Shadow AI w firmach: jak niekontrolowana sztuczna inteligencja zagraża danym i bezpieczeństwu IT

Sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna w środowisku pracy, jednak jej wdrożenie często odbywa się poza kontrolą działów IT. Zjawisko Shadow AI, czyli korzystanie z nieautoryzowanych narzędzi generatywnej AI, tworzy nową lukę w bezpieczeństwie organizacji. Globalne dane Microsoft wskazują, że 78% użytkowników przyznaje się do używania własnych narzędzi AI w pracy. Z kolei z ustaleń ESET wynika, że w Polsce 19% pracowników udostępniało systemom AI wrażliwe dane firmowe. To pokazuje skalę zagrożenia i potencjalny wpływ na ryzyko operacyjne.

Mechanizm Shadow AI jest prosty. Pracownicy dostrzegają potencjał narzędzi takich jak ChatGPT, Gemini czy Claude w usprawnianiu codziennych zadań, podczas gdy organizacje często zwlekają z wdrożeniem polityk i bezpiecznych rozwiązań. W powstałej „próżni decyzyjnej” użytkownicy działają samodzielnie, zwiększając efektywność pracy, ale także ryzyko wycieku poufnych informacji.

„Żadna organizacja nie jest w stanie 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” – tłumaczy Kamil Sadkowski, analityk cyberzagrożeń ESET.

Niewidzialne zagrożenie w firmach i pułapka dla danych

Shadow AI nie ogranicza się do samodzielnych aplikacji. AI wkracza do firm również poprzez rozszerzenia przeglądarek czy funkcje w powszechnym oprogramowaniu biznesowym, które użytkownicy aktywują bez wiedzy IT. Największe wyzwanie stanowi tzw. AI agentowe – autonomiczne procesy wykonujące zadania samodzielnie. Bez odpowiednich barier te systemy mogą uzyskać dostęp do wrażliwych baz danych, a skutki ich działań mogą ujawnić się z opóźnieniem, utrudniając reakcję i minimalizując kontrolę.

Ryzyko Shadow AI obejmuje zarówno wycieki danych, jak i ukryte koszty operacyjne. Każde zapytanie wprowadzane do nieautoryzowanego systemu może prowadzić do ujawnienia poufnych informacji – od notatek ze spotkań po kody źródłowe i dane klientów. Brak audytu, umów powierzenia danych czy subskrypcji biznesowej oznacza naruszenie standardów ochrony prywatności, w tym RODO, z możliwością wysokich kar finansowych.

Dodatkowym problemem jest brak świadomości pracowników. Tylko 53% polskich pracowników deklaruje znajomość obowiązujących zasad bezpieczeństwa cyfrowego. W praktyce oznacza to, że niemal co drugi pracownik może nieświadomie zainstalować złośliwe oprogramowanie, myśląc, że korzysta z legalnego narzędzia GenAI.

Finansowe i operacyjne zagrożenia niekontrolowanej 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. 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.

Jak wyjść z cienia?

W walce z Shadow AI blokady i „czarne listy” nie wystarczą. Lepiej zrozumieć, jakie procesy pracownicy usprawniają AI, i zaoferować bezpieczne, autoryzowane alternatywy. Według specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, odzyskanie kontroli wymaga strategicznego podejścia:

• Jasne wytyczne – wprowadzenie przejrzystych zasad korzystania z AI, dopasowanych do profilu firmy i strategii bezpieczeństwa.
• Weryfikacja dostawców – regularny audyt narzędzi pod kątem standardów ochrony danych i zgodności z regulacjami.
• Edukacja pracowników – podnoszenie świadomości o realnych konsekwencjach nieprzemyślanego użycia AI.
• Analityka i monitoring – wykorzystanie narzędzi do wykrywania nieautoryzowanych systemów w czasie rzeczywistym.

Cyberbezpieczeństwo zawsze balansowało między ograniczaniem ryzyka a wspieraniem efektywności. Shadow AI wymaga od organizacji elastyczności i umiejętnego tworzenia ram bezpieczeństwa, w których AI staje się bezpiecznym narzędziem wspierającym rozwój, a nie źródłem niekontrolowanego zagrożenia.