Понимание теневого ИИ и его влияния на ваш бизнес

Рынок процветает благодаря инновациям и новые проекты ИИ. Неудивительно, что компании спешат использовать ИИ, чтобы оставаться впереди в нынешней быстро развивающейся экономике. Однако это быстрое внедрение ИИ также представляет собой скрытую проблему: появление 'Теневой ИИ».

Вот что ИИ делает в повседневной жизни:

• Экономия времени за счет автоматизации повторяющихся задач.
• Генерация идей, на обнаружение которых раньше уходило много времени.
• Улучшение процесса принятия решений с помощью прогностических моделей и анализа данных.
• Создание контента с помощью инструментов ИИ для маркетинга и обслуживания клиентов.

Все эти преимущества ясно показывают, почему компании стремятся внедрить ИИ. Но что происходит, когда ИИ начинает работать в тени?

Это скрытое явление известно как Теневой ИИ.

Что мы понимаем под теневым ИИ?

Под теневым ИИ понимается использование технологий и платформ ИИ, которые не были одобрены или проверены ИТ-отделом или службой безопасности организации.

Хотя на первый взгляд это может показаться безобидным или даже полезным, такое нерегулируемое использование ИИ может нести в себе различные риски и угрозы.

Более 60% сотрудников признают использование несанкционированных инструментов ИИ для рабочих задач. Это значительный процент, если учесть потенциальные уязвимости, таящиеся в тени.

Теневой ИИ против Теневого ИТ

Термины «теневой ИИ» и «теневые ИТ» могут показаться схожими понятиями, но на самом деле они различны.

Shadow IT подразумевает использование сотрудниками несанкционированного оборудования, программного обеспечения или услуг. С другой стороны, Shadow AI фокусируется на несанкционированном использовании инструментов AI для автоматизации, анализа или улучшения работы. Это может показаться кратчайшим путем к более быстрым и умным результатам, но без должного контроля это может быстро перерасти в проблемы.

Риски, связанные с теневым ИИ

Давайте рассмотрим риски теневого ИИ и обсудим, почему так важно сохранять контроль над инструментами ИИ вашей организации.

Нарушения конфиденциальности данных

Использование неутвержденных инструментов ИИ может поставить под угрозу конфиденциальность данных. Сотрудники могут случайно поделиться конфиденциальной информацией, работая с непроверенными приложениями.

Каждая каждая пятая компания в Великобритании столкнулись с утечкой данных из-за использования сотрудниками генеративные инструменты ИИ. Отсутствие надлежащего шифрования и контроля увеличивает вероятность утечки данных, делая организации уязвимыми для кибератак.

Несоблюдение нормативных требований

Теневой ИИ несет серьезные риски соответствия. Организации должны следовать таким правилам, как GDPR, HIPAA и Закон ЕС об ИИ, чтобы обеспечить защиту данных и этичное использование ИИ.

Несоблюдение может привести к крупным штрафам. Например, нарушения GDPR могут обойтись компаниям в сумму до 20 миллионов евро или 4% от их мирового дохода.

Операционные риски

Теневой ИИ может создавать несоответствие между результатами, полученными с помощью этих инструментов, и целями организации. Чрезмерная зависимость от непроверенных моделей может привести к решениям, основанным на неясной или предвзятой информации. Такое несоответствие может повлиять на стратегические инициативы и снизить общую операционную эффективность.

В самом деле, Guardian отметили, что почти половина руководителей высшего звена обеспокоены влиянием дезинформации, генерируемой ИИ, на их организации.

Репутационный урон

Использование теневого ИИ может нанести вред репутации организации. Непоследовательные результаты этих инструментов могут подорвать доверие клиентов и заинтересованных сторон. Нарушения этических норм, такие как предвзятое принятие решений или ненадлежащее использование данных, могут еще больше навредить общественному восприятию.

Ярким примером является негативная реакция на Sports Illustrated когда выяснилось, что они использовали контент, созданный ИИ, с поддельными авторами и профилями. Этот инцидент продемонстрировал риски плохо управляемого использования ИИ и вызвал дебаты о его этическом влиянии на создание контента. Он подчеркивает, как отсутствие регулирования и прозрачности в ИИ может подорвать доверие.

Почему теневой ИИ становится все более распространенным

Давайте рассмотрим факторы, обусловливающие широкое использование теневого ИИ в современных организациях.

• Недостаток осведомленности: Многие сотрудники не знают политику компании в отношении использования ИИ. Они также могут не знать о рисках, связанных с неавторизованными инструментами.
• Ограниченные организационные ресурсы: Некоторые организации не предоставляют одобренных решений ИИ, которые соответствуют потребностям сотрудников. Когда одобренные решения неэффективны или недоступны, сотрудники часто ищут внешние варианты для удовлетворения своих потребностей. Такая нехватка адекватных ресурсов создает разрыв между тем, что предоставляет организация, и тем, что необходимо командам для эффективной работы.
• Неправильно подобранные стимулы: Организации иногда отдают приоритет немедленным результатам, а не долгосрочным целям. Сотрудники могут обходить формальные процессы, чтобы достичь быстрых результатов.
• Использование бесплатных инструментов: Сотрудники могут обнаружить бесплатные приложения ИИ в Интернете и использовать их, не информируя ИТ-отделы. Это может привести к нерегулируемому использованию конфиденциальных данных.
• Обновление существующих инструментов: Команды могут включать функции ИИ в одобренном программном обеспечении без разрешения. Это может создать пробелы в безопасности, если эти функции требуют проверки безопасности.

Проявления Теневого ИИ

Теневой ИИ появляется в различных формах в организациях. Некоторые из них включают:

Чат-боты на базе AI

Отделы обслуживания клиентов иногда используют несанкционированные chatbots для обработки запросов. Например, агент может полагаться на чат-бота для составления ответов, а не ссылаться на утвержденные компанией руководящие принципы. Это может привести к неточным сообщениям и раскрытию конфиденциальной информации о клиентах.

Модели машинного обучения для анализа данных

Сотрудники могут загружать собственные данные на бесплатные или внешние платформы машинного обучения, чтобы обнаружить идеи или тенденции. Аналитик данных может использовать внешний инструмент для анализа моделей покупок клиентов, но неосознанно подвергать риску конфиденциальные данные.

Инструменты автоматизации маркетинга

Маркетинговые отделы часто используют несанкционированные инструменты для оптимизации задач, например, email-кампаний или отслеживания вовлеченности. Эти инструменты могут повысить производительность, но также могут неправильно обрабатывать данные клиентов, нарушая правила соответствия и подрывая доверие клиентов.

Инструменты визуализации данных

Инструменты на основе ИИ иногда используются для создания быстрых панелей мониторинга или аналитики без одобрения ИТ. Хотя они обеспечивают эффективность, эти инструменты могут генерировать неточные идеи или ставить под угрозу конфиденциальные бизнес-данные при неосторожном использовании.

Теневой ИИ в приложениях генеративного ИИ

Команды часто используют такие инструменты, как ChatGPT или DALL-E, для создания маркетинговых материалов или визуального контента. Без контроля эти инструменты могут создавать сообщения, не соответствующие бренду, или вызывать проблемы с интеллектуальной собственностью, создавая потенциальные риски для репутации организации.

Управление рисками теневого ИИ

Управление рисками теневого ИИ требует целенаправленной стратегии, делающей упор на прозрачность, управление рисками и обоснованное принятие решений.

Установите четкую политику и руководящие принципы

Организации должны определить четкие политики использования ИИ в организации. Эти политики должны описывать приемлемые практики, протоколы обработки данных, меры конфиденциальности и требования соответствия.

Сотрудники также должны знать о рисках несанкционированного использования ИИ и важности использования одобренных инструментов и платформ.

Классификация данных и вариантов использования

Предприятия должны классифицировать данные на основе их чувствительности и значимости. Критическая информация, такая как коммерческие тайны и персональные данные (PII), должна получить самый высокий уровень защиты.

Организации должны гарантировать, что публичные или непроверенные облачные службы ИИ никогда не будут обрабатывать конфиденциальные данные. Вместо этого компании должны полагаться на решения ИИ корпоративного уровня для обеспечения надежной безопасности данных.

Признать преимущества и предложить руководство

Важно также признать преимущества теневого ИИ, которые часто возникают из-за стремления к повышению эффективности.

Вместо того, чтобы запрещать его использование, организации должны направлять сотрудников к принятию инструментов ИИ в контролируемых рамках. Они также должны предоставлять одобренные альтернативы, которые отвечают потребностям производительности, обеспечивая при этом безопасность и соответствие требованиям.

Обучайте и обучайте сотрудников

Организации должны уделять первостепенное внимание обучению сотрудников, чтобы обеспечить безопасное и эффективное использование одобренных инструментов ИИ. Программы обучения должны быть сосредоточены на практическом руководстве, чтобы сотрудники понимали риски и преимущества ИИ, следуя надлежащим протоколам.

Образованные сотрудники с большей вероятностью будут использовать ИИ ответственно, сводя к минимуму потенциальные риски безопасности и соответствия требованиям.

Мониторинг и контроль использования ИИ

Отслеживание и контроль использования ИИ не менее важны. Предприятиям следует внедрять инструменты мониторинга, чтобы следить за приложениями ИИ по всей организации. Регулярные аудиты могут помочь им выявить несанкционированные инструменты или пробелы в безопасности.

Организациям также следует принимать упреждающие меры, такие как анализ сетевого трафика, для обнаружения и устранения случаев несанкционированного использования до того, как они перейдут в более серьезную стадию.

Сотрудничество с ИТ и бизнес-подразделениями

Сотрудничество между ИТ и бизнес-командами имеет решающее значение для выбора инструментов ИИ, соответствующих организационным стандартам. Бизнес-подразделения должны иметь право голоса в выборе инструментов, чтобы гарантировать практичность, в то время как ИТ обеспечивает соответствие и безопасность.

Такая командная работа способствует инновациям, не ставя под угрозу безопасность или эксплуатационные цели организации.

Шаги вперед в этическом управлении ИИ

По мере роста зависимости от ИИ, управление теневым ИИ с ясностью и контролем может стать ключом к сохранению конкурентоспособности. Будущее ИИ будет зависеть от стратегий, которые будут согласовывать организационные цели с этическим и прозрачным использованием технологий.

Чтобы узнать больше о том, как этично управлять ИИ, следите за новостями Unite.ai для получения последних идей и советов.