Punti chiave
- La shadow AI è l’uso non monitorato di strumenti di AI che può creare lacune di visibilità in tutto l’ambiente: per questo l’adozione dell’AI deve essere allineata alle policy di sicurezza e conformità.
- L’uso non gestito dell’AI amplia la superficie di attacco esponendo dati sensibili, soprattutto su piattaforme prive di policy chiare di trattamento e conservazione.
- Tra le sfide di conformità legate alla shadow AI rientrano la scarsa trasparenza sulla residenza dei dati, l’indebolimento delle policy di accesso e conservazione e i punti ciechi negli audit.
- La shadow AI crea problemi di conformità perché rende opaca la residenza dei dati, indebolisce le policy di accesso e conservazione e genera punti ciechi negli audit che possono tradursi in sanzioni.
- Bloccare del tutto gli strumenti di AI di solito spinge l’uso nella clandestinità, riduce la trasparenza e aumenta l’attrito tra i team IT e gli utenti finali.
- Una governance efficace dell’AI richiede policy di utilizzo chiare, piattaforme approvate e verificate, formazione dei dipendenti e visibilità continua sulle modalità di adozione dell’AI.
L’intelligenza artificiale (AI) offre un’ampia gamma di servizi che semplificano i flussi di lavoro e automatizzano le attività, migliorando efficienza e produttività. L’adozione dell’AI nei flussi di lavoro moderni è costante, ma in molti casi procede più velocemente di quanto le organizzazioni riescano effettivamente a gestire.
L’uso di piattaforme di AI non approvate e al di fuori del perimetro di monitoraggio di un’organizzazione introduce il rischio della shadow AI. Se non gestiti, questi rischi generano progressivamente problemi di sicurezza e operativi che possono portare l’ambiente fuori conformità.
Che cos’è la shadow AI e quali rischi nascosti comporta per le organizzazioni
La shadow AI, una sottocategoria dello shadow IT, indica l’uso non autorizzato di piattaforme o strumenti di AI all’interno di un’organizzazione. Poiché molte piattaforme di AI sono in cloud e facilmente accessibili, gli utenti possono creare un account in pochi minuti, senza mai informare gli amministratori.
In molti ambienti gli utenti adottano strumenti di AI in autonomia per semplificare i flussi di lavoro. Senza una supervisione adeguata, questi strumenti possono inserirsi silenziosamente nelle operazioni di business, aggirando le valutazioni del rischio sui fornitori e le revisioni di sicurezza previste.
Con l’aumentare dell’adozione della shadow AI cresce anche il rischio per l’organizzazione. Ad esempio, i dipendenti possono inserire informazioni aziendali riservate in piattaforme di AI senza sapere come vengono trattati i dati. Questa mancanza di supervisione amplia la superficie di attacco dell’ambiente e aumenta la probabilità di esposizione dei dati.
Quello che nasce come una scorciatoia per guadagnare efficienza si trasforma in un rischio non gestito, soprattutto quando gli amministratori non ne conoscono nemmeno l’esistenza. Senza policy di governance chiare sull’uso dell’AI, la shadow AI può diffondersi rapidamente nel tuo ambiente prima che tu riesca a coglierne l’impatto.
I rischi di conformità legati all’uso della shadow AI
Il rispetto dei quadri normativi non si esaurisce con l’implementazione dei controlli di sicurezza. Le organizzazioni devono sapere dove risiedono i dati protetti e come vengono trattati, perché i quadri di conformità richiedono visibilità e controllo.
Quando i flussi di lavoro basati sulla shadow AI operano al di fuori dei controlli e dei processi di monitoraggio esistenti, le organizzazioni rischiano la non conformità. Capire quali punti ciechi di governance crea la shadow AI è fondamentale per conciliare l’uso dell’AI e la conformità.
La shadow AI rende i rischi meno visibili
Molte piattaforme di AI sono in cloud e possono quindi trattare i dati in aree geografiche diverse. Senza una revisione formale da parte dell’IT, non hai alcuna visibilità su dove gli strumenti di shadow AI inviano e archiviano fisicamente i tuoi dati.
La shadow AI rende incerto anche il periodo di conservazione dei dati e il fatto che vengano registrati o archiviati per successivi trattamenti. Pratiche poco chiare di residenza dei dati e di trasferimento rendono più difficile per le organizzazioni dimostrare la conformità a normative con requisiti rigorosi sul trattamento dei dati.
Policy di accesso e conservazione indebolite
Molti quadri di conformità richiedono alle organizzazioni di stabilire chi può accedere ai dati sensibili e per quanto tempo possono essere conservati. Trattare i dati al di fuori dei sistemi di gestione delle identità e dei controlli di gestione del ciclo di vita dei dati indebolisce la tua strategia di governance.
Ad esempio, i dipendenti possono inserire dati riservati in piattaforme di AI che non rispettano i piani di conservazione o i controlli di accesso della tua organizzazione. Questo rende difficile applicare standard coerenti di trattamento dei dati in tutta l’organizzazione.
Punti ciechi negli audit
Quando le piattaforme di AI vengono adottate senza approvazione, non puoi garantire che le loro funzionalità di monitoraggio e reporting rispettino gli standard di conformità. Gli audit dimostrano la capacità della tua organizzazione di rispettare tutti i quadri normativi applicabili al tuo ambiente. L’impossibilità di dimostrare la necessaria diligenza può creare lacune negli audit che emergono solo durante le verifiche delle autorità, aumentando il rischio di sanzioni e multe.
Perché bloccare gli strumenti di AI è raramente una strategia efficace
La shadow AI è un problema di visibilità e risolverlo significa trovare un equilibrio tra adozione e monitoraggio, per aumentare la produttività senza compromettere la conformità IT. La reazione istintiva, però, quando un’organizzazione individua per la prima volta la shadow AI, è impedire del tutto agli utenti l’accesso agli strumenti non approvati.
Anche se nel breve periodo questo approccio può ridurre il rischio, un divieto generalizzato sull’uso dell’AI può creare nuove difficoltà per i team IT.
Spinge l’uso dell’AI ancora più nella clandestinità
Uno dei motivi principali per cui i dipendenti usano strumenti di AI è il guadagno di efficienza che ne deriva. Limitare l’accesso alle piattaforme senza offrire alternative chiare non riduce la shadow AI: la rende semplicemente meno visibile.
Ad esempio, i dipendenti possono scegliere di usare i propri dispositivi personali o passare alle reti mobili al posto del Wi-Fi aziendale. In questo modo l’uso dell’AI si allontana ancora di più dal perimetro dei sistemi di monitoraggio esistenti.
Riduce la trasparenza
Se i dipendenti percepiscono l’uso dell’AI sul lavoro come un tabù, saranno meno propensi a dichiarare quali strumenti utilizzano e come. Questo normalizza la shadow AI in un ambiente in cui le pratiche di condivisione dei dati restano segrete, ampliando il divario tra adozione dell’AI e supervisione.
Crea attrito inutile tra team IT e dipendenti
Per i team IT, l’uso non autorizzato di strumenti di AI è una minaccia che può compromettere lentamente la sicurezza di un ambiente gestito. Gli utenti, al contrario, vedono le piattaforme di AI come strumenti che aumentano la produttività. Quando i team IT applicano regole di blocco rigide, questa differenza di prospettiva tra le due parti può generare tensioni.
Una governance responsabile riduce i rischi della shadow AI
Le strategie di governance non dovrebbero puntare a eliminare l’uso delle piattaforme di AI per arginare la shadow AI. L’obiettivo dovrebbe invece essere garantire che l’adozione sia allineata ai requisiti di sicurezza e conformità già in essere.
Il rischio della shadow AI non può essere eliminato del tutto, perché le esigenze delle organizzazioni e le capacità dell’AI continuano a evolversi. Gestire l’adozione dell’AI deve essere un impegno continuo, che si adatta man mano che i flussi di lavoro cambiano.
Definisci policy chiare sull’uso dell’AI
Senza indicazioni precise, sono i dipendenti a dover decidere da soli cosa sia un uso accettabile dell’AI. Creare una policy formale sull’uso dell’AI riduce l’ambiguità e garantisce che tutti abbiano la stessa consapevolezza dei rischi legati alla shadow AI.
Una policy solida sull’uso dell’AI dovrebbe includere:
- Guida alla classificazione dei dati: definisci quali dati possono essere inseriti nei sistemi di AI e quali no.
- Requisiti di approvazione: specifica i requisiti di conformità e sicurezza che una piattaforma deve soddisfare per poter essere adottata in sicurezza.
- Documentazione e registrazione: definisci le aspettative sulla registrazione dell’uso dell’AI per conservare le tracce di audit e rafforzare la documentazione.
- Sanzioni in caso di non conformità: indica le azioni disciplinari o le misure correttive previste se gli strumenti di AI vengono usati al di fuori degli standard approvati di trattamento dei dati.
- Regole di utilizzo: chiarisci se le piattaforme di AI pubbliche sono consentite o vietate, incluse le eventuali condizioni in cui l’uso è accettabile.
💡 Nota: le policy dovrebbero sostenere e rispecchiare i flussi di lavoro e i casi d’uso reali, invece di essere puramente restrittive.
Metti a disposizione strumenti di AI approvati e supportati
Per ridurre al minimo la shadow AI, i team IT dovrebbero offrire agli utenti soluzioni di AI verificate, come alternativa agli strumenti non approvati. Prima della distribuzione, è importante che gli strumenti di AI siano sottoposti a:
- Revisioni di sicurezza: valutazione accurata dei controlli di sicurezza del fornitore e delle pratiche di risposta agli incidenti prima dell’approvazione.
- Verifica della residenza dei dati: controlla dove i dati vengono archiviati e trattati, per assicurarti che siano rispettati i requisiti sulla localizzazione dei dati.
- Revisione del trattamento dei dati: esamina gli accordi sul trattamento dei dati per chiarire le policy di conservazione e l’eventuale uso dei dati inseriti per l’addestramento dei modelli.
- Integrazione con i controlli di identità e accesso: verifica se la piattaforma di AI supporta l’autenticazione centralizzata e l’accesso basato sui ruoli.
Offrendo agli utenti finali un’alternativa supportata, togli loro l’incentivo a usare piattaforme di AI non approvate. Inoltre, in questo modo mantieni la visibilità e garantisci la conformità senza penalizzare la produttività della tua organizzazione.
Formazione continua sull’uso accettabile dei dati
La formazione ha un ruolo importante nel trasformare la governance dell’AI in una responsabilità condivisa tra amministratori e utenti finali. La consapevolezza sulla sensibilità dei dati e sui rischi di esposizione legati all’AI aiuta i dipendenti a comprendere e rispettare le restrizioni sull’uso dell’AI.
Visibilità continua sulle modalità di adozione dell’AI
Le piattaforme di AI evolvono a ritmo esponenziale e questo cambiamento rapido può influenzare le abitudini d’uso degli utenti finali. Per questo la governance dell’AI non può essere un’attività una tantum: deve adattarsi man mano che emergono nuovi strumenti e casi d’uso.
Gli amministratori dovrebbero monitorare quali strumenti di AI stanno prendendo piede nel loro ambiente e valutare periodicamente se le nuove abitudini d’uso introducono ulteriori problemi di sicurezza o conformità.
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La gestione delle risorse IT di NinjaOne aiuta le organizzazioni a individuare gli strumenti e le applicazioni di AI installati nell’intero ambiente, offrendo visibilità sui possibili usi non autorizzati. NinjaOne aiuta i team IT a definire gli strumenti di AI approvati e ad applicare standard di governance grazie alle sue funzionalità di applicazione delle policy, permettendo agli amministratori di distribuire le soluzioni di AI approvate in modo coerente in tutto l’ambiente.
Guida rapida
Semplificare la riduzione del rischio della shadow AI con NinjaOne
Le funzionalità di gestione delle risorse IT di NinjaOne aiutano le organizzazioni a individuare gli strumenti e le applicazioni di AI installati, offrendo visibilità sui possibili usi non autorizzati. Definendo gli strumenti di AI approvati e applicando standard di governance tramite l’applicazione delle policy, NinjaOne consente ai team IT di distribuire le soluzioni approvate in modo coerente in tutto l’ambiente, riducendo i rischi della shadow AI senza penalizzare la produttività.
Trovando il giusto equilibrio tra adozione e visibilità, le organizzazioni possono ridurre al minimo i rischi della shadow AI e allo stesso tempo sfruttare i vantaggi dell’AI per aumentare efficienza e innovazione.
Equilibrio tra adozione e visibilità per ridurre il rischio della shadow AI
La rapida crescita dell’AI ha dato vita a servizi diversi che massimizzano la produttività nei flussi di lavoro quotidiani. Man mano che le capacità dell’AI si ampliano e si evolvono, l’AI diventa uno strumento comodo per gli utenti finali, che possono così rispondere alle esigenze di lavoro in modo rapido ed efficiente.
L’adozione velocissima degli strumenti di AI può superare i processi di monitoraggio e approvazione, spingendo i dipendenti a usare soluzioni non approvate. Definendo policy di utilizzo accettabile, offrendo alternative approvate, formando i dipendenti e mantenendo una visibilità costante, le organizzazioni sono nella posizione migliore per ridurre il rischio senza frenare l’innovazione.
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