Sztuczna inteligencja stała się stałym elementem środowiska pracy, jednak jej adopcja w dużej mierze odbywa się poza kontrolą działów IT. Zjawisko Shadow AI – czyli wykorzystywanie nieautoryzowanych narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji – tworzy nową, trudną do monitorowania lukę w bezpieczeństwie firm. Skalę problemu potwierdzają dane: podczas gdy globalnie aż 78% użytkowników AI przyznaje się do korzystania w pracy z własnych narzędzi , w Polsce prawie co piąty pracownik (19%) udostępnił sztucznej inteligencji wrażliwe dane firmowe . To połączenie braku nadzoru i udostępniania poufnych informacji stanowi obecnie jedno z najpoważniejszych ryzyk operacyjnych.
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.
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 . 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 . 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.