シャドーAIとそれがビジネスに与える影響を理解する

市場は革新と活況を呈しており、 新しいAIプロジェクト企業が現在の急速に変化する経済で優位に立つためにAIの活用を急いでいるのは驚くことではありません。しかし、この急速なAI導入は、隠れた課題ももたらしています。それは、「シャドウAI。 '

AI が日常生活で行っていることは次のとおりです。

• 反復的なタスクを自動化することで時間を節約します。
• かつては発見するのに時間がかかっていた洞察を生み出します。
• 予測モデルとデータ分析による意思決定の改善。
• マーケティングと顧客サービスのための AI ツールを使用してコンテンツを作成します。

これらすべての利点から、企業が AI の導入に熱心である理由が明らかになります。しかし、AI が影で動作し始めると何が起こるでしょうか?

この隠れた現象はシャドウ AI として知られています。

シャドー AI とは何でしょうか?

シャドー AI とは、組織の IT チームやセキュリティ チームによって承認または検証されていない AI テクノロジーとプラットフォームを使用することを指します。

一見無害、あるいは役に立つように見えるかもしれませんが、AI を規制せずに使用すると、さまざまなリスクや脅威にさらされる可能性があります。

オーバー 従業員の60％ 仕事関連のタスクに許可されていない AI ツールを使用していることを認めています。潜在的な脆弱性が潜んでいることを考慮すると、これはかなりの割合です。

シャドーAI vs. シャドーIT

「シャドー AI」と「シャドー IT」という用語は似た概念のように聞こえるかもしれませんが、異なるものです。

シャドー IT では、従業員が承認されていないハードウェア、ソフトウェア、またはサービスを使用します。一方、シャドー AI は、AI ツールを不正に使用して作業を自動化、分析、または強化することに重点を置いています。これは、より迅速でスマートな結果を得るための近道のように思えるかもしれませんが、適切な監視がなければ、すぐに問題に発展する可能性があります。

シャドーAIに関連するリスク

シャドー AI のリスクを検証し、組織の AI ツールに対する制御を維持することがなぜ重要であるかについて説明します。

データプライバシー違反

承認されていない AI ツールを使用すると、データのプライバシーが危険にさらされる可能性があります。従業員は、検証されていないアプリケーションで作業中に、誤って機密情報を共有してしまう可能性があります。

あらゆる XNUMX社にXNUMX社 英国では、従業員が 生成AIツール適切な暗号化と監視がなければ、データ漏洩の可能性が高まり、組織はサイバー攻撃に対して無防備な状態になります。

規制違反

シャドー AI は重大なコンプライアンス リスクをもたらします。組織は、データ保護と倫理的な AI の使用を確保するために、GDPR、HIPAA、EU AI 法などの規制に従う必要があります。

違反すると多額の罰金が科せられる可能性があります。例えば、GDPR違反は企業に最大で 20万ユーロ、世界収益の4%.

オペレーショナルリスク

シャドー AI は、これらのツールによって生成される出力と組織の目標の間に不一致を生じさせる可能性があります。検証されていないモデルに過度に依存すると、不明確または偏った情報に基づいた決定につながる可能性があります。この不一致は、戦略的な取り組みに影響を与え、全体的な運用効率を低下させる可能性があります。

実際には、 調査 上級管理職のほぼ半数が、AI が生成した誤情報が組織に与える影響について懸念していることが分かりました。

風評被害

シャドー AI の使用は組織の評判を損なう可能性があります。これらのツールから得られる結果に一貫性がないと、クライアントや関係者の信頼が損なわれる可能性があります。偏った意思決定やデータの誤用などの倫理違反は、世間の認識をさらに損なう可能性があります。

明らかな例は、 スポーツイラストレイテッド 偽の著者やプロフィールを使用して AI 生成コンテンツを使用していたことが発覚した。この事件は、AI の使用を適切に管理しないことのリスクを示し、コンテンツ作成に対する AI の倫理的影響についての議論を引き起こした。AI の規制と透明性の欠如が信頼を損なう可能性があることを浮き彫りにした。

シャドーAIが普及しつつある理由

今日、組織でシャドー AI が広く使用されている理由について見ていきましょう。

• 意識の欠如: 多くの従業員は、AI の使用に関する会社のポリシーを知りません。また、許可されていないツールに関連するリスクを認識していない可能性もあります。
• 限られた組織リソース: 組織によっては、従業員のニーズを満たす承認済みの AI ソリューションを提供していないところもあります。承認済みのソリューションが不十分であったり、利用できない場合、従業員は要件を満たすために外部のオプションを探すことがよくあります。適切なリソースが不足しているため、組織が提供するものとチームが効率的に作業するために必要なものとの間にギャップが生じます。
• 不一致なインセンティブ: 組織は長期的な目標よりも、目先の成果を優先することがあります。従業員は、迅速な成果を得るために正式なプロセスを省略することがあります。
• 無料ツールの使用: 従業員がオンラインで無料の AI アプリケーションを発見し、IT 部門に通知せずに使用してしまう可能性があります。これにより、機密データが規制されていない状態で使用される可能性があります。
• 既存のツールのアップグレード: チームは、承認されたソフトウェアで AI 機能を許可なく有効にする可能性があります。これらの機能にセキュリティ レビューが必要な場合は、セキュリティ ギャップが生じる可能性があります。

影のAIの現れ

シャドー AI は組織内でさまざまな形で現れます。その一部を以下に示します。

AIを利用したチャットボット

カスタマーサービスチームは、承認されていない チャットボット 問い合わせを処理するために、エージェントが会社が承認したガイドラインを参照するのではなく、チャットボットを使用して回答を作成する場合があります。これにより、メッセージが不正確になり、顧客の機密情報が漏洩する可能性があります。

データ分析のための機械学習モデル

従業員は、洞察や傾向を発見するために、独自のデータを無料または外部の機械学習プラットフォームにアップロードする場合があります。データアナリストは、外部ツールを使用して顧客の購入パターンを分析しますが、知らないうちに機密データを危険にさらす可能性があります。

マーケティングオートメーションツール

マーケティング部門は、メール キャンペーンやエンゲージメント追跡などのタスクを効率化するために、許可されていないツールを導入することがよくあります。これらのツールは生産性を向上させることができますが、顧客データを誤って処理し、コンプライアンス ルールに違反し、顧客の信頼を損なう可能性もあります。

データ視覚化ツール

AI ベースのツールは、IT 部門の承認なしにダッシュボードや分析を素早く作成するために使用されることがあります。効率性は高いものの、不注意に使用すると、不正確な洞察を生成したり、機密性の高いビジネス データを危険にさらしたりする可能性があります。

生成 AI アプリケーションにおけるシャドー AI

チームは、マーケティング資料やビジュアル コンテンツを作成するために、ChatGPT や DALL-E などのツールを頻繁に使用します。監視がなければ、これらのツールはブランドに反するメッセージを作成したり、知的財産に関する懸念を引き起こしたりして、組織の評判に潜在的なリスクをもたらす可能性があります。

シャドーAIのリスク管理

シャドー AI のリスクを管理するには、可視性、リスク管理、情報に基づいた意思決定を重視した集中的な戦略が必要です。

明確なポリシーとガイドラインを確立する

組織は、組織内での AI の使用に関する明確なポリシーを定義する必要があります。これらのポリシーには、許容されるプラクティス、データ処理プロトコル、プライバシー対策、コンプライアンス要件を概説する必要があります。

従業員は、AI の不正使用のリスクと、承認されたツールやプラットフォームを使用することの重要性についても学習する必要があります。

データの分類とユースケース

企業は、機密性と重要性に基づいてデータを分類する必要があります。企業秘密や個人識別情報 (PII) などの重要な情報は、最高レベルの保護を受ける必要があります。

組織は、パブリックまたは未検証のクラウド AI サービスが機密データを決して取り扱わないようにする必要があります。代わりに、企業はエンタープライズ グレードの AI ソリューションを利用して強力なデータ セキュリティを確保する必要があります。

メリットを認識し、ガイダンスを提供する

効率性の向上を求めることから生じることが多いシャドー AI の利点を認識することも重要です。

組織は、AI ツールの使用を禁止するのではなく、管理されたフレームワーク内で従業員が AI ツールを採用できるように指導する必要があります。また、セキュリティとコンプライアンスを確保しながら生産性のニーズを満たす承認済みの代替手段も提供する必要があります。

従業員の教育と訓練

組織は、承認された AI ツールを安全かつ効果的に使用できるように、従業員教育を優先する必要があります。トレーニング プログラムは、従業員が適切なプロトコルに従いながら AI のリスクと利点を理解できるように、実践的なガイダンスに重点を置く必要があります。

教育を受けた従業員は AI を責任を持って使用する可能性が高くなり、潜在的なセキュリティとコンプライアンスのリスクを最小限に抑えることができます。

AIの使用状況を監視および制御する

AI の使用状況の追跡と制御も同様に重要です。企業は、組織全体の AI アプリケーションを監視するための監視ツールを実装する必要があります。定期的な監査は、不正なツールやセキュリティのギャップを特定するのに役立ちます。

組織は、ネットワーク トラフィック分析などの予防的な対策を講じて、悪用が拡大する前にそれを検出し、対処する必要があります。

IT部門とビジネス部門との連携

組織の標準に適合する AI ツールを選択するには、IT チームとビジネス チームの連携が不可欠です。ビジネス部門は実用性を確保するためにツールの選択に意見を述べる権利を持ち、IT 部門はコンプライアンスとセキュリティを確保する必要があります。

このチームワークにより、組織の安全性や運用目標を損なうことなくイノベーションが促進されます。

倫理的なAI管理の前進

AI への依存が高まるにつれ、シャドー AI を明確かつ制御された方法で管理することが、競争力を維持するための鍵となる可能性があります。AI の将来は、組織の目標と倫理的で透明性のあるテクノロジーの使用を一致させる戦略にかかっています。

AIを倫理的に管理する方法の詳細については、 ユナイトアイ 最新の洞察とヒントをご覧ください。