¿Qué es la IA en la sombra?
La inteligencia artificial (IA) en la sombra se refiere al uso de herramientas de IA sin la visibilidad o la gobernanza de una organización. En otras palabras, los empleados utilizan herramientas de IA en su día a día sin una revisión de seguridad por parte de su empresa.
Las herramientas de IA son una parte cada vez más común del flujo de trabajo, con El 75% de los trabajadores lo utilizan, según Microsoft. De esos trabajadores, el 78% de ellos están "trayendo sus propias herramientas de IA al trabajo".
Esto es especialmente cierto para la IA generativa (GenAI), la aplicación de la IA que puede crear y procesar contenido a velocidades y volúmenes sin precedentes. Cada vez más, las personas están adoptando GenAI en forma de asistentes personales, y muchos han llegado a confiar en la variedad de experiencias personalizadas y procesos optimizados que ofrece la IA.
Tomemos a ChatGPT como ejemplo: un año después de su lanzamiento, creció a 100 millones de usuarios semanales. Si bien sus capacidades ofrecen importantes beneficios de productividad y personalización, su uso plantea riesgos de seguridad. OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, utiliza las interacciones para el entrenamiento de modelos a menos que los usuarios opten por no participar, lo que crea la posibilidad de que los datos de entrenamiento privados o confidenciales queden expuestos inadvertidamente. Esto ha llevado a muchas organizaciones a redactar Políticas de seguridad específicas de la IA para mitigar dichos riesgos.
Sin embargo, prohibir la IA por completo puede ser contraproducente, lo que lleva a un mayor uso de herramientas no autorizadas y a la pérdida de oportunidades. Para desbloquear la IA de forma segura'potencial de negocio, las organizaciones deben Lograr un equilibrio. Fomentar la adopción responsable dentro de marcos seguros puede frenar la propagación de la IA en la sombra y, al mismo tiempo, aprovechar sus beneficios transformadores.
Según Gartner, el 41% de los empleados en 2022 instalaron y utilizaron aplicaciones que estaban más allá de la visibilidad de sus departamentos de TI. Se prevé que esta cifra aumente hasta el 75% en 2027.
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IA en la sombra vs. TI en la sombra
TI en la sombra se refiere al uso general de tecnología no autorizada, como aplicaciones o dispositivos, fuera del marco de TI de una organización. A menudo se debe a que los empleados encuentran soluciones alternativas para satisfacer sus necesidades, pero puede crear vulnerabilidades de seguridad.
La IA en la sombra es similar a la TI en la sombra, pero se centra específicamente en programas y servicios de IA no autorizados. Se trata de modelos impredecibles y en constante evolución, lo que los hace más difíciles de proteger. Todavía se están desarrollando marcos de gobernanza para la IA, lo que aumenta la dificultad.
A diferencia de la TI en la sombra, que a menudo se limita a desarrolladores o usuarios expertos en tecnología, la IA en la sombra es adoptada por los empleados de todos los roles, la mayoría de los cuales carecen de los conocimientos necesarios para seguir las prácticas de seguridad adecuadas. Esto crea una visión mucho más amplia y menos predecible Superficie de ataque.
Abordar la IA en la sombra requiere un enfoque centrado más allá de las soluciones tradicionales de TI en la sombra. Las organizaciones deben educar a los usuarios, fomentar la colaboración en equipo y establecer una gobernanza adaptada a los riesgos únicos de la IA.
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Riesgos de la IA en la sombra
Sin una supervisión adecuada, Shadow AI plantea riesgos significativos que son de tan largo alcance como su superficie de ataque. Profundicemos en los tres principales riesgos:
Amplia disponibilidad: Las herramientas de IA generativa y los grandes modelos de lenguaje son fáciles de acceder y usar para los empleados sin necesidad de aprobación o ayuda técnica.
Gobernanza insuficiente: Muchas empresas carecen de políticas claras, procesos de investigación o aplicación de las herramientas de IA para las que se pueden utilizar y cómo. Sin barandillas, las herramientas no autorizadas ingresan a los flujos de trabajo diarios sin ser notadas.
Necesidades comerciales insatisfechas: Los empleados a menudo adoptan herramientas de IA para cerrar brechas en la productividad, automatizar tareas repetitivas o acelerar el trabajo cuando las soluciones aprobadas no cumplen con sus requisitos.
La IA en la sombra conlleva riesgos de tanto alcance como su superficie de ataque. Profundicemos en los tres principales riesgos:
Riesgos de IA en la sombra
Sin una supervisión adecuada, Shadow AI plantea riesgos significativos que son de tan largo alcance como su superficie de ataque. Profundicemos en los tres principales riesgos:
1. Exposición de datos y pérdida de confidencialidad
Los usuarios de Shadow AI pueden filtrar involuntariamente datos privados de los usuarios, datos de la empresa y propiedad intelectual al interactuar con modelos de IA. Estos modelos se pueden entrenar en función de las interacciones de los usuarios, como las solicitudes de modelos de lenguaje grandes, y los datos confidenciales de los clientes proporcionados por los usuarios pueden ser accesibles a terceros que no hayan firmado acuerdos de confidencialidad o acuerdos de no competencia. Estos escenarios comprometen la confidencialidad y dan lugar a posibles violaciones de datos, con actores maliciosos que explotan la información expuesta con fines perjudiciales.
He aquí un ejemplo del mundo real: Varios empleados de Samsung pegaron líneas de código propietario en ChatGPT para agilizar su trabajo. Debido a que ChatGPT se puede entrenar con la entrada del usuario a menos que haya optado por no participar, existe la posibilidad de que el código de Samsung se incluya en futuras versiones de modelos.
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2. Desinformación y resultados sesgados
Los usuarios de sistemas de IA en la sombra pueden actuar sobre la base de la información errónea generada por sus interacciones con los modelos de IA. Se sabe que los modelos GenAI alucinan con la información cuando no están seguros de cómo responder. ¿Un ejemplo destacado? Dos Los abogados de Nueva York presentaron citas de casos ficticios generado por ChatGPT, lo que resultó en una multa de $5,000 y pérdida de credibilidad.
El sesgo es otro problema acuciante con la integridad de la información de la IA. Los modelos de GenAI se entrenan con datos que a menudo están sesgados, lo que lleva a respuestas igualmente sesgadas. Por ejemplo, cuando se le pide que genere imágenes de amas de llaves, Stable Diffusion demuestra prejuicios raciales y de género generando casi siempre imágenes de mujeres negras.
Si los usuarios confían en la salida de los modelos de IA sin verificar las respuestas, las consecuencias pueden incluir golpes financieros y de reputación que son difíciles de superar.
3. Incumplimiento de las normas regulatorias
La IA en la sombra aún no está protegida por procesos de auditoría y supervisión que garanticen el cumplimiento de los estándares regulatorios. En todo el mundo, se están redactando y publicando nuevas regulaciones GDPR relacionadas con la IA y nuevas regulaciones de protección de datos específicas de la IA, como la Ley de IA de la UE. Las organizaciones que hacen negocios en Europa deben estar preparadas para cumplir con estos nuevos estándares. Y los requisitos de cumplimiento futuros son una de las "incógnitas conocidas" de Seguridad de la IA que se suman a la complejidad del campo.
El incumplimiento normativo plantea riesgos legales, así como riesgos para la imagen de marca: después de todo, la opinión del público sobre el uso de la IA puede cambiar rápidamente. En cuanto a los costes, es justo estimar que, debido a su complejidad e imprevisibilidad, los costes financieros de la IA en la sombra superarán a los de la TI en la sombra.
Incremento de la productividad personal
Abordar directamente la IA en la sombra permite a las organizaciones optimizar las operaciones y empoderar a los equipos de todos los departamentos. Esto es lo que su organización puede obtener:
Mejora en la eficiencia de procesos
Las herramientas de IA eliminan tareas repetitivas, como la entrada de datos o la programación, para que puedan centrarse en el trabajo más importante. La automatización de estos procesos no solo acelera las operaciones, sino que también reduce los errores, lo que hace que los flujos de trabajo sean más fluidos y fiables.
Incremento de la productividad personal
La IA puede ayudar a los empleados a hacer más en menos tiempo automatizando tareas rutinarias o ayudando con las complejas. Ya sea generando ideas creativas o analizando datos, la IA permite a las personas centrarse en lo que mejor saben hacer, lo que aumenta la productividad en todos los ámbitos.
Mejor compromiso con el cliente
Con la información impulsada por IA, puede adaptar las interacciones de los clientes a sus preferencias y necesidades únicas. Las recomendaciones personalizadas y el soporte proactivo mejoran la experiencia general, lo que conduce a relaciones más sólidas y lealtad a largo plazo.
Soporte para equipos de seguridad y GRC
La IA puede desempeñar un papel crucial en el fortalecimiento de los esfuerzos de seguridad y cumplimiento. Ayuda a identificar amenazas potenciales, optimizar la respuesta a incidentes y cerrar brechas que los enfoques tradicionales podrían pasar por alto. Esta capa adicional de soporte permite a sus equipos de seguridad adelantarse a los riesgos.
10 mejores prácticas para mitigar el shadow AI
El uso de la IA en la sombra a menudo pone de manifiesto las debilidades de las políticas existentes. Analizar cómo y por qué los empleados recurren a herramientas no autorizadas proporciona información valiosa para refinar los marcos de gobernanza, haciéndolos más prácticos y efectivos.
Cuando se gestiona cuidadosamente, la IA sombra se convierte en un activo en lugar de una responsabilidad, ayudando a tu organización a trabajar de manera más inteligente mientras permanece segura.
Mejor compromiso con el cliente
Con la información impulsada por IA, puede adaptar las interacciones de los clientes a sus preferencias y necesidades únicas. Las recomendaciones personalizadas y el soporte proactivo mejoran la experiencia general, lo que conduce a relaciones más sólidas y lealtad a largo plazo.
Soporte para equipos de seguridad y GRC
La IA puede desempeñar un papel crucial en el fortalecimiento de los esfuerzos de seguridad y cumplimiento. Ayuda a identificar amenazas potenciales, optimizar la respuesta a incidentes y cerrar brechas que los enfoques tradicionales podrían pasar por alto. Esta capa adicional de soporte permite a sus equipos de seguridad adelantarse a los riesgos.
10 mejores prácticas para mitigar el shadow AI
El uso de la IA en la sombra a menudo pone de manifiesto las debilidades de las políticas existentes. Analizar cómo y por qué los empleados recurren a herramientas no autorizadas proporciona información valiosa para refinar los marcos de gobernanza, haciéndolos más prácticos y efectivos.
Cuando se gestiona cuidadosamente, la IA sombra se convierte en un activo en lugar de una responsabilidad, ayudando a tu organización a trabajar de manera más inteligente mientras permanece segura.
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10 mejores prácticas para mitigar la IA sombra
Aquí hay 10 pasos prácticos para mitigar la IA sombra y garantizar su integración segura en sus flujos de trabajo.
1. Defina su organización's apetito de riesgo
Determinación de la organización'La tolerancia al riesgo es fundamental antes de implementar soluciones de IA. Tenga en cuenta factores como las obligaciones de cumplimiento, las vulnerabilidades operativas y los posibles impactos en la reputación. Evalúe factores como las obligaciones de cumplimiento, las vulnerabilidades operativas y los posibles impactos en la reputación. Este análisis pondrá de relieve dónde se necesitan controles estrictos y dónde se puede permitir una mayor flexibilidad.
Una vez que tu apetito por el riesgo esté claro, utilízalo para guiar la adopción de la IA. Clasifique las aplicaciones en función de su nivel de riesgo y comience con escenarios de bajo riesgo. Los casos de uso de alto riesgo deben contar con controles más estrictos para minimizar la exposición y permitir que la innovación prospere.
2. Adopte un enfoque de gobernanza de IA incremental
Asumir demasiadas cosas a la vez con la gobernanza de la IA puede abrumar a los equipos y crear resistencia. Comience poco a poco probando herramientas de IA en entornos controlados o dentro de equipos específicos. A medida que se observen los resultados, perfeccione su enfoque de gobernanza y amplíe la adopción gradualmente.
Esta estrategia medida minimiza los riesgos y genera confianza entre los empleados. Los equipos pueden proporcionar comentarios durante cada fase, lo que permite que las políticas de gobernanza evolucionen de una manera que se alinee tanto con las necesidades de la organización como con las realidades prácticas.
3. Establecer una política responsable de IA
Los empleados necesitan una orientación clara sobre el uso aceptable de la IA, lo que hace que sea esencial una política de IA responsable bien definida. Esta política debe describir los tipos de datos que se pueden procesar, las actividades prohibidas y los protocolos de seguridad que todos deben seguir. También debe abordar las prácticas de gestión de datos para garantizar que la información confidencial se maneje de forma segura y coherente, con un fuerte énfasis en el mantenimiento de la privacidad de los datos. Además, exija que todos los nuevos proyectos de IA se sometan a revisión y aprobación por parte de su organización's departamento de TI antes de la implementación.
Las actualizaciones periódicas de esta política son igualmente importantes. La tecnología de IA evoluciona rápidamente, al igual que los riesgos que presenta. Tratar la política como un recurso dinámico que se adapta a nuevos retos y oportunidades, manteniéndola alineada con las necesidades y prioridades de seguridad de la organización.
4. Involucrar a los empleados en las estrategias de adopción de IA
Los empleados a menudo adoptan herramientas de IA en la sombra para llenar los vacíos en la tecnología aprobada. Organizar encuestas o talleres puede descubrir las herramientas que están utilizando y las razones detrás de ellas. Esta información ayuda a identificar las debilidades de la gobernanza e identificar oportunidades para satisfacer sus necesidades con soluciones autorizadas.
Involucrar a los empleados ayuda a garantizar que las iniciativas de IA se alineen con sus flujos de trabajo. Esta colaboración hace que las estrategias de gobernanza sean más prácticas y reduce la dependencia de herramientas no autorizadas.
5. Colabore entre departamentos para estandarizar el uso de la IA
La adopción de la IA afecta a múltiples áreas de una organización, por lo que es fundamental garantizar que todos los equipos estén alineados. TI, seguridad, cumplimiento y operaciones deben trabajar juntos para crear estándares coherentes para seleccionar, integrar y supervisar las herramientas de IA.
Las políticas unificadas simplifican la supervisión y reducen los riesgos. Cuando todos los departamentos siguen las mismas reglas, las brechas en seguridad son más fáciles de detectar y el proceso general de adopción se vuelve más ágil y eficiente.
6. Proporcionar formación y habilitar el soporte para la adopción
Educar a los empleados sobre los riesgos y las mejores prácticas de la IA es una de las formas más eficaces de reducir la IA en la sombra. Concéntrese en la orientación práctica que se adapte a sus funciones, como por ejemplo, cómo proteger Datos confidenciales y evitar las aplicaciones de IA en la sombra de alto riesgo.
Además de la formación, ofrece apoyo continuo como servicios de asistencia, guías detalladas o herramientas de adopción digital. Estos recursos permiten a los empleados utilizar las herramientas de IA de forma responsable y, al mismo tiempo, les dan la confianza necesaria para superar los retos de forma segura.
7. Priorice las soluciones de IA por riesgo e impacto empresarial
No todas las herramientas de IA son iguales, así que concéntrese primero en las aplicaciones de bajo riesgo y alto valor. La automatización de tareas sencillas sin manejar datos confidenciales puede generar ganancias rápidas con una exposición mínima. Estas herramientas sirven como base para demostrar los beneficios de la IA a sus equipos.
Después de establecer un marco de gobernanza sólido, puede introducir herramientas más avanzadas. En el caso de las aplicaciones de alto riesgo, aplique controles más estrictos para gestionar eficazmente su valor empresarial frente a los riesgos potenciales.
8. Auditar regularmente el uso de las herramientas de IA en la sombra
El uso no autorizado de la IA puede permanecer oculto a menos que se supervise activamente. Realice auditorías rutinarias para identificar las herramientas de IA en la sombra, evaluar sus riesgos de seguridad de datos y decidir si deben eliminarse o adoptarse formalmente en la pila tecnológica aprobada.
Estas auditorías también revelan patrones en la forma en que los empleados utilizan la IA, lo que proporciona información valiosa para perfeccionar la gobernanza. Si ciertas herramientas se utilizan repetidamente sin aprobación, puede indicar una brecha en sus ofertas autorizadas que debe abordarse.
9. Establecer una responsabilidad clara para la gobernanza de la IA
La asignación de responsabilidad garantiza que las políticas de IA se implementen y supervisen de manera efectiva. Designe a un equipo o líder responsable de supervisar el uso de la IA, mantener el cumplimiento y gestionar los riesgos. Deje claro su papel y autoridad en toda la organización.
Tener un punto de contacto dedicado a la gobernanza de la IA simplifica la comunicación y la toma de decisiones. Esta claridad ayuda a abordar los riesgos con prontitud y garantiza la coherencia en la aplicación de las políticas.
10. Actualizar continuamente los procesos de gobernanza de la IA
La tecnología de IA cambia rápidamente y la gobernanza debe evolucionar junto con ella. Programe revisiones periódicas de sus políticas para incorporar nuevas mejores prácticas, abordar los riesgos emergentes y alinearse con los objetivos comerciales en evolución.
Tener un punto de contacto dedicado a la gobernanza de la IA simplifica la comunicación y la toma de decisiones. Esta claridad ayuda a abordar los riesgos con prontitud y garantiza la coherencia en la aplicación de las políticas.
Mejores prácticas para equilibrar la respuesta y el riesgo
Una estrategia es introducir soluciones de IA basadas en el tiempo de respuesta y la probabilidad de riesgo. Para definir las soluciones de IA de interés, el comité debe solicitar la opinión de los empleados a través de talleres y encuestas.
En primer lugar, introduzca soluciones de IA de interés que tengan un alto tiempo de respuesta y un bajo riesgo. Pueden ser soluciones locales o de terceros que no guardan registros de conversaciones, no tienen acceso a consultas y no usan interacciones de usuario para el entrenamiento de modelos a menos que se dé su consentimiento explícito. A continuación, comience a planificar soluciones de IA de alta rotación que tengan un alto riesgo mientras desarrolla soluciones de IA que tienen un riesgo bajo mientras tanto.
Para flujos de trabajo menos sensibles, una buena solución es proporcionar acceso a la API cerrada a los sistemas de IA de terceros existentes que puedan introducir garantías para la confidencialidad de los datos y los requisitos de privacidad tanto para las entradas como para las salidas. Para flujos de trabajo más sensibles, el enfoque más seguro es desarrollar soluciones de IA donde residan los datos, ya que no hay riesgo de transferir datos a sistemas externos.
Para completar el soporte para una nueva oferta de IA, es necesario compartir información relevante en una plataforma de adopción digital que pueda ayudar a recopilar información y poner en marcha tutoriales, flujos de trabajo y ayuda contextual para garantizar un uso correcto.
Descubre la IA de las sombras con Wiz
Las organizaciones no pueden protegerse de lo que no conocen. Para descubrir la IA en la sombra, el primer paso es fomentar y apoyar la transparencia dentro de los equipos y entre ellos. El siguiente paso es configurar una solución automatizada que pueda detectar la implementación y el uso no autorizados de las soluciones de IA.
Wiz es la primera plataforma de protección de aplicaciones nativas en la nube (CNAPP) que ofrece Mitigación de riesgos de IA Con nuestro Gestión de la postura de seguridad de IA (AI-SPM) solución. Con AI-SPM, las organizaciones obtienen una visibilidad completa de las canalizaciones de IA, pueden detectar errores de configuración de IA para aplicar líneas de base de configuración seguras y están capacitadas para eliminar de forma proactiva las rutas de ataque a los modelos y datos de IA.
Para obtener más información, visite nuestra Documentos de Wiz (se requiere inicio de sesión), o compruébelo usted mismo programando un Demostración en vivo ¡Hoy!
