Shadow AI – dzisiejsze wyzwanie działów IT

Shadow AI to dziś jedno z największych wyzwań działów IT. Jak chronić poufne dane, nie hamując tempa rozwoju biznesu? Przeczytaj artykuł i dowiedz się, jak przenieść nieoficjalne inicjatywy pracowników do bezpiecznego środowiska, zanim shadow AI narazi organizację na szkody.

Zjawisko shadow AI polega na wykorzystywaniu sztucznej inteligencji poza zatwierdzonymi procedurami firmy. Przykładem shadow AI jest np. sytuacja, w której pracownik:

• analizuje dane firmowe z dużym modelem językowym niezatwierdzonym przez organizację;
• samodzielne tworzy aplikacje metodą vibe code’ingu zastępujące np. Excele i automatyzują pracę swojego działu;
• udostępnia transkrypcję ze spotkań publicznemu LLM-owi, by przyspieszyć swoją pracę i szybko wygenerować podsumowanie czy listę zadań;
• korzysta z AI do analizy kodu zawierającego logiki biznesowe;
• tworzy własnego asystenta AI na bazie dokumentów firmowych.

Choć często intencje pracowników są słuszne i szlachetne, takie rozwiązania często łączą się z publikacją informacji firmowych na wirtualnych serwerach dostępnych w sieci. To krytyczne wykroczenie poza standardy bezpieczeństwa, ponieważ pozbawia firmy kontroli nad własnymi danymi.

Dane na 2026 rok mówią, że 54% pracujących w Polsce wykorzystuje AI do pracy, z czego 90% wykorzystuje publicznie dostępnych narzędzi. Jednocześnie ponad połowa nie mówi o tym głośno pracodawcy. Co więcej, tylko co 10 Polak wie, że obowiązują już pierwsze regulacje dotyczące wykorzystania sztucznej inteligencji. To stwarza duże ryzyko dla bezpieczeństwa, stabilności i reputacji firmy. Jak szacuje portal Technology Radius, wysokie ryzyko na shadow AI może zwiększać prawdopodobieństwo kosztownego naruszenia prywatności o ok. 15%.

Shadow AI to ryzyko:

• Wycieku danych wrażliwych, który szybko się rozprzestrzeni i – co więcej – może zostać wykorzystany przez konkurencję do trenowania swoich agentów.
• Naruszenia praw i regulacji takich jak RODO – rozwój AI wyprzedza tempo zmian legislacyjnych, dlatego wiele regulacji nie uwzględnia jeszcze specyfiki dużych modeli językowych. Jednak w przypadku wycieku danych klientów obowiązki prawne i odpowiedzialność organizacji pozostają takie same, niezależnie od źródła incydentu.
• Cyberataku – zwłaszcza gdy niezatwierdzone narzędzia otrzymują dostęp do firmowych plików, kont lub systemów.

Ranga zjawiska jest zatem duża – lecz zanim zaprzęgniesz to zniwelowania zjawiska najcięższe działa, spróbuj zrozumieć, dlaczego to zjawisko w ogóle się pojawia.

Aby wykryć zjawisko shadow AI w firmie należy przeprowadzić wnikliwy audyt narzędzi. Spytaj, jakich chatbotów, asystentów, generatorów kodu, wtyczek, botów spotkaniowych, aplikacji i agentów korzystają poszczególne działy. Przeanalizuj także logi sieciowe, serwery proxy oraz przepływ danych.

Do takiego audytu warto podejść z ciekawością, a nie wrogością. Spytaj zespoły, jakie zadania usprawniają za pomocą AI, gdzie brakuje im zatwierdzonych rozwiązań oraz jakie własne automatyzacje już stworzyli. Shadow AI w organizacji to często odzwierciedlenie potrzeby usprawniania własnej pracy. Podczas audytu możesz znaleźć ogrom inspiracji na narzędzia dla pracowników!

Technologia AI sprawiła, że każdy, także osoby nietechniczne, mogą tworzyć swoje aplikacje usprawniające codzienną pracę. To duża wartość, bo pracownicy biznesowi znają najlepiej specyfikę swojego obszaru, przez co tworzone z ich udziałem rozwiązania odpowiadają w stu procentach realnym potrzebom danego działu. Dlatego zamiast zakazywać usprawniania pracy z AI, warto stworzyć kontrolowany sposób wykorzystania ich w organizacji. Podążaj za poniższymi 4 krokami – ostatnie dwa są mało oczywiste!

1. Stwórz jasne polityki korzystania z AI, które narzędzia są dozwolone,
   1. jakie dane można do nich wprowadzać,
   2. czego bezwzględnie nie wolno udostępniać,
   3. kiedy potrzebna jest zgoda IT, security lub compliance,
   4. kto odpowiada za weryfikację wyniku AI.
2. Uprość proces zatwierdzania nowych narzędzi: jeżeli ocena narzędzia trwa długo albo procedura jest niejasna, pracownicy częściej obchodzą ją samodzielnie. Firma powinna mieć prostą ścieżkę zgłoszenia potrzeby, szybkiej oceny ryzyka i dopuszczenia narzędzia do pilotażu.
3. Stwórz bezpieczne środowisko do eksperymentów: pracownicy powinni mieć możliwość testowania pomysłów w kontrolowanym środowisku, z odpowiednimi uprawnieniami, ochroną danych i możliwością późniejszego skalowania rozwiązania. Frameworki AI-native, takie jak Open Mercato, zapewniają bezpieczeństwo klasy enterprise i pomagają tworzyć aplikacje w duchu spec-driven development.
4. Współpracuj z platformami i partnerami, którzy potrafią przełożyć tempo rozwoju AI na stabilne, zgodne z procesami firmy wdrożenia. To szczególnie ważne dla działów IT, które muszą jednocześnie chronić dane i odpowiadać na presję biznesu oczekującego szybkich efektów. Ze wsparciem ekspertów automatyzacji biznesu GoNextStage wdrożysz AI w firmie tak, by wspierał biznes oraz spełniał wymagania bezpieczeństwa, także w środowiskach klasy enterprise. Swoją ekspertyzą wspierają już duże organizacje takie jak Budimex, LCP czy CANAL+ Polska.

Shadow AI nie zniknie dzięki zakazom. Jeśli pracownicy sami szukają sposobów na usprawnienie pracy, firma powinna stworzyć bezpieczne i przyjazne środowisko do rozwoju oddolnych inicjatyw AI: określić jasne zasady korzystania i zatwierdzania nowości oraz udostępnić narzędzia do eksperymentów, zgodne z wymaganiami klasy enterprise. Może w tym pomóc doświadczony partner, taki jak GoNextStage, który potrafi połączyć potrzeby biznesu, tempo rozwoju technologii i wymagania bezpieczeństwa. Wtedy shadow AI znika, a sztuczna inteligencja napędza rozwój biznesu i buduje przewagę konkurencyjną.