La Shadow AI è un rischio nascosto per la tua azienda

Gli strumenti di IA fanno ormai parte del lavoro quotidiano, aiutando a riassumere i verbali delle riunioni, preparare bozze di email, fare il debug del codice, analizzare fogli di calcolo e trasformare documenti in presentazioni. Tuttavia, se usati senza approvazione o supervisione, possono sollevare gravi problemi di privacy dell’IA, esporre informazioni aziendali sensibili e impedire ai team IT di capire dove finiscono i dati dell’azienda.

Questa guida spiega cos’è la shadow AI, come si diffonde all’interno delle organizzazioni e i gravi rischi che comporta. Ti mostreremo come individuare gli strumenti non approvati e implementare misure di protezione pratiche per proteggere i tuoi dati aziendali, senza rallentare il tuo team.

• Cos’è la shadow AI?
• Shadow AI contro shadow IT
• Come si verifica la shadow AI?
• L’IA si addestra automaticamente sui tuoi dati?
• Esempi di shadow AI
• Quali sono i rischi della shadow AI?
• Come rilevare la shadow AI
• Come ridurre i rischi della shadow AI
• Cosa fare se sono già stati condivisi dati sensibili
• Un assistente IA privato per i team

Cos’è la shadow AI?

Per shadow AI si intende qualsiasi utilizzo dell’intelligenza artificiale per lavoro che esuli dai sistemi e dalle Policy approvate dall’azienda. Può riguardare uno strumento non approvato, un account personale usato per il lavoro aziendale o un servizio di IA approvato ma utilizzato con dati o per attività non autorizzate dall’organizzazione.

La shadow AI nasce spesso dalle pressioni quotidiane sul posto di lavoro: una scadenza imminente, la necessità di trovare un modo più rapido o migliore di lavorare, oppure uno strumento che non soddisfa appieno le esigenze. A volte è disponibile uno strumento di IA approvato, ma le persone preferiscono rivolgersi altrove perché hanno più familiarità con un’altra opzione.

Shadow AI contro shadow IT

La shadow IT è il termine più generale che indica qualsiasi software o hardware utilizzato senza l’approvazione o la supervisione di un’organizzazione. Tra gli esempi più comuni figurano l’archiviazione cloud personale usata per lavoro, le app di messaggistica non autorizzate e le piattaforme di gestione dei progetti non approvate.

La shadow AI è una forma specifica di shadow IT che coinvolge sistemi di IA e funzionalità basate sull’IA. L’IA introduce un’ulteriore sfida di governance dei dati, poiché le informazioni aziendali possono essere inviate a un sistema esterno o elaborate in modi non noti al di fuori del controllo dell’organizzazione.

Come si verifica la shadow AI?

I dipendenti possono inserire enormi quantità di informazioni aziendali in una finestra di chat dell’IA in pochi secondi. A seconda delle impostazioni dell’IA, lo strumento potrebbe conservare l’input, condividerlo con terze parti (come data broker o fornitori di analisi dati, come nel caso della violazione di OpenAI) oppure utilizzarlo per annunci pubblicitari mirati o per lo sviluppo dei modelli.

La shadow AI si diffonde solitamente a causa di alcune lacune organizzative comuni.

Mancanza di un’alternativa approvata

È più probabile che i dipendenti utilizzino strumenti di shadow AI se l’azienda non ha fornito un’opzione approvata. Un sondaggio di BlackFog(nuova finestra) condotto su 2.000 lavoratori ha rilevato che il 49% dei dipendenti adotta strumenti di IA senza l’approvazione del datore di lavoro, il 63% ritiene accettabile usare l’IA quando manca un’opzione approvata dall’azienda e il 51% ha connesso strumenti di IA ai sistemi di lavoro all’insaputa del reparto IT.

Policy non chiare

I dipendenti potrebbero non sapere quali strumenti, attività e tipi di informazioni siano consentiti. Le linee guida aziendali potrebbero limitare chiaramente i dati ad alta sensibilità, tralasciando però i verbali delle riunioni interne, le bozze di email, i fogli di calcolo, il codice sorgente o le conversazioni con i clienti.

Un sondaggio di IT Brew(nuova finestra) condotto su 241 professionisti IT ha rivelato che il 35% ha poca o nessuna fiducia che i dipendenti conoscano le Policy aziendali sull’uso dell’IA e sulla sicurezza dei dati, mentre solo il 12% si dichiara “molto fiducioso”. Un altro sondaggio di WorkNest(nuova finestra) su 505 datori di lavoro e professionisti delle risorse umane ha mostrato che il 54% delle organizzazioni non ha alcuna Policy sull’IA, il 24% ne sta ancora sviluppando una e solo il 13% dispone di regole chiare e documentate.

Processi di approvazione lenti

La pressione per rispettare le scadenze può far sembrare poco pratica una lunga verifica di sicurezza o approvvigionamento. Quando i dipendenti possono accedere immediatamente a uno strumento gratuito, i processi interni lenti rendono più probabili le soluzioni ufficiose.

Nuove funzionalità di IA nel software approvato

Un fornitore potrebbe aggiungere funzionalità di IA generativa a un’applicazione che ha già superato una verifica di sicurezza; così il software rimane nell’elenco di quelli approvati, anche se nessuno ha valutato come la nuova funzionalità elabori, archivi o condivida i dati aziendali. Il dipendente non ha violato alcuna Policy, ma il risultato è lo stesso: i dati aziendali ora passano attraverso un Canale che nessuno ha effettivamente esaminato.

Consapevolezza limitata sulla gestione dei dati

I dipendenti potrebbero non sapere in che modo i fornitori di IA come ChatGPT e Gemini conservano i prompt, elaborano i File caricati, usano le conversazioni per migliorare i servizi o condividono i dati con altri fornitori. Potrebbero ipotizzare che i propri input scompaiano alla chiusura della scheda del browser, anche quando ne rimangono copie nelle cronologie degli account, nei log, nei backup o nei sistemi connessi.

Il report di Kolide(nuova finestra) ha evidenziato che, sebbene l’89% dei dipendenti utilizzi l’IA ogni mese, solo il 56% delle aziende ha spiegato al personale i rischi di sicurezza dell’IA.

Esempi di shadow AI

Team	Esempio di shadow AI	Informazioni potenzialmente esposte	Impatto potenziale
Sviluppo software	Incollare codice interno in un chatbot pubblico per il debug	Codice sorgente, credenziali, architettura di sistema e funzionalità non ancora pubblicate	Codice proprietario o segreti aziendali potrebbero essere conservati all’esterno dei sistemi dell’azienda
Prodotto	Caricare una roadmap per riassumerla	Date di lancio, strategia di prodotto, prezzi e informazioni sui partner	Piani aziendali riservati potrebbero rimanere non gestiti su server di terze parti
Marketing e design	Inserire piani di campagna in uno strumento di scrittura o design basato sull’IA	Prodotti non ancora lanciati, ricerche sui clienti, risorse del marchio e dati sul pubblico	Informazioni sensibili sulle campagne potrebbero essere elaborate senza una verifica legale o di sicurezza
Analisi dei dati	Caricare dataset di clienti su uno strumento di analisi esterno	Dati personali, record commercialmente sensibili e analisi riservate	Informazioni protette o regolate potrebbero essere divulgate a terze parti non approvate
Risorse umane	Utilizzare uno strumento di IA per valutare le applicazioni o riassumere i colloqui	Dati dei candidati, informazioni sull’impiego e criteri di valutazione	L’esposizione dei dati del personale potrebbe violare il GDPR o la CCPA
Vendite	Caricare trascrizioni di chiamate o note sugli account per l’analisi	Identità dei clienti, dettagli sui contratti, prezzi e strategia di vendita	L’esposizione dei dati dei clienti potrebbe violare il GDPR o la CCPA
Supporto clienti	Incollare ticket di supporto in un chatbot pubblico	Nomi dei clienti, dettagli sull’account, reclami e corrispondenza	La conservazione dei record di supporto potrebbe violare il GDPR o la CCPA
Finanza	Chiedere a un assistente IA di analizzare fogli di calcolo interni	Budget, previsioni, informazioni sulle buste paga e registri delle transazioni	I dati finanziari potrebbero essere elaborati senza adeguate garanzie
Legale	Caricare contratti o File di cause per riassumerli	Consulenze riservate, termini contrattuali e informazioni sui clienti	L’uso improprio dei dati dei clienti potrebbe violare il GDPR o la CCPA e compromettere il segreto professionale
Leadership	Utilizzare un servizio di IA per esaminare documenti del consiglio di amministrazione o piani strategici	Piani di acquisizione, obiettivi interni e discussioni del management	Informazioni aziendali ad alta sensibilità potrebbero essere esposte

L’IA si addestra automaticamente sui tuoi dati?

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) non si riaddestrano automaticamente su ogni prompt in tempo reale, quindi una conversazione non diventerà inevitabilmente parte del modello di IA né apparirà nella risposta di un altro Utente. Tuttavia, il livello di rischio dipende dal fornitore, dal tipo di account, dalle impostazioni privacy, dal contratto e da come è stato configurato il servizio.

Un fornitore di IA potrebbe conservare i prompt e i File caricati, renderli disponibili per la revisione umana, usarli per migliorare i propri servizi o condividerli con fornitori di infrastrutture e modelli.

Anche quando l’addestramento del modello è disattivato, le informazioni potrebbero apparire nelle cronologie degli account, nei log operativi, nei sistemi di monitoraggio degli abusi, nei backup, nei registri del browser, nei servizi connessi o nelle integrazioni di terze parti. Se i tuoi contenuti hanno già contribuito all’addestramento del modello, disattivare questa opzione non farà dimenticare al modello le tue conversazioni passate.

Quali sono i rischi della shadow AI?

L’IA può influenzare le decisioni, generare materiale rivolto ai clienti, scrivere codice o analizzare dati personali, tutti fattori che creano rischi al di là della sicurezza dello strumento stesso:

Violazione dei dati

Il report Cost of a Data Breach 2025(nuova finestra) di IBM ha rilevato che un’organizzazione su cinque ha subito una violazione legata alla shadow AI, eppure solo il 37% disponeva di Policy volte a gestirla o rilevarla.

Le organizzazioni con alti livelli di shadow AI hanno affrontato costi per le violazioni mediamente superiori di 670.000 $ rispetto a quelle con poca o nessuna shadow AI. Inoltre, gli incidenti legati alla shadow AI hanno esposto informazioni personali e proprietà intellettuale più frequentemente rispetto alla media globale.

Esposizione di informazioni riservate

I dipendenti potrebbero condividere documenti interni, codice sorgente, informazioni finanziarie, contratti, record dei clienti, piani di prodotto o segreti commerciali senza rendersi conto che il fornitore di IA conserva i loro input. Anche quando le informazioni sono escluse dall’addestramento del modello, possono rimanere esposte a compromissione degli account, violazioni di sicurezza, accessi da parte del fornitore, integrazioni non sicure o richieste legali.

Ad esempio, Samsung ha vietato ChatGPT(nuova finestra) in tutta l’azienda a maggio 2023 dopo che i dipendenti vi avevano incollato materiale riservato tre volte in 20 giorni, inclusi il codice sorgente dei semiconduttori, algoritmi per il rilevamento dei difetti e il verbale trascritto di una riunione interna.

Perdita della proprietà intellettuale

Le conoscenze proprietarie rappresentano spesso la risorsa più preziosa di un’azienda. Caricare codice, ricerche, design di prodotti, processi o documenti strategici su un servizio di IA esterno può entrare in conflitto con gli accordi di riservatezza o indebolire la capacità dell’azienda di controllare tali informazioni. Un dipendente potrebbe anche utilizzare contenuti generati dall’IA senza comprenderne le origini, le restrizioni sulle licenze o la somiglianza con materiale di terze parti.

Violazioni normative e della privacy

I dati personali rimangono soggetti alle leggi sulla privacy dei dati quando vengono elaborati tramite uno strumento di IA. La shadow AI può aggirare le tutele della privacy perché i team legali competenti non vengono mai a conoscenza dell’avvenuta elaborazione. L’Information Commissioner’s Office del Regno Unito avverte che i sistemi di IA possono amplificare i rischi di sicurezza esistenti(nuova finestra). Gravi violazioni del GDPR possono comportare sanzioni fino a 20 milioni di euro o al 4% del fatturato annuo globale dell’organizzazione relativo all’esercizio finanziario precedente, se superiore.

Integrazioni non sicure e accessi eccessivi

Gli strumenti di IA possono connettersi a email, archiviazione cloud, calendari, repository di codice, database dei clienti e piattaforme di collaborazione. Autorizzazioni ampie, API con sicurezza carente, fughe di token di accesso, Estensioni del browser malevole e servizi di terze parti compromessi possono esporre i sistemi e i dati aziendali ben oltre le informazioni inserite in un singolo prompt.

Nella violazione di Salesloft Drift, gli aggressori hanno sottratto token OAuth da Drift, un’integrazione per l’assistenza alle vendite basata su IA, e li hanno usati per estrarre dati da istanze Salesforce presso oltre 700 organizzazioni, inclusi contatti commerciali, chiavi API e credenziali cloud incorporate nei casi di supporto.

Attacchi di prompt injection

Questa vulnerabilità esiste in qualsiasi sistema di IA connesso, approvato o meno: gli aggressori possono manipolare un sistema di IA tramite istruzioni nascoste in documenti, pagine web, email o altri contenuti elaborati, spingendolo a rivelare informazioni, ignorare le istruzioni originali o compiere azioni non intenzionali.

La shadow AI alza la posta in gioco perché uno strumento non approvato o un agente IA potrebbe non essere mai stato valutato contro le prompt injection o limitato alle autorizzazioni strettamente necessarie. Se un attacco ha successo, i team di sicurezza potrebbero avere poca visibilità su ciò che è accaduto o su come contenerlo. Le conseguenze sono particolarmente gravi quando l’agente IA può accedere a dati sensibili o compiere azioni senza una revisione umana.

Mancanza di responsabilità

L’attività di shadow AI spesso non lascia un registro di audit centralizzato. I team di sicurezza potrebbero non essere in grado di determinare quali informazioni siano state inviate, quale modello le abbia elaborate, quale output sia stato prodotto o come il risultato abbia influenzato una decisione. Indagare su un errore, un reclamo, una violazione dei dati o un quesito normativo diventa molto più difficile in assenza di tali registri.

Costi imprevisti e dipendenza dai fornitori

Abbonamenti e account API separati possono creare spese duplicate tra i reparti. Inoltre, strumenti sperimentali possono rimanere incorporati in flussi di lavoro importanti prima che i team di approvvigionamento ne abbiano valutato costi, affidabilità o disponibilità a lungo termine. Un servizio gratuito può diventare fondamentale per il business senza un contratto di servizio, un piano di continuità o un modo pratico per trasferire il flusso di lavoro altrove.

Come rilevare la shadow AI

La shadow AI può essere difficile da rilevare perché i dipendenti potrebbero utilizzare account personali, Estensioni del browser, funzionalità di IA incorporate, browser IA o strumenti che si confondono con il normale traffico web. Le organizzazioni hanno quindi bisogno di visibilità su quali servizi vengono usati e su come i dati aziendali vi transitano.

Il Monitoraggio deve rimanere proporzionato e rispettare la privacy dei dipendenti. L’obiettivo dovrebbe essere identificare gli strumenti e i flussi di dati a rischio senza ispezionare di routine il contenuto di ogni prompt o conversazione.

Ecco alcuni consigli per individuare la shadow AI all’interno della tua organizzazione:

Crea un inventario dell’uso dell’IA

Chiedi ai team quali strumenti di IA usano attualmente, per quali attività li impiegano e cosa impedisce loro di utilizzare le alternative approvate. Un breve sondaggio, interviste ai responsabili di reparto e un periodo di divulgazione volontaria possono rivelare utilizzi sfuggiti ai controlli tecnici. È più probabile che i dipendenti siano sinceri quando l’obiettivo è comprendere le loro esigenze anziché punire la prima sperimentazione.

Esamina l’attività di rete e delle applicazioni

I team di sicurezza possono usare log di rete, inventari del software e strumenti di sicurezza per l’accesso al cloud per identificare le connessioni ai servizi di IA noti. Il Monitoraggio può mostrare a quali servizi si accede e quanti dati vengono trasferiti senza catturare il contenuto di ogni conversazione.

Esegui l’audit delle Estensioni del browser e dei plug-in

Le Estensioni del browser possono aggiungere funzionalità di IA per la scrittura, il riassunto, la traduzione, le riunioni e la programmazione a quasi tutti i flussi di lavoro. Esamina quali Estensioni sono installate, quali autorizzazioni richiedono e se possono leggere i contenuti delle pagine web, le email, i documenti o le informazioni di login.

Controlla le spese e i registri di approvvigionamento

Le note spese dei dipendenti, gli estratti conto delle carte aziendali e i registri di approvvigionamento possono rivelare abbonamenti ad IA a pagamento che non hanno mai completato una verifica di sicurezza. I pagamenti ripetuti da parte di team diversi possono anche far emergere strumenti duplicati e account ufficiosi.

Cerca chiavi API e integrazioni non gestite

Esamina repository di codice, gestori di segreti, ambienti cloud, pannelli di controllo della fatturazione e piattaforme di automazione per individuare connessioni a fornitori esterni di IA. Chiavi API non gestite o addebiti di utilizzo sconosciuti possono indicare un prototipo, un’integrazione o uno strumento interno non approvato formalmente.

Usa controlli di prevenzione della perdita dei dati

Gli strumenti di prevenzione della perdita dei dati possono identificare i tentativi di caricare categorie di informazioni sensibili come record personali, credenziali, dati finanziari e codice sorgente. I controlli devono essere proporzionati e comunicati chiaramente. I dipendenti devono capire cosa viene monitorato, perché è necessario e come svolgere il lavoro legittimo tramite sistemi approvati.

Collabora con i dipendenti anziché aggirarli

Il solo Monitoraggio tecnico non rivelerà ogni caso di shadow AI. I dipendenti potrebbero usare account personali, dispositivi mobili o strumenti che appaiono come normale traffico web. Discussioni regolari con i team consentono di identificare i casi in cui i flussi di lavoro esistenti creano attriti e il motivo per cui i dipendenti cercano strumenti esterni.

Come ridurre i rischi della shadow AI

Ridurre la shadow AI richiede alternative pratiche, Policy chiare, controlli di accesso adeguati, formazione dei dipendenti e revisioni continue. Misure di salvaguardia efficaci dovrebbero supportare l’uso legittimo dell’IA mantenendo al contempo i dati aziendali all’interno di sistemi approvati:

Fornisci ai dipendenti uno strumento di IA approvato

È meno probabile che i dipendenti cerchino alternative quando fornisci un assistente IA aziendale che risponda alle loro esigenze pratiche. Qualsiasi strumento approvato dovrebbe offrire forti protezioni della privacy, termini chiari sulla gestione dei dati, controlli aziendali adeguati e capacità sufficienti per supportare le attività comuni.

Evita un divieto assoluto

Un divieto totale può spingere l’uso dell’IA ancora più in clandestinità, specialmente se i dipendenti dipendono già da questi strumenti. Alcuni potrebbero passare ad account personali, dispositivi mobili, Estensioni del browser o servizi di IA meno rinomati che risultano più difficili da identificare per l’organizzazione.

Crea una Policy sull’uso accettabile dell’IA

Utilizza esempi basati su flussi di lavoro reali. “Non condividere informazioni sensibili” lascia troppo spazio all’interpretazione. Una Policy più chiara potrebbe dire ai dipendenti di non caricare mai esportazioni dell’assistenza clienti, codice sorgente, contratti, credenziali, risultati finanziari non pubblicati o record identificabili dei dipendenti su un servizio non approvato.

Classifica i dati prima di stabilire le regole sull’IA

Identifica quali categorie di informazioni sono pubbliche, interne, riservate, regolate o ad alta restrizione. Connetti ogni categoria agli usi consentiti dell’IA. I testi di marketing pubblici potrebbero essere adatti a una gamma più ampia di strumenti, mentre i dati personali, le credenziali, i segreti commerciali e il materiale legale riservato potrebbero richiedere un sistema rigorosamente controllato o essere del tutto esclusi.

Rivedi periodicamente il software approvato per individuare nuove funzionalità di IA

Un’applicazione potrebbe elaborare i dati diversamente dopo aver aggiunto un assistente IA, la trascrizione automatica, la generazione di contenuti o l’analisi predittiva. Verifiche regolari sui fornitori possono identificare questi cambiamenti e confermare che gli strumenti precedentemente approvati soddisfino ancora i requisiti di sicurezza, privacy e conformità dell’organizzazione.

Limita le autorizzazioni

Fornisci agli strumenti di IA l’accesso solo ai dati e ai sistemi necessari per un’attività approvata. Usa account gestiti dall’azienda, l’autenticazione singola (SSO), l’autenticazione a due fattori (2FA), autorizzazioni basate sui ruoli e la rimozione centralizzata degli account ove disponibile. Evita di connettere un assistente IA aziendale a un intero drive, alla posta in arrivo o al database dei clienti quando è sufficiente una fonte più limitata.

Stabilisci regole per ruolo e caso d’uso

Team diversi hanno esigenze e livelli di rischio differenti. Gli sviluppatori potrebbero aver bisogno dell’accesso alle API per test o prototipazione. I team di marketing potrebbero richiedere la generazione di testi e immagini. I team legali o HR potrebbero lavorare con informazioni che richiedono restrizioni molto più severe. Le regole basate sui ruoli possono mantenere la Policy realistica, limitando al contempo l’accesso ai dati sensibili e alle funzioni ad alto rischio.

Forma i dipendenti

I dipendenti devono possedere un’alfabetizzazione sull’IA sufficiente a comprendere sia i benefici sia i limiti dei sistemi che utilizzano. La formazione dovrebbe coprire la privacy dell’IA, la riservatezza, le allucinazioni, i bias, la proprietà intellettuale, le prompt injection, la revisione umana e la segnalazione degli incidenti. Il livello di formazione adeguato dipende dalle conoscenze, dall’esperienza del personale e dal contesto in cui viene usata l’IA.

Crea un processo di approvazione semplice

Un processo di lavoro efficace potrebbe raccogliere il nome dello strumento, l’attività prevista, i dati coinvolti, le integrazioni richieste e il beneficio aziendale previsto. I team legali e di sicurezza possono quindi approvare, limitare, testare, isolare in sandbox o rifiutare la richiesta in base al rischio effettivo. Un lungo processo di approvvigionamento può spingere i dipendenti a cercare soluzioni autonome. Stabilisci un obiettivo di revisione ragionevole e spiega quali informazioni servono per giungere a una decisione.

Mantieni le persone responsabili dell’output

Il lavoro svolto con l’assistenza dell’IA dovrebbe avere un responsabile umano. Richiedi una revisione prima che gli output incidano su clienti, dipendenti, finanze, decisioni legali, codice di produzione, informazioni pubblicate o altre aree ad alto impatto. Chiunque utilizzi uno strumento di IA rimane responsabile della verifica dell’accuratezza, dell’appropriatezza, della riservatezza e della conformità alle Policy aziendali.

Documenta le decisioni importanti prese con l’assistenza dell’IA

Conserva un registro chiaro quando l’IA contribuisce a decisioni che riguardano clienti, dipendenti, finanze, questioni legali o altre aree ad alto impatto. Una traccia di audit affidabile supporta la responsabilità e aiuta le organizzazioni a indagare sugli errori, spiegare i risultati e rispondere a reclami o quesiti normativi.

Cosa fare se sono già stati condivisi dati sensibili

Tratta la divulgazione accidentale a uno strumento di IA come qualsiasi altro potenziale incidente relativo ai dati. Procedi rapidamente seguendo questi passaggi.

Identifica cosa è stato condiviso: conferma quali informazioni sono state inserite o caricate, quali strumenti e account sono stati usati, quando è avvenuta la divulgazione e chi potrebbe aver avuto accesso ai dati.

Rimuovi le informazioni ove possibile: elimina la conversazione e qualsiasi File caricato dallo strumento. Verifica i termini e le opzioni di supporto del fornitore per vedere se puoi inviare una richiesta formale di eliminazione.

Verifica cosa potrebbe conservare il fornitore: rimuovere una chat dalla vista non sempre cancella ogni copia. Esamina e documenta quanto dichiarato dal fornitore in merito a log operativi, backup, revisione umana, addestramento dei modelli e tempistiche di eliminazione per determinare se eventuali dati possano essere rimasti.

Proteggi i sistemi interessati: revoca le autorizzazioni concesse allo strumento di IA o ai plug-in connessi. Ruota eventuali password, chiavi API, token di accesso o altre credenziali apparse nel prompt o nei File allegati.

Notifica i team competenti: segnala l’incidente al team di sicurezza, privacy, legale o di protezione dei dati dell’organizzazione. Tali team potranno valutare gli obblighi contrattuali, i requisiti normativi e l’eventuale necessità di informare i clienti o i partner interessati.

Impara dall’incidente: documenta l’accaduto e usalo per migliorare la formazione, i controlli e le alternative approvate. Evita di punire i dipendenti che segnalano errori in buona fede, poiché una risposta punitiva potrebbe scoraggiare altri dal segnalare incidenti futuri.

Un assistente IA privato per i team

Lumo for Business offre al tuo team un assistente IA affidabile per riassumere documenti, analizzare dati, esaminare codice, redigere contenuti ed esplorare idee, aiutando al contempo la tua azienda a mantenere il controllo sulle informazioni riservate.

Il nostro assistente IA aziendale non conserva i log delle conversazioni né li usa per addestrare modelli di IA, e qualsiasi cronologia di chat che scegli di salvare è protetta da crittografia a accesso zero, il che significa che non abbiamo mai accesso ai tuoi dati

Lumo è completamente open source, sviluppato in Europa e progettato per supportare la conformità al GDPR e all’HIPAA attraverso la certificazione ISO 27001 e l’attestazione SOC 2 Type II di Proton.

Offrire al tuo team un assistente IA valido e attento alla privacy riduce la dipendenza da strumenti non approvati e ti aiuta a mantenere l’uso dell’IA all’interno dei sistemi che supervisioni.