Понимание того, что такое теневой ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) в последнее время изменил возможности бизнеса по всему миру, а также принес с собой новую проблему: теневой ИИ. Это явление, связанное с использованием систем и инструментов искусственного интеллекта без официального разрешения, создает значительные риски для организаций, включая уязвимости безопасности, несоблюдение нормативных требований и неправильное управление данными. В этой статье о теневом ИИ рассматриваются скрытые опасности теневого ИИ, предлагаются стратегические решения для эффективного снижения этих рисков и объясняется важность создания надежных систем управления, повышения прозрачности и развития культуры ответственных инноваций.

Что такое теневой ИИ?

Теневой ИИ означает использование систем и инструментов искусственного интеллекта (ИИ) внутри организации без явного одобрения или контроля со стороны ИТ-команд или групп управления данными. Сюда могут входить передовые технологии искусственного интеллекта, такие как модели машинного обучения, программное обеспечение искусственного интеллекта или инструменты анализа данных, развернутые отдельными отделами или командами без центрального разрешения. Вот некоторые важные моменты о Shadow AI:

• Отсутствие надзора. Теневой ИИ возникает, когда сотрудники или отделы обходят стандартные процессы управления ИТ и данными. Это может быть сделано в интересах скорости и гибкости, поскольку центральные ИТ-процессы иногда могут быть медленнее, чем те темпы, с которыми отделы считают, что им необходимо двигаться.
• Риски. Хотя теневой ИИ может способствовать инновациям, позволяя людям быстро тестировать и внедрять новые технологии, он таит в себе значительные риски. К ним относятся уязвимости безопасности, проблемы конфиденциальности данных и потенциальное несоблюдение правил. Кроме того, противоречивые модели ИИ и хранилища данных могут привести к неэффективности и противоречивым результатам.
• Проблемы управления. Управление теневым ИИ предполагает баланс между потребностью в инновациях и необходимостью контроля. Организациям часто необходимо установить более четкую политику в отношении использования инструментов ИИ, повысить гибкость своих ИТ-отделов и обеспечить адекватное обучение и ресурсы для безопасного развертывания ИИ.
• Обнаружение и интеграция. Обнаружение теневого ИИ включает в себя аудит и мониторинг инструментов и технологий ИИ, используемых в организации. После идентификации можно предпринять шаги по интеграции этих инструментов в официальную ИТ-экосистему, гарантируя, что они соответствуют стандартам безопасности и соответствия организации.

Организации все больше осознают проблемы, связанные с теневым ИИ, и разрабатывают стратегии, позволяющие использовать его преимущества и одновременно снижать риски. Это часто предполагает создание более гибких ИТ-политик, которые позволяют внедрять инновации в контролируемой и безопасной среде.

Если вы хотите эффективно использовать возможности искусственного интеллекта и совершить прыжок в мир искусственного интеллекта, специализация «Прикладной генеративный искусственный интеллект», предлагаемая Simplilearn, — это именно то, что вам нужно. Зарегистрируйтесь сегодня!

Преимущества теневого ИИ

Несмотря на потенциальные риски, теневой ИИ может предложить несколько преимуществ при продуманном использовании внутри организации. Вот некоторые из ключевых преимуществ:

1. Скорость и гибкость: теневой искусственный интеллект позволяет отделам и командам быстро развертывать решения искусственного интеллекта для удовлетворения неотложных потребностей, не дожидаясь длительных процессов утверждения со стороны ИТ-специалистов. Такая гибкость может иметь решающее значение в быстро развивающихся отраслях, где время выхода на рынок и быстрые инновации имеют решающее значение.
2. Инновации и эксперименты. Теневой ИИ может способствовать развитию культуры инноваций, позволяя отдельным командам экспериментировать с инструментами и технологиями ИИ. Команды могут независимо тестировать новые идеи и подходы, что приводит к ценным открытиям и достижениям, которые могут быть невозможны в более контролируемых рамках формальных ИТ-проектов.
3. Расширение возможностей и автономия. Разрешение командам самостоятельно выбирать и развертывать решения искусственного интеллекта может повысить их вовлеченность и удовлетворенность. Это дает сотрудникам возможность решать проблемы и улучшать рабочие процессы, повышая производительность и удовлетворенность работой.
4. Индивидуальные решения: теневой ИИ позволяет командам адаптировать инструменты ИИ к своим уникальным задачам и целям, что часто приводит к более подходящим решениям, чем универсальные подходы, диктуемые центральным ИТ-отделом.
5. Выявление пробелов и возможностей. Появление теневого ИИ может сигнализировать организации о том, что официальные ИТ-предложения не отвечают потребностям ее пользователей. Это может помочь ИТ-отделам определить приоритетность разработок и улучшений в своих предложениях услуг.
6. Конкурентное преимущество. Быстрое развертывание решений искусственного интеллекта может дать организациям конкурентное преимущество, позволяя им использовать новые технологии быстрее, чем конкуренты, строго придерживаясь традиционных циклов развертывания ИТ.

Управление теневым ИИ

Эффективное управление теневым ИИ имеет решающее значение для организаций, чтобы сбалансировать преимущества децентрализованного внедрения ИИ с необходимостью обеспечения безопасности, соответствия требованиям и соответствия бизнес-целям. Вот несколько стратегий управления теневым ИИ:

• Установите четкую политику и руководящие принципы. Разработайте и доведите до сведения четкую политику использования и внедрения технологий искусственного интеллекта. Это включает в себя определение того, что представляет собой приемлемое использование, как оценивать инструменты ИИ и процессы, необходимые для безопасного и соответствующего требованиям развертывания решений ИИ.
• Повысьте гибкость ИТ: внедрите гибкие методологии, оптимизируйте процессы утверждения и предоставьте командам платформы для безопасного экспериментирования с новыми технологиями, чтобы улучшить реагирование ИТ-отдела на новые технологии и запросы инструментов.
• Создайте структуру управления. Внедрите структуру управления, включающую оценку рисков, управление данными и проверки соответствия, специфичные для развертываний ИИ. Эта структура должна гарантировать, что все инициативы в области ИИ согласуются с более широкими стратегиями организации по управлению рисками и управлению данными.
• Содействуйте образованию и обучению: обучайте сотрудников этичному использованию ИИ, конфиденциальности данных, методам обеспечения безопасности и потенциальным рискам, связанным с технологиями ИИ. Образованные команды с большей вероятностью признают важность соблюдения требований и безопасности в своих проектах ИИ.
• Поощряйте открытое общение: создайте среду, в которой сотрудники будут чувствовать себя комфортно, обсуждая свои потребности и проблемы с ИТ-специалистами. Это может помочь определить, где и почему используется теневой ИИ, что позволит ИТ-специалистам более эффективно решать неудовлетворенные потребности.
• Используйте инструменты мониторинга. Используйте инструменты и технологии для мониторинга и управления решениями искусственного интеллекта, используемыми в организации. Это может помочь обнаружить несанкционированные действия ИИ и обеспечить соответствие всех приложений ИИ стандартам безопасности и эксплуатации.
• Интегрируйте инновации теневого ИИ. Когда проекты теневого ИИ окажутся успешными и полезными, рассмотрите возможность их интеграции в официальную ИТ-среду. Это узаконивает эти усилия и гарантирует, что они будут находиться под эгидой безопасности и управления организации.
• Создайте безопасную «песочницу»: предложите «песочницу», в которой команды смогут тестировать и разрабатывать модели ИИ без риска повлиять на производственную среду. Это стимулирует инновации, сохраняя при этом безопасность основной ИТ-инфраструктуры.

Проблемы теневого ИИ

Теневой ИИ представляет собой несколько проблем, которые могут создать значительные организационные риски, если ими не управлять должным образом. Вот некоторые основные трудности, связанные с использованием Shadow AI:

• Уязвимости безопасности. Приложения теневого ИИ часто обходят стандартные протоколы безопасности и проверки, потенциально создавая серьезные уязвимости. К ним могут относиться незащищенный доступ к данным, неадекватное шифрование данных и подверженность вредоносным атакам.
• Проблемы конфиденциальности данных. Без надзора инструменты теневого искусственного интеллекта могут неправильно использовать или неправильно обращаться с конфиденциальными данными, что приводит к нарушениям конфиденциальности и таких правил, как GDPR или HIPAA. Это может повлечь юридические последствия и нанести ущерб репутации организации.
• Отсутствие стандартизации. Инициативы теневого ИИ часто приводят к распространению инструментов и моделей, которые не стандартизированы и не совместимы друг с другом. Это может привести к неэффективности, более высоким затратам на обслуживание и трудностям с масштабированием успешных проектов.
• Несоответствие нормативным требованиям. Решения искусственного интеллекта, разработанные и развернутые без формального контроля, могут не соответствовать отраслевым нормам и стандартам. Несоблюдение может привести к штрафам, юридическим проблемам и другим нормативным действиям против организации.
• Потери ресурсов. Теневой ИИ может привести к избыточным усилиям отдела, расточительным затратам на технологии и неэффективному использованию человеческих ресурсов. Несколько команд могут разрабатывать схожие решения независимо друг от друга без скоординированного планирования, что приводит к ненужному дублированию.
• Сложность интеграции. Интеграция проектов теневого ИИ в основную ИТ-инфраструктуру может оказаться сложной задачей, если она изначально не была задумана с учетом интеграции. Это может потребовать дополнительных ресурсов для переработки или адаптации этих решений в соответствии с существующей ИТ-архитектурой.
• Непоследовательные результаты и качество. Модели ИИ, разработанные изолированно, могут не пройти тщательного тестирования и проверки, что приводит к непоследовательным и ненадежным результатам. Без надлежащего контроля качество и производительность этих моделей могут быть неоптимальными.
• Культурные и организационные конфликты. Теневой ИИ может привести к конфликтам внутри организации, поскольку разные команды могут иметь конкурирующие приоритеты или разные взгляды на важность управления и контроля. Это может создать фрагментированную культуру, в которой трудно достичь сотрудничества и общих целей.

Что компании могут сделать с теневым ИИ?

Компании могут реализовать стратегические, организационные и технологические меры для управления теневым ИИ и эффективного снижения связанных с ним рисков. Вот несколько шагов, которые организации могут предпринять для решения проблем, связанных с теневым ИИ:

1. Разработайте комплексную структуру управления искусственным интеллектом. Создайте структуру управления, устанавливающую четкие правила использования технологий искусственного интеллекта во всей организации. Эта структура должна включать рекомендации по использованию данных, разработке моделей и процедурам развертывания, обеспечивающие соответствие внутренней политике и внешним правилам.
2. Улучшите согласованность ИТ и бизнеса. Улучшите сотрудничество между ИТ и другими бизнес-подразделениями. Обеспечивая соответствие ИТ-услуг потребностям различных отделов, организации могут снизить стимул для команд самостоятельно развертывать решения теневого ИИ.
3. Создайте Центр передового опыта в области ИИ (CoE). Создайте Центр передового опыта в области ИИ для централизации опыта и передового опыта. Этот ЦП может поддерживать и направлять различные отделы, гарантируя, что проекты ИИ последовательно разрабатываются и соответствуют организационным стандартам.
4. Содействуйте безопасному быстрому экспериментированию: внедряйте изолированные среды, в которых команды могут безопасно экспериментировать с технологиями искусственного интеллекта, не подвергая риску более широкую ИТ-среду. Эти контролируемые пространства должны обеспечивать безопасный доступ к необходимым данным, позволяя инновациям процветать под контролем.
5. Регулярные аудиты и мониторинг: проводите аудиты для выявления несанкционированных проектов ИИ и оценки соблюдения установленных политик управления ИИ. Используйте инструменты мониторинга, чтобы отслеживать развертывание и производительность систем искусственного интеллекта в организации, гарантируя их соответствие стандартам безопасности и эксплуатации.
6. Образование и обучение. Обеспечьте постоянное обучение и обучение сотрудников ответственному использованию ИИ. Это включает в себя обучение конфиденциальности данных, методам обеспечения безопасности и этическим последствиям технологий искусственного интеллекта, что повысит осведомленность о рисках и ответственности, связанных с теневым искусственным интеллектом.
7. Поощряйте прозрачное общение. Развивайте культуру открытого общения, в которой сотрудники чувствуют себя комфортно, делясь своими потребностями и проблемами с ИТ-специалистами. Это может помочь ИТ-отделам активно удовлетворять эти потребности и предотвращать появление теневого ИИ.
8. Оптимизация процессов приобретения и внедрения технологий. Упростите процедуры запроса и внедрения новых технологий. Уменьшая бюрократические препятствия на пути внедрения технологий, организации могут уменьшить потребность отделов в поиске решений теневого ИИ.
9. Выявите и интегрируйте успешные теневые проекты ИИ. Если неавторизованные проекты ИИ окажутся успешными и полезными, рассмотрите возможность их интеграции в ИТ-портфель организации. Это приводит эти проекты в соответствие с требованиями, а также признает и использует инновационные усилия сотрудников.

Теневой ИИ против теневого ИТ

Теневой ИИ и теневые ИТ имеют сходство в том, что оба предполагают использование технологий без официального одобрения или надзора со стороны ИТ-отдела организации. Однако существуют отдельные аспекты, специфичные для каждого из них. Вот сравнительная таблица, в которой показаны ключевые различия и сходства между Shadow AI и Shadow IT:

Заключение

Поскольку предприятия все чаще интегрируют технологии искусственного интеллекта в свою деятельность, теневой искусственный интеллект становится серьезной проблемой. Хотя теневой ИИ может способствовать инновациям и оперативности реагирования, он представляет значительные риски, включая уязвимости безопасности, проблемы с соблюдением требований и неправильное управление данными. Однако организации могут безопасно и эффективно использовать потенциал ИИ, внедряя надежные структуры управления, способствуя прозрачному общению и адаптируя ИТ-процессы для лучшего удовлетворения потребностей различных отделов.

Курс «Генераторный искусственный интеллект для трансформации бизнеса» предлагает комплексный ресурс для компаний, стремящихся углубить свое понимание приложений и управления искусственным интеллектом в бизнес-контексте. Этот курс охватывает стратегическое развертывание технологий искусственного интеллекта и дает представление о снижении рисков, связанных с теневым искусственным интеллектом. Независимо от того, стремитесь ли вы расширить возможности искусственного интеллекта вашей компании или обеспечить инновационный и безопасный развертывание искусственного интеллекта, этот курс может стать важным шагом на вашем пути к трансформации бизнеса.

Повысьте свой опыт с помощью наших передовых программ GenAI. Овладейте наиболее востребованными навыками, такими как генеративный искусственный интеллект, оперативное проектирование, модели GPT и многое другое. Зарегистрируйтесь и раскройте свой потенциал ИИ и возглавьте будущее! Начинайте!

Часто задаваемые вопросы

1. Почему теневой ИИ считается риском?

Теневой ИИ считается риском, поскольку он обходит формальные ИТ-протоколы и протоколы безопасности, что приводит к потенциальной утечке данных, нарушению конфиденциальности и несоблюдению правил. Это также может привести к стабильным и надежным результатам ИИ, что приведет к операционной неэффективности и рискам.

2. Как теневой ИИ появляется в компаниях?

Теневой ИИ часто возникает в компаниях из-за медленных ИТ-процессов, отсутствия доступных инструментов ИИ, отвечающих конкретным потребностям подразделений, или из-за предполагаемой сложности получения одобрения на новые технологии, что заставляет сотрудников развертывать решения ИИ самостоятельно.

3. Какие типы приложений считаются Shadow AI?

Такие приложения, как неавторизованные модели машинного обучения, инструменты аналитики на основе искусственного интеллекта или любое программное обеспечение искусственного интеллекта, используемое без официального одобрения и не согласованное с управлением ИТ организации, считаются теневым искусственным интеллектом.

4. Почему сотрудники обращаются к Shadow AI?

Сотрудники часто обращаются к Shadow AI, чтобы преодолеть бюрократические задержки, удовлетворить неудовлетворенные потребности с помощью более индивидуальных решений или внедрить инновации и повысить эффективность своих рабочих процессов, не дожидаясь официальных каналов.

5. Какие стратегии могут предотвратить появление теневого ИИ?

Предотвращение теневого ИИ предполагает повышение гибкости ИТ, создание четких рамок управления ИИ, обеспечение безопасных сред для экспериментов, содействие открытому общению между ИТ и другими отделами, а также обучение сотрудников рискам и надлежащим протоколам.