Umbra Largă a GenAI Pune Datele Dvs. de Întreprindere în Pericol

Soluiile de inteligență artificială generativă (GenAI) nu mai sunt doar ceva pe care angajații întreprinderilor “le testează”. Ele sunt adoptate și integrate în activitățile zilnice de lucru cu o viteză din ce în ce mai mare. Conform unui raport, 40% dintre organizații au raportat utilizarea GenAI în fluxurile de lucru zilnice în ultimul an, iar mai mult de 80% au raportat că utilizatorii au interacționat cu aceste instrumente săptămânal.

Însă, în timp ce adoptarea AI este în creștere, vizibilitatea și controlul nu țin pasul. Pe măsură ce GenAI se integrează în cutii de e-mail, editoare de cod, suite de colaborare, asistenți virtuali și multe altele, acestea primesc acces la cantități din ce în ce mai mari de date sensibile prin intermediul promt-urilor, încărcărilor și acțiunilor de copiere-lipire – toate acestea probabil ocolesc controalele tradiționale.

Rezultatul este o cantitate în creștere de date umbrite: informații critice pentru afaceri care curg prin servicii SaaS, cloud și on-premise, cu garduri limitate pentru vizibilitate, guvernanță sau retenție. Pentru a inova în mod durabil și sigur cu soluții de inteligență artificială, este esențial ca întreprinderile moderne să înțeleagă această lacună de adoptare-control și să învețe să abordeze datele umbrite înainte de a scăpa de sub control.

Umbra Largă și Încețoșată a GenAI

Provocarea de bază a datelor umbrite provine din lipsa de context. În timp ce provocările IT umbrite sunt limitate la fișiere în repaus, aplicații sancționate și puncte de ieșire cunoscute, granițele datelor umbrite conduse de IA sunt mult mai puțin definite rigid. Echipele nu pot descoperi și securiza doar instrumente necunoscute; ele trebuie să monitorizeze, de asemenea, modelele de IA integrate în aplicații aprobate, cum ar fi platforme de e-mail, soluții de stocare în cloud și CRM. Acest lucru răstoarnă “soluțiile sigure” cu care au lucrat și le monitorizează, și extinde peisajul lor de amenințări.

GenAI modifică, de asemenea, modul în care datele sensibile se deplasează prin arhitectura întreprinderii. În contrast cu fluxurile de lucru bazate pe aplicații și fișiere ale soluțiilor SaaS tradiționale, acestea funcționează pe un strat conversațional continuu care încurajează utilizatorii să împărtășească context pentru a obține rezultate mai bune. Acest lucru determină utilizatorii să efectueze acțiuni obișnuite de copiere-lipire și încărcare care pot include fragmente de cod sursă, înregistrări ale clienților, documente interne și multe altele, toate lipsite de guvernanța corespunzătoare a partajării de date pentru nivelurile lor de sensibilitate.

Mai mult, adoptarea GenAI nu urmează întotdeauna un model centralizat curat. Niciun utilizator de date al întreprinderii nu este exact la fel, iar dorința lor de a optimiza fluxurile de lucru și de a economisi timp prin automatizare îi poate determina să utilizeze numeroase soluții de IA, ceea ce, la rândul său, creează și mai multe căi de date fragmentate. Înmulțiți acest lucru cu întreaga forță de muncă a întreprinderii dvs., iar umbra devine incredibil de largă.

De Ce Blocarea GenAI Nu Va Funcționa

Confruntate cu aceste amenințări, multe organizații au o reacție de genunchi care este să blocheze sau să restricționeze strâns accesul la instrumentele GenAI. Deși această abordare este înțeleasă, adesea nu este la fel de eficientă pe cât ar dori întreprinderea. Odată ce GenAI este “eliberat din sticlă”, pentru a spune așa, este incredibil de greu de a-l readuce înapoi. Mulți angajați utilizează aceste instrumente pentru a-și eficientiza fluxurile de lucru zilnice, integrând GenAI în planificarea și executarea sarcinilor.

Când accesul este restricționat de sus, utilizarea nu este probabil să se oprească; va continua doar în afara vizibilității. Dacă angajații se mută la conturi personale sau neadministrabile, întreprinderile pierd orice vizibilitate asupra datelor care sunt partajate și reținute de aplicații. De fapt, un raport a constatat că 44% dintre angajați au utilizat deja IA în moduri care încalcă politicile și ghidurile, în timp ce un alt studiu a raportat că 75% dintre angajați care utilizează instrumente de IA neaprobate au admis că partajează informații potențial sensibile cu acestea. Când personalul bine intenționat ocolesc în mod neștiut gardurile și creează oportunități pentru datele sensibile de a părăsi mediile guvernate și de a intra în sisteme cu controale neclare, se creează un risc semnificativ din interior, care poate costa o organizație în medie 19,5 milioane de dolari anual. Prin împingerea activității utilizatorilor mai departe în browsere neadministrabile, conturi cloud personale sau instrumente de IA de nișă, întreprinderile creează mai multe vectori de amenințare pe care echipele de securitate poate nu le vor vedea niciodată.

În acest fel, datele umbrite nu sunt doar rezultatul unor angajați imprudenți cu acces la instrumente de IA. Este un rezultat structural al designului accesibil al GenAI, cererii de context și ubiquității sale generale. Și până când întreprinderile nu pot recâștiga vizibilitatea asupra modului și locului în care curg datele lor umbrite, adoptarea GenAI va continua să devanseze capacitatea lor de a gestiona riscul.

Eliminarea Datelor Umbrite cu Vizibilitate și Protecție

Deși blocarea completă a soluțiilor GenAI nu este probabil să funcționeze, întreprinderile pot sprijini inovația cu IA și pot descuraja proliferarea datelor umbrite prin luarea a trei acțiuni de bază:

1. Stabilirea Vizibilității de la Cap la Coadă

Întreprinderile trebuie să știe exact cu ce se confruntă înainte de a putea proteja în mod eficient ecosistemele de date. Acest lucru începe cu crearea unei imagini complete a aplicațiilor GenAI utilizate de angajații lor, inclusiv a celor integrate în instrumente sancționate. Se extinde, de asemenea, la tipurile de date – financiare, IP, PII, PHI sau alte informații reglementate – care sunt partajate cu aceste aplicații, precum și la locul în care datele călătoresc prin rețele on-prem, SaaS și cloud. Fără această informație crucială, echipele de securitate și conformitate sunt lăsate să guverneze presupuneri în loc de comportament real al angajaților.

2. Aplicarea Politicilor de Protecție a Datelor Conștiente de Context

Vizibilitatea singură nu este suficientă dacă controalele nu pot adapta modului în care GenAI este utilizat. Politicile clasice “permis sau blocat” sunt prea rigide pentru fluxurile de lucru cu IA care necesită schimburi de date conversaționale continue. Pentru a proteja în mod eficient aceste soluții, echipele trebuie să creeze politici conștiente de context care evaluează utilizatorii, datele și destinațiile în timp real. Acest lucru face posibilă adoptarea unor măsuri realiste și proporționate cu privire la comportamentul utilizatorilor, blocând încărcări riscante, mascând informații sensibile înainte de a părăsi mediul sau instruind angajații să încerce alternative mai sigure. Aceste garduri automate pot fi integrate în sarcinile zilnice mai eficient decât întreruperea completă sau intervenția manuală, făcând utilizarea GenAI mai sigură fără a inhiba productivitatea.

3. Asigurarea Implementării Consistente a Politicilor

Întreprinderile trebuie să implementeze un set unic și consistent de politici de protecție a datelor în orice loc în care are loc munca, fără a forța echipele să abandoneze instrumentele de care au ajuns să depindă. Nu ar trebui să “dezinstaleze și să înlocuiască” instrumente stabilite, deoarece acest lucru ar perturba semnificativ productivitatea. În schimb, ar trebui să stabilească politici uniforme care urmează datele și utilizatorii prin stocare în cloud, platforme de colaborare, aplicații SaaS și asistenți GenAI. Acest lucru va reduce atât riscul, cât și frecarea, permițând echipelor de securitate să evite gestionarea controalelor fragmentate și să permită angajaților să lucreze în interiorul unor garduri previzibile, în loc să se confrunte cu interdicții neașteptate. În cele din urmă, o reacție proactivă și consistentă va fi mult mai eficientă decât una reactivă și fragmentată.

Sprijinirea Adoptării Sigure și Durabile

Instrumentele GenAI s-au integrat prea rapid în fluxurile de lucru zilnice ale organizațiilor, astfel încât nu pot fi tratate ca un risc de nișă sau experimental. Nu pot fi ignorate, nici nu pot fi eliminate complet. În schimb, întreprinderile trebuie să navigheze pe un drum înainte care permite utilizarea inovatoare a IA, evitând în același timp mișcarea necontrolată și neprotejată a datelor sensibile prin ecosistemele de date. Succesul nu va veni din suprimarea adoptării, ci din permiterea acesteia în mod sigur, prin protecția continuă, contextuală și consistentă a datelor, în orice loc în care curg datele lor.