Nel mondo dell’intelligenza artificiale aziendale emerge una questione sempre più concreta: non si tratta più solo di temere l’uso non autorizzato di strumenti AI, noto sotto il nome di Shadow AI, ma di riconoscere che il fenomeno più ampio e strutturale della sprawl — la diffusione incontrollata e non governata di applicazioni, modelli e workflow AI all’interno delle organizzazioni — è qui per restare e ridefinisce il modo in cui le imprese usano l’IA nelle loro operazioni quotidiane. Questo è il nucleo dell’analisi proposta da Adam Magill, vicepresidente senior della sicurezza globale presso Concentrix, in un articolo pubblicato su Unite.AI, in cui la narrativa dominante sulla “Shadow AI” viene messa in prospettiva rispetto alle dinamiche reali di adozione tecnologica nelle aziende.
Magill racconta un caso emblematico: una grande impresa di logistica, sotto pressione per migliorare le previsioni di consegna durante un picco stagionale, ha iniziato a inserire nei più svariati strumenti di intelligenza artificiale dati operativi — dalle metriche dei vettori alle segnalazioni sulle eccezioni — ottenendo quasi subito risultati sensibili con analisi più rapide e accurate. In poche settimane, ciò si è tradotto in un miglioramento delle prestazioni di decine di team, che si sono lanciati in esperimenti simili usando gli strumenti AI che avevano più a portata di mano, alcuni forniti dall’azienda e altri accessibili tramite account personali. Il risultato? Un proliferare di utilizzi senza un controllo centralizzato, senza criteri di classificazione dei dati e senza politiche d’uso approvate, ma con un effettivo aumento di produttività e di valore operativo in molte aree.
Da un punto di vista della sicurezza, questo scenario è certamente preoccupante: elaborare e inviare massicce quantità di dati sensibili verso modelli esterni senza un logging coerente o meccanismi di controllo può costituire un’esposizione significativa. Tuttavia, limitarsi a focalizzarsi su questi rischi etichettando il fenomeno come semplice caos o comportamento irresponsabile significa ignorare la ragione profonda della sua diffusione. La sprawl dell’IA non è principalmente il risultato di negligenza, ma piuttosto l’espressione di un’esigenza molto concreta: le organizzazioni vogliono risolvere problemi reali e ottimizzare processi in tempo reale, spesso con strumenti che le strutture di governance non riescono a introdurre e approvare con la stessa rapidità.
Quello che molti chiamano “Shadow AI” — l’uso non autorizzato o non governato di software e servizi di intelligenza artificiale — è dunque solo una manifestazione di un fenomeno più profondo. L’industria preferisce affrontare questo tema come se fosse una minaccia da contenere, ricordando analogie con la Shadow IT del passato, dove applicazioni non ufficiali si insinuavano nelle infrastrutture aziendali bypassando i processi di approvazione. Ma mentre la Shadow IT era principalmente una questione di software non approvato dentro la rete aziendale, la Shadow AI e la sprawl associata riguardano dati, output e decisioni che si intrecciano con flussi operativi critici e la loro proliferazione non si arresta semplicemente imponendo regole più rigide.
La AI sprawl nasce quasi sempre da un impulso pragmatismo: un dipendente o un team che ha bisogno di velocità o di risolvere un problema immediato userà gli strumenti a disposizione, senza aspettare che una struttura centrale rilasci un tool “approvato”. Questo porta a una proliferazione di modelli, applicazioni e workflow AI disconnessi tra loro, che creano valore nel breve termine ma possono introdurre complicazioni in termini di governance, sicurezza e compliance nel lungo periodo. In altre parole, la sprawl emerge proprio perché le tradizionali funzioni IT e di sicurezza non sono strutturate per stare al passo con la velocità di adozione di questi strumenti innovativi.
Capire questo significa spostare il focus: non più solo “fermare” l’uso non autorizzato dell’IA, ma imparare a governare e integrare in modo intelligente l’adozione che già avviene. Le organizzazioni che vogliono sfruttare pienamente il potenziale dell’IA devono quindi costruire strutture di gestione e supervisione che non limitino l’innovazione, ma la accompagnino. Questo richiede, tra l’altro, visibilità su quali strumenti vengono utilizzati, chi li utilizza, come i dati vengono trattati e quali risultati scaturiscono dai processi generati dall’IA. È un cambio di paradigma rispetto ai modelli tradizionali di controllo, che richiede una collaborazione più stretta tra team di sicurezza, funzioni operative e leader di business.