Majoritatea statisticilor despre shadow AI pornesc de la o măsurătoare reală, apoi se modifică puțin de fiecare dată când sunt preluate de o altă pagină. Un sondaj în rândul persoanelor care folosesc deja AI generativă devine o afirmație despre toți lucrătorii, un cost per breșă devine o pierdere anuală, iar un sondaj în rândul profesioniștilor în securitate devine o afirmație despre angajați. Am urmărit cifrele cel mai des repetate până la raportul, comunicatul de presă sau lucrarea care le-a publicat prima dată și am consemnat populația, metoda și data aferente fiecăreia. Această pagină prezintă ce se confirmă, ce s-a schimbat pe parcurs și ce nu am putut identifica la sursă. Ultima verificare a avut loc la 1 octombrie 2026.
Cifrele care se confirmă
Cifrele de mai jos au fost consultate în documentul primar sau în comunicatul editorului. Fiecare este prezentată cu sfera de aplicare indicată de sursă, deoarece aceasta este, de obicei, partea care se pierde.
- 39.7% din toate interacțiunile cu AI implică date sensibile, incluzând textul prompturilor, acțiunile de copiere și lipire și încărcările de fișiere (Cyberhaven, februarie 2026).
- 34.8% din datele organizațiilor introduse de angajați în instrumente AI erau sensibile, față de 27.4% cu un an înainte și 10.7% cu doi ani înainte, într-o populație de 7 milioane de lucrători (Cyberhaven, aprilie 2025).
- 2.6% din cele 22,458,240 de prompturi pentru AI generativă colectate din organizații în cursul anului 2025 conțineau date sensibile, adică 579,113 cazuri (Harmonic Security, ianuarie 2026).
- Una din cinci organizații a raportat o breșă cauzată de shadow AI, iar organizațiile cu niveluri ridicate de shadow AI au plătit, în medie, cu $670,000 mai mult per breșă (IBM Cost of a Data Breach 2025, pe baza a 600 de organizații).
- 75% dintre lucrătorii a căror activitate se bazează pe cunoștințe folosesc AI generativă la serviciu, iar 78% dintre cei care folosesc AI își aduc propriile instrumente (Microsoft și LinkedIn Work Trend Index 2024, 31,000 de respondenți din 31 de țări).
- Peste jumătate dintre utilizatorii de AI generativă au declarat că o folosesc fără aprobarea oficială a angajatorului, iar acești utilizatori reprezentau 28% dintre lucrătorii chestionați (Salesforce, noiembrie 2023, peste 14,000 de angajați din 14 țări).
- 77% dintre utilizatori lipesc date în instrumente de AI generativă, iar 82% din această activitate provine din conturi neadministrate (LayerX Enterprise AI and SaaS Data Security Report 2025, telemetrie din browserele clienților organizaționali).
- 48% dintre respondenți au declarat că introduseseră informații nepublice ale companiei în AI generativă, într-un sondaj cu 2,600 de profesioniști în securitate și protecția vieții private din 12 țări (Cisco 2024 Data Privacy Benchmark Study, sondaj realizat în vara anului 2023).
- $4.99 milioane este costul mediu global al unei breșe de securitate a datelor în ediția IBM din 2026, iar pentru breșele în care atacatorii au folosit AI costul este de $6 milioane (602 organizații, martie 2025 până în februarie 2026).
Cum au fost verificate cifrele
Pentru fiecare cifră am identificat publicația originală, am citit fraza care conține numărul și am consemnat cine a fost inclus în măsurătoare, cum și când. Dacă pagina originală nu mai putea fi consultată la adresa sa actuală, am folosit o copie arhivată și precizăm acest lucru. Dacă un editor bloca accesul automat și puteam consulta cifra doar așa cum era citată de o publicație de specialitate, cifra este marcată ca atare în tabele. O cifră pe care nu am putut-o găsi în niciun document primar este enumerată separat în Tabelul 3, în loc să fie omisă, deoarece absența unei surse este, în sine, o informație utilă pentru oricine intenționează să o citeze.
Ce au măsurat, de fapt, cercetările cel mai des citate
Tabelul 1: Sursa, populația și metoda din spatele cifrelor despre shadow AI cel mai des repetate
| Sursă | Tipul cifrei | Populație | Perioadă | Cifra principală |
|---|---|---|---|---|
| Microsoft și LinkedIn, Work Trend Index | Sondaj | 31,000 de lucrători a căror activitate se bazează pe cunoștințe, 31 de țări (realizat de Edelman Data & Intelligence) | 15 februarie până la 28 martie 2024 | 75% folosesc AI generativă la serviciu; 78% dintre utilizatorii de AI își aduc propriile instrumente |
| Salesforce, Generative AI Snapshot | Sondaj | Peste 14,000 de angajați cu normă întreagă, 14 țări (YouGov) | 18 până la 31 octombrie 2023 | Peste jumătate dintre utilizatorii de AI generativă o folosesc fără aprobarea angajatorului |
| Cisco, 2024 Data Privacy Benchmark Study | Sondaj bazat pe declarațiile respondenților | 2,600 de profesioniști în securitate și protecția vieții private, 12 țări | Vara anului 2023 | 48% au introdus informații nepublice ale companiei |
| IBM și Ponemon Institute, Cost of a Data Breach 2025 | Analiza breșelor | 600 de organizații care au suferit o breșă | Martie 2024 până în februarie 2025 | Una din cinci a raportat o breșă cauzată de shadow AI; costul per breșă a fost cu $670,000 mai mare la niveluri ridicate de shadow AI |
| Cyberhaven, 2025 AI Adoption and Risk Report | Telemetrie de produs | 7 milioane de lucrători din organizațiile cliente Cyberhaven | Ultimele 24 de luni, publicat în aprilie 2025 | 34.8% din datele introduse în instrumente AI erau sensibile |
| Cyberhaven, 2026 AI Adoption and Risk Report | Telemetrie de produs | Dimensiunea eșantionului nu este precizată pe pagina publicată | Publicat în februarie 2026 | 39.7% din interacțiunile cu AI implică date sensibile |
| Harmonic Security, raportul din 2025 | Telemetrie din browser | 22,458,240 de prompturi din organizații din SUA și Regatul Unit (numărul organizațiilor nu este dezvăluit) | 1 ianuarie până la 31 decembrie 2025 | 2.6% din prompturi conțineau date sensibile |
| LayerX, Enterprise AI and SaaS Data Security Report | Telemetrie din browser | Clienți organizaționali LayerX | Raport publicat în 2025 | 77% dintre utilizatori lipesc date în AI generativă; 82% din această activitate provine din conturi neadministrate |
| Mireshghallah și colab., Trust No Bot (COLM 2024) | Analiză academică | 5,000 de conversații în limba engleză selectate din WildChat, un set de date public privind utilizarea gratuită a GPT-3.5 și GPT-4 | Lucrare publicată în iulie 2024 | Informații de identificare personală (PII) în 48% din conversațiile de traducere și 16% din cele de editare a codului |
Cifrele declarate, observate și prognozate sunt lucruri diferite
Cele nouă surse din Tabelul 1 răspund la trei întrebări diferite. Sondaje precum Work Trend Index, Salesforce Snapshot și studiul Cisco măsoară ce spun oamenii că fac, iar respondenții pot declara mai puțin sau mai mult decât fac în realitate. Telemetria de la Cyberhaven, Harmonic și LayerX măsoară ce a observat un produs de monitorizare, dar numai în organizațiile care au implementat acel produs, iar toți cei trei furnizori vând instrumente de prevenire a pierderii datelor, astfel încât baza lor de clienți nu este un eșantion aleatoriu de angajatori. Cifrele IBM provin de la organizații care suferiseră deja o breșă, ceea ce nu spune nimic despre organizațiile care nu au suferit una.
O a patra categorie este adesea citată alături de primele trei, deși nu ar trebui. Sondajul Gartner în rândul liderilor din securitatea cibernetică a constatat că 69% suspectează sau au dovezi că angajații folosesc AI generativă publică interzisă, ceea ce măsoară percepțiile liderilor din securitate, iar afirmația Gartner că peste 40% dintre organizații vor suferi incidente de securitate și conformitate din cauza AI neautorizate până în 2030 este o prognoză (ambele conform relatării din Infosecurity Magazine). Niciuna nu descrie o rată observată.
De ce atât 2.6%, cât și 39.7% pot fi corecte
Harmonic raportează că 2.6% din prompturile organizațiilor conțineau date sensibile, în timp ce Cyberhaven raportează că 39.7% din interacțiunile cu AI implică date sensibile. Diferența este de aproximativ cincisprezece ori și apare între doi furnizori credibili care analizează utilizarea AI la locul de muncă în aceeași perioadă. Harmonic numără prompturile în care sistemul său de detectare a găsit un element sensibil. Cyberhaven numără interacțiunile, un termen care include acțiunile de copiere și lipire și încărcările de fișiere, pe lângă prompturile tastate. Un singur document încărcat poate conține multe elemente sensibile, astfel încât cei doi numărători nu reprezintă același tip de eveniment, iar populațiile diferă și ele. Materialele publicate nu ne permit să spunem cât din diferență provine din definiții și cât din organizațiile măsurate.
Ceea ce putem afirma are o sferă mai restrânsă și este mai util. Cyberhaven a aplicat un singur indicator, ponderea datelor sensibile în datele organizațiilor introduse în instrumente AI, pe parcursul a trei ani consecutivi, iar seria a crescut de la 10.7% la 27.4% și apoi la 34.8%. O tendință măsurată prin aceeași metodă este mai demnă de încredere decât o comparație între metode și indică o direcție consecventă.
Cum se schimbă o cifră când este repetată
Comparația de mai jos pune față în față formulările în care circulă frecvent mai multe cifre și ceea ce spune sursa originală. Am omis intenționat numele paginilor care le repetă. Tiparul este ceea ce contează și apare în mod repetat pe paginile de sinteză pe care le-am citit.
Tabelul 2: Cifrele în forma repetată frecvent și în forma publicată inițial
| Forma repetată frecvent | Ce spune sursa | Ce s-a schimbat |
|---|---|---|
| 55% dintre lucrători folosesc instrumente AI neaprobate | Peste jumătate dintre utilizatorii de AI generativă, care reprezentau 28% dintre lucrătorii chestionați, o foloseau fără aprobarea oficială a angajatorului (Salesforce, noiembrie 2023) | Numitorul a trecut de la utilizatorii de AI la toți lucrătorii |
| 75% dintre lucrători folosesc instrumente AI neautorizate | 75% dintre lucrătorii a căror activitate se bazează pe cunoștințe folosesc AI generativă la serviciu, iar 78% dintre utilizatorii de AI își aduc propriile instrumente (Microsoft și LinkedIn, 2024) | Utilizarea AI în general a devenit utilizare neautorizată |
| 52% nu i-ar spune managerului că folosesc AI | 52% dintre utilizatorii de AI sunt reticenți să recunoască faptul că folosesc AI pentru cele mai importante sarcini ale lor (Microsoft și LinkedIn, 2024) | Afirmația a fost extinsă de la sarcinile importante la orice utilizare și de la reticență la refuz |
| 20% din breșele de securitate a datelor au implicat shadow AI | Una din cinci organizații a raportat o breșă cauzată de shadow AI (IBM, 2025) | Organizațiile au devenit breșe |
| Pierdere anuală de $670,000 din cauza AI fără guvernanță | Organizațiile cu niveluri ridicate de shadow AI au plătit, în medie, cu $670,000 mai mult per breșă (IBM, 2025) | Un cost suplimentar per breșă a devenit o pierdere anuală |
| 63% dintre organizații nu au o politică de guvernanță AI | 63% dintre organizațiile care au suferit o breșă fie nu au o politică de guvernanță AI, fie sunt încă în curs de elaborare a uneia (IBM, 2025) | Populația a fost restrânsă la organizațiile care au suferit o breșă, iar a doua jumătate a enunțului a dispărut |
| 48% dintre angajați au introdus date confidențiale ale companiei în AI | 48% din 2,600 de profesioniști în securitate și protecția vieții private au declarat că introduseseră informații nepublice ale companiei (Cisco, 2024) | Respondenții au fost schimbați din profesioniști în securitate și protecția vieții private în angajați; unele sinteze menționează și un alt raport Cisco |
| 68% folosesc AI publică prin conturi personale (Menlo Security) | Conform SiliconANGLE, este vorba despre un sondaj TELUS Digital citat în raportul Menlo, nu despre telemetria proprie Menlo | Atribuirea a trecut de la sondajul citat la raportul care îl citează |
| Costul mediu al unei breșe este de $4.88 milioane sau $4.44 milioane | $4.99 milioane în ediția din 2026 a raportului IBM; $4.44 milioane era cifra din ediția 2025, iar $4.88 milioane cea din ediția 2024 | Edițiile mai vechi sunt încă repetate pe pagini datate 2026 |
| 4.2% dintre lucrători au lipit date ale companiei în ChatGPT | Articolul Cyberhaven actualizat în iunie 2023 indică faptul că 4.7% dintre angajații companiilor cliente Cyberhaven lipiseră date sensibile cel puțin o dată | Cifra a fost revizuită după ce URL-ul și primele relatări din presă indicau 4.2% |
| 11% din ceea ce lipesc angajații în ChatGPT este confidențial | Datele sensibile reprezentau 11% din ceea ce lipiseră angajații, măsurat între 26 februarie și 9 aprilie 2023 într-o populație de 1.6 milioane de lucrători (Cyberhaven) | O măsurătoare privind un singur instrument, la clienții unui singur furnizor, la începutul anului 2023, este prezentată drept o rată generală actuală |
| Angajații care folosesc AI generativă lipesc date ale companiei în 77% din cazuri | 77% dintre utilizatori lipesc date în instrumente de AI generativă (LayerX). Raportul folosește atât „utilizatori”, cât și „angajați” și afirmă, de asemenea, că 45% dintre utilizatorii din organizații folosesc activ platforme AI, astfel încât numitorul este, cel mai probabil, reprezentat de cei care folosesc AI | Numitorul nu este precizat de sursă, iar preluările presupun de obicei că este vorba despre toți angajații |
Ce arată și ce nu arată Trust No Bot
Lucrarea semnată de Mireshghallah, Antoniak, More, Choi și Farnadi este citată frecvent pentru constatarea că informațiile de identificare personală (PII) apar în 48% din cererile de traducere și 16% din cererile de editare a codului trimise modelelor GPT. Constatarea este corectă, dar datele din spatele ei sunt conversații ale consumatorilor. WildChat a fost creat oferind publicului acces gratuit la GPT-3.5 și GPT-4 în schimbul acordului de a partaja conversațiile; autorii au păstrat numai conversațiile în limba engleză, iar etichetele PII provin de la un detector automat. Majoritatea elementelor detectate erau nume de persoane și organizații. Prin urmare, studiul ne arată cum se comportă membrii publicului cu un chatbot gratuit și nu măsoară ce introduc angajații în prompturile de serviciu.
Lucrarea conține o a doua constatare importantă pentru oricine proiectează o măsură de protecție. Administratorii setului WildChat eliminaseră deja o dată informațiile PII folosind Microsoft Presidio, un instrument bazat pe reguli, iar autorii au găsit totuși o formă de PII detectată în peste 70% din interogări. Ei observă că eliminarea bazată pe reguli omite adesea PII care nu au un format bine definit. O singură trecere bazată pe potrivirea tiparelor nu identifică numele din textul liber, motiv pentru care la această sarcină sunt folosite abordări de detectare bazate pe modele lingvistice antrenate. Ghidul de mascare enumeră opt criterii pentru evaluarea unui instrument de mascare, inclusiv modul în care gestionează numele din textul liber.
Cifre pe care le-am căutat și cărora nu le-am putut identifica sursa
Cifrele din Tabelul 3 apar pe pagini de sinteză, de obicei fără un link. Am căutat un document primar care să conțină fiecare cifră. O căutare fără rezultat nu dovedește că o cifră nu există, dar, până la găsirea unei surse, aceste cifre nu ar trebui citate ca fiind confirmate.
Tabelul 3: Cifre pentru care nu am putut găsi o sursă primară
| Cifra în forma în care circulă | Atribuită către | Ce am găsit |
|---|---|---|
| 158 sau mai multe instrumente shadow AI per întreprindere | Gartner | Nu am găsit niciun document primar. Comunicatul Gartner despre shadow AI citat de Infosecurity Magazine prezintă cifrele de 69% și pentru 2030 discutate mai sus, nu această cifră |
| Shadow AI va costa întreprinderile $40 miliarde până în 2027 | Gartner | Nu am găsit niciun document primar |
| Creștere de trei ori a instrumentelor AI neaprobate din 2022 | Forrester | Nu am găsit niciun document primar |
| 43% au suferit scurgeri de informații de proprietate intelectuală prin shadow AI | Bitglass sau Forcepoint | Nu am găsit niciun document primar |
| 55% au provocat încălcări ale suveranității datelor | DLA Piper | Nu am găsit niciun document primar |
| 41% dintre directorii executivi au folosit AI neautorizată | Deloitte | Nu am găsit niciun document primar |
| 38% din datele introduse în shadow AI conțin date sensibile | Nightfall | Nu am găsit niciun document primar |
| 65% dintre angajați folosesc instrumente AI neaprobate | Salesforce State of IT 2024 | Nu am găsit această cifră în cercetările Salesforce consultate; cifra de 55% din Tabelul 2 este cea de la Salesforce pe care am putut-o confirma |
| Peste 300,000 de credențiale ChatGPT expuse | Group-IB | Cifrele publicate de Group-IB sunt 101,134 de dispozitive cu credențiale ChatGPT salvate între iunie 2022 și mai 2023 și peste 225,000 de jurnale între ianuarie și octombrie 2023, conform relatării din SC Media |
Cinci întrebări de pus înainte de a cita o statistică despre shadow AI
- Cine a fost inclus în măsurătoare și procentul se raportează la toți angajații, la persoanele care folosesc AI sau la organizații?
- Comportamentul a fost observat de un instrument sau declarat de respondent într-un sondaj?
- Clienții sau respondenții cui formează eșantionul și editorul vinde un produs care are de câștigat de pe urma unei cifre ridicate?
- Când a fost efectuată măsurătoarea, spre deosebire de data publicării sau a ultimei actualizări a paginii?
- Este o măsurătoare, o percepție sau o prognoză?
Aceleași cinci întrebări se aplică cifrelor din acest articol. Sursele sunt indicate prin linkuri în datele structurate ale acestei pagini și în tabele, iar noi actualizăm pagina când o sursă se schimbă sau când identificăm sursa unei cifre din Tabelul 3.
Unde intervine mascarea datelor
Măsurătorile indică un risc practic: oamenii pot partaja texte și fișiere sensibile cu instrumente AI prin fluxuri de lucru pe care organizația lor nu le administrează. Redactic ajută la identificarea și mascarea valorilor sensibile din documente înaintea unei sarcini AI opționale, selectate separat. Detectarea și mascarea se desfășoară pe infrastructură controlată de Redactic în Europa, fără inferență realizată de terți asupra conținutului nemascat. Verifică textul pregătit și contextul rămas; mascarea nu garantează că persoanele nu pot fi identificate. Lecturi suplimentare: două moduri și fluxul de lucru în cinci pași · shadow AI în resurse umane · firme de avocatură și documente de litigii · cabinete de contabilitate care gestionează salarizarea și identificatorii fiscali
Întrebări frecvente
Care este cea mai fiabilă statistică despre shadow AI?
Nicio cifră nu răspunde singură la toate întrebările, dar cele mai solide dovezi provin dintr-o serie măsurată în timp prin aceeași metodă. Ponderea datelor sensibile în datele organizațiilor introduse în AI, măsurată de Cyberhaven și crescută de la 10.7% la 27.4% și apoi la 34.8% în trei ani, este exemplul cel mai clar. În privința dimensiunii eșantionului, cele 22,458,240 de prompturi Harmonic din 2025 reprezintă cel mai mare eșantion pe care l-am găsit.
Arată statisticile câți angajați lipesc date confidențiale în instrumente AI?
Nu în mod direct. LayerX raportează că 77% dintre utilizatori lipesc date, analiza Cyberhaven din 2023 a constatat că 4.7% dintre angajații clienților săi lipiseră date sensibile, iar sondajul Cisco a constatat că 48% dintre profesioniștii în securitate și protecția vieții private declarau că introduseseră informații nepublice. Cifrele diferă mult deoarece populațiile, definițiile datelor sensibile și metodele diferă, astfel încât nu pot fi combinate într-o singură rată.
Este Trust No Bot o dovadă despre utilizarea AI la serviciu?
Este o dovadă despre membrii publicului care folosesc un chatbot gratuit. Conversațiile provin din WildChat, sunt în limba engleză și au fost etichetate prin detectare automată, astfel încât cifrele de 48% și 16% descriu comportamentul consumatorilor și nu ar trebui prezentate ca rate pentru angajați.
Cât de actuale sunt aceste cifre?
Pagina a fost verificată ultima dată la 1 octombrie 2026. Măsurătorile pe care se bazează acoperă perioade de la începutul anului 2023 (cifra de 11% de la Cyberhaven și sondajul Salesforce) până la întregul an 2025 (Harmonic) și februarie 2026 (Cyberhaven), astfel încât fiecare cifră ar trebui citată împreună cu perioada pe care o acoperă, nu cu anul paginii care o repetă.
Ghiduri conexe
- Ghid de mascare a datelor 2026: cum să maschezi PII pentru conformitatea cu RGPD și cerințele privind AI
- Shadow AI în resurse umane: cum să folosești instrumente AI fără încălcări ale RGPD (2026)
- Ghid de mascare a contractelor: litigii, martori, clauze sensibile (2026)
- Mascarea documentelor pentru contabili: salarizare, identificatori fiscali, flux de lucru RGPD (2026)
Vezi cum pune Redactic aceste principii în practică: Mascarea documentelor cu Redactic · Pagini despre încredere și acordul de prelucrare a datelor (DPA).