Reklama
Dołącz do liderów przyszłości i zdobądź przewagę! Sprawdź najnowszą ofertę subskrypcji
Cyberbezpieczeństwo

Czy firmy powinny się bać shadow AI?

31 marca 2025 8 min czytania
Gabriela Targońska
Czy firmy powinny się bać shadow AI?

Sztuczna inteligencja w błyskawicznym tempie przenika do codziennych narzędzi pracy, obiecując większą produktywność, szybkość działania i optymalizację kosztową. Ale jej wszechobecność to nie tylko korzyści. Algorytmy AI postawiły przed firmami zupełnie nowe wyzwania z zakresu cyberbezpieczeństwa. W cieniu technologicznej rewolucji pojawiło się nowe zagrożenie: shadow AI.

Czym jest shadow AI?

Shadow AI to termin odnoszący się do sytuacji, w której pracownicy korzystają ze sztucznej inteligencji (AI) i narzędzi na niej opartych bez oficjalnej zgody działu IT lub zarządu. Jest to zjawisko podobne do shadow IT, czyli używania podczas pracy niezatwierdzonego oprogramowania i technologii.

Zjawisko shadow AI stanowi istotną lukę w zabezpieczeniach, która pogłębia się nie tylko dlatego, że atakujący wykorzystują zasoby sztucznej inteligencji do przeprowadzania cyberataków, ale też ponieważ pracownicy korzystają z narzędzi AI w celu usprawnienia swoich zadań, aby zaoszczędzić czas i zwiększyć wydajność. Sztuczna inteligencja umożliwia zautomatyzowanie przepływu pracy i generowanie treści, lecz to także instrument, który przekształca podstawowe aspekty działania organizacji, od zarządzania danymi po zabezpieczenia w środowiskach IT.

Łatwy dostęp do zaawansowanych narzędzi AI sprawia, że pracownicy, dążąc do zwiększenia efektywności, sięgają po nie bez formalnej autoryzacji. Presja na osiąganie lepszych wyników, a także ograniczenia w oficjalnych procesach wdrażania technologii mogą skłaniać do takich działań. Jak zauważa CEO Cyderes, Chris Schueler: „Pracownicy w wielu branżach korzystają z publicznie dostępnych narzędzi AI, takich jak chatboty, aby wspomagać różne zadania w pracy – często bez wiedzy lub zgody działów IT czy zarządu”.

Do narzędzi shadow AI należą:

  • generatywne modele językowe, takie jak ChatGPT czy Bard,
  • narzędzia do analizy danych wykorzystujące sztuczną inteligencję,
  • algorytmy do automatyzacji procesów decyzyjnych,
  • systemy AI w chmurze, które służą do przetwarzania i klasyfikacji informacji.

Co sprawia, że pracownicy sięgają po narzędzia AI bez oficjalnej autoryzacji? Powodów jest wiele. Presja na wydajność, ograniczenia w dostępnych narzędziach firmowych, a także powszechna dostępność zaawansowanych systemów AI skłaniają do samodzielnego poszukiwania rozwiązań. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do automatyzacji codziennych zadań, analizy danych, generowania treści, a nawet podejmowania decyzji – często bez pełnej świadomości potencjalnych zagrożeń. Firmy, które nie monitorują wykorzystania AI w swoich strukturach, mogą wkrótce stanąć przed problemem trudnym do opanowania. Shadow AI to nie tylko kwestia technologii, lecz także problem strategiczny i organizacyjny, wymagający przemyślanej polityki zarządzania sztuczną inteligencją w miejscu pracy.

Mimo wielu zagrożeń shadow AI staje się coraz bardziej powszechna. Organizacje wdrażają transformacje cyfrowe, a co za tym idzie, integrację technologii sztucznej inteligencji, aby na nowo zdefiniować przepływy pracy i podejmowanie decyzji.

Zwiększone ryzyko utraty kontroli nad danymi

Jednym z najpoważniejszych zagrożeń z tym związanych jest utrata kontroli nad danymi firmowymi. Narzędzia sztucznej inteligencji, a szczególnie te niezatwierdzone przez działy IT mogą stanowić „czarną skrzynkę” w kontekście zarządzania informacjami. Pracownicy korzystający z narzędzi, takich jak generatywne modele językowe, chatboty czy systemy do analizy danych, mogą nie zdawać sobie sprawy z tego, jak ich dane są przechowywane, przetwarzane i udostępniane. Często takie narzędzia działają na zewnętrznych serwerach lub w chmurze, co stwarza ryzyko nieautoryzowanego dostępu do informacji wrażliwych.

Brak kontroli może spowodować ujawnienie informacji o kluczowych klientach, strategiach biznesowych czy wynagrodzeniach. Tego typu sytuacje prowadzą do poważnych naruszeń prywatności oraz zagrożeń związanych z wyciekiem danych. Ponadto wykorzystywanie niezabezpieczonych narzędzi AI, które nie są poddawane audytowi działu IT, zwiększa prawdopodobieństwo, że dane mogą zostać użyte w sposób niezgodny z polityką ochrony danych organizacji. Takie działania niosą ze sobą ryzyko związane z poważnymi konsekwencjami prawnymi oraz utratą reputacji.

Naruszenie regulacji prawnych

Nieautoryzowane wykorzystywanie Al stanowi istotne zagrożenie w kontekście zgodności z regulacjami prawnymi. Przepisy takie jak RODO (GDPR) w Unii Europejskiej czy CCPA w Stanach Zjednoczonych wymagają, aby organizacje miały kontrolę nad danymi osobowymi i zapewniały ich odpowiednią ochronę. Jeśli pracownicy używają niezatwierdzonych systemów Al, dane mogą być przechowywane w miejscach, które nie spełniają wymogów prawnych, co zwiększa ryzyko naruszeń przepisów.

Niedopełnienie obowiązków w zakresie ochrony informacji osobowych prowadzi do poważnych konsekwencji, w tym wysokich kar finansowych nakładanych przez organy regulacyjne. Dodatkowo w przypadku wycieku lub niewłaściwego wykorzystania danych organizacja naraża się na przykre konsekwencje. Wdrożenie procedur kontrolujących dostęp do narzędzi Al staje się kluczowym elementem strategii zarządzania ryzykiem.

Zwiększona podatność na cyberzagrożenia

Shadow Al to też istotne zagrożenie z perspektywy cyberbezpieczeństwa. Cyberprzestępcy coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję do przeprowadzania ataków, takich jak phishing, deepfake czy analiza luk w systemach zabezpieczeń. Jeśli pracownicy korzystają z nieautoryzowanych narzędzi Al, wrażliwe informacje mogą zostać przechwycone i użyte do przeprowadzenia ataków na infrastrukturę organizacji.

Ponadto aplikacje Al działające poza kontrolą firmowych działów IT mogą nie spełniać standardów bezpieczeństwa, co czyni je podatnymi na infiltrację złośliwego oprogramowania. Brak regularnych audytów oraz mechanizmów zabezpieczeń powoduje, że niezatwierdzone narzędzia stają się słabym ogniwem w systemie ochrony danych. Organizacje, które nie wdrażają skutecznych procedur monitorowania wykorzystywania Al, ryzykują poważne incydenty, w tym ataki ransomware, które mogą blokować dostęp do systemu komputerowego czy kradzież własności intelektualnej.

W kwietniu 2023 r. media obiegła informacja o pracowniku Samsung Electronics, który udostępnił wrażliwy kod źródłowy przez ChatGPT, prosząc o jego optymalizację. To pokazuje, jak łatwo jest naruszyć bezpieczeństwo danych w dobrej wierze, chcąc jedynie zwiększyć efektywność swojej pracy.

Zniekształcenie procesów decyzyjnych i spadek jakości analiz

Przed wdrożeniem nowego systemu sztucznej inteligencji organizacje zazwyczaj przeprowadzają testy mające na celu ocenę jego skuteczności i bezpieczeństwa. W przypadku shadow Al proces ten jest pominięty, co zwiększa ryzyko uzyskania błędnych wyników analiz.

Modele Al niekiedy generują treści oparte na niepełnych lub niewiarygodnych danych, co skutkuje zniekształceniem rzeczywistego obrazu sytuacji. Decyzje podejmowane na podstawie niezweryfikowanych informacji mogą prowadzić do nieefektywnego alokowania zasobów, błędnych strategii biznesowych lub problemów w zarządzaniu ryzykiem. W szczególności sektor finansowy i medyczny są podatne na negatywne skutki wynikające z niewłaściwego użycia Al, ponieważ błędne prognozy mogą skutkować poważnymi konsekwencjami dla klientów i pacjentów.

Rozwój shadow AI odzwierciedla potrzebę przedsiębiorstw w zakresie wdrażania bardziej elastycznych i innowacyjnych rozwiązań technologicznych. Jednak, aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, konieczne jest zrównoważenie innowacyjności z odpowiedzialnym zarządzaniem i nadzorem. Tylko wtedy organizacje będą mogły czerpać korzyści z AI, minimalizując jednocześnie związane z nią ryzyka.

Jak zapobiegać ryzyku shadow AI?

W celu minimalizowania zagrożenia, związanego z shadow AI, organizacje powinny wdrożyć kompleksowe polityki zarządzania AI. Obejmują one:

  • zatwierdzanie aplikacji AI przed ich wdrożeniem,
  • definiowanie procedur ochrony danych,
  • edukację pracowników na temat ryzyka związanego z nieautoryzowanym użyciem AI,
  • regularne audyty zgodności.

Równowaga między produktywnością a bezpieczeństwem

Sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem, które może przynieść ogromne korzyści biznesowe. Natomiast jej niekontrolowane użycie staje się poważnym zagrożeniem dla organizacji. W dobie cyfrowej transformacji firmy muszą znaleźć sposób na wykorzystanie AI w sposób bezpieczny. Regulacja użycia AI, edukacja i inwestowanie w odpowiednie narzędzia zabezpieczające powinny stać się priorytetem dla każdej organizacji, która chce zachować kontrolę nad swoimi danymi i uniknąć konsekwencji wycieku informacji.

Źródła:

What Is Shadow AI? | IBM

Conflicting impacts of shadow AI usage on knowledge leakage in metaverse‑based business models: A Yin‑Yang paradox framing – ScienceDirect

Samsung Bans ChatGPT, Google Bard, Other Generative AI Use by Staff After Leak – Bloomberg

Shadow AI: Balancing Innovation And Data Security In The Workplace

Samsung Bans ChatGPT Among Employees After Sensitive Code Leak

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Multimedia
Agenty AI: Dlaczego nie zawsze warto je wdrażać?

Czy wiesz, że nie każda organizacja powinna spieszyć się z wdrażaniem agentów AI? W trzecim odcinku podcastu Limity AI Iwo Zmyślony rozmawia z Kamilem Stanuchem — filozofem, inwestorem i doświadczonym menedżerem technologicznym — o realnych możliwościach i ograniczeniach z jakimi spotykają się agenty AI.

Jak wojna handlowa USA–Chiny wpływa na Unię Europejską

Nowe amerykański taryfy celne

Wojna handlowa między USA a Chinami, tląca się od kilku lat, gwałtownie eskalowała w 2025 r. Po serii punktowych podwyżek ceł w latach 2018–2019 na wiosnę 2025 r. prezydent USA Donald Trump ogłosił mechanizm „ceł wzajemnych”, nakładając drakońskie taryfy na niemal wszystkich partnerów handlowych. Nie oszczędzono nawet tradycyjnych sojuszników – na wiele produktów z Europy wprowadzono dodatkowe cła rzędu 10–20%. Najbardziej radykalne stawki (sięgające ponad 100%) objęły import z Chin, co de facto oznaczało zerwanie dotychczasowych zasad wolnego handlu.

Marki luksusowe pod presją geopolityki

W połowie kwietnia rynki kapitałowe zelektryzowała informacja o tym, że francuski gigant LVMH stracił tytuł najcenniejszej firmy luksusowej na świecie na rzecz mniejszego, ale bardziej ekskluzywnego Hermèsa. Czy detronizacja jednej francuskiej marki przez drugą (producenta torebek Louis Vuitton przez producenta torebek Birkin) to rzeczywiście zdarzenie, którym powinny się ekscytować europejskie rynki? I co ta zmiana oznacza dla polskich producentów marek premium?

 

Dobre relacje w firmie zaczynają się od dobrze dobranych słów

Gdy codzienna komunikacja sprowadza się do skrótów myślowych, domysłów i niejasnych sygnałów, łatwo o spadek zaangażowania, narastające napięcia i chaos informacyjny. Coraz więcej organizacji dostrzega, że to właśnie język – sposób, w jaki mówimy do siebie w pracy – buduje (lub rujnuje) atmosferę oraz relacje w zespołach. O tym, jak świadomie kształtować kulturę organizacyjną poprzez komunikację, opowiada Joanna Tracewicz, Senior Content Strategy Manager w rocketjobs.pl i justjoin.it, a także współautorka poradnika Nie mów do mnie ASAP! O spoko języku w pracy.  Rozmawia Paulina Chmiel-Antoniuk.

AI w medycynie predykcyjnej – jak wearables zmieniają opiekę Jak AI i urządzenia noszone rewolucjonizują medycynę

W ostatnich latach inteligentne urządzenia noszone (wearables) przeszły drogę od prostych krokomierzy do zaawansowanych narzędzi monitorujących stan zdrowia. Dzięki sztucznej inteligencji stają się one nie tylko rejestratorami danych, lecz także systemami predykcyjnymi, które mogą wspierać diagnostykę i profilaktykę chorób. W świecie biznesu i zarządzania zdrowiem pracowników technologia ta może odegrać kluczową rolę.
Według raportu Think Tank SGH wartość globalnego rynku AI w ochronie zdrowia wzrośnie z 32,3 miliarda dolarów w 2024 roku do 208,2 miliarda dolarów w 2030 roku, co oznacza średnioroczny wzrost na poziomie 36,4%. Ta dynamiczna ekspansja wskazuje na rosnące znaczenie technologii AI i wearables jako ważnych elementów nowoczesnej opieki medycznej.

Strategiczna samotność – klucz do autentycznego przywództwa

W dynamicznym współczesnym świecie biznesu, w którym dominują informacje dostarczane w trybie natychmiastowym, umiejętność samodzielnego, logicznego i krytycznego myślenia stała się jedną z najcenniejszych kompetencji liderów. Koncepcja ta, przedstawiona przez Williama Deresiewicza, byłego profesora Uniwersytetu Yale, zakłada, że prawdziwe przywództwo nie rodzi się wśród zgiełku opinii i impulsów zewnętrznych, lecz w przestrzeni samotności i skupienia.

Skup się na fanach marki. Oferta skierowana do wszystkich nie działa!
Multimedia
Skup się na fanach marki. Oferta do wszystkich nie działa!

W spolaryzowanej kulturze pogoń za rynkiem masowym i kierowanie oferty do wszystkich są z góry skazane na porażkę. Najlepszym sposobem na osiągnięcie sukcesu marki jest sprzymierzenie się z subkulturą, która ją pokocha.

Cła, przeceny i okazje: Jak zarobić, gdy inni panikują lub tweetują

Trump tweetuje, Wall Street reaguje nerwowo, a inwestorzy znów sprawdzają, czy gdzieś nie pozostawili Planu B. Gdy rynek wpada w histerię, pojawia się pokusa: a może jednak warto „kupić w tym dołku”? W tym tekście sprawdzamy, czy inwestowanie w kontrze do tłumu to genialna strategia na czasy ceł Trumpa, banów na Chiny i politycznych rollercoasterów — czy raczej przepis na ból głowy i portfela. Nie wystarczy chłodna kalkulacja, przyda się też stalowy żołądek.

• Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie - Webster
Premium
Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie

Liderzy skutecznie wykorzystują duże modele językowe, stopniowo minimalizując ryzyko i tworząc solidne fundamenty pod przyszłe transformacje technologiczne, dzięki czemu generują realną wartość dla swoich organizacji.

Niespełna dwa lata temu generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) trafiła na czołówki stron gazet, zachwycając swoimi niezwykłymi możliwościami: mogła prowadzić rozmowy, analizować ogromne ilości tekstu, dźwięku i obrazów, a nawet tworzyć nowe dokumenty i dzieła sztuki. To najszybsze w historii wdrożenie technologii przyciągnęło ponad 100 mln użytkowników w ciągu pierwszych dwóch miesięcy, a firmy z różnych branż rozpoczęły eksperymenty z GenAI. Jednak pomimo dwóch lat intensywnego zainteresowania ze strony kierownictwa i licznych prób wdrożeniowych nie widać wielkoskalowych transformacji biznesowych, które początkowo przewidywano. Co się stało? Czy technologia nie spełniła oczekiwań? Czy eksperci się pomylili, wzywając do gigantycznych zmian? Czy firmy były zbyt ostrożne? Odpowiedź na te pytania brzmi: i tak, i nie. Generatywna sztuczna inteligencja już teraz jest wykorzystywana w wielu firmach, ale nie – jako lokomotywa radykalnej transformacji procesów biznesowych. Liderzy biznesu znajdują sposoby, by czerpać realną wartość z dużych modeli językowych (LLM), nie modyfikując całkowicie istniejących procesów. Dążą do małych zmian (small t) stanowiących fundament pod większe przekształcenia, które dopiero nadejdą. W tym artykule pokażemy, jak robią to dzisiaj i co możesz zrobić, aby tworzyć wartość za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Premium
Polski przemysł na rozdrożu

Stoimy przed fundamentalnym wyborem: albo dynamicznie przyspieszymy wdrażanie automatyzacji i robotyzacji, co sprawi, że staniemy się aktywnym uczestnikiem czwartej rewolucji przemysłowej, albo pogodzimy się z perspektywą erozji marż pod wpływem rosnących kosztów operacyjnych i pogłębiającego się strukturalnego niedoboru wykwalifikowanej siły roboczej.

Jak alarmują prognozy Polskiego Instytutu Ekonomicznego, do 2030 r. w samej Europie może zabraknąć nawet 2,1 mln wykwalifikowanych pracowników, co czyni automatyzację nie jedną z możliwości, lecz strategiczną koniecznością. Mimo że globalnie liczba robotów przemysłowych przekroczyła już 4,2 mln jednostek, a w Europie w 2023 r. wdrożono rekordowe 92,4 tys. nowych robotów, Polska wciąż pozostaje w tyle. Nasz wskaźnik gęstości robotyzacji, wynoszący zaledwie 78 robotów na 10 tys. pracowników przemysłowych, znacząco odbiega od europejskiego lidera – Niemiec (397 robotów na 10 tys. pracowników), czy globalnego pioniera – Korei Południowej (tysiąc robotów na 10 tys. pracowników). W Scanway – firmie, która z sukcesem łączy technologie rozwijane dla sektora kosmicznego z potrzebami przemysłu – jesteśmy przekonani, że przyszłość konkurencyjności leży w inteligentnym wykorzystaniu danych, zaawansowanej automatyzacji opartej na AI oraz strategicznej gotowości do wprowadzania zmian technologicznych. Czy jednak zaawansowana wizja maszynowa napędzana przez sztuczną inteligencję może się stać katalizatorem, który pozwoli sprostać wyzwaniom i odblokować uśpiony potencjał innowacyjny polskiej gospodarki?

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!