임박한 Shadow AI의 물결

인공 지능은 더 이상 화제가 아니다. 그것은 다음 비즈니스 변혁의 물결의 핵심이다. 그것은 우리의 워크플로우, 고객 상호 작용, 보안 시스템, 그리고 아이디어를 моз ヾstorming하는 방식에 존재한다.

하지만 여기서 도전이 있다: 인공 지능의 능력이 퍼지면, 그 발자국도 함께 커진다. 그리고 Shadow IT를 본 것처럼, 더 위험한 버전의 Shadow AI가 빠르게 등장하고 있다.

그것은 가상적인 것이 아니다. 그것은 이미 여기 있다. 그리고 그것은 대부분의 조직이 향후 1-3년 동안 직면할 가장 큰 운영적인 도전이 될 것이다.

Shadow AI란 무엇인가?

Shadow AI는 공식적인 승인, 보안 검토, 또는 거버넌스 없이 조직에서 사용되는 인공 지능 시스템, 도구, 또는 모델이다. 그것은 항상 악의적이지는 않다 – 대부분의 경우, 그것은 좋은 의도에서 시작한다. 그러나 그것은 조용히 자라나는 위험을 만들어낸다.

야생에서 Shadow AI의 예시:

• 마케팅: 콘텐츠 관리자가 고객 이메일 목록을 ChatGPT에 업로드하여 타겟 메시지를 생성한다. 그들은 시간을 절약하려고 하지만, 고객 데이터가 第三자 AI의 훈련 환경에 저장되며, GDPR 또는 CCPA를 위반할 수 있다.
• 엔지니어링: 개발자가 자체 코드를 AI 코드 어시스턴트에貼して 문제를 디버깅한다. 모델은 이제 귀하의 지적 재산에 접근할 수 있으며, 다른 사용자의 쿼리에서 노출될 수 있다.
• 영업: 영업 담당자가 승인되지 않은 AI 거래 예측 도구를 사용하여 파이프라인 보고를 “加速”한다. 도구는 무료이지만, 서비스 약관에 따르면 업로드된 모든 데이터가 분석되고 “파트너”와 공유될 수 있다.
• 운영: 비즈니스 단위가 자체 AI 채팅봇을 생성하여 내부 정책 문서를 제공한다. 그러나 보안 검토 없이, 봇이 취약점을 노출하고, 인사 및 급여 데이터를 노출할 수 있다.

이러한 시나리오는 실제로 기업 환경에서 본 변형이다. 때로는 몇 개월 후에 우연히 발견된다.

Shadow AI가 향후 36개월 동안 왜 증가할까?

우리는 인공 지능의 “골드 러시” 단계에 있다. 실험의 속도는 거버넌스가 따라잡을 수 없을 정도로 빠르다. 여기서 왜 문제가 커질 것인지 설명한다:

• 저벽지 인공 지능 도구의 확산: 생성적 인공 지능 API, 브라우저 확장 프로그램, SaaS 도구가 모든 직원이 몇 분 안에 인공 지능 기능을 생성할 수 있도록 한다. 많은 도구가 무료이거나 점심 값보다 저렴하다.
• 부서 수준의 자율성: 팀은 각자의 예산을 가지고 있으며, 더 빠른 결과를 내야 한다. IT가 너무 느리면, 그들은 인공 지능으로 문제를 해결할 것이다.
• 데이터饥渴: 인공 지능은 데이터를 먹는다. 사용자는 더好的 출력을 얻기 위해 더 많은 정보를 “급여”하려고 한다. 그러나 의도하지 않게, 민감한 데이터를 보호된 시스템 외부로 이동시킨다.
• 가짜 安全感: 직원들은 “큰 이름의 제품이므로 안전하다”고 생각한다. 그러나 “안전”은 준수 또는 비즈니스 контек스트에서 보안을 의미하지 않는다.
• 인공 지능 전략의 분열: 중앙적인 감시 없이, 조직은 10-20개의 서로 다른 인공 지능 도구를 갖게 되며, none이 서로 통신하지 않는다. 이는 비용과 복잡성을 증가시킨다.

인공 지능 확산의 실제 위험

위험은 비용에 관한 것이 아니다. 그것은 통제, 준수, 그리고 신뢰와 관련이 있다.

• 규제 준수: 승인되지 않은 인공 지능에 개인 데이터를 입력하면 즉시 GDPR, HIPAA, 또는 산업 특정 규제를 위반할 수 있다. 규제 기관은 “그것은 그냥 테스트였다”고 생각하지 않는다.
• 데이터 유출: 데이터가 第三자 인공 지능의 훈련 세트에 들어가면, 다시 가져올 수 없을 수도 있다. 그리고 다른 곳에서 다시 나타날 수 있다.
• 지적 재산권 침해: 자체 코드, 디자인, 또는 전략이 우연히 노출될 수 있으며, 경쟁 우위를 약화시킨다.
• 보안 취약점: Shadow AI 도구는 자주 아이덴티티 관리, 로깅, 모니터링을 우회한다. 그것들은 당신이 알지 못하는 새로운 공격 표면을 생성한다.
• 의사 결정 위험: 인공 지능 모델이 검토되지 않으면, 그 출력은 편향되거나, 잘못되거나, 구식 데이터에 기반할 수 있다. 그리고 비즈니스 리더는 이미 나쁜 결정이 내려진 후에야 알게 된다.

이것이 대규모에서 무엇을 의미하는가

5,000명의 직원을 둔 중형 기업을 운영한다고 가정하자. 마케팅, 인사, 영업, 엔지니어링 팀은 모두 독립적으로 인공 지능 도구를 실험하고 있다.

1년 내에, 당신은 발견한다:

• 17개의 서로 다른 인공 지능 벤더가 사용되고 있으며, none이 보안 검토를 받지 않았다.
• 至少 4개의 서로 다른 대형 언어 모델이 고객 데이터를 처리하고 있다.
• AI 구독료가 12개의 서로 다른 비용 센터에서 지불되고 있으며, 각각 별도로 협상되거나 협상되지 않는다.
• 보안 팀은 인공 지능 관련 API 호출에 대한 로그를 가지고 있지 않다. 즉, 침해가 발생하면 추적할 수 없다.

이것은 “what if”가 아니다. 이것은 많은 회사에서 실제로 발생하는 현실이다.

Shadow AI에서 전략으로: 앞서 나가는 방법

좋은 소식은 Shadow AI를 경쟁 우위로 전환할 수 있다는 것이다 – 만약 지금 해결한다면.

1. 인공 지능 거버넌스 프로그램을 시작하십시오: 승인된 도구, 사용 방법, 접근할 수 있는 데이터를 정의하십시오. 문서화하고 접근할 수 있도록 하십시오.
2. 인공 지능 활성화 팀을 구성하십시오: 인공 지능 도구를 평가하고, 통합을 관리하며, 팀이 인공 지능을 안전하게 사용하도록 도와주는 크로스 기능적인 그룹입니다. 이것은 문화를 “인공 지능을 사용하지 마십시오”에서 “인공 지능을 올바르게 사용하십시오”로 전환시킵니다.
3. 인공 지능 탐지 도구를 배포하십시오: Shadow IT 모니터링과 유사하지만, 인공 지능 API 사용, 데이터 흐름, 모델 엔드포인트를 감지하는 데 중점을 둡니다.
4. 인공 지능을 위한 데이터 분류 정책을 설정하십시오: 직원들에게 어떤 유형의 데이터를 인공 지능 도구와 공유할 수 있는지 및 공유할 수 없는지 교육하십시오. 설정을 활성화 또는 비활성화하는 방법을 교육하고, 모든 것을 온보딩의 일부로 만드십시오.
5. 정기적인 훈련과 시뮬레이션을 실행하십시오: 직원들에게 실제 인공 지능 위험에 대해 교육하고, 피싱과 마찬가지로 시뮬레이션된 시나리오로 테스트하십시오.

결론

인공 지능을 채택하는 경주에서, 통제 없이 속도는 혼란의 재료이다. Shadow AI는 사라지지 않을 것이다. 그것은 모든 SaaS 플랫폼과 생산성 스위트에 내장된 인공 지능으로 가속화될 것이다. 향후 36개월은 중요하다. 만약 중앙적인 인공 지능 전략을 수립하지 않으면, 분리된 도구, 통제할 수 없는 비용, 그리고 준수 나이트메어로 남게 될 것이다. 이 시대에서 승리자는 인공 지능을 빠르게 채택하는 것이 아니다. 그것은 인공 지능을 지혜롭게 채택하는 것이다. 물결이 다가온다. 질문은 당신이 물결을 타는 사람인지, 아니면 물결에 휩쓸리는 사람인지 하는 것이다.