Che cos'è l'IA ombra?
L'intelligenza artificiale ombra (AI) si riferisce all'uso di strumenti di intelligenza artificiale senza la visibilità o la governance di un'organizzazione. In altre parole, i dipendenti utilizzano gli strumenti di intelligenza artificiale nella loro quotidianità senza una revisione della sicurezza da parte della loro azienda.
Gli strumenti di intelligenza artificiale sono una parte sempre più comune del flusso di lavoro, con Il 75% dei lavoratori lo utilizza, secondo Microsoft. Di questi lavoratori, il 78% di loro sta "portando i propri strumenti di intelligenza artificiale al lavoro".
Ciò è particolarmente vero per l'IA generativa (GenAI), l'applicazione dell'IA in grado di creare ed elaborare contenuti a velocità e volumi senza precedenti. Sempre più persone adottano GenAI sotto forma di assistenti personali e molti si affidano alla varietà di esperienze su misura e processi ottimizzati offerti dall'intelligenza artificiale.
Prendiamo ChatGPT come esempio: nel giro di un anno dal suo lancio, è cresciuto fino a 100 milioni di utenti settimanali. Sebbene le sue funzionalità offrano significativi vantaggi in termini di produttività e personalizzazione, il suo utilizzo pone rischi per la sicurezza. OpenAI, l'azienda dietro ChatGPT, utilizza le interazioni per l'addestramento dei modelli a meno che gli utenti non decidano di disattivarli, creando la possibilità che i dati di addestramento privati o sensibili vengano inavvertitamente esposti. Ciò ha spinto molte organizzazioni a redigere Criteri di sicurezza specifici per l'intelligenza artificiale per attenuare tali rischi.
Vietare completamente l'intelligenza artificiale, tuttavia, può ritorcersi contro, portando a un maggiore utilizzo di strumenti non autorizzati e alla perdita di opportunità. Per sbloccare in sicurezza l'intelligenza artificiale', le organizzazioni devono Trova un equilibrio. Incoraggiare l'adozione responsabile all'interno di framework sicuri può frenare la diffusione dell'IA ombra, sfruttandone al contempo i vantaggi trasformativi.
Secondo Gartner, il 41% dei dipendenti nel 2022 ha installato e utilizzato applicazioni che erano al di fuori della visibilità dei propri reparti IT. Si prevede che questa cifra salirà al 75% entro il 2027.
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Shadow AI vs. shadow IT
Shadow IT si riferisce all'uso generale di tecnologie non autorizzate, come app o dispositivi, al di fuori del framework IT di un'organizzazione. Spesso deriva dal fatto che i dipendenti trovano soluzioni alternative per soddisfare le loro esigenze, ma può creare vulnerabilità di sicurezza.
La Shadow AI è simile allo Shadow IT, ma si concentra in particolare su programmi e servizi di intelligenza artificiale non autorizzati. Si tratta di modelli imprevedibili e in continua evoluzione, che li rendono più difficili da proteggere. I quadri di governance per l'IA sono ancora in fase di sviluppo, il che aumenta la difficoltà.
A differenza dello shadow IT, che è spesso limitato agli sviluppatori o agli utenti esperti di tecnologia, lo shadow AI viene adottato dai dipendenti di tutti i ruoli, la maggior parte dei quali non ha le conoscenze necessarie per seguire le pratiche di sicurezza adeguate. Questo crea un quadro molto più ampio e meno prevedibile superficie di attacco.
Affrontare il problema dell'IA ombra richiede un approccio mirato che vada oltre le tradizionali soluzioni di IT ombra. Le organizzazioni devono educare gli utenti, incoraggiare la collaborazione in team e stabilire una governance su misura per i rischi unici dell'IA.
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Rischi dell'IA ombra
Senza un'adeguata supervisione, l'IA ombra pone rischi significativi che sono di vasta portata quanto la sua superficie di attacco. Approfondiamo i tre principali rischi:
Disponibilità diffusa: Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni sono facili da accedere e utilizzare per i dipendenti senza bisogno di approvazione o assistenza tecnica.
Governance insufficiente: Molte aziende non dispongono di politiche chiare, processi di controllo o applicazione per quali strumenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati e come. Senza guardrail, gli strumenti non autorizzati entrano inosservati nei flussi di lavoro quotidiani.
Esigenze aziendali insoddisfatte: I dipendenti spesso adottano strumenti di intelligenza artificiale per colmare le lacune nella produttività, automatizzare le attività ripetitive o accelerare il lavoro quando le soluzioni approvate non soddisfano i loro requisiti.
L'IA ombra comporta rischi di vasta portata quanto la sua superficie di attacco. Approfondiamo i tre principali rischi:
Rischi AI non visibili
Senza un'adeguata supervisione, l'IA ombra pone rischi significativi che sono di vasta portata quanto la sua superficie di attacco. Approfondiamo i tre rischi principali:
1. Esposizione dei dati e perdita di riservatezza
Gli utenti di Shadow AI possono far trapelare involontariamente dati privati degli utenti, dati aziendali e proprietà intellettuale quando interagiscono con i modelli di intelligenza artificiale. Questi modelli possono essere addestrati in base alle interazioni degli utenti, ad esempio richieste per modelli linguistici di grandi dimensioni, e i dati sensibili dei clienti forniti dagli utenti possono diventare accessibili a terze parti che non hanno firmato accordi di non concorrenza. Tali scenari compromettono la riservatezza e provocano potenziali violazioni dei dati, con attori malintenzionati che sfruttano le informazioni esposte per scopi dannosi.
Ecco un esempio del mondo reale: Diversi dipendenti Samsung hanno incollato righe di codice proprietario in ChatGPT per semplificare il loro lavoro. Poiché ChatGPT può essere addestrato sull'input dell'utente, a meno che non abbia rinunciato, c'è la possibilità che il codice di Samsung possa essere incluso nelle future versioni dei modelli.
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2. Disinformazione e risultati distorti
Gli utenti dei sistemi di IA ombra possono agire in base alla disinformazione generata dalle loro interazioni con i modelli di IA. I modelli GenAI sono noti per avere allucinazioni di informazioni quando sono incerti su come rispondere. Un esempio lampante? Due Gli avvocati di New York hanno presentato citazioni di casi fittizi generato da ChatGPT, con conseguente multa di $ 5.000 e perdita di credibilità.
I pregiudizi sono un altro problema urgente con l'integrità delle informazioni dell'IA. I modelli GenAI vengono addestrati su dati spesso distorti, portando a risposte altrettanto distorte. Ad esempio, quando viene richiesto di generare immagini di governanti, Stable Diffusion dimostra pregiudizi razziali e di genere generando quasi sempre immagini di donne nere.
Se gli utenti si affidano all'output dei modelli di IA senza verificare le risposte, le conseguenze possono includere perdite finanziarie e reputazionali difficili da recuperare.
3. Non conformità agli standard normativi
L'IA ombra non è ancora protetta da processi di audit e monitoraggio che garantiscano il rispetto degli standard normativi. In tutto il mondo sono in fase di elaborazione e pubblicazione nuove normative GDPR relative all'IA e nuove normative sulla protezione dei dati specifiche per l'IA, come il Legge sull'IA dell'UE. Le organizzazioni che operano in Europa devono essere pronte a conformarsi a questi nuovi standard. E i futuri requisiti di conformità sono una delle "incognite note" di Sicurezza dell'intelligenza artificiale che si aggiungono alla complessità del campo.
La non conformità normativa comporta rischi legali e rischi per l'immagine del marchio: dopotutto, l'opinione del pubblico sull'uso dell'IA può cambiare rapidamente. Per quanto riguarda i costi, è lecito stimare che, a causa della sua complessità e imprevedibilità, i costi finanziari dell'IA ombra supereranno quelli dell'IT ombra.
Produttività personale migliorata
Affrontare direttamente la shadow AI consente alle organizzazioni di semplificare le operazioni e potenziare i team di tutti i reparti. Ecco cosa può ottenere la tua organizzazione:
Efficienza dei processi migliorata
Gli strumenti di intelligenza artificiale eliminano le attività ripetitive come l'inserimento dei dati o la pianificazione dal tuo team, lasciandolo libero di concentrarsi sul lavoro che conta di più. L'automazione di questi processi non solo velocizza le operazioni, ma riduce anche gli errori, rendendo i flussi di lavoro più fluidi e affidabili.
Produttività personale migliorata
L'intelligenza artificiale può aiutare i dipendenti a fare di più in meno tempo, automatizzando le attività di routine o assistendo con quelle complesse. Che si tratti di generare idee creative o analizzare i dati, l'intelligenza artificiale consente alle persone di concentrarsi su ciò che sanno fare meglio, aumentando la produttività su tutta la linea.
Migliore coinvolgimento dei clienti
Con le informazioni basate sull'intelligenza artificiale, puoi personalizzare le interazioni con i clienti in base alle loro preferenze ed esigenze specifiche. Raccomandazioni personalizzate e supporto proattivo migliorano l'esperienza complessiva, portando a relazioni più forti e fedeltà a lungo termine.
Supporto per i team di sicurezza e GRC
L'intelligenza artificiale può svolgere un ruolo cruciale nel rafforzare gli sforzi di sicurezza e conformità. Aiuta a identificare potenziali minacce, semplificare la risposta agli incidenti e colmare le lacune che gli approcci tradizionali potrebbero non rilevare. Questo ulteriore livello di supporto consente ai team di sicurezza di stare al passo con i rischi.
Le 10 migliori pratiche per mitigare lo shadow AI
L'uso dell'IA ombra spesso evidenzia le debolezze delle politiche esistenti. L'analisi di come e perché i dipendenti si rivolgono a strumenti non autorizzati fornisce informazioni preziose per perfezionare i framework di governance, rendendoli più pratici ed efficaci.
Quando gestito con attenzione, l'IA ombra diventa un asset piuttosto che un passivo, aiutando la tua organizzazione a lavorare in modo più intelligente mantenendosi sicura.
Migliore coinvolgimento dei clienti
Con le informazioni basate sull'intelligenza artificiale, puoi personalizzare le interazioni con i clienti in base alle loro preferenze ed esigenze specifiche. Raccomandazioni personalizzate e supporto proattivo migliorano l'esperienza complessiva, portando a relazioni più forti e fedeltà a lungo termine.
Supporto per i team di sicurezza e GRC
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Le 10 migliori pratiche per mitigare lo shadow AI
L'uso dell'IA ombra spesso evidenzia le debolezze delle politiche esistenti. L'analisi di come e perché i dipendenti si rivolgono a strumenti non autorizzati fornisce informazioni preziose per perfezionare i framework di governance, rendendoli più pratici ed efficaci.
Quando gestito con attenzione, l'IA ombra diventa un asset piuttosto che un passivo, aiutando la tua organizzazione a lavorare in modo più intelligente mantenendosi sicura.
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10 migliori pratiche per mitigare l'IA ombra
Ecco 10 passi pratici per mitigare l'intelligenza artificiale ombra e garantirne l'integrazione sicura nei tuoi flussi di lavoro.
1. Definisci la tua organizzazione's propensione al rischio
Determinazione dell'organizzazione'La tolleranza al rischio è fondamentale prima di implementare soluzioni di intelligenza artificiale. Considera fattori come gli obblighi di conformità, le vulnerabilità operative e i potenziali impatti sulla reputazione. Valuta fattori come gli obblighi di conformità, le vulnerabilità operative e i potenziali impatti sulla reputazione. Questa analisi evidenzierà i settori in cui sono necessari controlli rigorosi e dove può essere consentita una maggiore flessibilità.
Una volta che la tua propensione al rischio è chiara, usala per guidare l'adozione dell'intelligenza artificiale. Categorizza le applicazioni in base al loro livello di rischio e inizia con scenari a basso rischio. I casi d'uso ad alto rischio dovrebbero avere controlli più rigorosi per ridurre al minimo l'esposizione e consentire all'innovazione di prosperare.
2. Adotta un approccio di governance incrementale dell'intelligenza artificiale
Assumere troppe responsabilità contemporaneamente con la governance dell'IA può sopraffare i team e creare resistenza. Inizia in piccolo sperimentando strumenti di intelligenza artificiale in ambienti controllati o all'interno di team specifici. Man mano che si osservano i risultati, perfezionare l'approccio di governance ed espandere gradualmente l'adozione.
Questa strategia misurata riduce al minimo i rischi e crea fiducia tra i dipendenti. I team possono fornire feedback durante ogni fase, consentendo alle politiche di governance di evolversi in modo da allinearsi sia alle esigenze organizzative che alle realtà pratiche.
3. Stabilire una politica di IA responsabile
I dipendenti hanno bisogno di una guida chiara sull'uso accettabile dell'IA, il che rende essenziale una politica di IA responsabile ben definita. Questa politica dovrebbe delineare i tipi di dati che possono essere elaborati, le attività vietate e i protocolli di sicurezza che tutti devono seguire. Dovrebbe inoltre affrontare le pratiche di gestione dei dati per garantire che le informazioni sensibili siano gestite in modo sicuro e coerente, con una forte enfasi sul mantenimento della privacy dei dati. Inoltre, richiedi che tutti i nuovi progetti di intelligenza artificiale siano sottoposti a revisione e approvazione da parte della tua organizzazione'prima dell'implementazione.
Altrettanto importanti sono gli aggiornamenti regolari di questa politica. La tecnologia AI si evolve rapidamente, così come i rischi che presenta. Trattare la policy come una risorsa dinamica che si adatta alle nuove sfide e opportunità, mantenendola allineata con le esigenze e le priorità di sicurezza dell'organizzazione.
4. Coinvolgi i dipendenti nelle strategie di adozione dell'intelligenza artificiale
I dipendenti spesso adottano strumenti di intelligenza artificiale ombra per colmare le lacune nella tecnologia approvata. Ospitare sondaggi o workshop può scoprire gli strumenti che stanno utilizzando e le ragioni che li stanno alla base. Queste informazioni dettagliate consentono di individuare i punti deboli della governance e identificare le opportunità per soddisfare le loro esigenze con soluzioni approvate.
Il coinvolgimento dei dipendenti aiuta a garantire che le iniziative di intelligenza artificiale siano in linea con i loro flussi di lavoro. Questa collaborazione rende le strategie di governance più pratiche e riduce la dipendenza da strumenti non autorizzati.
5. Collabora tra i reparti per standardizzare l'utilizzo dell'intelligenza artificiale
L'adozione dell'intelligenza artificiale tocca più aree di un'organizzazione, quindi è fondamentale garantire che tutti i team siano allineati. L'IT, la sicurezza, la conformità e le operazioni devono collaborare per creare standard coerenti per la selezione, l'integrazione e il monitoraggio degli strumenti di intelligenza artificiale.
Le policy unificate semplificano la supervisione e riducono i rischi. Quando ogni reparto segue le stesse regole, le lacune nella sicurezza sono più facili da individuare e il processo di adozione complessivo diventa più snello ed efficiente.
6. Fornire formazione e abilitare il supporto per l'adozione
Educare i dipendenti sui rischi e sulle best practice dell'IA è uno dei modi più efficaci per ridurre l'IA ombra. Concentrarsi su una guida pratica che si adatti ai loro ruoli, ad esempio su come salvaguardare dati sensibili ed evitare applicazioni di IA ombra ad alto rischio.
Oltre alla formazione, offri supporto continuo come help desk, guide dettagliate o strumenti di adozione digitale. Queste risorse consentono ai dipendenti di utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale in modo responsabile, dando loro la sicurezza di affrontare le sfide in modo sicuro.
7. Dai priorità alle soluzioni di intelligenza artificiale in base al rischio e all'impatto aziendale
Non tutti gli strumenti di intelligenza artificiale sono uguali, quindi concentrati prima su applicazioni a basso rischio e di alto valore. L'automazione di attività semplici senza gestire dati sensibili può produrre risultati rapidi con un'esposizione minima. Questi strumenti fungono da base per dimostrare i vantaggi dell'intelligenza artificiale ai tuoi team.
Dopo aver stabilito un solido framework di governance, è possibile introdurre strumenti più avanzati. Per le applicazioni ad alto rischio, applicare controlli più rigorosi per gestire in modo efficace il valore aziendale rispetto ai potenziali rischi.
8. Controlla regolarmente l'utilizzo degli strumenti di Shadow AI
L'utilizzo non autorizzato dell'intelligenza artificiale può rimanere nascosto a meno che non venga monitorato attivamente. Conduci audit di routine per identificare gli strumenti di IA ombra, valutare i rischi per la sicurezza dei dati e decidere se devono essere rimossi o adottati formalmente nello stack tecnologico approvato.
Questi audit rivelano anche modelli nel modo in cui i dipendenti utilizzano l'intelligenza artificiale, fornendo informazioni preziose per perfezionare la governance. Se alcuni strumenti vengono utilizzati ripetutamente senza approvazione, potrebbe segnalare una lacuna nelle offerte autorizzate che deve essere affrontata.
9. Stabilisci una chiara responsabilità per la governance dell'IA
L'assegnazione della responsabilità garantisce che le politiche di IA siano implementate e monitorate in modo efficace. Designare un team o un leader responsabile della supervisione dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale, del mantenimento della conformità e della gestione dei rischi. Rendi chiari il loro ruolo e la loro autorità in tutta l'organizzazione.
Avere un punto di contatto dedicato per la governance dell'IA semplifica la comunicazione e il processo decisionale. Questa chiarezza aiuta ad affrontare prontamente i rischi e garantisce la coerenza nell'applicazione delle politiche.
10. Aggiorna continuamente i processi di governance dell'AI
La tecnologia dell'IA cambia rapidamente e la governance deve evolversi di pari passo. Pianifica revisioni periodiche delle tue policy per incorporare nuove best practice, affrontare i rischi emergenti e allinearti agli obiettivi aziendali in evoluzione.
Avere un punto di contatto dedicato per la governance dell'IA semplifica la comunicazione e il processo decisionale. Questa chiarezza aiuta ad affrontare prontamente i rischi e garantisce la coerenza nell'applicazione delle politiche.
Best practice per bilanciare turnaround e rischio
Una strategia consiste nell'introdurre soluzioni di intelligenza artificiale basate sul turnaround e sulla probabilità di rischio. Per definire le soluzioni di IA di interesse, il comitato dovrebbe sollecitare il feedback dei dipendenti attraverso workshop e sondaggi.
Innanzitutto, introduci soluzioni di intelligenza artificiale di interesse che abbiano un elevato turnaround e siano a basso rischio. Può trattarsi di soluzioni locali o di terze parti che non conservano i log delle conversazioni, non hanno accesso alle query e non usano le interazioni dell'utente per il training del modello, a meno che non venga fornito il consenso esplicito. Successivamente, inizia a pianificare soluzioni di intelligenza artificiale ad alto turnaround che hanno un rischio elevato mentre sviluppi soluzioni di intelligenza artificiale che hanno un basso rischio nel frattempo.
Per i flussi di lavoro meno sensibili, una buona soluzione consiste nel fornire un accesso API gated ai sistemi di intelligenza artificiale di terze parti esistenti in grado di introdurre garanzie per la riservatezza dei dati e i requisiti di privacy sia per gli input che per gli output. Per i flussi di lavoro più sensibili, l'approccio più sicuro è quello di sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale dove risiedono i dati, poiché non vi è alcun rischio di trasferimento dei dati a sistemi esterni.
Per completare il supporto per una nuova offerta di intelligenza artificiale, le informazioni pertinenti devono essere condivise in una piattaforma di adozione digitale che possa aiutare a raccogliere informazioni dettagliate e mettere in atto procedure dettagliate, flussi di lavoro e guida contestuale per garantire l'utilizzo corretto.
Scopri l'IA delle ombre con Wiz
Le organizzazioni non possono proteggersi da ciò che non conoscono. Per scoprire l'IA ombra, incoraggiare e sostenere la trasparenza all'interno e tra i team è il primo passo. Il passaggio successivo consiste nel configurare una soluzione automatizzata in grado di rilevare l'implementazione e l'utilizzo non autorizzati di soluzioni di intelligenza artificiale.
Wiz è la prima piattaforma di protezione delle applicazioni nativa per il cloud (CNAPP) a offrire Mitigazione del rischio dell'intelligenza artificiale con il nostro Gestione della postura di sicurezza AI (AI-SPM) soluzione. Con AI-SPM, le organizzazioni ottengono una visibilità completa sulle pipeline di intelligenza artificiale, possono rilevare gli errori di configurazione dell'intelligenza artificiale per applicare linee di base di configurazione sicure e sono in grado di rimuovere in modo proattivo i percorsi di attacco ai modelli e ai dati di intelligenza artificiale.
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