시장은 혁신과 혁신으로 호황을 누리고 있습니다. 새로운 AI 프로젝트. 현재의 빠르게 변화하는 경제에서 앞서 나가기 위해 기업들이 서둘러 AI를 사용하고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 이러한 급속한 AI 채택은 숨겨진 과제도 제시합니다.섀도우 AI.’
AI가 일상생활에서 하는 일은 다음과 같습니다.
- 반복적인 작업을 자동화하여 시간을 절약합니다.
- 한때 발견하는 데 시간이 많이 걸렸던 통찰력을 생성합니다.
- 예측 모델과 데이터 분석을 통해 의사결정을 개선합니다.
- 마케팅 및 고객 서비스를 위한 AI 도구를 통해 콘텐츠를 제작합니다.
이러한 모든 이점은 기업이 AI 채택을 열망하는 이유를 분명하게 보여줍니다. 하지만 AI가 그림자 속에서 작동하기 시작하면 어떻게 될까요?
이 숨겨진 현상을 Shadow AI라고 합니다.
Shadow AI를 통해 우리는 무엇을 이해합니까?
Shadow AI는 조직의 IT 또는 보안 팀에서 승인하거나 조사하지 않은 AI 기술 및 플랫폼을 사용하는 것을 의미합니다.
처음에는 무해하거나 심지어 도움이 되는 것처럼 보일 수도 있지만, 이러한 규제되지 않은 AI 사용은 다양한 위험과 위협에 노출될 수 있습니다.
위에 직원의 60% 업무 관련 작업에 승인되지 않은 AI 도구를 사용하는 것을 인정합니다. 이는 그림자 속에 숨어 있는 잠재적인 취약점을 고려할 때 상당한 비율입니다.
섀도우 AI 대 섀도우 IT
Shadow AI와 Shadow IT라는 용어는 비슷한 개념처럼 들릴 수도 있지만 서로 다릅니다.
섀도우 IT에는 승인되지 않은 하드웨어, 소프트웨어 또는 서비스를 사용하는 직원이 포함됩니다. 반면 Shadow AI는 작업을 자동화, 분석 또는 향상하기 위해 AI 도구를 무단으로 사용하는 데 중점을 둡니다. 더 빠르고 스마트한 결과를 얻는 지름길처럼 보일 수도 있지만 적절한 감독 없이는 빠르게 문제에 빠질 수 있습니다.
Shadow AI와 관련된 위험
섀도우 AI의 위험을 검토하고 조직의 AI 도구에 대한 제어를 유지하는 것이 왜 중요한지 논의해 보겠습니다.
데이터 개인 정보 보호 위반
승인되지 않은 AI 도구를 사용하면 데이터 개인 정보 보호가 위험할 수 있습니다. 직원은 검증되지 않은 애플리케이션을 사용하는 동안 실수로 중요한 정보를 공유할 수 있습니다.
모든 회사 5개 중 1개 영국에서는 직원이 컴퓨터를 사용하여 데이터 유출에 직면했습니다. 생성 AI 도구. 적절한 암호화 및 감독이 없으면 데이터 침해 가능성이 높아져 조직이 사이버 공격에 노출됩니다.
규제 위반
Shadow AI는 심각한 규정 준수 위험을 가져옵니다. 조직은 데이터 보호와 윤리적인 AI 사용을 보장하기 위해 GDPR, HIPAA, EU AI Act와 같은 규정을 준수해야 합니다.
규정을 준수하지 않으면 막대한 벌금이 부과될 수 있습니다. 예를 들어, GDPR 위반으로 인해 기업은 최대 2천만 유로 또는 전 세계 수익의 4%.
운영 위험
Shadow AI는 이러한 도구로 생성된 출력과 조직의 목표 사이에 불일치를 만들 수 있습니다. 검증되지 않은 모델에 과도하게 의존하면 불분명하거나 편향된 정보를 기반으로 한 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 불일치는 전략적 이니셔티브에 영향을 미치고 전반적인 운영 효율성을 감소시킬 수 있습니다.
실제로, 조사 고위 리더 중 거의 절반이 AI가 생성한 잘못된 정보가 조직에 미치는 영향을 걱정하는 것으로 나타났습니다.
평판 훼손
Shadow AI를 사용하면 조직의 평판이 손상될 수 있습니다. 이러한 도구의 일관성 없는 결과는 고객과 이해관계자 간의 신뢰를 손상시킬 수 있습니다. 편향된 의사결정이나 데이터 오용과 같은 윤리적 위반은 대중의 인식을 더욱 손상시킬 수 있습니다.
이에 대한 반발이 단적인 예이다. 스포츠 일러스트 발견 당시 그들은 가짜 작성자와 프로필이 포함된 AI 생성 콘텐츠를 사용했습니다. 이 사건은 제대로 관리되지 않은 AI 사용의 위험성을 보여 주었고 콘텐츠 제작에 대한 윤리적 영향에 대한 논쟁을 촉발시켰습니다. 이는 AI에 대한 규제와 투명성의 부족이 어떻게 신뢰를 손상시킬 수 있는지를 강조합니다.
Shadow AI가 점점 일반화되는 이유
오늘날 조직에서 섀도우 AI가 널리 사용되는 이유를 살펴보겠습니다.
- 인식 부족: 많은 직원들이 AI 사용과 관련된 회사의 정책을 모릅니다. 또한 승인되지 않은 도구와 관련된 위험을 인식하지 못할 수도 있습니다.
- 제한된 조직 자원: 일부 조직에서는 직원 요구 사항을 충족하는 승인된 AI 솔루션을 제공하지 않습니다. 승인된 솔루션이 부족하거나 사용할 수 없는 경우 직원은 요구 사항을 충족하기 위해 외부 옵션을 찾는 경우가 많습니다. 이러한 적절한 리소스 부족은 조직이 제공하는 것과 팀이 효율적으로 작업하는 데 필요한 것 사이에 격차를 만듭니다.
- 잘못 조정된 인센티브: 조직에서는 때때로 장기적인 목표보다 즉각적인 결과를 우선시합니다. 직원들은 빠른 결과를 얻기 위해 공식적인 프로세스를 우회할 수 있습니다.
- 무료 도구 사용: 직원들은 온라인에서 무료 AI 애플리케이션을 찾아 IT 부서에 알리지 않고 사용할 수 있습니다. 이는 민감한 데이터의 규제되지 않은 사용으로 이어질 수 있습니다.
- 기존 도구 업그레이드: 팀은 허가 없이 승인된 소프트웨어에서 AI 기능을 활성화할 수 있습니다. 해당 기능에 보안 검토가 필요한 경우 보안 공백이 발생할 수 있습니다.
Shadow AI의 발현
Shadow AI는 조직 내에서 다양한 형태로 나타납니다. 이들 중 일부는 다음과 같습니다:
AI 기반 챗봇
고객 서비스 팀에서는 승인되지 않은 사용을 하는 경우가 있습니다. 챗봇 쿼리를 처리합니다. 예를 들어 상담원은 회사에서 승인한 지침을 참조하는 대신 챗봇을 사용하여 응답 초안을 작성할 수 있습니다. 이로 인해 메시지가 부정확해지고 민감한 고객 정보가 노출될 수 있습니다.
데이터 분석을 위한 기계 학습 모델
직원들은 통찰력이나 추세를 발견하기 위해 무료 또는 외부 기계 학습 플랫폼에 독점 데이터를 업로드할 수 있습니다. 데이터 분석가는 외부 도구를 사용하여 고객 구매 패턴을 분석하지만 자신도 모르게 기밀 데이터를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.
마케팅 자동화 도구
마케팅 부서에서는 작업을 간소화하기 위해 승인되지 않은 도구(예: 이메일 캠페인 또는 참여 추적)를 채택하는 경우가 많습니다. 이러한 도구는 생산성을 향상시킬 수 있지만 고객 데이터를 잘못 처리하여 규정 준수 규칙을 위반하고 고객 신뢰를 손상시킬 수도 있습니다.
데이터 시각화 도구
AI 기반 도구는 때때로 IT 승인 없이 빠른 대시보드나 분석을 생성하는 데 사용됩니다. 이러한 도구는 효율성을 제공하지만 부주의하게 사용할 경우 부정확한 통찰력을 생성하거나 민감한 비즈니스 데이터를 손상시킬 수 있습니다.
생성적 AI 애플리케이션의 섀도우 AI
팀에서는 ChatGPT 또는 DALL-E와 같은 도구를 자주 사용하여 마케팅 자료나 시각적 콘텐츠를 만듭니다. 감독이 없으면 이러한 도구는 브랜드 외부 메시지를 생성하거나 지적 재산 문제를 제기하여 조직 평판에 잠재적인 위험을 초래할 수 있습니다.
Shadow AI의 위험 관리
Shadow AI의 위험을 관리하려면 가시성, 위험 관리 및 정보에 입각한 의사 결정을 강조하는 집중적인 전략이 필요합니다.
명확한 정책 및 지침 수립
조직은 조직 내 AI 사용에 대한 명확한 정책을 정의해야 합니다. 이러한 정책에는 허용 가능한 관행, 데이터 처리 프로토콜, 개인 정보 보호 조치 및 규정 준수 요구 사항이 요약되어 있어야 합니다.
직원들은 또한 승인되지 않은 AI 사용의 위험과 승인된 도구 및 플랫폼 사용의 중요성을 배워야 합니다.
데이터 및 사용 사례 분류
기업은 민감도와 중요성에 따라 데이터를 분류해야 합니다. 영업 비밀, 개인 식별 정보(PII)와 같은 중요한 정보는 최고 수준의 보호를 받아야 합니다.
조직은 공개 또는 검증되지 않은 클라우드 AI 서비스가 민감한 데이터를 처리하지 않도록 해야 합니다. 대신 기업은 강력한 데이터 보안을 제공하기 위해 엔터프라이즈급 AI 솔루션에 의존해야 합니다.
혜택 확인 및 안내
효율성 향상에 대한 욕구에서 종종 발생하는 섀도우 AI의 이점을 인식하는 것도 중요합니다.
조직은 AI 도구의 사용을 금지하는 대신 직원들이 통제된 프레임워크 내에서 AI 도구를 채택하도록 안내해야 합니다. 또한 보안과 규정 준수를 보장하면서 생산성 요구 사항을 충족하는 승인된 대안을 제공해야 합니다.
직원 교육 및 훈련
조직은 승인된 AI 도구를 안전하고 효과적으로 사용할 수 있도록 직원 교육을 우선시해야 합니다. 교육 프로그램은 직원들이 적절한 프로토콜을 따르면서 AI의 위험과 이점을 이해할 수 있도록 실질적인 지침에 중점을 두어야 합니다.
교육을 받은 직원은 AI를 책임감 있게 사용하여 잠재적인 보안 및 규정 준수 위험을 최소화할 가능성이 더 높습니다.
AI 사용 모니터링 및 제어
AI 사용을 추적하고 제어하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 기업은 조직 전체의 AI 애플리케이션을 감시하기 위해 모니터링 도구를 구현해야 합니다. 정기적인 감사는 승인되지 않은 도구나 보안 허점을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한 조직은 오용이 확대되기 전에 이를 감지하고 해결하기 위해 네트워크 트래픽 분석과 같은 사전 조치를 취해야 합니다.
IT 및 사업부와 협력
IT 팀과 비즈니스 팀 간의 협업은 조직 표준에 맞는 AI 도구를 선택하는 데 필수적입니다. 사업부는 실용성을 보장하기 위해 도구 선택에 발언권을 갖고, IT는 규정 준수와 보안을 보장해야 합니다.
이러한 팀워크는 조직의 안전이나 운영 목표를 손상시키지 않으면서 혁신을 촉진합니다.
윤리적인 AI 관리의 발전 단계
AI 의존도가 높아짐에 따라 섀도우 AI를 명확하고 제어적으로 관리하는 것이 경쟁력을 유지하는 열쇠가 될 수 있습니다. AI의 미래는 조직의 목표를 윤리적이고 투명한 기술 사용과 일치시키는 전략에 달려 있습니다.
AI를 윤리적으로 관리하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 계속 지켜봐 주시기 바랍니다. Unite.ai 최신 정보와 팁을 확인하세요.
게시물 Shadow AI와 그것이 비즈니스에 미치는 영향 이해 처음 등장한 Unite.AI.
