Compreendendo a IA de sombra e seu impacto em seus negócios

O mercado está crescendo com inovação e novos projetos de IA. Não é nenhuma surpresa que as empresas estejam correndo para usar IA para permanecer à frente na atual economia acelerada. No entanto, essa rápida adoção de IA também apresenta um desafio oculto: o surgimento de 'IA das sombras. '

Veja o que a IA está fazendo na vida cotidiana:

• Economize tempo automatizando tarefas repetitivas.
• Gerando insights que antes levavam muito tempo para serem descobertos.
• Melhorando a tomada de decisões com modelos preditivos e análise de dados.
• Criação de conteúdo por meio de ferramentas de IA para marketing e atendimento ao cliente.

Todos esses benefícios deixam claro por que as empresas estão ansiosas para adotar a IA. Mas o que acontece quando a IA começa a operar nas sombras?

Esse fenômeno oculto é conhecido como IA Sombra.

O que entendemos por IA de sombra?

IA oculta refere-se ao uso de tecnologias e plataformas de IA que não foram aprovadas ou verificadas pelas equipes de TI ou segurança da organização.

Embora possa parecer inofensivo ou até útil a princípio, esse uso não regulamentado da IA ​​pode expor vários riscos e ameaças.

Sobre 60% dos funcionários admitem usar ferramentas de IA não autorizadas para tarefas relacionadas ao trabalho. Essa é uma porcentagem significativa quando se considera vulnerabilidades potenciais à espreita nas sombras.

IA Sombra vs. TI Sombra

Os termos Shadow AI e Shadow IT podem parecer conceitos semelhantes, mas são distintos.

Shadow IT envolve funcionários usando hardware, software ou serviços não aprovados. Por outro lado, Shadow AI foca no uso não autorizado de ferramentas de IA para automatizar, analisar ou aprimorar o trabalho. Pode parecer um atalho para resultados mais rápidos e inteligentes, mas pode rapidamente se transformar em problemas sem supervisão adequada.

Riscos associados à IA paralela

Vamos examinar os riscos da IA ​​paralela e discutir por que é fundamental manter o controle sobre as ferramentas de IA da sua organização.

Violações de privacidade de dados

Usar ferramentas de IA não aprovadas pode colocar a privacidade dos dados em risco. Funcionários podem compartilhar informações confidenciais acidentalmente enquanto trabalham com aplicativos não verificados.

Cada uma em cada cinco empresas no Reino Unido enfrentou vazamento de dados devido a funcionários que usam ferramentas de IA generativas. A ausência de criptografia e supervisão adequadas aumenta as chances de violações de dados, deixando as organizações expostas a ataques cibernéticos.

Não conformidade regulatória

Shadow AI traz sérios riscos de conformidade. As organizações devem seguir regulamentações como GDPR, HIPAA e EU AI Act para garantir a proteção de dados e o uso ético da IA.

O não cumprimento pode resultar em multas pesadas. Por exemplo, as violações do RGPD podem custar às empresas até € 20 milhões ou 4% de sua receita global.

Riscos Operacionais

A IA sombra pode criar desalinhamento entre as saídas geradas por essas ferramentas e os objetivos da organização. A dependência excessiva de modelos não verificados pode levar a decisões baseadas em informações pouco claras ou tendenciosas. Esse desalinhamento pode impactar iniciativas estratégicas e reduzir a eficiência operacional geral.

Na verdade, um vistoria indicou que quase metade dos líderes seniores se preocupa com o impacto da desinformação gerada pela IA em suas organizações.

Danos à reputação

O uso de IA sombra pode prejudicar a reputação de uma organização. Resultados inconsistentes dessas ferramentas podem prejudicar a confiança entre clientes e stakeholders. Violações éticas, como tomada de decisão tendenciosa ou uso indevido de dados, podem prejudicar ainda mais a percepção pública.

Um exemplo claro é a reação contra Sports Illustrated quando foi descoberto que eles usaram conteúdo gerado por IA com autores e perfis falsos. Este incidente mostrou os riscos do uso mal gerenciado de IA e gerou debates sobre seu impacto ético na criação de conteúdo. Ele destaca como a falta de regulamentação e transparência na IA pode prejudicar a confiança.

Por que a IA de sombra está se tornando mais comum

Vamos analisar os fatores por trás do uso generalizado de IA paralela nas organizações hoje.

• Falta de consciência: Muitos funcionários não conhecem as políticas da empresa em relação ao uso de IA. Eles também podem não estar cientes dos riscos associados a ferramentas não autorizadas.
• Recursos organizacionais limitados: Algumas organizações não fornecem soluções de IA aprovadas que atendam às necessidades dos funcionários. Quando as soluções aprovadas não atendem ou não estão disponíveis, os funcionários geralmente buscam opções externas para atender às suas necessidades. Essa falta de recursos adequados cria uma lacuna entre o que a organização fornece e o que as equipes precisam para trabalhar com eficiência.
• Incentivos desalinhados: Às vezes, as organizações priorizam resultados imediatos em vez de metas de longo prazo. Os funcionários podem ignorar processos formais para atingir resultados rápidos.
• Uso de ferramentas gratuitas: Os funcionários podem descobrir aplicativos de IA gratuitos online e usá-los sem informar os departamentos de TI. Isso pode levar ao uso não regulamentado de dados sensíveis.
• Atualizando ferramentas existentes: As equipes podem habilitar recursos de IA em software aprovado sem permissão. Isso pode criar lacunas de segurança se esses recursos exigirem uma revisão de segurança.

Manifestações da IA ​​das Sombras

Shadow AI aparece em múltiplas formas dentro das organizações. Algumas delas incluem:

Chatbots com tecnologia de IA

As equipes de atendimento ao cliente às vezes usam chatbots para lidar com consultas. Por exemplo, um agente pode confiar em um chatbot para redigir respostas em vez de consultar as diretrizes aprovadas pela empresa. Isso pode levar a mensagens imprecisas e à exposição de informações confidenciais do cliente.

Modelos de Aprendizado de Máquina para Análise de Dados

Os funcionários podem carregar dados proprietários para plataformas de machine learning gratuitas ou externas para descobrir insights ou tendências. Um analista de dados pode usar uma ferramenta externa para analisar padrões de compra do cliente, mas, sem saber, colocar dados confidenciais em risco.

Ferramentas de automação de marketing

Os departamentos de marketing frequentemente adotam ferramentas não autorizadas para agilizar tarefas, ou seja, campanhas de e-mail ou rastreamento de engajamento. Essas ferramentas podem melhorar a produtividade, mas também podem manipular mal os dados do cliente, violando regras de conformidade e prejudicando a confiança do cliente.

Ferramentas de visualização de dados

Ferramentas baseadas em IA são algumas vezes usadas para criar dashboards ou análises rápidas sem aprovação da TI. Embora ofereçam eficiência, essas ferramentas podem gerar insights imprecisos ou comprometer dados comerciais confidenciais quando usadas de forma descuidada.

IA de sombra em aplicações de IA generativa

As equipes frequentemente usam ferramentas como ChatGPT ou DALL-E para criar materiais de marketing ou conteúdo visual. Sem supervisão, essas ferramentas podem produzir mensagens fora da marca ou levantar preocupações com propriedade intelectual, representando riscos potenciais à reputação organizacional.

Gerenciando os riscos da IA ​​paralela

Gerenciar os riscos da IA ​​paralela requer uma estratégia focada que enfatize a visibilidade, o gerenciamento de riscos e a tomada de decisões informadas.

Estabeleça políticas e diretrizes claras

As organizações devem definir políticas claras para uso de IA dentro da organização. Essas políticas devem delinear práticas aceitáveis, protocolos de tratamento de dados, medidas de privacidade e requisitos de conformidade.

Os funcionários também devem aprender os riscos do uso não autorizado de IA e a importância de usar ferramentas e plataformas aprovadas.

Classificar dados e casos de uso

As empresas devem classificar os dados com base em sua sensibilidade e significância. Informações críticas, como segredos comerciais e informações pessoalmente identificáveis ​​(PII), devem receber o mais alto nível de proteção.

As organizações devem garantir que serviços de IA em nuvem públicos ou não verificados nunca manipulem dados sensíveis. Em vez disso, as empresas devem confiar em soluções de IA de nível empresarial para fornecer forte segurança de dados.

Reconhecer os benefícios e oferecer orientação

Também é importante reconhecer os benefícios da IA ​​paralela, que geralmente surge do desejo de maior eficiência.

Em vez de proibir seu uso, as organizações devem orientar os funcionários na adoção de ferramentas de IA dentro de uma estrutura controlada. Elas também devem fornecer alternativas aprovadas que atendam às necessidades de produtividade, garantindo ao mesmo tempo a segurança e a conformidade.

Educar e Treinar Funcionários

As organizações devem priorizar a educação dos funcionários para garantir o uso seguro e eficaz de ferramentas de IA aprovadas. Os programas de treinamento devem se concentrar em orientação prática para que os funcionários entendam os riscos e benefícios da IA ​​enquanto seguem os protocolos adequados.

Funcionários instruídos têm maior probabilidade de usar a IA de forma responsável, minimizando potenciais riscos de segurança e conformidade.

Monitore e controle o uso de IA

Rastrear e controlar o uso de IA é igualmente importante. As empresas devem implementar ferramentas de monitoramento para ficar de olho nos aplicativos de IA em toda a organização. Auditorias regulares podem ajudá-las a identificar ferramentas não autorizadas ou lacunas de segurança.

As organizações também devem tomar medidas proativas, como análise de tráfego de rede, para detectar e resolver o uso indevido antes que ele se agrave.

Colaborar com TI e unidades de negócios

A colaboração entre as equipes de TI e de negócios é vital para selecionar ferramentas de IA que se alinhem aos padrões organizacionais. As unidades de negócios devem ter voz na seleção de ferramentas para garantir praticidade, enquanto a TI garante conformidade e segurança.

Esse trabalho em equipe promove a inovação sem comprometer a segurança ou as metas operacionais da organização.

Passos à frente na gestão ética da IA

À medida que a dependência de IA cresce, gerenciar a IA sombra com clareza e controle pode ser a chave para permanecer competitivo. O futuro da IA ​​dependerá de estratégias que alinhem as metas organizacionais com o uso ético e transparente da tecnologia.

Para saber mais sobre como gerenciar a IA de forma ética, fique ligado em Unir.ai para obter os insights e dicas mais recentes.