छाया एआई की आसन्न लहर

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब कोई दिखावा नहीं है; यह व्यावसायिक परिवर्तन की अगली लहर की रीढ़ है। यह हमारे वर्कफ़्लोज़, हमारे ग्राहक इंटरैक्शन, हमारी सुरक्षा प्रणालियों और यहाँ तक कि विचारों पर मंथन करने के हमारे तरीक़े में भी मौजूद है।

लेकिन चुनौती यह है: जैसे-जैसे AI की क्षमताएँ फैलती जा रही हैं, वैसे-वैसे इसका दायरा भी बढ़ता जा रहा है। और जैसा कि हमने एक दशक पहले शैडो आईटी के साथ देखा था, एक नया और ज़्यादा खतरनाक रूप तेज़ी से उभर रहा है: शैडो AI।

यह कोई काल्पनिक बात नहीं है। यह अभी मौजूद है। और यह अगले एक-तीन सालों में ज़्यादातर संगठनों के सामने आने वाली सबसे बड़ी परिचालन चुनौती होगी।

शैडो एआई क्या है?

छाया ए.आई क्या आपके संगठन में बिना आधिकारिक मंज़ूरी, सुरक्षा समीक्षा या प्रशासन के इस्तेमाल किया जा रहा कोई भी AI सिस्टम, टूल या मॉडल है? यह हमेशा दुर्भावनापूर्ण नहीं होता—ज़्यादातर मामलों में, इसकी शुरुआत अच्छे इरादों से होती है। लेकिन यह ऐसे जोखिम पैदा करता है जो धीरे-धीरे बढ़ते हैं और तब तक चलते रहते हैं जब तक कि वे किसी मालगाड़ी की तरह आप पर हमला नहीं कर देते।

छाया एआई के उदाहरण:

• विपणन: एक कंटेंट मैनेजर लक्षित संदेश बनाने के लिए ग्राहकों की ईमेल सूची ChatGPT पर अपलोड करता है। वे बस समय बचाने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन अब ग्राहक डेटा किसी तृतीय-पक्ष AI के प्रशिक्षण वातावरण में संग्रहीत किया जा रहा है, जो संभवतः GDPR या CCPA का उल्लंघन करता है।
• अभियांत्रिकी: एक डेवलपर किसी समस्या को डीबग करने के लिए AI कोड असिस्टेंट में मालिकाना कोड पेस्ट करता है। अब मॉडल को आपकी बौद्धिक संपदा तक पहुँच मिल जाती है और वह इसे किसी अन्य उपयोगकर्ता की क्वेरी में प्रदर्शित कर सकता है।
• बिक्री: एक अकाउंट एक्ज़ीक्यूटिव पाइपलाइन रिपोर्टिंग को "तेज़" करने के लिए एक अस्वीकृत एआई डील-फोरकास्टिंग टूल का इस्तेमाल करता है। यह टूल मुफ़्त है, लेकिन इसकी सेवा शर्तों में कहा गया है कि अपलोड किए गए सभी डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है और उसे "भागीदारों" के साथ साझा किया जा सकता है।
• संचालन: एक व्यावसायिक इकाई क्रेडिट कार्ड के खर्च का इस्तेमाल करके अपना खुद का एआई चैटबॉट बनाती है, और बिना किसी सुरक्षा समीक्षा के उसे संवेदनशील आंतरिक नीतिगत दस्तावेज़ भेज देती है। इस बॉट के साथ छेड़छाड़ हो जाती है, जिससे मानव संसाधन और पेरोल डेटा उजागर हो जाता है।

ये वास्तविक परिदृश्य हैं जिनके विभिन्न रूप मैंने उद्यम वातावरण में देखे हैं, कभी-कभी इनका पता महीनों बाद दुर्घटनावश चलता है।

अगले 36 महीनों में शैडो एआई क्यों बढ़ेगा?

हम "सोने के पाने का बुख़ारएआई अपनाने का " चरण" । प्रयोगों की गति शासन की क्षमता से कहीं अधिक तेज़ है। समस्या और जटिल क्यों होगी, यहाँ बताया गया है:

• कम बाधा वाले एआई उपकरणों का प्रसार: जेनरेटिव एआई एपीआई, ब्राउज़र एक्सटेंशन और SaaS टूल्स किसी भी कर्मचारी के लिए बिना आईटी के, मिनटों में एआई क्षमताएँ स्थापित करना संभव बनाते हैं। इनमें से कई मुफ़्त हैं या दोपहर के भोजन से भी कम खर्च में उपलब्ध हैं।
• विभाग-स्तरीय स्वायत्तता: टीमों के अपने बजट होते हैं और उन पर तेज़ी से नतीजे देने का दबाव होता है। अगर आईटी बहुत धीमी गति से काम करता है, तो वे एआई की मदद से खुद ही समस्या का समाधान कर लेंगे।
• डेटा की भूख: एआई डेटा पर फलता-फूलता है। उपयोगकर्ता स्वाभाविक रूप से बेहतर परिणाम पाने के लिए उसे और अधिक जानकारी "फ़ीड" करना चाहते हैं, जिससे अनजाने में संवेदनशील डेटा सुरक्षित सिस्टम से बाहर चला जाता है।
• सुरक्षा की झूठी भावना: कर्मचारी सोचते हैं, "यह किसी बड़े नाम से है, इसलिए यह सुरक्षित ही होगा।" वे यह नहीं समझते कि "सुरक्षित" का अर्थ अनुपालन नहीं है - या उनके व्यवसाय के संदर्भ में सुरक्षित भी नहीं है।
• एआई रणनीति का विखंडन: केंद्रीय निगरानी के बिना, संगठनों के विभिन्न विभागों में 10-20 अलग-अलग एआई उपकरण होते हैं, जिनमें से कोई भी एक-दूसरे से संवाद नहीं करता, जिससे लागत और जटिलता बढ़ जाती है।

एआई फैलाव के वास्तविक जोखिम

ख़तरा सिर्फ़ लागत का नहीं है, ख़तरा नियंत्रण का है, अनुपालन, और विश्वसनीयता।

• नियामक अनुपालन: किसी बिना जाँचे-परखे एआई में व्यक्तिगत डेटा डालने से आप तुरंत जीडीपीआर, एचआईपीएए, या उद्योग-विशिष्ट नियमों का उल्लंघन करने लगेंगे। नियामकों को इस बात की परवाह नहीं होगी कि यह "सिर्फ़ एक परीक्षण" था।
• डेटा रिसाव: एक बार जब आपका डेटा किसी तृतीय-पक्ष AI के प्रशिक्षण सेट में प्रवेश कर जाता है, तो हो सकता है कि आप उसे कभी वापस न पा सकें, और वह कहीं और पुनः प्रकट हो सकता है।
• आईपी ​​चोरी: स्वामित्व कोड, डिजाइन या रणनीति अनजाने में उजागर हो सकती है, जिससे प्रतिस्पर्धात्मक लाभ नष्ट हो सकता है।
• सुरक्षा संबंधी अंध स्थान: शैडो एआई उपकरण अक्सर पहचान प्रबंधन, लॉगिंग और निगरानी को दरकिनार कर देते हैं। वे नए हमले के रास्ते बनाते हैं जिनके बारे में आपको पता भी नहीं होता।
• निर्णय लेने के जोखिम: यदि एआई मॉडलों की जांच नहीं की जाती है, तो उनके परिणाम पक्षपातपूर्ण, गलत या पुराने डेटा पर आधारित हो सकते हैं, और व्यवसाय के नेताओं को तब तक पता नहीं चल सकता जब तक कि गलत निर्णय नहीं लिए जा चुके हों।

यह पैमाने पर कैसा दिखता है

कल्पना कीजिए कि आप 5,000 कर्मचारियों वाला एक मध्यम आकार का उद्यम चलाते हैं। आपकी मार्केटिंग, मानव संसाधन, बिक्री और इंजीनियरिंग टीमें, सभी प्रयोग कर रही हैं। एआई उपकरण स्वतंत्र रूप से।

एक वर्ष के भीतर, आप पाते हैं:

• 17 विभिन्न एआई विक्रेता उपयोग में हैं, उनमें से किसी की भी सुरक्षा समीक्षा नहीं की गई है।
• कम से कम चार अलग-अलग बड़े भाषा मॉडल आपके ग्राहक डेटा को संसाधित कर रहे हैं।
• एआई सदस्यता का व्यय 12 विभिन्न लागत केन्द्रों से किया जा रहा है, जिनमें से प्रत्येक पर अलग से बातचीत की जाती है (या बिल्कुल भी बातचीत नहीं की जाती है)।
• आपकी सुरक्षा टीम के पास AI-संबंधित API कॉल का कोई लॉग नहीं है, जिसका अर्थ है कि यदि कोई उल्लंघन होता है, तो आप उसका पता नहीं लगा सकते।

यह कोई "क्या होता अगर" वाली बात नहीं है, यह आपकी सोच से कहीं अधिक कम्पनियों की वास्तविकता है।

फैलाव से रणनीति तक: आगे कैसे बढ़ें

अच्छी खबर? शैडो एआई को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में बदला जा सकता है - यदि आप इसे अभी से निपटा लें।

1. एआई गवर्नेंस कार्यक्रम का शुभारंभ: परिभाषित करें कि कौन से उपकरण स्वीकृत हैं, उनका उपयोग कैसे किया जा सकता है, और वे किस डेटा तक पहुँच सकते हैं। इसका दस्तावेज़ीकरण करें और इसे सुलभ बनाएँ।
2. एआई सक्षमता टीम का गठन करें: एक क्रॉस-फ़ंक्शनल समूह जो AI टूल्स का मूल्यांकन करता है, एकीकरण का प्रबंधन करता है, और टीमों को AI अपनाने में मदद करता है सुरक्षितइससे संस्कृति “एआई का उपयोग न करें” से “एआई का सही तरीके से उपयोग करें” में बदल जाती है।
3. AI डिस्कवरी उपकरण तैनात करें: शैडो आईटी मॉनिटरिंग के समान, लेकिन एआई एपीआई उपयोग, डेटा प्रवाह और मॉडल एंडपॉइंट का पता लगाने पर केंद्रित।
4. AI के लिए डेटा वर्गीकरण नीति निर्धारित करें: कर्मचारियों को प्रशिक्षित करें कि किस प्रकार का डेटा AI टूल्स के साथ साझा किया जा सकता है और किस प्रकार का नहीं। कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग्स को सक्षम या अक्षम करने के बारे में शिक्षित करें और इसे ऑनबोर्डिंग का हिस्सा बनाएँ।
5. नियमित प्रशिक्षण और सिमुलेशन चलाएं: कर्मचारियों को वास्तविक दुनिया के एआई जोखिमों के बारे में सिखाएं और उनका परीक्षण सिम्युलेटेड परिदृश्यों के साथ करें, ठीक वैसे ही जैसे आप फ़िशिंग के साथ करते हैं।

नीचे पंक्ति

एआई को अपनाने की होड़ में, नियंत्रण के बिना गति अराजकता का कारण बनती है। शैडो एआई कहीं नहीं जा रहा है; जैसे-जैसे एआई हर SaaS प्लेटफ़ॉर्म और उत्पादकता सूट में समाहित होता जाएगा, इसकी गति और तेज़ होती जाएगी। अगले 36 महीने महत्वपूर्ण हैं। अगर आप एआई रणनीति को केंद्रीकृत करने के लिए अभी कदम नहीं उठाते हैं, तो आपके पास असंबद्ध उपकरणों, अनियंत्रित लागतों और अनुपालन संबंधी दुःस्वप्नों का एक ढेर रह जाएगा। इस युग में विजेता वे नहीं होंगे जो एआई को तेज़ी से अपनाएँगे, बल्कि वे होंगे जो इसे अपनाएँगे। समझदारी सेलहर आ रही है। सवाल यह है कि आप उस पर सवार होंगे या नीचे खींचे जा रहे होंगे।