Shadow AI to nieautoryzowane korzystanie z narzędzi AI przez pracowników bez wiedzy lub zgody działu IT lub bezpieczeństwa. Kiedy pracownicy wklejają poufne dane do ChatGPT, przesyłają zastrzeżony kod asystentowi programistycznemu AI lub korzystają z narzędzi AI opartych na przeglądarce na kontach osobistych, aktywność ta jest niewidoczna dla większości mechanizmów bezpieczeństwa w przedsiębiorstwie. Skutkuje to wyciekiem danych, ryzykiem braku zgodności z przepisami i rosnącą luką w zabezpieczeniach, której tradycyjne narzędzia sieciowe i zabezpieczające punkty końcowe nie były w stanie wyeliminować.

Dlaczego tak trudno wykryć sztuczną inteligencję?

Sztuczna inteligencja (Shadow AI) stanowi rosnące zagrożenie bezpieczeństwa w dzisiejszym środowisku pracy, w którym dominują przeglądarki, ponieważ wykorzystuje narzędzia, z których pracownicy korzystają na co dzień – przeglądarki internetowe – do omijania zabezpieczeń przedsiębiorstwa. Ponieważ większość narzędzi sztucznej inteligencji działa wyłącznie w przeglądarce, użytkownicy mogą przesyłać poufne dane, wklejać poufne treści lub udostępniać wewnętrzny kod modelom zewnętrznym – często bez wykrycia i zgody. Stwarza to poważne zagrożenia dla bezpieczeństwa sztucznej inteligencji (AI) – w tym wyciek danych, naruszenia przepisów i niekontrolowane zachowanie modeli. Ponieważ wykorzystanie sztucznej inteligencji (Shadow AI) odbywa się poza zatwierdzonymi systemami, trudno jest ją monitorować, kontrolować i zabezpieczać, co sprawia, że mechanizmy kontroli oparte na przeglądarce są niezbędne do radzenia sobie z tym rosnącym zagrożeniem. 

Jakie są główne zagrożenia dla przedsiębiorstw związane z Shadow AI?

W dzisiejszych przedsiębiorstwach, w których priorytetem jest cyfryzacja, przeglądarka stała się podstawowym miejscem pracy. Wraz z gwałtownym wzrostem popularności generatywnej sztucznej inteligencji, przeglądarka stała się również platformą startową dla nieautoryzowanego wykorzystania sztucznej inteligencji – wprowadzając nową kategorię zagrożeń: opartą na przeglądarce sztuczną inteligencję (Shadow AI). Są to narzędzia sztucznej inteligencji, do których dostęp można uzyskać bezpośrednio z kart przeglądarki, bez widoczności, kontroli ani nadzoru ze strony działu IT. Chociaż takie narzędzia oferują realne korzyści w zakresie produktywności, stanowią one poważne wyzwania w zakresie bezpieczeństwa i zgodności, których organizacje nie mogą ignorować. 

1. Ujawnienie danych wrażliwych

Jednym z najpoważniejszych zagrożeń związanych z Shadow AI jest niezamierzony wyciek poufnych danych. Pracownicy często wklejają zastrzeżone informacje, dane klientów lub poufne dokumenty do narzędzi AI opartych na przeglądarce, takich jak ChatGPT, aby generować odpowiedzi, podsumowania lub kod. Jednak wiele z tych narzędzi, gdy są one dostępne za pośrednictwem kont konsumenckich, przechowuje te dane na serwerach zewnętrznych lub trenuje je na przesłanych danych wejściowych, co stwarza długoterminowe ryzyko ponownego pojawienia się poufnych danych w przyszłych komunikatach, gdy staną się one częścią bazy wiedzy modelu i mogą zostać ujawnione osobom nieupoważnionym, konkurencji, a nawet opinii publicznej. 

Zgodnie z raportem LayerX Enterprise GenAI Security Report 2025, Prawie 90% logowań do aplikacji SaaS opartych na sztucznej inteligencji (AI) odbywa się z kont osobistych lub kont firmowych nieobsługiwanych przez SSO.

2. Naruszenia przepisów i zgodności

Organizacje podlegające przepisom RODO, HIPAA, PCI-DSS lub przepisom branżowym są narażone na zwiększone ryzyko, gdy pracownicy korzystają z narzędzi AI poza zatwierdzonymi systemami. Działania te mogą nieumyślnie prowadzić do przechowywania lub przesyłania danych osobowych (PII) lub medycznych (PHI) za granicę lub do środowisk niezgodnych z przepisami. Takie problemy ze zgodnością z przepisami AI mogą skutkować kontrolą regulacyjną, karami finansowymi i uszczerbkiem na reputacji. Nawet celowe wykorzystanie narzędzi Shadow AI do zadań biznesowych może naruszać zasady dotyczące miejsca przechowywania lub przechowywania danych, jeśli nie będą one odpowiednio kontrolowane.

3. Ryzyko związane z niesprawdzonym zachowaniem modelu i podejmowaniem decyzji

Generatywne modele sztucznej inteligencji (AI), a w szczególności modele LLM (Large Language Models), są z założenia probabilistyczne. Mogą generować nieprawidłowe, mylące lub stronnicze wyniki – ryzyko, które się mnoży, gdy decyzje biznesowe są podejmowane w oparciu o niezweryfikowane odpowiedzi AI. Narzędzia Shadow AI często nie są testowane ani weryfikowane przez wewnętrzne zespoły, przez co organizacje nie mają wglądu w jakość swoich wyników, ograniczenia ani strategie ograniczania ryzyka. 

4. Narażenie na działania stron trzecich i łańcucha dostaw

Kiedy pracownicy korzystają z narzędzi AI wbudowanych w rozszerzenia przeglądarki, darmowe platformy SaaS lub niezweryfikowane interfejsy API, rozszerzają cyfrowy łańcuch dostaw organizacji – często nieświadomie. Ci zewnętrzni dostawcy mogą mieć własne luki w zabezpieczeniach, niejasne zasady przechowywania danych, a nawet ryzyko jurysdykcyjne, jeśli są hostowani w krajach o innych przepisach dotyczących ochrony danych. Stwarza to szeroką powierzchnię ataku i zwiększa ryzyko ujawnienia danych poprzez pośrednie wektory.

5. Utrata odpowiedzialności i możliwości audytu

Wiele narzędzi AI opartych na przeglądarkach jest opracowywanych przez zewnętrznych dostawców lub hostowanych w infrastrukturze w nieznanych jurysdykcjach. Ci zewnętrzni dostawcy mogą mieć własne luki w zabezpieczeniach, niejasne zasady przechowywania danych, a nawet ryzyko jurysdykcyjne, jeśli są hostowani w krajach o innych przepisach dotyczących ochrony danych. Kiedy pracownicy korzystają z tych narzędzi bez weryfikacji IT, nieświadomie rozszerzają cyfrowy łańcuch dostaw organizacji, zwiększają powierzchnię ataku i zwiększają ryzyko ujawnienia danych poprzez pośrednie wektory.

Jak organizacje wykrywają i kontrolują Shadow AI?

Aby skutecznie zapobiegać zagrożeniom związanym z ukrytą sztuczną inteligencją (Shadow AI), umożliwiając jednocześnie bezpieczne i odpowiedzialne wdrażanie sztucznej inteligencji, organizacje powinny podjąć następujące kluczowe kroki:

  • Zdefiniuj jasne zasady zarządzania sztuczną inteligencją

Zdefiniuj i udokumentuj jasne ramy zarządzania sztuczną inteligencją, które określają, które narzędzia są zatwierdzone, do jakich celów i na jakich warunkach. Egzekwuj te zasady spójnie we wszystkich działach, wiążąc ich wykorzystanie z tożsamością i rolą. Ważne jest, aby stale oceniać i aktualizować swoją strategię ryzyka w zakresie sztucznej inteligencji. Wraz z pojawianiem się nowych narzędzi i przypadków użycia, ramy zarządzania muszą ewoluować, aby wyprzedzać potencjalne zagrożenia.

  • Wdrażanie rozwiązań zapewniających bezpieczeństwo przeglądarki

Tradycyjne narzędzia sieciowe i punkty końcowe często pomijają zagrożenia na poziomie przeglądarki. Wdrażaj nowoczesne platformy bezpieczeństwa przeglądarek, takie jak LayerX, które zapewniają wgląd w czasie rzeczywistym w wykorzystanie narzędzi AI, ograniczają dostęp do nieautoryzowanych platform AI, blokują ryzykowne działania (np. kopiowanie poufnych danych do komunikatów) i egzekwują polityki uwzględniające kontekst.

  • Ogranicz ryzykowne rozszerzenia AI

Wprowadź zasady, aby kontrolować, które rozszerzenia AI przeglądarki mogą być instalowane. Stosuj ocenę ryzyka rozszerzeń lub procesy weryfikacji, aby zapewnić, że używane są wyłącznie zatwierdzone i bezpieczne rozszerzenia AI, zapobiegając nieautoryzowanemu dostępowi i wyciekowi danych.

  • Monitoruj przepływ danych za pomocą DLP

Zintegruj rozwiązania zapobiegania utracie danych (DLP), aby śledzić i ograniczać przepływ wrażliwych danych na platformy AI. Dzięki temu informacje objęte regulacjami lub zastrzeżone nie będą przypadkowo udostępniane modelom zewnętrznym.

  • Edukuj i szkol pracowników

Podnieś świadomość pracowników na temat zagrożeń związanych z nieautoryzowanym użyciem sztucznej inteligencji, w tym ujawnieniem danych i naruszeniem przepisów. Podaj przykłady interakcji ze sztuczną inteligencją zgodnych z przepisami i niezgodnych z nimi oraz podziel się najlepszymi praktykami dotyczącymi bezpiecznego i zatwierdzonego korzystania ze sztucznej inteligencji.

Jaki jest realny wpływ sztucznej inteligencji opartej na cieniu na przedsiębiorstwa?

Rosnące wykorzystanie generatywnych narzędzi sztucznej inteligencji (AI) w miejscu pracy przynosi wyraźne korzyści w zakresie produktywności, ale gdy odbywa się to bez widoczności IT i egzekwowania zasad, prowadzi do powstania niekontrolowanej sztucznej inteligencji (Shadow AI). Rzeczywiste konsekwencje nieautoryzowanego wykorzystania AI mogą rozprzestrzenić się na całe przedsiębiorstwo, stwarzając poważne zagrożenia dla bezpieczeństwa, prawa, działalności operacyjnej i reputacji. Poniżej przedstawiono najistotniejsze konsekwencje nieautoryzowanego wykorzystania AI dla organizacji.

  • Ekspozycja prawna

Dla przedsiębiorstw działających w ramach takich ram prawnych jak RODO, HIPAA czy CCPA, nieautoryzowane wykorzystanie sztucznej inteligencji stwarza poważne ryzyko naruszenia przepisów. Gdy wrażliwe dane są przetwarzane przez platformy AI, które nie zostały zweryfikowane ani udokumentowane, organizacje tracą wgląd w to, jak, gdzie i przez kogo są przetwarzane – co narusza zasady ochrony danych i skutkuje karami finansowymi, audytami i potencjalnymi pozwami.

  • Ryzyko utraty dobrej reputacji

Jednym z najpoważniejszych skutków Shadow AI jest utrata reputacji. Gdy pracownicy udostępniają poufne dane niezatwierdzonym narzędziom AI, mogą one zostać ujawnione, wykorzystane w niewłaściwy sposób lub wchłonięte do publicznych zestawów danych szkoleniowych – co narusza zaufanie i szkodzi marce. Klienci i interesariusze oczekują bezpiecznych praktyk przetwarzania danych, a Shadow AI podważa te oczekiwania.

  • Złe podejmowanie decyzji na podstawie niezweryfikowanych wyników

Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji (AI) mogą generować przekonujące, ale niedokładne lub stronnicze odpowiedzi. Kiedy pracownicy opierają się na niesprawdzonych treściach generowanych przez AI w procesie podejmowania decyzji – bez odpowiednich mechanizmów kontroli – ryzykują popełnienie krytycznych błędów biznesowych. Jest to szczególnie niebezpieczne w obszarach regulowanych lub zorientowanych na klienta, gdzie pojedynczy błąd może zaszkodzić reputacji lub narazić na straty prawne.

  • Fragmentacja przepływu pracy i rozrost narzędzi

Niezarządzana sztuczna inteligencja typu Shadow AI prowadzi do rozrostu narzędzi. Różne zespoły mogą używać różnych narzędzi AI do podobnych zadań, co prowadzi do niespójności, duplikacji i nieefektywności. Bez scentralizowanego zarządzania przedsiębiorstwa tracą kontrolę nad swoim stosem technologicznym i mają trudności z ujednoliceniem standardów, wyników lub polityk bezpieczeństwa.

  • Erozja zarządzania i zaufania

Im dłużej Shadow AI pozostaje bez nadzoru, tym trudniej jest przywrócić nadzór. Pracownicy przyzwyczajają się do omijania procesów IT, co osłabia przestrzeganie zasad w całej firmie. To osłabia zaufanie między zespołami i podważa wiarygodność formalnych ram bezpieczeństwa i zarządzania.

  • Uzależnienie od dostawcy i narzędzi

Bez odpowiedniego zarządzania pracownicy mogą wdrażać narzędzia AI ze względu na łatwość obsługi, a nie kompatybilność z wymaganiami przedsiębiorstwa. Z czasem zespoły budują przepływy pracy wokół tych narzędzi, co prowadzi do uzależnienia od dostawcy. Gdy dział IT później próbuje przejść na zatwierdzone platformy, przejście staje się uciążliwe i spotyka się z oporem. Co gorsza, często brakuje wglądu w sposób wykorzystania lub przechowywania danych w tych narzędziach, co komplikuje audyty i strategie wyjścia.

Jakie są najlepsze narzędzia zabezpieczające przed sztuczną inteligencją?

Narzędzia zabezpieczające Shadow AI można podzielić na cztery główne kategorie. Każda z nich obejmuje inną warstwę problemu.

  • Narzędzia warstwy przeglądarki Wdróż jako rozszerzenie przeglądarki i śledź wykorzystanie sztucznej inteligencji na poziomie sesji, w tym na kontach osobistych i urządzeniach BYOD. Widzą, co pracownicy przesyłają do narzędzi AI, a nie tylko, które domeny odwiedzają. To jedyne podejście obejmujące konta osobiste i urządzenia niezarządzane.
  • Platformy do odkrywania SaaS Pobieranie danych z logów SSO i połączeń OAuth w celu mapowania aplikacji AI powiązanych z tożsamością korporacyjną. Skuteczne w przypadku inwentaryzacji zatwierdzonych narzędzi, ale całkowicie pomijają konta osobiste.
  • Narzędzia punktów końcowych Monitoruj użycie sztucznej inteligencji tylko na urządzeniach zarządzanych. Brak widoczności na laptopach, telefonach i urządzeniach pracowników kontraktowych.
  • Narzędzia na poziomie sieci (CASB/SSE) zobacz, które domeny AI odwiedzają pracownicy, ale nie mogą przeglądać treści komunikatów w ramach szyfrowanych sesji przeglądarki.

Większość przedsiębiorstw potrzebuje co najmniej dwóch warstw: warstwy przeglądarki dla zapewnienia głębi oraz warstwy odkrywania SaaS dla zapewnienia szerokości.

Najczęściej zadawane pytania

  • Co to jest sztuczna inteligencja cieni? Shadow AI to wykorzystywanie narzędzi AI przez pracowników bez wiedzy, zgody lub nadzoru działów IT lub bezpieczeństwa. Obejmuje to korzystanie z osobistych kont ChatGPT do zadań służbowych, instalowanie niezatwierdzonych rozszerzeń AI do przeglądarek lub przesyłanie danych firmowych do zewnętrznych platform AI, które nie zostały zweryfikowane. Ponieważ większość narzędzi AI działa w przeglądarce, korzystanie z Shadow AI jest niewidoczne dla tradycyjnych mechanizmów kontroli bezpieczeństwa sieci i punktów końcowych.
  • Jaka jest różnica między Shadow AI i Shadow IT? Termin „Shadow IT” odnosi się do każdego nieautoryzowanego oprogramowania, aplikacji lub usługi używanej bez zgody działu IT. Shadow AI to podzbiór Shadow IT, skupiający się na narzędziach sztucznej inteligencji. To rozróżnienie jest istotne, ponieważ narzędzia AI stwarzają unikalne zagrożenia wykraczające poza typowe oprogramowanie typu „shadow software”: aktywnie przetwarzają, a w niektórych przypadkach przechowują przesyłane do nich dane, mogą generować nieprawidłowe lub stronnicze wyniki, które wpływają na decyzje biznesowe, a często dostęp do nich odbywa się za pośrednictwem osobistych kont w przeglądarce, które całkowicie omijają korporacyjne mechanizmy kontroli tożsamości.
  • Jakie są największe zagrożenia związane z Shadow AI? Trzy najbardziej ryzykowne scenariusze to wyciek danych wrażliwych (wklejanie przez pracowników danych osobowych klientów, kodu źródłowego lub danych finansowych do publicznych narzędzi AI), naruszenia przepisów (przetwarzanie danych regulowanych za pośrednictwem niezatwierdzonych i niesprawdzonych dostawców) oraz „ślepe punkty” w zarządzaniu bezpieczeństwem (zespoły IT nie mają wglądu w to, jakie narzędzia są używane ani jakie dane są udostępniane). Ryzyko jest większe, gdy pracownicy korzystają z kont osobistych, ponieważ sesje te są niewidoczne dla monitorowania opartego na logowaniu jednokrotnym (SSO) i większości narzędzi CASB.
  • Jak wykryć Shadow AI w mojej organizacji? Najskuteczniejszym podejściem jest wykrywanie na poziomie przeglądarki. Ponieważ dostęp do ponad 90% narzędzi AI odbywa się za pośrednictwem przeglądarki, platforma bezpieczeństwa przeglądarki może wykrywać użycie narzędzi AI na poziomie sesji, w tym narzędzi dostępnych za pośrednictwem kont osobistych oraz na urządzeniach BYOD lub niezarządzanych. Logi SSO i narzędzia CASB zapewniają częściowy wgląd, ale pomijają korzystanie z kont osobistych, gdzie występuje większość niekontrolowanej aktywności AI.
  • Czy CASB wykrywa Shadow AI? CASB może identyfikować domeny sztucznej inteligencji odwiedzane przez pracowników, ale nie jest w stanie inspekcji treści przesyłanych w ramach zaszyfrowanej sesji przeglądarki. Nie ma również wglądu w to, jak pracownicy korzystają z kont osobistych lub urządzeń osobistych. CASB stanowi użyteczny punkt wyjścia do wglądu w sztuczną inteligencję na poziomie sieci, ale nie jest wystarczający jako samodzielne narzędzie do wykrywania sztucznej inteligencji w tle.
  • W jaki sposób LayerX rozwiązuje problem Shadow AI? LayerX działa jako rozszerzenie przeglądarki Chrome lub Edge i zapewnia wgląd w czasie rzeczywistym we wszystkie narzędzia AI używane w organizacji, w tym narzędzia dostępne za pośrednictwem kont osobistych na urządzeniach BYOD. Identyfikuje używane narzędzia, użytkowników stanowiących największe ryzyko oraz kategorie przesyłanych danych. Zespoły ds. bezpieczeństwa mogą następnie skonfigurować szczegółowe mechanizmy kontroli – monitorować, ostrzegać, blokować lub redagować – na poziomie poszczególnych narzędzi, grup użytkowników i typów danych, bez konieczności wymiany przeglądarki lub instalowania agenta urządzenia.