Shadow AI: rosnące zagrożenie, którego firmy nie widzą

Próżnia decyzyjna karmi „szarą strefę”

Mechanizm powstawania Shadow AI jest prosty: pracownicy dostrzegli potencjał narzędzi takich jak ChatGPT, Gemini czy Claude w optymalizacji codziennych zadań, podczas gdy organizacje często zwlekają z wdrożeniem oficjalnych polityk i bezpiecznych rozwiązań. W efekcie powstała niebezpieczna próżnia, którą użytkownicy wypełniają na własną rękę, kierując się chęcią zwiększenia efektywności i skrócenia czasu pracy.

– Z punktu widzenia bezpieczeństwa biznesowego sytuacja jest krytyczna, ponieważ żadna organizacja nie jest w stanie skutecznie chronić zasobów, których przepływu nie monitoruje. Korzystanie z publicznych modeli AI bez wykupionej subskrypcji biznesowej sprawia, że poufne raporty, strategie czy kody źródłowe mogą zostać wykorzystane do trenowania publicznych algorytmów. W praktyce może to oznaczać bezpowrotną utratę kontroli nad własnością intelektualną firmy i newralgicznymi danymi – mówi Kamil Sadkowski, analityk cyberzagrożeń ESET. 

AI ukryte w narzędziach i przeglądarkach

Wyzwanie, przed którym stoi biznes, wykracza daleko poza popularne, samodzielne aplikacje. Shadow AI przenika do organizacji znacznie subtelniejszymi kanałami, często pod postacią rozszerzeń do przeglądarek czy nowych funkcji w powszechnie używanym oprogramowaniu biznesowym, które pracownicy aktywują bez wiedzy i zgody działu IT. W ten sposób narzędzie, które teoretycznie zostało autoryzowane do konkretnego celu, zyskuje nową, niezweryfikowaną warstwę przetwarzania danych.

Czytaj również: Nowa era przechowywania danych: inteligentne systemy IBM wykrywają ataki w mniej niż minutę

Prawdziwym wyzwaniem na horyzoncie jest jednak tzw. AI agentowe (agentic AI). To kolejna fala innowacji, w której autonomiczni agenci są projektowani do samodzielnego wykonywania złożonych zadań wyznaczonych przez człowieka. Bez odpowiednio zaprojektowanych barier ochronnych, takie autonomiczne procesy mogą uzyskać dostęp do wrażliwych baz danych i podejmować działania, których skutki zostaną zauważone dopiero wtedy, gdy na reakcję będzie za późno. To sprawia, że „martwy punkt” w systemie bezpieczeństwa staje się jeszcze trudniejszy do wyeliminowania.

– Tempo rozwoju AI jest bezprecedensowe, ale nie może ono zwalniać nas z obowiązku stosowania zasad bezpieczeństwa. Udostępnienie służbowych wiadomości i skrzynek e-mail autonomicznej technologii zawsze wiąże się z ryzykiem. Jeśli nie rozumiemy w pełni tych mechanizmów, wchodzimy w erę, w której efektywność przedkładana jest nad bezpieczeństwo i prywatność. Środowisko AI musi być szczelne nie tylko w momencie wdrożenia, ale i w przyszłości, bo cyberprzestępcy będą nieustannie szukać luk w nowych systemach – mówi Kamil Sadkowski.

Pułapka danych i ukryte koszty „partyzantki”

Ryzyko związane z Shadow AI wykracza daleko poza sam fakt korzystania z nieautoryzowanego oprogramowania. Każde zapytanie wpisane przez pracownika to potencjalny wyciek. Notatki ze spotkań, kody źródłowe czy dane osobowe klientów trafiają na zewnętrzne serwery, często w jurysdykcjach, które nie spełniają europejskich standardów ochrony prywatności. Z punktu widzenia RODO to sytuacja wysokiego ryzyka. Przetwarzanie danych osobowych w publicznych modelach AI, bez wcześniejszego audytu dostawcy i zawarcia odpowiednich umów powierzenia, stanowi bezpośrednie naruszenie zasad ochrony prywatności i naraża organizację na kary finansowe.

Sytuację pogarsza fakt, że pracownicy często nie potrafią odróżnić bezpiecznych narzędzi od tych zainfekowanych. W sieci nie brakuje fałszywych aplikacji GenAI, które zamiast pomagać w pracy, służą do kradzieży haseł i szpiegowania użytkowników. Tymczasem zaledwie 53% polskich pracowników uważa, że dobrze zna obowiązujące w ich firmach zasady bezpieczeństwa cyfrowego[3]. Oznacza to, że niemal co drugi pracownik może nieświadomie zainstalować złośliwe oprogramowanie, wierząc, że wdraża w firmie innowacje.

Biznesowy rachunek za Shadow AI

Konsekwencje braku kontroli nad AI są już mierzalne. Według danych IBM, 20% organizacji doświadczyło w ubiegłym roku naruszenia bezpieczeństwa związanego właśnie z Shadow AI[4]. Finansowy wymiar takich incydentów jest dotkliwy: w przypadku firm z wysokim poziomem niekontrolowanego użycia AI, średni koszt wycieku danych wzrasta o dodatkowe 670 tysięcy dolarów.

Ryzyko nie kończy się jednak na finansach i reputacji. Nieautoryzowane użycie AI do tworzenia kodu może wprowadzić krytyczne błędy do produktów oferowanych klientom. Z kolei opieranie decyzji biznesowych na analizach generowanych przez niezweryfikowane modele niesie ze sobą ryzyko błędu, który może zostać zauważony dopiero po fakcie, generując straty idące w miliony.

Strategia zamiast blokad: Jak wyjść z cienia?

W konfrontacji z Shadow AI restrykcyjne „czarne listy” i blokowanie dostępu okazują się strategią krótkowzroczną. Zamiast hamować innowacyjność, organizacje powinny skupić się na zrozumieniu procesów, które pracownicy próbują usprawnić za pomocą AI, i zaproponowaniu im bezpiecznych, autoryzowanych alternatyw. Skuteczne odzyskanie kontroli wymaga wielopoziomowego podejścia:

• Jasne wytyczne: Wdrożenie przejrzystych zasad korzystania z AI, które są precyzyjnie dopasowane do profilu działalności firmy i przyjętej przez nią strategii bezpieczeństwa.
• Weryfikacja dostawców: Regularny audyt narzędzi AI pod kątem standardów ochrony danych oraz ich zgodności z obowiązującymi regulacjami.
• Edukacja oparta na faktach: Budowanie świadomości pracowników w sposób, który obrazuje realne konsekwencje – pokazanie, że nieprzemyślane korzystanie z AI to ryzyko utraty własności intelektualnej i osłabienie stabilności całej organizacji.
• Analityka i widoczność: Wykorzystanie rozwiązań do monitorowania sieci, które pozwalają identyfikować nieautoryzowane narzędzia w czasie rzeczywistym. Dzięki temu dział IT może reagować na zagrożenia, zanim doprowadzą one do krytycznego incydentu.

Cyberbezpieczeństwo od zawsze opierało się na sztuce balansowania między mitygowaniem zagrożeń a wspieraniem efektywności biznesu. Wyzwania, jakie niesie ze sobą Shadow AI, wpisują się w ten schemat, choć wymagają od organizacji większej niż dotychczas elastyczności. Rolą nowoczesnych liderów IT nie jest bowiem budowanie murów wokół innowacji, lecz stworzenie takich ram bezpieczeństwa, w których sztuczna inteligencja stanie się sprawdzonym paliwem dla wzrostu firmy, a nie niekontrolowanym ryzykiem działającym w informacyjnej próżni.

Czytaj również: AI wyprzedza prawo. UODO domaga się zmian