O que é shadow AI?
A inteligência artificial (IA) oculta refere-se ao uso de ferramentas de IA sem a visibilidade ou governança de uma organização. Em outras palavras, os funcionários usam ferramentas de IA em seu dia a dia sem uma revisão de segurança por parte de sua empresa.
As ferramentas de IA são uma parte cada vez mais comum do fluxo de trabalho, com 75% dos trabalhadores que o utilizam, de acordo com a Microsoft. Desses trabalhadores, 78% deles estão "trazendo suas próprias ferramentas de IA para o trabalho".
Isso é especialmente verdadeiro para IA generativa (GenAI), a aplicação de IA que pode criar e processar conteúdo em velocidades e volumes sem precedentes. Cada vez mais, as pessoas estão adotando o GenAI na forma de assistentes pessoais, e muitos passaram a confiar na variedade de experiências personalizadas e processos otimizados oferecidos pela IA.
Tome o ChatGPT como exemplo: um ano após seu lançamento, ele cresceu para 100 milhões de usuários semanais. Embora seus recursos ofereçam benefícios significativos de produtividade e personalização, seu uso apresenta riscos de segurança. A OpenAI, a empresa por trás do ChatGPT, usa interações para treinamento de modelos, a menos que os usuários optem por não participar, criando o potencial para que dados de treinamento privados ou confidenciais sejam expostos inadvertidamente. Isso levou muitas organizações a elaborar Políticas de segurança específicas de IA para mitigar esses riscos.
Banir a IA completamente, no entanto, pode sair pela culatra, levando a um maior uso de ferramentas não autorizadas e oportunidades perdidas. Para desbloquear a IA com segurança'potencial de negócios, as organizações devem Encontre um equilíbrio. Incentivar a adoção responsável em estruturas seguras pode conter a disseminação da IA invisível e, ao mesmo tempo, aproveitar seus benefícios transformadores.
De acordo com Gartner, 41% dos funcionários em 2022 instalaram e usaram aplicativos que estavam além da visibilidade de seus departamentos de TI. A previsão é que esse número suba para 75% até 2027.
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IA de sombra vs. TI de sombra
Shadow IT refere-se ao uso geral de tecnologia não autorizada, como aplicativos ou dispositivos, fora da estrutura de TI de uma organização. Muitas vezes, isso ocorre porque os funcionários encontram soluções alternativas para atender às suas necessidades, mas podem criar vulnerabilidades de segurança.
A IA oculta é semelhante à TI oculta, mas com foco específico em programas e serviços de IA não autorizados. Envolve modelos imprevisíveis e em constante evolução, tornando-os mais difíceis de proteger. As estruturas de governança para IA ainda estão sendo desenvolvidas, aumentando a dificuldade.
Ao contrário da shadow IT, que geralmente é limitada a desenvolvedores ou usuários experientes em tecnologia, a shadow AI é adotada por funcionários em todas as funções, a maioria dos quais não tem conhecimento para seguir as práticas de segurança adequadas. Isso cria um ambiente muito mais amplo e menos previsível superfície de ataque.
Lidar com a IA invisível requer uma abordagem focada além das soluções tradicionais de TI invisível. As organizações precisam educar os usuários, incentivar a colaboração em equipe e estabelecer uma governança adaptada aos riscos exclusivos da IA.
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Riscos da IA de sombra
Sem supervisão adequada, a Shadow AI apresenta riscos significativos que são tão abrangentes quanto sua superfície de ataque. Vamos nos aprofundar nos três principais riscos:
Ampla disponibilidade: Ferramentas de IA generativa e grandes modelos de linguagem são fáceis para os funcionários acessarem e usarem sem a necessidade de aprovação ou ajuda técnica.
Governança insuficiente: Muitas empresas carecem de políticas claras, processos de verificação ou aplicação para quais ferramentas de IA podem ser usadas e como. Sem proteções, ferramentas não sancionadas entram nos fluxos de trabalho diários sem serem notadas.
Necessidades de negócios não atendidas: Os funcionários geralmente adotam ferramentas de IA para fechar lacunas na produtividade, automatizar tarefas repetitivas ou acelerar o trabalho quando as soluções aprovadas não atendem aos seus requisitos.
A IA sombria vem com riscos que são tão abrangentes quanto sua superfície de ataque. Vamos nos aprofundar nos três principais riscos:
Riscos da IA em Shadow
Sem supervisão adequada, a Shadow AI apresenta riscos significativos que são tão abrangentes quanto sua superfície de ataque. Vamos nos aprofundar nos três principais riscos:
1. Exposição de dados e perda de confidencialidade
Os usuários do Shadow AI podem vazar involuntariamente dados privados do usuário, dados da empresa e propriedade intelectual ao interagir com modelos de IA. Esses modelos podem ser treinados nas interações dos usuários, como prompts para grandes modelos de linguagem, e os dados confidenciais do cliente fornecidos pelos usuários podem se tornar acessíveis a terceiros que não assinaram NDAs ou acordos de não concorrência. Tais cenários comprometem a confidencialidade e resultam em possíveis violações de dados, com agentes mal-intencionados explorando as informações expostas para fins prejudiciais.
Aqui está um exemplo do mundo real: Vários funcionários da Samsung colaram linhas de código proprietário no ChatGPT para agilizar seu trabalho. Como o ChatGPT pode ser treinado na entrada do usuário, a menos que ele tenha optado por sair, há uma chance de que o código da Samsung possa ser incluído em futuros lançamentos de modelos.
State of AI in the Cloud 2025
AI data security is critical, but staying ahead of emerging threats requires up-to-date insights. Wiz’s State of AI Security Report 2025 reveals how organizations are managing data exposure risks in AI systems, including vulnerabilities in AI-as-a-service providers.
2. Desinformação e resultados tendenciosos
Os usuários de sistemas de IA sombra podem agir com base na desinformação gerada por suas interações com modelos de IA. Os modelos GenAI são conhecidos por alucinar informações quando estão incertos sobre como responder. Um exemplo proeminente? Dois Advogados de Nova York enviaram citações fictícias de casos gerado pelo ChatGPT, resultando em multa de US$ 5.000 e perda de credibilidade.
O viés é outro problema urgente com a integridade das informações da IA. Os modelos GenAI são treinados em dados que muitas vezes são tendenciosos, levando a respostas igualmente tendenciosas. Por exemplo, quando solicitado a gerar imagens de empregadas domésticas, Stable Diffusion demonstra preconceito racial e de gênero quase sempre gerando imagens de mulheres negras.
Se os usuários confiarem na saída de modelos de IA sem verificar as respostas, as consequências podem incluir prejuízos financeiros e reputacionais que são difíceis de superar.
3. Não conformidade com as normas regulatórias
A Shadow AI ainda não está protegida por processos de auditoria e monitoramento que garantam que os padrões regulatórios sejam atendidos. Em todo o mundo, novos regulamentos GDPR relacionados à IA e novos regulamentos de proteção de dados específicos para IA estão sendo elaborados e lançados, como o Lei de IA da UE. As organizações que fazem negócios na Europa devem estar prontas para cumprir essas novas normas. E os requisitos de conformidade futuros são uma das "incógnitas conhecidas" de Segurança de IA que aumentam a complexidade do campo.
A não conformidade regulatória apresenta riscos legais, bem como riscos para a imagem da marca: afinal, a opinião do público sobre o uso da IA pode mudar rapidamente. Quando se trata de custos, é justo estimar que, devido à sua complexidade e imprevisibilidade, os custos financeiros da IA invisível superarão os da TI invisível.
Produtividade pessoal aprimorada
Abordar a IA invisível diretamente permite que as organizações simplifiquem as operações e capacitem as equipes em todos os departamentos. Aqui está o que sua organização pode ganhar:
Eficiência de processo melhorada
As ferramentas de IA retiram tarefas repetitivas, como entrada de dados ou agendamento, da sua equipe, liberando-os para se concentrar no trabalho mais importante. A automação desses processos não apenas acelera as operações, mas também reduz os erros, tornando os fluxos de trabalho mais suaves e confiáveis.
Produtividade pessoal aprimorada
A IA pode ajudar os funcionários a fazer mais em menos tempo, automatizando tarefas rotineiras ou auxiliando em tarefas complexas. Seja gerando ideias criativas ou analisando dados, a IA permite que os indivíduos se concentrem no que fazem de melhor, aumentando a produtividade em todos os aspectos.
Melhor envolvimento do cliente
Com insights baseados em IA, você pode adaptar as interações com o cliente às suas preferências e necessidades exclusivas. Recomendações personalizadas e suporte proativo melhoram a experiência geral, levando a relacionamentos mais fortes e lealdade de longo prazo.
Suporte para equipes de segurança e GRC
A IA pode desempenhar um papel crucial no fortalecimento dos esforços de segurança e conformidade. Ele ajuda a identificar possíveis ameaças, simplificar a resposta a incidentes e fechar lacunas que as abordagens tradicionais podem perder. Essa camada extra de suporte permite que suas equipes de segurança fiquem à frente dos riscos.
10 melhores práticas para mitigar o shadow AI
O uso da IA sombra geralmente destaca as deficiências das políticas existentes. Analisar como e por que os funcionários recorrem a ferramentas não autorizadas fornece insights valiosos para refinar as estruturas de governança, tornando-as mais práticas e eficazes.
Quando gerenciada com cuidado, a IA em Shadow torna-se um ativo em vez de uma responsabilidade, ajudando sua organização a trabalhar de forma mais inteligente enquanto permanece segura.
Melhor envolvimento do cliente
Com insights baseados em IA, você pode adaptar as interações com o cliente às suas preferências e necessidades exclusivas. Recomendações personalizadas e suporte proativo melhoram a experiência geral, levando a relacionamentos mais fortes e lealdade de longo prazo.
Suporte para equipes de segurança e GRC
A IA pode desempenhar um papel crucial no fortalecimento dos esforços de segurança e conformidade. Ele ajuda a identificar possíveis ameaças, simplificar a resposta a incidentes e fechar lacunas que as abordagens tradicionais podem perder. Essa camada extra de suporte permite que suas equipes de segurança fiquem à frente dos riscos.
10 melhores práticas para mitigar o shadow AI
O uso da IA sombra geralmente destaca as deficiências das políticas existentes. Analisar como e por que os funcionários recorrem a ferramentas não autorizadas fornece insights valiosos para refinar as estruturas de governança, tornando-as mais práticas e eficazes.
Quando gerenciada com cuidado, a IA em Shadow torna-se um ativo em vez de uma responsabilidade, ajudando sua organização a trabalhar de forma mais inteligente enquanto permanece segura.
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10 melhores práticas para mitigar a IA em Shadow
Aqui estão 10 passos práticos para mitigar a IA sombria e garantir sua integração segura em seus fluxos de trabalho.
1. Defina sua organização's apetite ao risco
Determinando sua organização'A tolerância ao risco é fundamental antes de implantar soluções de IA. Considere fatores como obrigações de conformidade, vulnerabilidades operacionais e possíveis impactos na reputação. Avalie fatores como obrigações de conformidade, vulnerabilidades operacionais e possíveis impactos na reputação. Esta análise destacará onde são necessários controlos rigorosos e onde pode ser permitida mais flexibilidade.
Quando seu apetite ao risco estiver claro, use-o para orientar a adoção da IA. Categorize os aplicativos com base em seu nível de risco e comece com cenários de baixo risco. Os casos de uso de alto risco devem ter controles mais rígidos para minimizar a exposição e, ao mesmo tempo, permitir que a inovação prospere.
2. Adote uma abordagem incremental de governança de IA
Assumir muito de uma só vez com a governança de IA pode sobrecarregar as equipes e criar resistência. Comece pequeno, testando ferramentas de IA em ambientes controlados ou em equipes específicas. À medida que os resultados são observados, refine sua abordagem de governança e expanda a adoção gradualmente.
Essa estratégia medida minimiza os riscos e cria confiança entre os funcionários. As equipes podem fornecer feedback durante cada fase, permitindo que as políticas de governança evoluam de uma forma que se alinhe às necessidades organizacionais e às realidades práticas.
3. Estabeleça uma política de IA responsável
Os funcionários precisam de orientação clara sobre o uso aceitável da IA, o que torna essencial uma política de IA responsável bem definida. Essa política deve descrever os tipos de dados que podem ser processados, atividades proibidas e protocolos de segurança que todos devem seguir. Também deve abordar as práticas de gerenciamento de dados para garantir que as informações confidenciais sejam tratadas de forma segura e consistente, com forte ênfase na manutenção da privacidade dos dados. Além disso, exija que todos os novos projetos de IA passem por revisão e aprovação por sua organização'antes da implementação.
Atualizações regulares desta política são igualmente importantes. A tecnologia de IA evolui rapidamente, assim como os riscos que ela apresenta. Trate a política como um recurso dinâmico que se adapta a novos desafios e oportunidades, mantendo-a alinhada com as necessidades e prioridades de segurança da organização.
4. Envolva os funcionários em estratégias de adoção de IA
Os funcionários geralmente adotam ferramentas de IA oculta para preencher lacunas na tecnologia aprovada. A realização de pesquisas ou workshops pode descobrir as ferramentas que eles estão usando e as razões por trás delas. Essa percepção ajuda a identificar pontos fracos de governança e identificar oportunidades para atender às suas necessidades com soluções sancionadas.
Envolver os funcionários ajuda a garantir que as iniciativas de IA estejam alinhadas com seus fluxos de trabalho. Essa colaboração torna as estratégias de governança mais práticas e reduz a dependência de ferramentas não autorizadas.
5. Colabore entre departamentos para padronizar o uso da IA
A adoção da IA atinge várias áreas de uma organização, portanto, garantir que todas as equipes estejam alinhadas é fundamental. TI, segurança, conformidade e operações devem trabalhar juntos para criar padrões consistentes para selecionar, integrar e monitorar ferramentas de IA.
Políticas unificadas simplificam a supervisão e reduzem os riscos. Quando todos os departamentos seguem as mesmas regras, as lacunas na segurança são mais fáceis de detectar e o processo geral de adoção se torna mais simplificado e eficiente.
6. Fornecer treinamento e habilitar o suporte à adoção
Educar os funcionários sobre os riscos e as melhores práticas de IA é uma das maneiras mais eficazes de reduzir a IA invisível. Concentre-se na orientação prática que se adapte às suas funções, como proteger Dados confidenciais e evitar aplicações de IA sombra de alto risco.
Juntamente com o treinamento, ofereça suporte contínuo, como help desks, guias detalhados ou ferramentas de adoção digital. Esses recursos capacitam os funcionários a usar ferramentas de IA com responsabilidade, dando-lhes confiança para enfrentar os desafios com segurança.
7. Priorize as soluções de IA por risco e impacto nos negócios
Nem todas as ferramentas de IA são criadas iguais, portanto, concentre-se primeiro em aplicativos de baixo risco e alto valor. Automatizar tarefas simples sem lidar com dados confidenciais pode gerar ganhos rápidos com exposição mínima. Essas ferramentas servem como base para demonstrar os benefícios da IA para suas equipes.
Depois de estabelecer uma estrutura de governança forte, você pode introduzir ferramentas mais avançadas. Para aplicativos de alto risco, aplique controles mais rígidos para gerenciar com eficiência seu valor comercial em relação a riscos potenciais.
8. Auditar regularmente o uso de ferramentas de IA sombra
O uso não autorizado de IA pode permanecer oculto, a menos que seja monitorado ativamente. Realize auditorias de rotina para identificar ferramentas de IA invisível, avaliar seus riscos de segurança de dados e decidir se elas devem ser removidas ou formalmente adotadas na pilha de tecnologia aprovada.
Essas auditorias também revelam padrões de como os funcionários usam a IA, fornecendo informações valiosas para refinar a governança. Se certas ferramentas forem usadas repetidamente sem aprovação, isso pode sinalizar uma lacuna em suas ofertas sancionadas que precisa ser resolvida.
9. Estabeleça uma responsabilidade clara pela governança da IA
A atribuição de responsabilidade garante que as políticas de IA sejam implementadas e monitoradas de forma eficaz. Designe uma equipe ou líder responsável por supervisionar o uso da IA, manter a conformidade e gerenciar riscos. Deixe seu papel e autoridade claros em toda a organização.
Ter um ponto de contato dedicado para governança de IA simplifica a comunicação e a tomada de decisões. Essa clareza ajuda a lidar com os riscos prontamente e garante consistência na aplicação de políticas.
10. Atualize continuamente os processos de governança de IA
A tecnologia de IA muda rapidamente e a governança deve evoluir junto com ela. Agende revisões regulares de suas políticas para incorporar novas práticas recomendadas, abordar riscos emergentes e alinhar com as metas de negócios em evolução.
Ter um ponto de contato dedicado para governança de IA simplifica a comunicação e a tomada de decisões. Essa clareza ajuda a lidar com os riscos prontamente e garante consistência na aplicação de políticas.
Práticas recomendadas para equilibrar turnaround e risco
Uma estratégia é introduzir soluções de IA com base no turnaround e na probabilidade de risco. Para definir soluções de IA de interesse, o comitê deve solicitar feedback dos funcionários por meio de workshops e pesquisas.
Primeiro, introduza soluções de IA de interesse que tenham um alto turnaround e venham com baixo risco. Essas podem ser soluções locais ou de terceiros que não mantêm registros de conversa, não têm acesso a consultas e não usam interações do usuário para treinamento de modelo, a menos que o consentimento explícito seja dado. Em seguida, comece a planejar soluções de IA de alto retorno que tenham alto risco, enquanto desenvolve soluções de IA que têm baixo risco enquanto isso.
Para fluxos de trabalho menos sensíveis, uma boa solução é fornecer acesso fechado à API para sistemas de IA de terceiros existentes que podem introduzir garantias de confidencialidade de dados e requisitos de privacidade para entradas e saídas. Para fluxos de trabalho mais sensíveis, a abordagem mais segura é desenvolver soluções de IA onde os dados vivem, já que não há risco de transferir dados para sistemas externos.
Para completar o suporte a uma nova oferta de IA, as informações relevantes precisam ser compartilhadas em uma plataforma de adoção digital que possa ajudar a reunir insights e colocar passo a passo, fluxos de trabalho e ajuda contextual para garantir o uso correto.
Descubra a IA de sombra com o Wiz
As organizações não podem se proteger do que não conhecem. Para descobrir a IA sombra, incentivando e apoiando a transparência dentro e entre as equipes é o primeiro passo. O próximo passo é configurar uma solução automatizada que possa detectar a implementação e o uso não autorizados de soluções de IA.
A Wiz é a primeira plataforma de proteção de aplicativos nativos da nuvem (CNAPP) a oferecer Mitigação de riscos de IA com o nosso Gerenciamento de postura de segurança de IA (AI-SPM) solução. Com o AI-SPM, as organizações obtêm visibilidade total dos pipelines de IA, podem detectar configurações incorretas de IA para impor linhas de base de configuração seguras e são capacitadas a remover proativamente caminhos de ataque para modelos e dados de IA.
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