쉐도우 AI와 비즈니스에 미치는 영향 이해
AI가 일상 생활에서 하는 일은 다음과 같다:
●반복적인 작업을 자동화하여 시간을 절약한다.
●한때 발견하는 데 시간이 많이 걸렸던 통찰력을 생성한다.
●예측 모델과 데이터 분석을 통해 의사 결정을 개선한다.
●마케팅 및 고객 서비스를 위한 AI 도구를 통해 콘텐츠를 만든다.
이러한 모든 이점은 기업이 AI를 도입하고자 하는 이유를 분명히 보여준다. 하지만 AI가 그림자 속에서 작동하기 시작하면 어떻게 될까?
이 숨겨진 현상을 섀도우 AI라고 한다.
섀도우 AI에 대해 우리가 이해하는 것은 무엇인가?
섀도우 AI는 조직의 IT 또는 보안 팀에서 승인 또는 검토하지 않은 AI 기술과 플랫폼을 사용하는 것을 말한다.
처음에는 무해하거나 도움이 될 수 있지만, 이러한 규제되지 않은 AI 사용은 다양한 위험과 위협에 노출될 수 있다.
직원의 60% 이상이 업무 관련 작업에 승인되지 않은 AI 도구를 사용한다고 인정한다. 이는 섀도우에 숨어 있는 잠재적인 취약성을 고려할 때 상당한 비율이다.
섀도우 AI VS 섀도우 IT
섀도우 AI와 섀도우 IT라는 용어는 비슷한 개념처럼 들릴 수 있지만, 서로 다르다.
섀도우 IT는 직원이 승인되지 않은 하드웨어, 소프트웨어 또는 서비스를 사용하는 것을 포함한다. 반면, 섀도우 AI는 AI 도구를 승인되지 않은 방식으로 사용하여 작업을 자동화, 분석 또는 개선하는 데 중점을 둔다. 더 빠르고 스마트한 결과를 얻는 지름길처럼 보일 수 있지만, 적절한 감독 없이는 빠르게 문제로 이어질 수 있다.
섀도우 AI와 관련된 위험
섀도우 AI의 위험을 살펴보고 조직의 AI 도구에 대한 제어를 유지하는 것이 중요한 이유를 논의해 보겠다.
데이터 개인 정보 보호 위반
승인되지 않은 AI 도구를 사용하면 데이터 개인 정보 보호가 위험해질 수 있다. 직원이 검증되지 않은 애플리케이션을 사용하는 동안 실수로 민감한 정보를 공유할 수 있다.
영국의 5개 회사 중 1개 회사는 직원이 생성 AI 도구를 사용하여 데이터 유출에 직면했다. 적절한 암호화 및 감독이 없으면 데이터 침해 가능성이 높아지고 조직이 사이버 공격에 노출된다.
규정 미 준수
섀도우 AI는 심각한 규정 준수 위험을 초래합니다. 조직은 GDPR, HIPAA 및 EU AI법과 같은 규정을 따라 데이터 보호 및 윤리적인 AI 사용을 보장해야 한다.
미 준수 시 엄청난 벌금이 부과될 수 있습니다. 예를 들어 GDPR 위반으로 인해 회사는 최대 2,000만 유로 또는 전 세계 매출의 4%에 달하는 비용을 지출할 수 있다.
운영 위험
섀도우 AI는 이러한 도구에서 생성된 출력과 조직의 목표 간에 불일치를 일으킬 수 있다. 검증되지 않은 모델에 지나치게 의존하면 불분명하거나 편향된 정보에 기반한 의사 결정으로 이어질 수 있다. 이러한 불일치는 전략적 이니셔티브에 영향을 미치고 전반적인 운영 효율성을 저하시킬 수 있다.
실제로 한 조사에 따르면 고위 임원의 절반 가까이가 AI가 생성한 잘못된 정보가 조직에 미치는 영향에 대해 걱정하는 것으로 나타났다.
평판 손상
섀도우 AI를 사용하면 조직의 평판이 손상될 수 있다. 이러한 도구의 일관성 없는 결과는 고객과 이해 관계자 간의 신뢰를 망칠 수 있다. 편향된 의사 결정이나 데이터 오용과 같은 윤리적 위반은 대중의 인식을 더욱 손상시킬 수 있다.
대표적인 예로 Sports Illustrated가 가짜 저자와 프로필이 있는 AI 생성 콘텐츠를 사용했다는 사실이 밝혀졌을 때의 반발이 있다. 이 사건은 제대로 관리되지 않은 AI 사용의 위험을 보여주었고 콘텐츠 생성에 대한 윤리적 영향에 대한 논쟁을 불러일으켰다. 이는 AI에 대한 규제와 투명성이 부족하면 어떻게 신뢰를 손상시킬 수 있는지 보여준다.
섀도우 AI가 점점 더 흔해지는 이유
오늘날 조직에서 섀도우 AI가 널리 사용되는 요인을 살펴보겠다.
●인지 부족: 많은 직원이 회사의 AI 사용 정책을 모른다. 또한 승인되지 않은 도구와 관련된 위험을 알지 못할 수도 있다.
●제한된 조직 리소스: 일부 조직은 직원의 요구를 충족하는 승인된 AI 솔루션을 제공하지 않는다. 승인된 솔루션이 부족하거나 사용할 수 없는 경우 직원은 종종 요구 사항을 충족하기 위해 외부 옵션을 찾는다. 이러한 적절한 리소스 부족으로 인해 조직이 제공하는 것과 팀이 효율적으로 작업하는 데 필요한 것 사이에 격차가 발생한다.
●잘못된 인센티브: 조직은 때때로 장기적인 목표보다 즉각적인 결과를 우선시한다. 직원은 빠른 결과를 얻기 위해 공식적인 절차를 우회할 수 있다.
●무료 도구 사용: 직원은 온라인에서 무료 AI 애플리케이션을 발견하고 IT 부서에 알리지 않고 사용할 수 있다. 이로 인해 민감한 데이터가 규제되지 않은 채 사용될 수 있다.
●기존 도구 업그레이드: 팀은 승인된 소프트웨어에서 허가 없이 AI 기능을 활성화할 수 있다. 이러한 기능에 보안 검토가 필요한 경우 보안 격차가 발생할 수 있다.
섀도우 AI의 징후
섀도우 AI는 조직 내에서 여러 형태로 나타난다. 여기에는 다음이 포함된다.
AI 기반 챗봇
고객 서비스 팀은 때때로 승인되지 않은 챗봇을 사용하여 문의를 처리한다. 예를 들어, 상담원은 회사에서 승인한 가이드라인을 참조하는 대신 챗봇에 의존하여 응답을 초안할 수 있다. 이로 인해 부정확한 메시징과 민감한 고객 정보가 노출될 수 있다.
데이터 분석을 위한 머신러닝 모델
직원은 독점 데이터를 무료 또는 외부 머신러닝 플랫폼에 업로드하여 통찰력이나 추세를 발견할 수 있다. 데이터 분석가는 외부 도구를 사용하여 고객 구매 패턴을 분석하지만 모르게 기밀 데이터를 위험에 빠뜨릴 수 있다.
마케팅 자동화 도구
마케팅 부서는 종종 이메일 캠페인이나 참여 추적과 같이 작업을 간소화하기 위해 승인되지 않은 도구를 채택한다. 이러한 도구는 생산성을 향상시킬 수 있지만 고객 데이터를 잘못 처리하여 규정 준수 규칙을 위반하고 고객 신뢰를 손상할 수도 있다.
데이터 시각화 도구
AI 기반 도구는 때때로 IT 승인 없이 빠른 대시보드나 분석을 만드는 데 사용된다. 이러한 도구는 효율성을 제공하지만, 부주의하게 사용하면 부정확한 통찰력을 생성하거나 민감한 비즈니스 데이터를 손상시킬 수 있다.
생성 AI 애플리케이션의 섀도우 AI
팀은 ChatGPT 또는 DALL-E와 같은 도구를 사용하여 마케팅 자료나 시각적 콘텐츠를 만드는 경우가 많다. 감독 없이 이러한 도구는 브랜드와 다른 메시지를 생성하거나 지적 재산권 문제를 제기하여 조직 평판에 잠재적 위험을 초래할 수 있다.
섀도우 AI의 위험 관리
섀도우 AI의 위험을 관리하려면 가시성, 위험 관리 및 정보에 입각한 의사 결정을 강조하는 집중적인 전략이 필요하다.
명확한 정책 및 지침 수립
조직은 조직 내에서 AI 사용에 대한 명확한 정책을 정의해야 한다. 이러한 정책은 허용되는 관행, 데이터 처리 프로토콜, 개인 정보 보호 조치 및 규정 준수 요구 사항을 설명해야 한다.
직원은 또한 승인되지 않은 AI 사용의 위험과 승인된 도구 및 플랫폼을 사용하는 것의 중요성을 알아야 한다.
데이터 및 사용 사례 분류
기업은 민감성과 중요성에 따라 데이터를 분류해야 한다. 영업 비밀 및 개인 식별 정보(PII)와 같은 중요한 정보는 최고 수준의 보호를 받아야 한다.
조직은 퍼블릭 또는 검증되지 않은 클라우드 AI 서비스가 민감한 데이터를 처리하지 않도록 해야 한다. 대신 회사는 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 사용하여 강력한 데이터 보안을 제공해야 한다.
이점 인정 및 지침 제공
또한 효율성 향상에 대한 욕구에서 종종 발생하는 섀도우 AI의 이점을 인정하는 것도 중요하다.
조직은 사용을 금지하는 대신 통제된 프레임워크 내에서 직원이 AI 도구를 채택하도록 안내해야 한다. 또한 보안과 규정 준수를 보장하면서 생산성 요구 사항을 충족하는 승인된 대안을 제공해야 한다.
윤리적 AI 관리의 진전
AI 의존도가 커짐에 따라 섀도우 AI를 명확하고 통제력 있게 관리하는 것이 경쟁력을 유지하는 열쇠가 될 수 있다. AI의 미래는 조직 목표를 윤리적이고 투명한 기술 사용과 일치시키는 전략에 달려 있다.
