GenAI’s brede, uklare skygge sætter din virksomheds data i risiko

Generative kunstig intelligens (GenAI)-løsninger er ikke længere noget, som virksomhedsansatte kun “tester”. De bliver adopteret og integreret i det daglige arbejde i en stigende hurtig takt. Ifølge en rapport har 40% af organisationer rapporteret brug af GenAI i daglige arbejdsprocesser over det sidste år, og mere end 80% har rapporteret, at brugerne interagerer med disse værktøjer ugentligt.

Men mens AI-adopteringsraten stiger, holder synlighed og kontrol ikke trit. Da GenAI integreres i e-mail-postkasser, kodeeditorer, samarbejdssuiter, virtuelle assistenter og mere, får det adgang til stadig større mængder følsomme data gennem prompts, uploads og copy-paste-handlinger – alle disse handlinger bypasser sandsynligvis traditionelle kontroller.

Resultatet er en voksende mængde skyggedata: forretningskritisk information, der flyder over SaaS-, cloud- og on-premises-tjenester med begrænsede sikkerhedsforanstaltninger for synlighed, styring eller opbevaring. For at innovere på en bæredygtig og sikker måde med AI-løsninger er det afgørende, at moderne virksomheder forstår denne adopteringskontrol-lucke og lærer at håndtere skyggedata, før det undslipper deres kontrol.

GenAI’s brede, uklare skygge

Den centrale udfordring med skyggedata skyldes manglen på kontekst. Hvor skyg-IT-udfordringer er begrænset til filer i ro, godkendte applikationer og kendte udgangspunkter, er grænserne for AI-drevne skyggedata langt mindre fast defineret. Hold kan ikke bare opdage og sikre ukendte værktøjer; de skal også overvåge AI-modeller, der er integreret i godkendte applikationer som e-mail-platforme, cloud-lagringsløsninger og CRM-systemer. Dette undergraver de “sikre” løsninger, de har arbejdet med og overvåget, og udvider deres trusselslandskab.

GenAI ændrer også, hvordan følsomme data flytter sig gennem virksomhedsarkitekturen. I modsætning til de applikations- og filbaserede arbejdsprocesser i traditionelle SaaS-løsninger opererer det på en kontinuerlig, konversationel lag, der opmuntrer brugere til at dele kontekst for at opnå bedre resultater. Dette får brugere til at udføre rutinemæssige copy-paste-handlinger og uploads, der kan indeholde stykker af kildekode, kunderekorder, interne dokumenter og mere, alle disse mangler den korrekte data-delingsstyring for deres respektive følsomhedsniveauer.

Hvad mere er, følger GenAI-adopteringsmønsterne ofte ikke et rent, centraliseret mønster. Ingen to virksomhedsdata-brugere er helt ens, og deres stræben efter optimerede arbejdsprocesser og tidssparende automatisering kan få dem til at udnytte flere AI-løsninger, hvilket igen skaber endnu mere fragmenterede datapunkter. Gange dette med hele virksomhedens arbejdsstyrke, og skyggen bliver utrolig bred.

Hvorfor blokering af GenAI ikke vil virke

Konfronteret med disse trusler er mange organisationers første reaktion at blokere eller tæt begrænse adgangen til GenAI-værktøjer. Selv om dette er en forståelig tilgang, er det ofte ikke så effektivt, som virksomheden måske håber. Når GenAI-genen er sluppet ud af flasken, så at sige, er det utrolig svært at få den tilbage i flasken. Mange ansatte bruger disse værktøjer til at strømline deres daglige arbejdsprocesser, og GenAI er blevet en integreret del af deres opgaveplanlægning og -udførelse.

Når adgangen begrænses ovenfra, er det ikke sandsynligt, at brugen stopper; den vil blot flytte sig ud af syne. Hvis ansatte skifter over til personlige eller ikke-administrerede konti, mister virksomhederne alle muligheder for indsigt i, hvilke data der deles og opbevares af applikationer. Faktisk fandt en rapport, at 44% af ansatte allerede har brugt AI på måder, der strider mod politikker og retningslinjer, mens en anden undersøgelse fandt, at 75% af ansatte, der bruger ikke-godkendte AI-værktøjer, har indrømmet at dele potentielt følsomme oplysninger med dem. Når velmenende medarbejdere uvidende omgår sikkerhedsforanstaltninger og skaber muligheder for, at følsomme data forlader styrede miljøer og kommer ind i systemer med uklare kontroller, skaber det betydelige indre risici, der kan koste en organisation i gennemsnit 19,5 millioner dollars om året. Ved at skubbe brugeraktiviteten længere ind i ikke-administrerede browsere, personlige cloud-konti eller niche-AI-værktøjer skaber virksomhederne flere trusselsvektorer, som sikkerhedsholdene måske aldrig ser.

På denne måde er skyggedata ikke kun et resultat af uansvarlige ansatte med adgang til AI-værktøjer. Det er en strukturel konsekvens af GenAI’s tilgængelige design, behov for kontekst og samlede tilstedeværelse. Og indtil virksomheder kan genskabe indsigt i, hvordan og hvor deres skyggedata flyder, vil GenAI-adopteringsraten fortsætte med at overgå deres evne til at håndtere risikoen.

Fjernelse af skyggedata med synlighed og beskyttelse

Selv om en komplet blokering af GenAI-løsninger ikke er sandsynlig at virke, kan virksomheder støtte AI-innovation, mens de afværger skyggedata-spredning, ved at udføre tre kerneaktioner:

1. Etabler synlighed fra ende til ende

Virksomhederne har brug for at vide nøjagtigt, hvad de har at gøre med, før de kan effektivt beskytte deres data-økosystemer. Dette begynder med at male et komplet billede af, hvilke GenAI-applikationer der bruges af deres ansatte, herunder dem, der er integreret i godkendte værktøjer. Det omfatter også typerne af data – finansielle, IP, PII, PHI eller andre regulerede oplysninger – der deles med disse applikationer, samt hvor data flytter sig over på-prem-, SaaS- og cloud-netværk. Uden denne afgørende information er sikkerheds- og compliance-holdene efterladt til at styre antagelser i stedet for præcise, virkelige ansatteadfærd.

2. Anvend kontekstbevidste dataprotektionspolitikker

Synlighed alene er ikke tilstrækkeligt, hvis kontrollerne ikke kan tilpasse sig, hvordan GenAI bliver brugt. Klassiske “tillad eller bloker” -politikker er for stive til AI-arbejdsprocesser, der kræver kontinuerlig, konversationel dataudveksling. For at beskytte disse løsninger effektivt skal holdene skabe kontekstbevidste politikker, der vurderer brugere, data og destinationer i realtid. Dette gør det muligt at træffe realistiske og proportionerede handlinger på brugeradfærd, blokering af risikable uploads, censurering af følsomme oplysninger, før de forlader miljøet, eller instruere ansatte til at prøve sikrere alternativer. Disse automatiserede sikkerhedsforanstaltninger kan integreres i daglige opgaver mere effektivt end fuld afbrydelse eller manuel intervention, hvilket gør GenAI-brug sikrere uden at hæmme produktiviteten.

3. Sikre konsekvent politikgennemførelse

Virksomhederne skal gennemføre en enkelt konsekvent sæt af dataprotektionspolitikker, hvor arbejdet foregår, uden at tvinge holdene til at opgive værktøjer, de er blevet afhængige af. De skal ikke “rip and replace” etablerede værktøjer, da dette ville forstyrre produktiviteten betydeligt. I stedet skal de etablere ensartede politikker, der følger data og brugere over cloud-lagring, samarbejdssuiter, SaaS-applikationer og GenAI-assistenter. Denne konsekvens reducerer både risiko og friktion, hvilket giver sikkerhedsholdene mulighed for at undgå at styre fragmenterede kontroller og giver ansatte mulighed for at arbejde inden for forudsigelige rammer i stedet for at møde uventede forbud. I sidste ende vil en proaktiv og konsekvent reaktion være langt mere effektiv end en reaktiv og fragmenteret.

Støtte til sikker og bæredygtig adoption

GenAI-værktøjer er blevet så hurtigt integreret i daglige arbejdsprocesser, at organisationer ikke kan behandle dem som en niche eller eksperimentel risiko. De kan ikke ignoreres, og de kan ikke fuldstændig fjernes. I stedet må virksomheder navigere en vej fremad, der muliggør innovativ AI-brug, mens de undgår den skyggeagtige, uprotectede bevægelse af følsomme data over data-økosystemer. Succes kommer ikke fra at undertrykke adoption, men fra at muliggøre den på en sikker måde gennem kontinuerlig, kontekstbevidst og konsekvent dataprotektion, hvor deres data flyder. Virksomheder, der vil lykkes, må navigere en vej fremad, der muliggør innovativ AI-brug, mens de undgår den skyggeagtige, uprotectede bevægelse af følsomme data over data-økosystemer. Succes kommer ikke fra at undertrykke adoption, men fra at muliggøre den på en sikker måde gennem kontinuerlig, kontekstbevidst og konsekvent dataprotektion, hvor deres data flyder.