Shadow AI: הסכנה החדשה שמתפתחת מתחת לרדאר הארגוני

הופעתה של ה-Shadow AI: הגל החדש של טכנולוגיה לא מפוקחת

בעשור האחרון הכרנו את תופעת ה-Shadow IT - שימוש עובדים בכלים דיגיטליים ללא אישור. כיום אנו עדים לתופעה מסוכנת בהרבה: Shadow AI - שימוש בכלי בינה מלאכותית (כמו ChatGPT, Llama 3 או Mistral 7B) ללא פיקוח ארגוני. לפי נתוני IBM, מדובר בכלים אוטונומיים שמסוגלים ללמוד, לנתח ולקבל החלטות ללא בקרה אנושית.

מדוע זה מסוכן יותר מ-Shadow IT?

• חשיפת נתונים רגישים: נתונים ארגוניים נכנסים למודלים ציבוריים ועלולים להישמר בשרתים חיצוניים
• קבלת החלטות לא מבוקרת: בוטים אוטונומיים מאישורים עסקה ועד תשובות ללקוחות ללא תיעוד
• חוסר שביל ביקורת: רוב המערכות הגנרטיביות לא שומרות רישום של ההחלטות שהן מקבלות

סקר של Komprise חושף כי:

• 90% מהארגונים חוששים מה-Shadow AI
• 80% כבר חוו אירועי אבטחה הקשורים לשימוש לא מפוקח ב-AI
• 13% ספגו נזק פיננסי או תדמיתי

איך מתמודדים עם האתגר?

שלב האיתור

1. שימוש בכלים כמו CASB לזיהוי נקודות קצה AI לא מאושרות
2. ניטור דפוסי שימוש חריגים (העברת נתונים מובנים לתחום חיצוני)
3. בניית תרבות ארגונית המעודדת דיווח יזום ולא ענישה

שלב הבקרה

• סביבות בדיקה מאובטחות (Sandboxes): הפעלת AI על נתונים מאובטחים וסינתטיים
• רישום מרכזי (AI Registry): קטלוג כל המודלים המותרים עם בעלים אחראיים
• מדיניות שימוש ברורה: חלוקה לפי רמות סיכון (e.g. שימוש ב-LLM ציבורי לרעיונות בלבד)

לפי מסמך ההמלצות של NIST ו-ISO/IEC 42001, הארגונים המובילים משלבים היום ניהול סיכוני AI במערכי הגנת הסייבר והפרטיות שלהם. חברות כמו EY מדגישות את החשיבות של שקיפות, אמינות ואחריות כעקרונות יסוד.

העתיד: איזון בין חדשנות לבקרה

מומחי Gartner מציינים כי המפתח אינו דיכוי השימוש ב-AI, אלא יצירת מנגנונים שיאפשרו חדשנות מבוקרת. CIOs מובילים מצליחים להפוך את ה-Shadow AI מאיום להזדמנות ע"י:

• הפיכת הניסויים לכישורים ארגוניים
• בניית אמון בתהליכי קבלת החלטות אוטומטיים
• שילוב בקרת AI במערכי דיווח ביקורת סטנדרטיים