Shadow AI – czym jest i dlaczego jest zagrożeniem dla organizacji?

Wprowadzenie do zjawiska Shadow AI

Wraz z szybkim rozwojem narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, coraz więcej pracowników korzysta z nich w codziennej pracy – często jednak poza wiedzą działów IT czy bez formalnej zgody organizacji. To zjawisko, znane jako Shadow AI, staje się istotnym wyzwaniem dla firm i instytucji na całym świecie.

Shadow AI odnosi się do sytuacji, w której pracownicy wykorzystują nieautoryzowane narzędzia sztucznej inteligencji – takie jak chatboty, generatory tekstu, analizatory danych czy usługi tłumaczeniowe – w celu zwiększenia produktywności, automatyzacji zadań lub wsparcia procesów decyzyjnych. Często odbywa się to bez konsultacji z działem IT lub bez odpowiedniego sprawdzenia zgodności z politykami bezpieczeństwa organizacji.

W odróżnieniu od oficjalnie wdrażanych rozwiązań AI, które przechodzą procesy kontroli, testowania i integracji z istniejącą infrastrukturą, Shadow AI działa poza formalnymi kanałami. Może być pozornie nieszkodliwe lub nawet korzystne w krótkim okresie, lecz niesie ze sobą potencjalne ryzyka natury technicznej, prawnej i organizacyjnej.

Rosnąca dostępność łatwych w użyciu narzędzi AI sprzyja temu zjawisku. Wystarczy dostęp do internetu i przeglądarki, by rozpocząć pracę z zaawansowanymi technologiami, co sprawia, że granica między prywatnym a służbowym wykorzystaniem AI staje się coraz bardziej rozmyta.

Wprowadzenie do tematu Shadow AI pozwala zrozumieć, dlaczego to zjawisko zyskuje na znaczeniu i dlaczego organizacje powinny poświęcić szczególną uwagę jego identyfikacji, ocenie oraz odpowiedniemu zarządzaniu.

Dlaczego pracownicy korzystają z nieautoryzowanych narzędzi AI

Wzrost popularności narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, takich jak generatory treści, automatyczne tłumacze czy asystenci kodowania, sprawia, że pracownicy coraz chętniej sięgają po nie nawet bez oficjalnego pozwolenia lub wiedzy działu IT. Głównym powodem jest potrzeba zwiększenia efektywności pracy oraz chęć szybszego rozwiązywania problemów, których nie da się łatwo zrealizować przy pomocy firmowych narzędzi.

Wiele organizacji nie nadąża z wdrażaniem rozwiązań AI w sposób systemowy, a pracownicy – często z własnej inicjatywy – poszukują sposobów na ułatwienie sobie codziennych zadań. W efekcie sięgają po popularne, ogólnodostępne narzędzia AI działające w przeglądarce lub jako aplikacje chmurowe, nie zawsze zdając sobie sprawę z konsekwencji takiego działania.

Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Do najczęstszych motywacji korzystania z nieautoryzowanych narzędzi AI należą:

• Oszczędność czasu – narzędzia AI mogą automatyzować powtarzalne zadania, takie jak pisanie e-maili, generowanie raportów czy analizowanie danych.
• Brak oficjalnych alternatyw – gdy organizacja nie oferuje zatwierdzonych narzędzi AI, pracownicy samodzielnie szukają rozwiązań zewnętrznych.
• Łatwość dostępu – wiele aplikacji AI jest dostępnych online bez potrzeby instalacji czy zaawansowanej konfiguracji.
• Presja wyników – nacisk na wydajność i innowacyjność sprawia, że pracownicy są skłonni eksperymentować z nowymi technologiami bez konsultacji z działem IT.
• Nieświadomość zagrożeń – część osób nie zdaje sobie sprawy, że korzystanie z nieautoryzowanych narzędzi może wiązać się z ryzykiem wycieku danych lub naruszeniem polityk bezpieczeństwa.

Choć intencje pracowników są często pozytywne i wynikają z chęci usprawnienia pracy, korzystanie z Shadow AI niesie ze sobą realne wyzwania i zagrożenia dla organizacji, które nie mogą być ignorowane.

Przykłady zastosowań Shadow AI w organizacjach

Shadow AI odnosi się do sytuacji, w której pracownicy korzystają z narzędzi sztucznej inteligencji bez wiedzy lub zgody działu IT czy działu bezpieczeństwa danych. Praktyka ta, choć często wynika z dobrej woli i chęci zwiększenia efektywności pracy, niesie ze sobą realne zagrożenia. Poniżej przedstawiamy typowe przykłady zastosowań Shadow AI w środowisku organizacyjnym:

• Automatyzacja zadań biurowych: Pracownicy używają narzędzi typu ChatGPT, Bard lub Copilot do generowania treści e-maili, raportów czy streszczeń spotkań, bez informowania o tym przełożonych czy działu IT.
• Tłumaczenia i lokalizacja treści: Narzędzia AI, takie jak DeepL lub Google Translate wspomagane przez modele LLM, wykorzystywane są do szybkiego tłumaczenia dokumentacji wewnętrznej lub komunikacji z klientami.
• Wsparcie w analizie danych: Niektórzy pracownicy korzystają z niezarejestrowanych platform AI do analizy danych marketingowych, finansowych czy operacyjnych, przesyłając do nich dane wrażliwe.
• Tworzenie treści wizualnych: Graficy lub marketerzy wykorzystują generatywne AI (np. DALL·E, Midjourney) do tworzenia grafik, ilustracji lub materiałów promocyjnych bez przechodzenia przez zatwierdzone kanały kreatywne.
• Wsparcie developerskie: Programiści mogą korzystać z AI do generowania fragmentów kodu lub refaktoryzacji, przy użyciu takich narzędzi jak GitHub Copilot, bez wcześniejszej integracji z politykami bezpieczeństwa kodu organizacji.

Poniższa tabela przedstawia krótkie zestawienie popularnych zastosowań Shadow AI w różnych działach organizacji:

Choć powyższe przykłady ilustrują potencjał AI w zwiększaniu efektywności pracy, w większości przypadków ich stosowanie poza kontrolą organizacji może rodzić poważne konsekwencje w zakresie bezpieczeństwa i zgodności z przepisami. Warto więc zainwestować w edukację zespołu w tym zakresie – pomocne może być Kurs Bezpieczeństwo w sieci – obrona przed atakami i wyciekiem danych, który kompleksowo przygotowuje do radzenia sobie z cyfrowymi zagrożeniami.

Potencjalne zagrożenia i ryzyka związane z Shadow AI

Choć narzędzia oparte na sztucznej inteligencji niosą ze sobą wiele korzyści, korzystanie z nich poza kontrolą działów IT i bez nadzoru organizacyjnego – czyli tzw. Shadow AI – wiąże się z szeregiem poważnych zagrożeń. Poniżej przedstawiono najistotniejsze obszary ryzyka wynikające z nieautoryzowanego użycia tego typu technologii. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

• Utrata kontroli nad danymi – Pracownicy mogą nieświadomie wprowadzać do narzędzi AI dane poufne lub wrażliwe (np. dane klientów, plany strategiczne, informacje finansowe), czego konsekwencją może być ich nieautoryzowane przetwarzanie lub udostępnienie.
• Brak zgodności z regulacjami – Korzystanie z usług AI bez oceny zgodności z przepisami (RODO, HIPAA itp.) może prowadzić do naruszeń prawnych i kar finansowych.
• Ryzyko korzystania z niezweryfikowanych modeli – Modele AI dostępne online mogą działać w sposób nieprzewidywalny, zawierać błędy logiczne lub generować treści niezgodne z polityką firmy.
• Trudności z audytem i śledzeniem decyzji – W przypadku Shadow AI trudno ustalić, jakie dane były wykorzystywane i jakie algorytmy podejmowały decyzje. Utrudnia to audyt wewnętrzny, analizę błędów i odpowiedzialność za rezultat.
• Zwiększone ryzyko ataków cybernetycznych – Używanie nieautoryzowanych narzędzi może prowadzić do instalacji złośliwego oprogramowania lub umożliwić dostęp do infrastruktury przez nieznane podmioty trzecie.

Dla przejrzystości, poniżej przedstawiono krótkie porównanie między autoryzowanym a nieautoryzowanym (shadow) użyciem narzędzi AI:

Shadow AI, choć często stosowane z dobrych intencji – np. dla zwiększenia efektywności pracy – może w rzeczywistości stanowić poważne zagrożenie dla bezpieczeństwa, zgodności i integralności operacyjnej całej organizacji.

Wpływ Shadow AI na bezpieczeństwo danych i zgodność z regulacjami

Shadow AI, czyli wykorzystywanie narzędzi sztucznej inteligencji bez wiedzy i zgody działu IT lub zespołu ds. zgodności, niesie za sobą szereg zagrożeń dla bezpieczeństwa informacji oraz utrzymania zgodności z obowiązującymi przepisami. Choć inicjatywa taka może wynikać z chęci zwiększenia efektywności pracy, konsekwencje jej niekontrolowanego wdrażania mogą być poważne. Warto więc zadbać o odpowiednie przygotowanie zespołów IT, np. poprzez udział w Kursie Cyberbezpieczeństwo dla administratorów IT – efektywne zarządzanie i ochrona zasobów IT w firmie.

Nieautoryzowane przetwarzanie danych

Wykorzystywanie narzędzi AI, takich jak modele językowe, platformy do analizy danych czy generowania treści, często wiąże się z przesyłaniem poufnych informacji do zewnętrznych serwisów. Bez odpowiedniego nadzoru może dojść do:

• udostępnienia danych osobowych bez zgody osób, których dotyczą,
• naruszenia tajemnicy przedsiębiorstwa,
• utraty kontroli nad informacjami wrażliwymi, które mogą zostać przechwycone lub niewłaściwie wykorzystane.

Naruszenie przepisów prawnych

Shadow AI może prowadzić do łamania rozmaitych regulacji prawnych i branżowych standardów, takich jak:

• RODO (GDPR) – przesyłanie danych osobowych do narzędzi AI bez odpowiednich podstaw prawnych, zgody lub umów powierzenia przetwarzania,
• ISO/IEC 27001 – brak formalnych polityk i procedur związanych z używaniem narzędzi AI,
• SOX, HIPAA, PCI-DSS – w zależności od branży, nieautoryzowane wykorzystanie AI może prowadzić do naruszenia wymogów związanych z audytem, prywatnością czy bezpieczeństwem finansowym.

Porównanie: Użycie autoryzowane vs. Shadow AI

W efekcie, organizacje tolerujące lub nieświadome obecności Shadow AI w swoich strukturach narażają się nie tylko na utratę danych, ale również na poważne konsekwencje prawne, finansowe i reputacyjne.

Jak identyfikować i monitorować użycie Shadow AI

Wraz z rosnącą popularnością narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, organizacje stają przed wyzwaniem wykrywania i monitorowania nieautoryzowanego ich użycia przez pracowników. Shadow AI, podobnie jak zjawisko Shadow IT, polega na korzystaniu z narzędzi i usług AI bez wiedzy i zgody działu IT lub bezpieczeństwa. W celu ograniczenia ryzyk związanych z tym zjawiskiem, kluczowe jest wdrożenie odpowiednich mechanizmów identyfikacji i monitoringu.

Metody identyfikacji Shadow AI

• Analiza ruchu sieciowego: Monitorowanie i analiza logów sieciowych mogą ujawnić połączenia z zewnętrznymi serwisami AI (np. generatory tekstu, obrazu, chatboty), które nie są zatwierdzone przez organizację.
• Przegląd logów aplikacyjnych i systemowych: Śledzenie aktywności użytkowników w systemach wewnętrznych może pomóc zidentyfikować nietypowe działania wskazujące na użycie narzędzi AI.
• Wykrywanie anomalii poprzez SIEM: Systemy zarządzania informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM) mogą automatycznie identyfikować podejrzane wzorce korzystania z usług AI.
• Audyt oprogramowania i aplikacji przeglądarkowych: Regularne skanowanie komputerów pracowników pod kątem zainstalowanych rozszerzeń, aplikacji i skryptów AI.

Monitoring aktywności związanej z AI

Po zidentyfikowaniu potencjalnych źródeł Shadow AI, konieczne jest ich monitorowanie. Celem jest nie tylko wykrycie zagrożeń, ale również zrozumienie, w jaki sposób i dlaczego pracownicy korzystają z tych narzędzi. Poniższa tabela przedstawia przykładowe mechanizmy monitorowania:

Przykład techniczny – wykrywanie w logach proxy

Organizacje mogą analizować logi z serwerów proxy w celu odnalezienia żądań HTTP kierowanych do znanych serwisów AI. Przykład prostego filtra w systemie SIEM:

source:proxy_logs AND (url:"chat.openai.com" OR url:"bard.google.com" OR url:"claude.ai")

Takie podejście umożliwia szybkie zidentyfikowanie pracowników korzystających z nieautoryzowanych usług, co jest punktem wyjścia do dalszych działań prewencyjnych i edukacyjnych.

Strategie przeciwdziałania i zarządzania Shadow AI

Skuteczne zarządzanie zjawiskiem Shadow AI w organizacjach wymaga wielopoziomowego podejścia, które łączy aspekty technologiczne, organizacyjne oraz edukacyjne. Przeciwdziałanie nieautoryzowanemu wykorzystaniu narzędzi opartych na sztucznej inteligencji nie polega jedynie na blokowaniu dostępu do nich, ale przede wszystkim na budowaniu świadomej i odpowiedzialnej kultury cyfrowej.

Poniżej przedstawiono kluczowe strategie, które mogą pomóc organizacjom w kontroli i ograniczaniu ryzyka związanego z Shadow AI:

• Ustanowienie polityk i procedur dotyczących AI: Jasno sformułowane zasady korzystania z narzędzi AI, w tym wytyczne dotyczące zatwierdzonych rozwiązań oraz zakazów, są podstawą odpowiedzialnego podejścia do nowych technologii.
• Edukacja i podnoszenie świadomości pracowników: Regularne szkolenia pomagają użytkownikom zrozumieć potencjalne zagrożenia wynikające z nieautoryzowanego korzystania z AI oraz uczą, gdzie szukać wsparcia w stosowaniu dopuszczonych narzędzi.
• Wdrożenie rozwiązań monitorujących: Systemy do wykrywania aplikacji AI działających poza kontrolą działu IT pozwalają na bieżąco identyfikować i analizować użycie nieautoryzowanych narzędzi.
• Współpraca między działami IT, bezpieczeństwa i HR: Zintegrowane podejście umożliwia lepsze zrozumienie potrzeb biznesowych oraz odpowiednią reakcję na przypadki niewłaściwego korzystania z AI.
• Promowanie zatwierdzonych alternatyw: Udostępnienie bezpiecznych, zgodnych z polityką organizacji narzędzi AI zwiększa szansę, że pracownicy nie będą szukać rozwiązań zewnętrznych na własną rękę.

Wdrożenie powyższych strategii pozwala nie tylko ograniczyć ryzyka związane z Shadow AI, ale również budować zaufanie i transparentność w zakresie wykorzystania nowych technologii w środowisku pracy.

Podsumowanie i rekomendacje dla organizacji

Zjawisko Shadow AI, czyli używania narzędzi opartych na sztucznej inteligencji poza kontrolą działów IT i bez wiedzy organizacji, stanowi coraz większe wyzwanie dla firm i instytucji. Choć innowacyjne rozwiązania AI mogą znacząco wspierać produktywność pracowników, ich nieautoryzowane wykorzystywanie niesie ze sobą szereg zagrożeń – od utraty danych po naruszenia przepisów o ochronie informacji.

Aby skutecznie zarządzać Shadow AI, organizacje powinny wdrożyć świadome podejście obejmujące zarówno aspekty technologiczne, jak i kulturowe. Kluczowe działania, które warto podjąć, to:

• Edukacja pracowników – zwiększenie świadomości zagrożeń związanych z wykorzystywaniem nieautoryzowanych narzędzi AI oraz promowanie odpowiedzialnych praktyk.
• Przejrzyste polityki – ustanowienie jasnych zasad dotyczących korzystania z narzędzi AI, w tym listy zatwierdzonych rozwiązań.
• Monitoring i analiza – wdrożenie narzędzi do wykrywania i monitorowania aktywności związanej z AI, pozwalających na szybkie reagowanie na potencjalne incydenty.
• Współpraca między działami – zaangażowanie zespołów IT, bezpieczeństwa, prawnych i HR w tworzenie spójnej strategii zarządzania technologiami AI w organizacji.

Skuteczne przeciwdziałanie Shadow AI nie oznacza całkowitego zakazu korzystania z nowych narzędzi, lecz raczej stworzenie środowiska, w którym innowacje mogą być bezpiecznie wdrażane i kontrolowane. Tylko wtedy organizacje będą mogły czerpać realne korzyści z AI, minimalizując jednocześnie związane z nim ryzyka. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Operacje na łańcuchach znaków w Pythonie – formatowanie, dzielenie i łączenie tekstu 06 lutego 2026

Listy składane i słowniki składane – jak pisać krótszy i czytelniejszy kod w Pythonie? 04 lutego 2026