Розуміння Shadow AI та її вплив на ваш бізнес

Ринок бурхливо розвивається з інноваціями та новими проектами штучного інтелекту. Не дивно, що компанії поспішають використовувати штучний інтелект, щоб залишатися лідерами в сучасній швидкозмінній економіці. Однак цей швидкий перехід на штучний інтелект також приховує одну приховану проблему: появу «Shadow AI».

Ось, що штучний інтелект робить у повсякденному житті:

• Зберігає час, автоматизуючи повторювані завдання.
• Генерує інформацію, яку раніше було важко виявити.
• Покращує процес прийняття рішень за допомогою передбачувальних моделей та аналізу даних.
• Створює контент за допомогою інструментів штучного інтелекту для маркетингу та обслуговування клієнтів.

Всі ці переваги пояснюють, чому компанії прагнуть采用 штучний інтелект. Але що відбувається, коли штучний інтелект починає працювати в тіні?

Ця прихована проблема називається Shadow AI.

Що таке Shadow AI?

Shadow AI означає використання технологій та платформ штучного інтелекту, які не були схвалені або перевірені командами ІТ-безпеки організації.

Хоча на перший погляд це може здатися безпечним або навіть корисним, таке неконтрольоване використання штучного інтелекту може викрити різні ризики та загрози.

Більше 60% працівників визнають, що вони використовують неавторизовані інструменти штучного інтелекту для виконання завдань, пов’язаних з роботою. Це суттєвий відсоток, якщо враховувати потенційні уразливості, що приховуються в тіні.

Shadow AI проти Shadow IT

Терміни Shadow AI та Shadow IT можуть звучати як подібні концепції, але вони відрізняються.

Shadow IT включає в себе використання працівниками неавторизованого апаратного забезпечення, програмного забезпечення або послуг. З іншого боку, Shadow AI зосереджується на неавторизованому використанні інструментів штучного інтелекту для автоматизації, аналізу або покращення роботи. Це може здатися捷ким шляхом до швидших, розумніших результатів, але це може швидко перерости в проблеми без належного нагляду.

Ризики, пов’язані з Shadow AI

Давайте розглянемо ризики Shadow AI та обговоримо, чому важливо підтримувати контроль над інструментами штучного інтелекту вашої організації.

Порушення конфіденційності даних

Використання неавторизованих інструментів штучного інтелекту може ризикувати конфіденційністю даних. Працівники можуть випадково поділитися конфіденційною інформацією під час роботи з не перевіреними додатками.

Кожна п’ята компанія у Великій Британії зазнала витоку даних через використання працівниками інструментів генерації штучного інтелекту. Відсутність належного шифрування та нагляду збільшує ризик порушення конфіденційності даних, залишаючи організації відкритими для кібератак.

Неповна відповідність нормативним вимогам

Shadow AI приносить серйозні ризики неповної відповідності нормативним вимогам. Організації повинні слідувати нормативним вимогам, таким як GDPR, HIPAA та Закон ЄС про штучний інтелект, щоб забезпечити захист даних та етичне використання штучного інтелекту.

Неповна відповідність може привести до суттєвих штрафів. Наприклад, порушення GDPR може коштувати компаній до 20 мільйонів євро або 4% їхнього глобального доходу.

Операційні ризики

Shadow AI може створити розбіжності між результатами, отриманими цими інструментами, та цілями організації. Надмірна залежність від неверифікованих моделей може привести до рішень, заснованих на невиразних або упереджених даних. Ця розбіжність може вплинути на стратегічні ініціативи та знизити загальну ефективність операцій.

Фактично, опитування показало, що майже половина старших керівників турбується про вплив штучного інтелекту на їх організації.

Пошкодження репутації

Використання Shadow AI може пошкодити репутацію організації. Несумісні результати цих інструментів можуть зіпсувати довіру серед клієнтів та зацікавлених сторін. Етичні порушення, такі як упереджене прийняття рішень або порушення даних, можуть ще більше пошкодити публічну думку.

Чітким прикладом є негативна реакція на Sports Illustrated, коли було виявлено, що вони використовували контент, згенерований штучним інтелектом, з фальшивими авторами та профілями. Ця подія показала ризики поганого управління штучним інтелектом та спровокувала дискусії про його етичний вплив на створення контенту. Це підкреслює, як відсутність регулювання та прозорості в штучному інтелекті може пошкодити довіру.

Чому Shadow AI стає все більш поширеним

Давайте розглянемо фактори, які стоять за поширенням Shadow AI в організаціях сьогодні.

• Брак інформації: Багато працівників не знають політики компанії щодо використання штучного інтелекту. Вони також можуть бути не знайомі з ризиками, пов’язаними з неавторизованими інструментами.
• Обмежені організаційні ресурси: Деякі організації не забезпечують затверджені рішення штучного інтелекту, які відповідають потребам працівників. Коли затверджені рішення не відповідають вимогам або недоступні, працівники часто шукають зовнішні варіанти, щоб задовольнити свої потреби. Це створює розбіжність між тим, що забезпечує організація, та тим, що потрібне командам для ефективної роботи.
• Несумісні стимули: Організації іноді віддають пріоритет негайним результатам над довгостроковими цілями. Працівники можуть обходити офіційні процеси, щоб досягти швидких результатів.
• Використання безкоштовних інструментів: Працівники можуть виявити безкоштовні додатки штучного інтелекту в Інтернеті та використовувати їх без інформування відділів ІТ. Це може привести до неконтрольованого використання конфіденційних даних.
• Оновлення існуючих інструментів: Команди можуть активувати функції штучного інтелекту в затверджених програмах без дозволу. Це може створити пробіли в безпеці, якщо ці функції потребують безпеки.

Вияви Shadow AI

Shadow AI з’являється в різних формах в організаціях. Деякі з них включають:

Інструменти штучного інтелекту для чат-ботів

Команди обслуговування клієнтів іноді використовують неавторизовані чат-боти для обробки запитів. Наприклад, агент може покладатися на чат-бота для створення відповідей, а не звертатися до затверджених керівних принципів компанії. Це може привести до неточної інформації та виявлення конфіденційної інформації клієнтів.

Моделі машинного навчання для аналізу даних

Працівники можуть завантажувати власні дані на зовнішні платформи машинного навчання, щоб виявити інформацію або тенденції. Аналітик даних може використовувати зовнішній інструмент для аналізу моделей покупок клієнтів, але невідомо йому, піддає конфіденційні дані ризику.

Інструменти автоматизації маркетингу

Маркетингові відділи часто приймають неавторизовані інструменти для оптимізації завдань, таких як кампанії електронної пошти або відстеження взаємодії. Ці інструменти можуть підвищити продуктивність, але також можуть неправильно обробляти дані клієнтів, порушуючи правила відповідності та шкодячи довірі клієнтів.

Інструменти візуалізації даних

Інструменти штучного інтелекту іноді використовуються для створення швидких панелей або аналітики без затвердження ІТ. Хоча вони пропонують ефективність, ці інструменти можуть генерувати неточну інформацію або компрометувати конфіденційні бізнес-дані при неконтрольованому використанні.

Shadow AI в додатках генерації штучного інтелекту

Команди часто використовують інструменти, такі як ChatGPT або DALL-E, для створення маркетингових матеріалів або візуального контенту. Без нагляду ці інструменти можуть генерувати інформацію, яка не відповідає бренду, або порушувати питання інтелектуальної власності, створюючи потенційні ризики для репутації організації.

Керування ризиками Shadow AI

Керування ризиками Shadow AI вимагає сфокусованої стратегії, яка підкреслює видимість, управління ризиками та інформоване прийняття рішень.

Встановлення ясних політик та керівних принципів

Організації повинні визначити ясні політики щодо використання штучного інтелекту в організації. Ці політики повинні описувати прийнятні практики, протоколи обробки даних, заходи конфіденційності та вимоги відповідності.

Працівники також повинні дізнатися про ризики неавторизованого використання штучного інтелекту та важливість використання затверджених інструментів та платформ.

Класифікація даних та випадків використання

Бізнес повинен класифікувати дані за їх чутливістю та значимістю. Критична інформація, така як комерційна тайна та особисті дані (PII), повинна отримувати найвищий рівень захисту.

Організації повинні забезпечити, щоб публічні або неверифіковані хмарні інструменти штучного інтелекту ніколи не обробляли конфіденційні дані. Натомість компанії повинні покладатися на рішення штучного інтелекту рівня підприємства, щоб забезпечити сильну безпеку даних.

Визнання переваг та надання керівництва

Також важливо визнати переваги Shadow AI, яка часто виникає з бажання підвищити ефективність.

Натомість організації повинні спрямовувати працівників на прийняття інструментів штучного інтелекту в контрольованому середовищі. Вони також повинні забезпечити затверджені альтернативи, які відповідають потребам продуктивності, забезпечуючи безпеку та відповідність.

Освіта та навчання працівників

Організації повинні пріоритизувати освіту працівників, щоб забезпечити безпечне та ефективне використання затверджених інструментів штучного інтелекту. Програми навчання повинні зосереджуватися на практичних рекомендаціях, щоб працівники розуміли ризики та переваги штучного інтелекту, дотримуючись належних протоколів.

Освічені працівники більш імовірно будуть використовувати штучний інтелект відповідально, мінімізуючи потенційні ризики безпеки та відповідності.

Моніторинг та контроль використання штучного інтелекту

Відстежування та контроль використання штучного інтелекту є однаково важливими. Бізнес повинен реалізувати інструменти моніторингу, щоб стежити за додатками штучного інтелекту по всій організації. Регулярні аудити можуть допомогти їм виявити неавторизовані інструменти або пробіли в безпеці.

Організації також повинні приймати активні заходи, такі як аналіз мережевого трафіку, для виявлення та усунення порушення до того, як вони переростуть.

Співробітництво з ІТ та бізнес-одиницями

Співробітництво між командами ІТ та бізнесу є життєво важливим для вибору інструментів штучного інтелекту, які відповідають стандартам організації. Бізнес-одиниці повинні мати можливість впливати на вибір інструментів, щоб забезпечити практичність, тоді як ІТ забезпечує відповідність та безпеку.

Ця командна робота сприяє інноваціям без компрометації безпеки чи операційних цілей організації.

Кроки вперед у сфері етичного керування штучним інтелектом

По мірі зростання залежності від штучного інтелекту керування Shadow AI з ясністю та контролем може бути ключем до збереження конкурентоспроможності. Майбутнє штучного інтелекту буде залежати від стратегій, які поєднують цілі організації з етичним та прозорим використанням технологій.

Щоб дізнатися більше про те, як керувати штучним інтелектом етично, слідкуйте за Unite.ai для отримання останніх інсайтів та порад.