L’intelligenza artificiale sta dando una grande spinta al business, ma molte aziende faticano a stare al passo senza correre rischi. Trovare l’equilibrio tra innovazione e regole è sempre stato complesso, e nell’era dell’IA questa sfida si fa ancora più importante: usare l’IA può portare vantaggi operativi, ma comporta anche rischi per i dati.
Le autorità di controllo di tutto il mondo chiedono trasparenza su come i dati vengono gestiti nei sistemi di IA. Allo stesso tempo, i dipendenti usano sempre più strumenti di IA senza passare dai reparti IT, rendendo più complicata la gestione dei dati. Questo scenario spinge i team IT a trovare nuovi modi per proteggere le informazioni, assicurando allo stesso tempo che l’innovazione non venga bloccata.
In questo contesto, avere una chiara visibilità sui dati non è più solo una buona pratica: è diventata un elemento fondamentale per la credibilità e il successo duraturo di un’azienda.
Aumentano le pressioni dovute alle normative
Per tenere il passo con l’innovazione tecnologica, regolatori e leader aziendali hanno capito che i progetti di intelligenza artificiale funzionano solo se supportati da strutture solide per gestirli. Questo ha portato alla nascita di diversi regolamenti a livello globale, come il Digital Operational Resilience Act dell’UE e le leggi regionali sulla privacy negli Stati Uniti.
La conformità non è mai stata così importante: oggi le aziende prestano particolare attenzione alla protezione dei dati. Ignorare le regole può esporre i sistemi a ransomware, interruzioni operative e danni alla reputazione, rendendo difficile il recupero dell’immagine aziendale.
Le regole stanno cambiando. In passato, le normative si concentravano soprattutto sui dati gestiti dagli esseri umani. Oggi, con l’uso crescente di IA e processi automatizzati, le aziende devono dimostrare in modo chiaro come i modelli di IA utilizzano i dati. Essere trasparenti su flussi di dati, processi decisionali e modalità di “training” dei modelli non è più opzionale: è fondamentale per mostrare che l’azienda mantiene il controllo e li usa in modo sicuro e responsabile.
Questa responsabilità ricade sui team IT, che devono ripensare privacy, permessi e gestione dei dati dall’inizio alla fine. Non è un compito semplice: molte aziende raccolgono dati in maniera disorganizzata da sistemi ibridi e multicloud senza monitorarne la sicurezza. Questo rende difficile sapere esattamente dove sono i dati e chi vi ha accesso, trasformando la responsabilità digitale in un vero banco di prova per capire quanto bene un’organizzazione gestisce le proprie informazioni.
Il rischio dovuto alla mancanza di supervisione sull’utilizzo dell’IA
Non sorprende che i team IT, alle prese con enormi quantità di dati poco chiari, siano cauti nel lasciare ai dipendenti carta bianca nell’uso degli strumenti di intelligenza artificiale. L’IA aumenta naturalmente il rischio di vulnerabilità e cattiva gestione dei dati, creando nuovi flussi di informazioni su larga scala. Eppure, in un’epoca in cui le opportunità di efficienza e innovazione offerte dall’IA sono enormi, le aziende di tutti i settori cercano comunque di implementarla, nonostante i rischi.
Un fenomeno emergente è la cosiddetta Shadow AI, derivata dalla più nota Shadow IT, che indica l’adozione di tecnologie da parte dei dipendenti senza il controllo del reparto IT. In pratica, molti lavoratori sperimentano nuovi strumenti di IA senza chiedere autorizzazioni, spinti dalla crescente domanda di produttività.
La realtà è che la Shadow AI non può essere fermata. Man mano che i dipendenti diventano più familiari con strumenti digitali basati sull’IA, continueranno a usarli in modi non supervisionati. Di conseguenza, la sfida della visibilità e del controllo dei dati diventa ancora più pressante per i team IT, già sotto pressione per gestire un uso dei dati sempre più diffuso e complesso all’interno delle organizzazioni.
Superare lo Shadow IT nell’era dell’IA
Per affrontare la cosiddetta Shadow AI, il primo passo per i team IT e le aziende è fare un “reality check”: l’IA non è un problema temporaneo da eliminare, ma una realtà inevitabile da gestire. L’obiettivo non è bloccare l’innovazione, ma ridurre i rischi attraverso visibilità dei dati, cura delle informazioni e formazione dei dipendenti.
Con questo approccio, i team IT possono procedere per piccoli passi concreti: progetti pilota, gestione di set di dati limitati o regole chiare per classificare le informazioni sensibili. Questi passi aiutano a costruire conoscenza interna, ridurre l’incertezza e creare linee guida scalabili a livello aziendale. Ignorare il problema, invece, permette ai rischi di accumularsi, aumentando la possibilità di errori evitabili.
Al centro di questa strategia c’è la visibilità dei dati. Le aziende devono sapere quali informazioni hanno, dove sono archiviate, chi le utilizza e come si muovono tra i sistemi. Questa mappatura non serve solo a rispettare le normative, ma diventa una leva per decisioni più intelligenti, protezione dei dati e resilienza operativa.
Una buona visibilità consente anche di gestire meglio backup e recovery, assicurando che i dati critici siano protetti e pronti per il business in caso di interruzioni. La cura dei dati costruisce fiducia interna, rafforza la cybersecurity e garantisce la continuità operativa, tutte caratteristiche essenziali nell’era dell’IA.
In sintesi, le aziende di successo saranno quelle capaci di combinare innovazione e responsabilità. La Shadow AI può essere inevitabile, ma i rischi sono gestibili se le basi sono solide. Cambiare mindset, puntare su visibilità e cura dei dati, e costruire procedure pratiche permette di sperimentare l’IA in sicurezza e con consapevolezza. Controllare i dati non è un limite: è la chiave per far avanzare l’innovazione in modo sicuro e sostenibile.
