शैडो एआई बड़ी विफलता को उजागर कर रहा है

वर्षों से, इनसाइडर जोखिम को सबसे खराब स्थिति के दृश्यों के आसपास फ्रेम किया गया था: दुर्भाग्यपूर्ण कर्मचारी, चोरी किए गए डेटा, और तथ्यों की खोज जो वास्तव में हुआ था। उस फ्रेमिंग हमेशा अधूरा था। एआई के युग में, यह सक्रिय रूप से असहायक हो रहा है।

अधिकांश इनसाइडर जोखिम दुर्भाग्य से शुरू नहीं होता है। यह दैनिक कार्य से शुरू होता है: एक दस्तावेज़ को सारांशित करना, एक ग्राहक का उत्तर देना, एक कार्य प्रवाह को तेज करना, या कोड को तेजी से शिपिंग करना। अधिक से अधिक बार, वे दैनिक निर्णय अब एआई को शामिल करते हैं।

यही कारण है कि शैडो एआई महत्वपूर्ण है। व्यापक रूप से, शैडो एआई को एआई टूल्स, एजेंट, या स्वचालन के उपयोग के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो अनुमोदित उद्यम पर्यवेक्षण के बाहर हैं। अधिकांश मामलों में, कर्मचारी नीति से बचने की कोशिश नहीं कर रहे हैं। वे अपनी नौकरी पूरी करने की कोशिश कर रहे हैं। वास्तविक मुद्दा यह है कि शासन कार्य में बदलाव के साथ तालमेल नहीं बिठा पाया है।

यह अंतर अब मापने योग्य है। नए पोनेमन शोध में पाया गया कि 92% संगठनों का कहना है कि जेनरेटिव एआई ने कर्मचारियों के लिए जानकारी तक पहुंच और साझा करने के तरीके को बदल दिया है, लेकिन केवल 18% ने पूरी तरह से एआई शासन को इनसाइडर जोखिम कार्यक्रमों में एकीकृत किया है। एआई पहले से ही दैनिक कार्य में निहित है। पर्यवेक्षण अभी भी पकड़ में है।

शैडो एआई एक समस्या नहीं है

संगठनों द्वारा की जाने वाली सबसे बड़ी गलतियों में से एक शैडो एआई को एक単ीय, एकरूप जोखिम के रूप में मानना है। यह नहीं है।

एक महत्वपूर्ण अंतर है एआई का उपयोग सार्वजनिक शोध को सारांशित करने के लिए, आंतरिक अनुबंधों को अनुमोदित सहायक में पेस्ट करना, और एक एआई एजेंट को उद्यम प्रणालियों में डेटा पुनर्प्राप्त करने या कार्रवाई करने की अनुमति देने के बीच। जोखिम डेटा की संवेदनशीलता, स्वायत्तता के स्तर, और प्रणाली को दी गई अधिकार के आधार पर बदलता है।

यही कारण है कि कंबल प्रतिबंध अक्सर काम नहीं करते हैं। वे आमतौर पर व्यवहार को और अधिक दूरस्थ बनाने की प्रवृत्ति रखते हैं बिना उन शर्तों को संबोधित किए जिन्होंने व्यवहार को पहले स्थान पर आकर्षक बनाया। लेकिन अत्यधिक अनुमति देने वाली नीतियां भी बेहतर नहीं हैं। यदि सब कुछ अनुमति दी जाती है, तो शासन कागज़ पर एक अभ्यास बन जाता है।

एक अधिक प्रभावी दृष्टिकोण यह है कि विभेद करना है:

• निम्न-जोखिम सहायता, जहां एआई सीमित एक्सपोजर के साथ दैनिक कार्य का समर्थन करता है
• उच्च-जोखिम डेटा हैंडलिंग, जहां संवेदनशील जानकारी दर्ज की जा रही है, परिवर्तित की जा रही है, या साझा की जा रही है, और
• प्रतिनिधि अधिकार, जहां एआई प्रणालियों को जुड़े वातावरण में पुनर्प्राप्ति, अभिविन्यास, या अभिनय करने की अनुमति दी जाती है।

यह अंतिम श्रेणी वास्तविक बदलाव को चिह्नित करती है।

जैसे ही एआई सामग्री जेनरेशन से परे पुनर्प्राप्ति, अभिविन्यास, और निष्पादन में आगे बढ़ता है, सुरक्षा प्रश्न बदलता है। मुद्दा अब यह नहीं है कि किसी ने एक अनुमोदित टूल का उपयोग किया है या नहीं। यह है कि प्रणाली को क्या अधिकार दिया गया है, यह किन डेटा तक पहुंच सकता है, और उस पहुंच के साथ यह क्या कर सकता है।

एआई एजेंट अधिक विश्वसनीय, अधिक जुड़े हुए, और स्वतंत्र रूप से कार्य करने में सक्षम हो रहे हैं। यही कारण है कि पारंपरिक इनसाइडर जोखिम मॉडल अपनी सीमाएं दिखाने लगे हैं।

शैडो एआई के साथ प्रतिनिधि अधिकार जोखिम मॉडल को क्यों बदलता है

अधिकांश इनसाइडर जोखिम मॉडल मानव व्यवहार का मूल्यांकन करने के लिए बनाए गए थे: लापरवाही, दुरुपयोग, समझौता, या दुर्भाग्यपूर्ण इरादा। वे श्रेणियां अभी भी महत्वपूर्ण हैं। वे बस पूरी तस्वीर को पकड़ने में असमर्थ हैं।

यह विशेष रूप से स्पष्ट हो जाता है जब शैडो एआई में, टूल या एजेंट अनिवार्य रूप से अनुमोदित, केंद्रीय रूप से शासित, या यहां तक कि संगठन के लिए दृश्यमान नहीं है। इन मामलों में, जोखिम यह नहीं है कि एक कर्मचारी एआई का उपयोग कर रहा है। यह है कि वे एक उपयोगकर्ता-नियंत्रित प्रणाली का उपयोग कर सकते हैं जिसके पास व्यवसाय को पूरी तरह से समझ में नहीं आ रहा है।

आज, एक व्यक्ति के पास वैध पहुंच हो सकती है और जो दिखाई देता है वह एक दैनिक निर्देश जारी कर सकता है। लेकिन एक शैडो एआई परिदृश्य में, उस निर्देश को एक अनुमोदित सहायक, प्लग-इन, एजेंट, या कार्य प्रवाह में पारित किया जा सकता है जो इसे आगे बढ़ा सकता है, तेजी से या व्यापक रूप से उपयोगकर्ता के इरादे से अधिक। यही प्रतिनिधि अधिकार का वास्तविक परिणाम है।

मानव इरादा, पहुंच, या प्रॉम्प्ट की आपूर्ति करता है। एआई प्रणाली गति, पैमाने, और दृढ़ता के साथ निष्पादन करती है। साथ में, वे मशीन गति पर गलतियों को बढ़ा सकते हैं जिसे विरासत नियंत्रण कभी भी पकड़ने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था।

चिंता यह नहीं है कि एआई प्रणालियां दुर्भाग्यपूर्ण हैं। यह है कि वे कमजोर निर्णय, असुरक्षित कार्य प्रवाह, या दोषपूर्ण निर्देशों को मशीन गति से संचालित कर सकती हैं। और जब वह प्रणाली अनुमोदित पर्यवेक्षण के बाहर बैठती है, तो संगठन को यह देखने की कम दृश्यता हो सकती है कि यह किन डेटा को छू रहा है, वह डेटा कहां गया है, क्या कार्रवाई की गई है, या जब कुछ गलत हो जाए तो हस्तक्षेप कैसे करें।

यही कारण है कि सुरक्षा टीमों को इनसाइडर जोखिम के लिए एक अधिक सटीक मॉडल की आवश्यकता है: एक जो न केवल मानव व्यवहार के लिए खाता है, बल्कि मानव इरादे और मशीन निष्पादन के बीच परस्पर क्रिया के लिए भी खाता है।

शैडो एआई की लागत पहले से ही दिखाई दे रही है

यह एक भविष्य की समस्या नहीं है। लागतें पहले से ही वर्तमान इनसाइडर जोखिम रुझानों में दिखाई दे रही हैं।

पोनेमन के 2026 के शोध में पाया गया कि लापरवाही से संबंधित इनसाइडर जोखिम की लागत में 17% की वार्षिक वृद्धि हुई, जो यूएस $ 10.3 मिलियन तक पहुंच गई, जो कुल वार्षिक इनसाइडर जोखिम लागत के हिस्से के रूप में योगदान देती है। यूएस $ 19.5 मिलियन। रिपोर्ट शैडो एआई को एक प्रमुख योगदानकर्ता के रूप में पहचानती है, जो सामान्य उत्पादकता व्यवहार को डेटा एक्सपोजर का एक लगातार स्रोत बनाती है।

संवेदनशील सामग्री को सार्वजनिक या अनुमोदित एआई टूल्स में दर्ज किया जा रहा है। एआई नोट-टेकर गोपनीय बैठकों को कैप्चर कर रहे हैं। एजेंटिक टूल्स सीमित दृश्यता के साथ जुड़े वातावरण में काम कर रहे हैं जो इस स्तर के स्वायत्त संपर्क के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे।

वे आमतौर पर दुर्भाग्यपूर्ण कार्य नहीं हैं। वे सामान्य कार्यस्थल व्यवहार हैं जो कमजोर गार्डरails और अधूरे पर्यवेक्षण वाले प्रणालियों में विकसित हो रहे हैं।

यही कारण है कि शैडो एआई इतना महत्वपूर्ण है। यह केवल एक नई जोखिम श्रेणी पेश नहीं करता है। यह लापरवाही के पैमाने, गति और लागत को बढ़ाता है bằng छोटी गलतियों को दोहराना और पता लगाना मुश्किल बनाता है।

एआई टूल्स पर प्रतिबंध लगाना उत्तर नहीं है

एआई टूल्स अब इतने उपयोगी हो गए हैं कि रोजमर्रा के काम में इतने अधिक एम्बेडेड हो गए हैं कि उन्हें पूरी तरह से प्रतिबंधित करने से प्रबंधित नहीं किया जा सकता है। जब संगठन केवल प्रतिबंधों पर निर्भर करते हैं, तो वे अक्सर उपयोग को कम दिखाई देने वाले चैनलों में धकेल देते हैं।

एक बेहतर प्रतिक्रिया दृश्यता से शुरू होती है। सुरक्षा टीमों को यह समझने की आवश्यकता है कि कौन से एआई टूल्स का उपयोग किया जा रहा है, कौन सा डेटा उनमें प्रवाहित हो रहा है, कौन से आउटपुट उत्पन्न हो रहे हैं, और कौन सी प्रणालियों को उपयोगकर्ता की ओर से कार्य करने की अनुमति है।

सुरक्षा टीमों को यह समझने की भी आवश्यकता है कि वास्तव में कार्य कैसे हो रहा है — न कि नीति को यह मानकर कि यह कैसे होता है।

इसका मतलब है कि एआई शासन को इनसाइडर जोखिम प्रबंधन के भीतर ले जाना, इसे एक अलग अनुपालन पहल के रूप में नहीं मानना। यदि कर्मचारी और एआई प्रणालियां दोनों जानकारी तक पहुंच रही हैं, इसे बदल रही हैं, और इसे स्थानांतरित कर रही हैं, तो वे एक ही दृश्यता, जवाबदेही, और नियंत्रण मॉडल के भीतर आते हैं।

जो संगठन इसे सही प्राप्त करते हैं वे वे नहीं होंगे जो सबसे अधिक टूल्स पर प्रतिबंध लगाते हैं। वे वे होंगे जो जिम्मेदार प्रयोग को सामग्री एक्सपोजर के अंत में कहां समाप्त होते हैं इसे स्पष्ट रूप से बता सकते हैं।

शैडो एआई एक गवर्नेंस नुस्खा नहीं है। यह एक प्रारंभिक चेतावनी है कि काम पर्यवेक्षण से अधिक तेजी से बदल गया है। अब चुनौती व्यवसाय को धीमा करने की नहीं है। यह एक नए संचालन वास्तविकता में अनुशासन लागू करना है — एक जिसमें मानव निर्णय और मशीन निष्पादन तेजी से एक साथ काम कर रहे हैं।