aggiungendo in media intorno ai seicentosettantamila dollari al costo di ciascun episodio, e che il sessantatré per cento delle organizzazioni non dispone di alcuna politica di governo dell’intelligenza artificiale. Il meccanismo, però, non cambia con la dimensione: cambia il margine per assorbire il colpo. Una grande impresa una violazione la sopravvive; una piccola, o uno studio che vive della fiducia dei propri clienti, assai meno.

Il quadro normativo è già in vigore

Si è diffusa la convinzione che gli obblighi sull’intelligenza artificiale siano una faccenda futura, legata a scadenze ancora lontane. È un equivoco. Alcuni degli obblighi che pesano direttamente sul fenomeno dello shadow AI sono già efficaci, e non guardano alla dimensione dell’attività.

Il primo è l’obbligo di alfabetizzazione. L’articolo 4 del Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, il Regolamento (UE) 2024/1689 noto come AI Act, è applicabile dal 2 febbraio 2025 e stabilisce che «i fornitori e i deployer di sistemi di IA adottano misure per garantire, nella misura del possibile, un livello sufficiente di alfabetizzazione in materia di IA del loro personale e di altre persone che si occupano del funzionamento e dell’utilizzo dei sistemi di IA per loro conto». Vale per chiunque, dalla multinazionale allo studio di tre persone: ogni attività i cui collaboratori usano un sistema di intelligenza artificiale è già tenuta a formarli su come usarlo. Lo shadow AI è la dimostrazione plastica del mancato assolvimento di quell’obbligo: persone lasciate sole a decidere, senza criteri, cosa si possa e cosa non si possa consegnare a un modello.

Il secondo è il quadro nazionale. La legge 132/2025, in vigore dal 10 ottobre 2025, è la prima normativa italiana organica in materia. Designa l’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale come autorità di vigilanza, con poteri ispettivi e sanzionatori, e l’Agenzia per l’Italia Digitale per le procedure di notifica. Introduce un obbligo di trasparenza che tocca da vicino i professionisti: chi esercita deve dichiarare l’impiego di sistemi di intelligenza artificiale nelle proprie prestazioni, e il datore di lavoro deve informarne i collaboratori quando li usa nella gestione del personale. Porta inoltre i reati commessi mediante intelligenza artificiale, compreso il nuovo reato di diffusione illecita di contenuti generati o alterati, i cosiddetti deepfake, dentro il catalogo della responsabilità degli enti previsto dal decreto legislativo 231 del 2001.

Sul piano delle sanzioni, l’AI Act prevede ammende fino a trentacinque milioni di euro o al sette per cento del fatturato mondiale per le pratiche vietate, e fino a quindici milioni o al tre per cento per le altre violazioni. Vale la pena dichiarare subito una sfumatura, per non cadere nell’allarmismo: per le piccole e medie imprese il Regolamento prevede che si applichi l’importo inferiore fra la cifra fissa e la percentuale, non quello superiore. È un principio di proporzionalità, non un’esenzione. La piccola dimensione attenua la sanzione, non la cancella.

Vietare non funziona

La reazione istintiva, una volta compreso il fenomeno, è quella di Samsung: vietare. È comprensibile, ed è quasi sempre inefficace. Il divieto non elimina la ragione per cui i collaboratori hanno adottato lo strumento, ovvero il fatto che funziona e fa risparmiare tempo. Si limita a spingere quell’uso ancora più nell’ombra, dove diventa impossibile vederlo, misurarlo e correggerlo. Anche Samsung, dopo il divieto, dovette prendere atto che l’uso clandestino proseguiva, e finì per costruire un proprio sistema interno, alimentato dai medesimi modelli ma confinato dentro un’infrastruttura controllata.

La direzione che alcune rilevazioni del 2026 indicano come più efficace è esattamente opposta al divieto. Quando un’organizzazione mette a disposizione uno strumento di intelligenza artificiale autorizzato e adeguato, l’uso non governato cala in misura drastica, di quasi nove decimi. Le persone non cercano la clandestinità: cercano uno strumento che funzioni. Se lo trovano dentro le regole, smettono di cercarlo fuori.

Per una piccola impresa o per uno studio, la risposta non è un costoso apparato di sicurezza, fuori portata e fuori scala. È qualcosa di più sobrio: uno strumento sanzionato dall’attività, una pagina di regole chiare e scritte in lingua comprensibile su cosa possa e cosa non possa esservi inserito, un minimo di formazione che, fra l’altro, assolve all’obbligo di legge già in vigore. Il collaboratore che incolla i dati di un cliente in un servizio consumer non è il colpevole da punire: è il sintomo di un vuoto di metodo che spetta a chi guida l’attività colmare.

Una nota di cautela

Si può obiettare, con qualche fondamento, che il calendario normativo è mobile e che invocare l’urgenza sia prematuro. È vero: con il cosiddetto Digital Omnibus, oggetto di un accordo politico provvisorio in sede europea nel maggio 2026, gli obblighi più impegnativi, quelli sui sistemi ad alto rischio attesi per il 2 agosto 2026, sono in corso di rinvio. Chi attendeva quella data come spartiacque può dunque sentirsi meno pressato. L’osservazione coglie un fatto reale, ma non tocca il punto: gli obblighi che mordono sullo shadow AI, l’alfabetizzazione dell’articolo 4 e gli obblighi del Regolamento sulla protezione dei dati, sono già in vigore e non sono stati rinviati. E soprattutto, una fuga di dati non aspetta che maturi una scadenza di conformità per produrre i suoi effetti.

Una seconda obiezione, più sostanziale, viene da chi teme che governare troppo da vicino questo fenomeno finisca per soffocare la stessa produttività che spinge i collaboratori ad adottarlo, e che per una piccola realtà ogni regola in più sia un peso. È un timore legittimo, e va riconosciuto: un apparato burocratico pesante otterrebbe l’effetto contrario a quello voluto. Ma governare non significa proibire. Un quadro leggero e chiaro, che dica con poche righe cosa è lecito e cosa no e offra un’alternativa funzionante, preserva il guadagno di produttività e ne rimuove l’esposizione. È la differenza fra dare una regola e mettere un cancello.

Cosa cambia, allora

Il primo cambiamento è di sguardo. Finché si tratta l’adozione dell’intelligenza artificiale come una decisione che l’attività dovrà prendere, si guarda nella direzione sbagliata. La decisione, nella maggior parte dei casi, è già stata presa, soltanto non da chi avrebbe dovuto prenderla. Riconoscerlo è il punto di partenza.

Da lì, il lavoro è concreto e non particolarmente costoso: mappare quali strumenti sono effettivamente in uso e chi li ha introdotti, offrire un’alternativa governata in cui i dati restino sotto controllo, scrivere regole brevi e leggibili su cosa possa esservi inserito, formare le persone che li useranno. Sono quattro mosse alla portata anche di una struttura piccola, non una rifondazione. E la prima impresa che le compie smette di subire l’intelligenza artificiale per cominciare a dirigerla.

La domanda, in fondo, non è se l’intelligenza artificiale sia entrata in azienda. È già entrata. La domanda è se sia entrata dalla porta o dalla finestra.