La maggior parte delle statistiche sullo shadow AI parte da una misurazione reale e cambia un poco ogni volta che un'altra pagina la ripete. Un sondaggio tra persone che già usano l'AI generativa diventa un'affermazione su tutti i lavoratori, un costo per singola violazione diventa una perdita annuale, e un sondaggio tra professionisti della sicurezza diventa un'affermazione sui collaboratori. Abbiamo ricondotto le cifre più ripetute al rapporto, al comunicato stampa o allo studio che le ha pubblicate per primo, e per ciascuna abbiamo annotato la popolazione, il metodo e la data. Questa pagina elenca che cosa regge, che cosa cambia lungo il percorso e che cosa non siamo riusciti a rintracciare. L'ultima verifica risale al 1° ottobre 2026.
Le cifre che reggono
Le cifre seguenti sono state lette nel documento primario o nel comunicato dell'editore. Ciascuna è riportata con il perimetro indicato dalla fonte, perché è quasi sempre il perimetro a perdersi.
- Il 39,7% di tutte le interazioni con l'AI riguarda dati sensibili, contando il testo dei prompt, le operazioni di copia e incolla e il caricamento di file (Cyberhaven, febbraio 2026).
- Il 34,8% dei dati aziendali inseriti dai collaboratori negli strumenti di AI era sensibile, contro il 27,4% di un anno prima e il 10,7% di due anni prima, su 7 milioni di lavoratori (Cyberhaven, aprile 2025).
- Il 2,6% di 22.458.240 prompt aziendali di AI generativa raccolti nel corso del 2025 conteneva dati sensibili, pari a 579.113 occorrenze (Harmonic Security, gennaio 2026).
- Un'organizzazione su cinque ha dichiarato una violazione dovuta allo shadow AI, e le organizzazioni con livelli elevati di shadow AI hanno pagato in media 670.000 dollari in più per violazione (IBM Cost of a Data Breach 2025, su 600 organizzazioni).
- Il 75% dei knowledge worker usa l'AI generativa al lavoro e il 78% di chi usa l'AI porta i propri strumenti (Work Trend Index 2024 di Microsoft e LinkedIn, 31.000 rispondenti in 31 paesi).
- Più della metà degli utenti di AI generativa ha dichiarato di usarla senza un'approvazione formale del datore di lavoro, e questi utenti erano il 28% dei lavoratori intervistati (Salesforce, novembre 2023, oltre 14.000 dipendenti in 14 paesi).
- Il 77% degli utenti incolla dati negli strumenti di AI generativa e l'82% di questa attività proviene da account non gestiti (LayerX Enterprise AI and SaaS Data Security Report 2025, telemetria del browser dei clienti enterprise).
- Il 48% degli intervistati ha dichiarato di aver inserito informazioni aziendali non pubbliche nell'AI generativa, tra 2.600 professionisti della sicurezza e della privacy in 12 paesi (Cisco 2024 Data Privacy Benchmark Study, sondaggio condotto nell'estate 2023).
- 4,99 milioni di dollari è il costo medio globale di una violazione dei dati nell'edizione 2026 del rapporto IBM, e 6 milioni di dollari per le violazioni in cui gli aggressori hanno usato l'AI (602 organizzazioni, da marzo 2025 a febbraio 2026).
Come abbiamo verificato le cifre
Per ogni cifra abbiamo individuato la pubblicazione originale, letto la frase che contiene il numero e annotato chi è stato contato, come e quando. Quando la pagina originale non era più leggibile al suo indirizzo attuale abbiamo usato una copia archiviata e lo segnaliamo. Quando un editore ha bloccato l'accesso automatico e abbiamo potuto leggere la cifra solo come citata da una testata di settore, la cifra è indicata come tale nelle tabelle. Una cifra che non siamo riusciti a trovare in alcun documento primario è elencata a parte nella Tabella 3 invece di essere scartata, perché l'assenza di una fonte è già un'informazione utile per chi sta per citarla.
Che cosa hanno misurato davvero le misurazioni più citate
Tabella 1: fonte, popolazione e metodo delle cifre sullo shadow AI più ripetute
| Fonte | Tipo di dato | Popolazione | Periodo | Cifra principale |
|---|---|---|---|---|
| Microsoft e LinkedIn, Work Trend Index | Sondaggio | 31.000 knowledge worker, 31 paesi (realizzato da Edelman Data & Intelligence) | dal 15 febbraio al 28 marzo 2024 | 75% usa l'AI generativa al lavoro; 78% di chi usa l'AI porta i propri strumenti |
| Salesforce, Generative AI Snapshot | Sondaggio | Oltre 14.000 dipendenti a tempo pieno, 14 paesi (YouGov) | dal 18 al 31 ottobre 2023 | Più della metà degli utenti di AI generativa la usa senza approvazione del datore di lavoro |
| Cisco, 2024 Data Privacy Benchmark Study | Sondaggio autodichiarato | 2.600 professionisti della sicurezza e della privacy, 12 paesi | Estate 2023 | 48% ha inserito informazioni aziendali non pubbliche |
| IBM e Ponemon Institute, Cost of a Data Breach 2025 | Analisi di violazioni | 600 organizzazioni che hanno subito una violazione | da marzo 2024 a febbraio 2025 | Una su cinque ha dichiarato una violazione dovuta allo shadow AI; 670.000 dollari in più di costo della violazione con alti livelli di shadow AI |
| Cyberhaven, 2025 AI Adoption and Risk Report | Telemetria di prodotto | 7 milioni di lavoratori presso clienti di Cyberhaven | Ultimi 24 mesi, pubblicato ad aprile 2025 | Il 34,8% dei dati inseriti negli strumenti di AI era sensibile |
| Cyberhaven, 2026 AI Adoption and Risk Report | Telemetria di prodotto | Dimensione del campione non indicata nella pagina pubblicata | Pubblicato a febbraio 2026 | Il 39,7% delle interazioni con l'AI riguarda dati sensibili |
| Harmonic Security, rapporto 2025 | Telemetria del browser | 22.458.240 prompt di organizzazioni di USA e Regno Unito (numero di organizzazioni non dichiarato) | dal 1° gennaio al 31 dicembre 2025 | Il 2,6% dei prompt conteneva dati sensibili |
| LayerX, Enterprise AI and SaaS Data Security Report | Telemetria del browser | Clienti enterprise di LayerX | Rapporto pubblicato nel 2025 | 77% degli utenti incolla dati nell'AI generativa; 82% di questa attività da account non gestiti |
| Mireshghallah e altri, Trust No Bot (COLM 2024) | Analisi accademica | 5.000 conversazioni in inglese campionate da WildChat, un dataset pubblico di uso gratuito di GPT-3.5 e GPT-4 | Articolo pubblicato a luglio 2024 | PII nel 48% delle conversazioni di traduzione e nel 16% di quelle di modifica del codice |
Dati autodichiarati, osservati e previsioni sono cose diverse
Le nove fonti della Tabella 1 rispondono a tre domande diverse. I sondaggi come il Work Trend Index, lo Snapshot di Salesforce e lo studio Cisco misurano ciò che le persone dicono di fare, e chi risponde può sottostimare o sovrastimare. La telemetria di Cyberhaven, Harmonic e LayerX misura ciò che un prodotto di monitoraggio ha osservato, ma soltanto nelle organizzazioni che lo hanno adottato, e tutte e tre le aziende vendono strumenti di prevenzione della perdita di dati, quindi la loro base clienti non è un campione casuale di datori di lavoro. Le cifre IBM provengono da organizzazioni che avevano già subito una violazione, il che non dice nulla su quelle che non l'hanno subita.
Una quarta categoria viene spesso citata insieme alle prime tre e non dovrebbe esserlo. Il sondaggio di Gartner tra responsabili della sicurezza informatica ha rilevato che il 69% sospetta o ha prove che i collaboratori usino AI generativa pubblica vietata, una misura della percezione dei responsabili della sicurezza, e l'affermazione di Gartner secondo cui oltre il 40% delle organizzazioni subirà entro il 2030 incidenti di sicurezza e conformità dovuti all'AI non autorizzata è una previsione (entrambe come riportate da Infosecurity Magazine). Nessuna delle due descrive un tasso osservato.
Perché il 2,6% e il 39,7% possono essere entrambi corretti
Harmonic riporta che il 2,6% dei prompt aziendali conteneva dati sensibili, mentre Cyberhaven riporta che il 39,7% delle interazioni con l'AI riguarda dati sensibili. Lo scarto è di circa quindici volte e compare tra due fornitori credibili che osservano l'uso dell'AI sul lavoro nello stesso periodo. Harmonic conta i prompt in cui il suo sistema di rilevamento ha trovato un'occorrenza sensibile. Cyberhaven conta le interazioni, un termine che comprende le operazioni di copia e incolla e il caricamento di file oltre ai prompt digitati. Un solo documento caricato può contenere molti elementi sensibili, quindi i due numeratori non sono eventi dello stesso tipo, e anche le popolazioni sono diverse. Il materiale pubblicato non permette di dire quanta parte dello scarto dipenda dalle definizioni e quanta dalle organizzazioni misurate.
Si può dire qualcosa di più limitato e più utile. Cyberhaven ha applicato una sola metrica, la quota di dati aziendali inseriti negli strumenti di AI che è sensibile, per tre anni consecutivi, e la serie è salita dal 10,7% al 27,4% al 34,8%. Un andamento dentro un unico metodo è più affidabile di un confronto tra metodi diversi e indica una direzione coerente.
Come cambia una cifra quando viene ripetuta
Il confronto seguente mette accanto la formulazione con cui diverse cifre circolano comunemente e ciò che dice la fonte originale. Abbiamo volutamente omesso i nomi delle pagine che le ripetono. Conta lo schema, e compare ripetutamente nelle pagine di riepilogo che abbiamo letto.
Tabella 2: cifre come vengono ripetute e come sono state pubblicate
| Come viene ripetuta | Che cosa dice la fonte | Che cosa è cambiato |
|---|---|---|
| Il 55% dei lavoratori usa strumenti di AI non approvati | Più della metà degli utenti di AI generativa, che erano il 28% dei lavoratori intervistati, la usava senza approvazione formale del datore di lavoro (Salesforce, novembre 2023) | Il denominatore è passato dagli utenti di AI a tutti i lavoratori |
| Il 75% dei lavoratori usa strumenti di AI non autorizzati | Il 75% dei knowledge worker usa l'AI generativa al lavoro e il 78% di chi usa l'AI porta i propri strumenti (Microsoft e LinkedIn, 2024) | L'uso dell'AI in generale è diventato uso non autorizzato |
| Il 52% non direbbe al proprio responsabile di usare l'AI | Il 52% di chi usa l'AI è riluttante ad ammettere di usarla per i compiti più importanti (Microsoft e LinkedIn, 2024) | L'affermazione è stata estesa dai compiti importanti a tutto l'uso e dalla reticenza al rifiuto |
| Il 20% delle violazioni dei dati ha coinvolto lo shadow AI | Un'organizzazione su cinque ha dichiarato una violazione dovuta allo shadow AI (IBM, 2025) | Le organizzazioni sono diventate violazioni |
| 670.000 dollari di perdita annua dall'AI non governata | Le organizzazioni con alti livelli di shadow AI hanno pagato in media 670.000 dollari in più per violazione (IBM, 2025) | Un sovrapprezzo per singola violazione è diventato una perdita annuale |
| Il 63% delle organizzazioni non ha una policy di governance dell'AI | Il 63% delle organizzazioni che hanno subito una violazione non ha una policy di governance dell'AI o la sta ancora elaborando (IBM, 2025) | La popolazione si è ristretta alle organizzazioni colpite e la seconda metà della frase è scomparsa |
| Il 48% dei collaboratori ha inserito dati aziendali riservati nell'AI | Il 48% di 2.600 professionisti della sicurezza e della privacy ha dichiarato di aver inserito informazioni aziendali non pubbliche (Cisco, 2024) | Gli intervistati sono passati da professionisti della sicurezza e della privacy ai collaboratori; alcuni riepiloghi nominano inoltre un altro rapporto Cisco |
| Il 68% usa l'AI pubblica con account personali (Menlo Security) | Secondo SiliconANGLE, un sondaggio di TELUS Digital citato nel rapporto di Menlo, e non la telemetria di Menlo | L'attribuzione è passata dal sondaggio citato al rapporto che lo cita |
| Il costo medio di una violazione è di 4,88 o 4,44 milioni di dollari | 4,99 milioni di dollari nell'edizione 2026 del rapporto IBM; 4,44 milioni era l'edizione 2025 e 4,88 milioni quella 2024 | Le edizioni precedenti sono ancora ripetute in pagine datate 2026 |
| Il 4,2% dei lavoratori ha incollato dati aziendali in ChatGPT | L'articolo di Cyberhaven aggiornato a giugno 2023 riporta il 4,7% dei collaboratori, presso aziende clienti di Cyberhaven, che aveva incollato dati sensibili almeno una volta | La cifra è stata rivista dopo che l'URL e le prime citazioni di stampa riportavano il 4,2% |
| L'11% di ciò che i collaboratori incollano in ChatGPT è riservato | I dati sensibili erano l'11% di ciò che i collaboratori incollavano, misurato dal 26 febbraio al 9 aprile 2023 su 1,6 milioni di lavoratori (Cyberhaven) | La misurazione di un solo strumento presso i clienti di un solo fornitore all'inizio del 2023 viene presentata come tasso generale attuale |
| I collaboratori che usano l'AI generativa incollano dati aziendali nel 77% dei casi | Il 77% degli utenti incolla dati negli strumenti di AI generativa (LayerX). Il rapporto dice sia «utenti» sia «collaboratori» e afferma anche che il 45% degli utenti enterprise usa attivamente piattaforme di AI, quindi il denominatore è più verosimilmente chi usa l'AI | Il denominatore non è indicato dalla fonte e le ripetizioni di solito presumono tutti i collaboratori |
Che cosa mostra e che cosa non mostra Trust No Bot
L'articolo di Mireshghallah, Antoniak, More, Choi e Farnadi è spesso citato per il risultato secondo cui le PII compaiono nel 48% delle richieste di traduzione e nel 16% delle richieste di modifica del codice inviate ai modelli GPT. Il risultato è corretto, ma i dati sottostanti sono conversazioni di utenti consumer. WildChat è stato costruito offrendo al pubblico un accesso gratuito a GPT-3.5 e GPT-4 in cambio del consenso a condividere le conversazioni, gli autori hanno mantenuto solo le conversazioni in inglese e le etichette PII derivano da un sistema di rilevamento automatico. Ciò che è stato rilevato sono per lo più nomi di persone e di organizzazioni. Lo studio dice quindi come si comporta il pubblico con un chatbot gratuito e non misura che cosa i collaboratori inseriscano nei prompt di lavoro.
L'articolo contiene un secondo risultato che conta per chi progetta una protezione. I curatori di WildChat avevano già rimosso le PII una volta con Microsoft Presidio, uno strumento basato su regole, e gli autori hanno comunque trovato una qualche forma di PII rilevata in oltre il 70% delle query. Osservano che la rimozione basata su regole spesso non coglie le PII che non hanno un formato regolare. Un singolo passaggio di riconoscimento di pattern non intercetta i nomi nel testo libero, ed è per questo che per questo compito si usano approcci di rilevamento basati su modelli linguistici addestrati. La guida all'oscuramento elenca otto criteri per valutare uno strumento di oscuramento, compreso il modo in cui gestisce i nomi nel testo libero.
Cifre che abbiamo cercato e non abbiamo potuto rintracciare
Le cifre della Tabella 3 compaiono nelle pagine di riepilogo, di solito senza un link. Per ciascuna abbiamo cercato un documento primario che la contenesse. Una ricerca senza esito non dimostra che la cifra non esista, ma finché non si trova una fonte le cifre non dovrebbero essere citate come accertate.
Tabella 3: cifre senza una fonte primaria che abbiamo potuto individuare
| Cifra come circola | Attribuita a | Che cosa abbiamo trovato |
|---|---|---|
| 158 o più strumenti di shadow AI per azienda | Gartner | Nessun documento primario individuato. Il comunicato Gartner sullo shadow AI citato da Infosecurity Magazine riporta il 69% e la previsione al 2030 discussi sopra, non questa cifra |
| Lo shadow AI costerà alle aziende 40 miliardi di dollari entro il 2027 | Gartner | Nessun documento primario individuato |
| Crescita di tre volte degli strumenti di AI non approvati dal 2022 | Forrester | Nessun documento primario individuato |
| Il 43% ha subito una fuga di proprietà intellettuale attraverso lo shadow AI | Bitglass o Forcepoint | Nessun documento primario individuato |
| Il 55% ha creato violazioni della sovranità dei dati | DLA Piper | Nessun documento primario individuato |
| Il 41% dei dirigenti ha usato AI non autorizzata | Deloitte | Nessun documento primario individuato |
| Il 38% degli input allo shadow AI contiene dati sensibili | Nightfall | Nessun documento primario individuato |
| Il 65% dei collaboratori usa strumenti di AI non approvati | Salesforce State of IT 2024 | Non trovato nella ricerca Salesforce che abbiamo letto; il 55% della Tabella 2 è il dato Salesforce che abbiamo potuto confermare |
| Oltre 300.000 credenziali ChatGPT esposte | Group-IB | Le cifre pubblicate da Group-IB sono 101.134 dispositivi con credenziali ChatGPT salvate tra giugno 2022 e maggio 2023, e oltre 225.000 log tra gennaio e ottobre 2023, come riportato da SC Media |
Cinque domande da porsi prima di citare una statistica sullo shadow AI
- Chi è stato contato, e la percentuale è calcolata su tutti i collaboratori, su chi usa l'AI o sulle organizzazioni?
- Il comportamento è stato osservato da uno strumento o dichiarato da chi ha risposto a un sondaggio?
- Da quali clienti o rispondenti è composto il campione, e l'editore vende un prodotto che beneficia di un numero alto?
- Quando è stato misurato, a differenza di quando la pagina è stata pubblicata o aggiornata?
- È una misurazione, una percezione o una previsione?
Le stesse cinque domande valgono per le cifre di questo articolo. Le fonti sono collegate nei dati strutturati di questa pagina e nelle tabelle, e aggiorniamo la pagina quando una fonte cambia o quando si rintraccia una cifra della Tabella 3.
Dove si colloca l'oscuramento
Le misurazioni non concordano sui tassi, ma concordano sul meccanismo: testi e file vengono incollati o caricati in un prompt, spesso da account che il datore di lavoro non gestisce, e il contenuto include frequentemente dati personali. Redactic interviene su questo passaggio rilevando i dati personali nei documenti e sostituendoli con segnaposto prima che il testo raggiunga un modello, in modo che il modello lavori sul documento senza le identità che contiene. La guida all'oscuramento spiega le due modalità e il workflow in cinque passaggi, e l'articolo sullo shadow AI in HR lo applica ai dati di selezione e di valutazione delle prestazioni. Lo stesso problema è trattato per gli studi legali e i documenti di contenzioso e per gli studi di commercialisti che gestiscono paghe e codici fiscali.
Domande frequenti
Qual è la statistica più affidabile sullo shadow AI?
Nessuna cifra risponde a tutte le domande, ma l'evidenza più solida è una serie misurata con un solo metodo nel tempo. La quota di dati sensibili negli input di AI aziendali di Cyberhaven, salita dal 10,7% al 27,4% al 34,8% in tre anni, è l'esempio più chiaro. Per dimensione del campione, i 22.458.240 prompt del 2025 di Harmonic sono i più numerosi che abbiamo trovato.
Le statistiche mostrano quanti collaboratori incollano dati riservati negli strumenti di AI?
Non direttamente. LayerX riporta che il 77% degli utenti incolla dati, l'analisi Cyberhaven del 2023 ha rilevato che il 4,7% dei collaboratori presso i suoi clienti aveva incollato dati sensibili, e il sondaggio Cisco ha rilevato che il 48% dei professionisti della sicurezza e della privacy dichiarava di aver inserito informazioni non pubbliche. I numeri differiscono molto perché popolazioni, definizioni di dato sensibile e metodi sono diversi, quindi non si possono combinare in un unico tasso.
Trust No Bot è una prova sull'uso dell'AI al lavoro?
È una prova su persone del pubblico che usano un chatbot gratuito. Le conversazioni provengono da WildChat, sono in inglese e sono state etichettate con un rilevamento automatico, quindi le cifre del 48% e del 16% descrivono il comportamento dei consumatori e non andrebbero presentate come tassi per i collaboratori.
Quanto sono aggiornate queste cifre?
La pagina è stata verificata l'ultima volta il 1° ottobre 2026. Le misurazioni sottostanti vanno dall'inizio del 2023 (l'11% di Cyberhaven e il sondaggio Salesforce) all'intero 2025 (Harmonic) e a febbraio 2026 (Cyberhaven), quindi ogni cifra va citata con il periodo che copre e non con l'anno della pagina che la ripete.
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