Shadow AI Nedir? Gölge Yapay Zeka Neden Önemlidir?

Farklı sektörlerdeki işletmeler, operasyonlarını kolaylaştırmak, üretkenliklerini artırmak ve rekabetçi pazarlarda önde kalmak için yapay zekaya aktif olarak yatırım yapmaktadır. Ancak çoğu işletme, yapay zeka güvenliği, uyumluluk ve sorumlu kullanım standartlarını titiz testler ve değerlendirmelerle karşılamaları gerektiğinden, yeni yapay zeka çözümlerini şirket içinde uygulamaya koyarken dikkatli davranmaktadır.

Ayrıca ekipler de iş yüklerini basitleştirmek için zaman zaman resmi kanallar dışında yapay zeka çözümlerini benimsemektedir. Vanta’nın raporuna göre, bunlar genellikle IT ekipleri tarafından incelenip onaylanmamış ve piyasada satılan araçlardır. Bu noktada da gölge yapay zeka sorunu gündeme gelmektedir.

İlgili İçerik: Yapay Zeka (AI) Nedir? Uygulama Alanları Nelerdir?

Shadow AI Nedir?

Shadow artificial intelligence (AI), genellikle bireylerin veya işletmelerin açık bilgisi veya kontrolü olmadan arka planda çalışan AI sistemlerinin kullanımını ifade eder. Bu AI sistemleri, doğrudan insan gözetimi olmadan veri toplayabilir, kararlar alabilir veya bağımsız bir şekilde hareket edebilir.

Shadow AI terimi bazen olumsuz bir anlam taşıyabilir ve ilgili AI sistemlerinin şeffaflık, hesap verebilirlik veya etik denetim olmadan çalıştığını ima edebilir. Bu sistemler gizli biçimde çalışabilir ya da aldıkları kararlar ve gerçekleştirdikleri eylemler, bunlardan etkilenen kişiler tarafından kolayca anlaşılamayabilir.

Gölge AI’ın Ortaya Çıkışı

Shadow AI, çalışanların iş ihtiyaçlarını karşılamak için yetkisiz yazılım veya çevrimiçi hizmetleri benimsedikleri daha geniş kapsamlı gölge BT’nin doğal bir uzantısıdır. AI araçları artık bu eğilimin bir parçası haline gelmiştir ve büyük dil modelleri ve içerik üreticilerinden gelişmiş veri analiz platformlarına kadar giderek artan bir hizmet yelpazesi, basit çevrimiçi kayıtlarla kolayca kullanılabilir hale gelmiştir.

Bu araçlar, iş akışlarını kolaylaştırdığı, tekrarlayan görevleri otomatikleştirdiği ve geleneksel yöntemlerden daha hızlı içgörüler ürettiği için caziptir. Çalışanlar, sıkı teslim tarihlerini karşılamak, iş kalitesini artırmak veya sadece yeni problem çözme yolları keşfetmek için bu araçları kullanabilir. Ancak, bu AI yeteneklerini edinme ve kullanma kolaylığı, standart BT tedarik ve güvenlik incelemelerini atlatmaktadır. Sonuç olarak, bir işletmenin yerleşik veri koruma önlemleri atlatılabilir ve bu da güvenlik çerçevesinde önemli bir kör nokta yaratabilir.

Shadow AI Riskleri

Shadow AI’ın kullanımı, veri gizliliğinin tehlikeye atılması, yasal gerekliliklerin yerine getirilmemesi ve potansiyel güvenlik ihlallerine karşı savunmasız kalınması gibi çeşitli riskler doğurur. Bu riskler, işletmeler içinde sağlam AI yönetişim çerçeveleri uygulamanın kritik önemini vurgulamaktadır.

Ancak, pazarlama, finans veya satış departmanlarında çalışanların AI hakkında hiç bilmedikleri çok şey vardır. Risk değerlendirmeleri veya titiz testler hakkında düşünmezler. Dolayısıyla, yerel yenilikler aniden normal şirket uygulamaları olarak benimsenirse, riskler çok büyük olur.

Aşağıdaki listede Shadow AI ile ilgili risklere genel bir bakış bulabilirsiniz:

Veri Sızıntısı ve Gizlilik Endişeleri

Yetkisiz AI araçları, hassas bilgileri istemeden harici sunucularda paylaşabilir veya depolayabilir. Bu bilgiler arasında müşteri verileri, finansal ayrıntılar veya gizli fikri mülkiyet hakları yer alabilir. Birçok AI sağlayıcısı, modellerini eğitmek veya geliştirmek için girdi verilerini kullanır ve bu da onlara ve hatta diğer kullanıcılara şirketinizin verilerine dolaylı erişim imkanı verebilir.

Uyumluluk İhlalleri

Sağlık hizmetleri (HIPAA), finans veya kamu sektörü gibi sıkı düzenlemelere tabi olan sektörler, çalışanların denetlenmemiş AI araçlarını kullanması durumunda artan risklerle karşı karşıya kalır. KVKK, GDPR, CCPA veya benzer veri koruma kurallarının ihlali, ağır cezalar ve itibar kaybına yol açabilir. Bu düzenlemelere uymayan araçlara yetkisiz veri aktarımları, olası olumsuz sonuçları daha da büyütür.

Veri Kontrolünün Kaybı

Verileriniz harici bir AI hizmetinde bulunduğunda, verilerin nasıl depolandığı, paylaşıldığı veya kullanıldığı üzerinde sınırlı bir kontrole sahip olursunuz. Platformun hizmet şartları, bilgilerin saklanmasına veya başka amaçlarla kullanılmasına izin verebilir. Söz konusu veriler özel araştırma veya ticari sırları içeriyorsa, bu durum özellikle sorunlu olabilir.

Tutarsız Sonuçlar ve Karar Verme

Farklı AI platformları, çeşitli algoritmalar ve eğitim verileri kullanır ve bu da tutarsız veya çelişkili sonuçlara yol açabilir. Bu tutarsızlık, organizasyonel süreçleri bozabilir ve veriye dayalı karar verme sürecine olan güveni zedeleyebilir.

Güvenlik Açıkları

Üçüncü taraf AI araçları, işletmenizin güvenlik standartlarını karşılamayabilir. Düzeltilmemiş güvenlik açıkları veya yetersiz şifreleme, kötü amaçlı yazılımların veya diğer siber saldırıların giriş noktası haline gelebilir. Ayrıca, güvenlik önlemleri yetersiz olan geliştirici API’leri, verileri istemeden açığa çıkararak riski artırabilir.

Merkezi Denetim Eksikliği

Gölge AI genellikle BT ekiplerinin radarına girmeden çalışır, bu da hangi araçların kullanıldığını veya bunların ne kadar güvenli olduğunu izlemeyi zorlaştırır. Bir satış ekibi, müşteri sunumlarını kişiselleştirmek için bir AI platformu benimseyebilir. BT ekibi bu sürece dahil olmazsa, platformun verileri güvenli bir şekilde işlediğinden emin olmak mümkün değildir. Bu denetim eksikliği, çaba ve kaynak israfına yol açabilir. AI denetimini merkezileştirmek, araçların güvenli, etkili ve şirket hedefleriyle uyumlu olmasını sağlar.

Tutarlı Olmayan Yönetişim

Net kurallar olmadığında, çalışanlar işletme standartlarına uymayan araçları seçebilir. Bunlar arasında güçlü şifreleme özelliği olmayan araçlar ve veri koruma yasaları zayıf olan bölgelerde barındırılan araçlar yer alır. Bu uyumsuz araçlar, güvenlik açıkları ve verimsizlikler yaratır. Sağlık veya finans gibi sektörlerde bu, GDPR veya HIPAA gibi kritik düzenlemelere uymamayı da anlamına gelebilir. Onaylanmış AI araçlarına ilişkin tutarlı bir politika, şirketlerin bu tür risklerden kaçınmasına yardımcı olabilir.

Gölge AI Risklerini Etkili Bir Şekilde Yönetme 

Gölge AI’ın risklerini azaltmak için yönetişim mekanizmaları oluşturulmalıdır. Bu noktada işletmeler aşağıdaki stratejileri benimseyebilir:

AI politikası geliştirme

Kapsamlı bir AI politikası, araçların bir işletme içinde nasıl kullanılacağına dair bir plan görevi görür. Bu yüzden politika, veri güvenliği, gizlilik ve uyumluluk konularını ele almalı, AI araçlarının işleyebileceği veri türlerini ve gerekli güvenlik önlemlerini belirtmelidir. Kullanım sınırlarını açıkça tanımlamak, özellikle işe alım, finans veya hukuki konular gibi hassas alanlarda karar verme sürecinde çok önemlidir.

Hesap verebilirlik de bir başka önemli husustur. Belirlenen sorumluluklar şeffaflığı sağlar ve önyargı ve yanlış bilgi gibi potansiyel etik sorunları ele alır. Yeni AI araçlarının benimsenmesi için yapılandırılmış bir onay süreci ve çalışanların sorunları bildirmeleri veya iyileştirmeler önermeleri için bir mekanizma, işletme içinde sorumlu AI kullanımının sürdürülmesine yardımcı olur.

Bu politika aşağıdakileri içermelidir:

• Onaylanmış AI araçları ve bunların uygun kullanımı.
• Ekip ihtiyaçları ve üretkenlik etkisine dayalı olarak yeni araçları onaylamak için değerlendirme ölçütleri.
• Veri sızıntısı risklerini azaltmak için çevrimdışı AI modellerini test etmek ve entegre etmek için net süreçler.

Kullanıcı farkındalığı

Çalışanlar, gölge AI’ın riskleri konusunda eğitilmelidir. Birçok çalışan, yetkisiz araçların kullanılmasıyla hassas verilerin açığa çıkabileceğini veya uyum sorunlarına yol açabileceğini fark etmemektedir. Bu yüzden eğitimler, iç belgelerin bir AI aracına yüklenmesi veya gizli müşteri bilgilerini içeren e-postaların taslağını oluşturmak için bir AI aracının kullanılması gibi gerçek dünya senaryolarına odaklanmalıdır.

Ayrıca etkileşimli eğitim de, gerçek hayattan vaka çalışmaları ve role özgü örnekler, çalışanların üretkenlik ve risk arasındaki ince çizgiyi anlamalarına yardımcı olabilir.

Amaç, çalışanların riskleri anlamalarına ve AI araçlarını kullanırken daha akıllı seçimler yapmalarına yardımcı olmak, ancak onları inovasyondan uzaklaştırmamaktır.

Uç nokta koruması

Güçlü uç nokta koruması, ofiste, evde veya hareket halindeyken tüm cihazların onaylanmamış yazılımlardan korunmasını sağlar. Modern uç nokta araçları, yetkisiz uygulamaları algılayıp kısıtlamak ve harici sunuculara büyük veri yüklemeleri gibi riskli eylemleri işaretlemek için tasarlanmıştır. Bu düzeyde izleme, BT ekiplerinin potansiyel tehditleri proaktif olarak belirleyip bunlara yanıt vermesini sağlar. Uzaktan ve hibrit çalışanların sayısının artmasıyla birlikte, uç nokta koruması kişisel cihazlara da genişletilmelidir.

Kontrollü AI erişimi

Çalışanların deneme yapma imkanı olduğunda inovasyon gelişir. Ancak, AI araçlarına sınırsız erişim kaosa yol açabilir. Bu noktada kontrollü erişim, orta yolu sunar. Çalışanlar, denemeler sırasında yalnızca hassas olmayan veya anonimleştirilmiş verileri kullanarak, tanımlanmış bir çerçeve içinde AI araçlarını test edebilir. Örneğin, kullanıcı içgörülerini oluşturmak için yeni bir AI aracını keşfeden bir ürün ekibine, süre sınırlı erişim izni verilebilir. Güvenlik standartlarına uygunluğu sağlamak için kullanım izlenir. Deneme süresi sona erdiğinde, geri bildirimler aracın daha geniş kullanım için onaylanıp onaylanmayacağını belirleyebilir. Bu yöntem, yetkisiz denemeleri azaltmakla kalmaz, aynı zamanda ekiplerin inovasyon ihtiyaçlarında destek gördüklerini hissetmelerini de sağlar.

Bir işletme içinde AI araçlarının kullanımını izlemek ve denetlemek, teknik kontroller ve çalışanların farkındalığının bir kombinasyonunu gerektirir. Ağ izleme araçları, bulut erişim güvenlik aracıları (CASB’ler) ve uç nokta güvenlik çözümleri, onaylanmamış platformlara erişimi işaretleyerek yetkisiz AI kullanımını tespit etmeye yardımcı olabilir.

AI araçlarının onaylanması için değerlendirme süreci

Hangi AI araçlarının onaylanacağı veya kısıtlanacağına karar vermek için güvenlik, güvenilirlik ve iş ile ilgili önceliklere dayalı yapılandırılmış bir değerlendirme süreci gereklidir. İşletmeler, AI araçlarını veri işleme uygulamaları, entegrasyon yetenekleri, tedarikçinin şeffaflığı ve yasal gerekliliklere uyum gibi faktörlere göre değerlendirmelidir. BT ve güvenlik ekipleri, bir AI aracının, özellikle hassas verileri işleyen harici API’lere veya bulut tabanlı modellere dayalıysa, güvenlik açıkları yaratıp yaratmadığını da dikkate almalıdır.

Teknik değerlendirmenin ötesinde, işletmeler AI araçlarını gerçek dünyadaki etkilerine göre değerlendirmelidir. Yani, aşırı riskler yaratmadan üretkenliği artırıp artırmadıklarını değerlendirmelidir. Onaylanan araçları periyodik olarak yeniden değerlendirmek ve AI düzenlemeleri ve yetenekleri geliştikçe bunların uyumluluğunu sürdürmesini sağlamak için bir yönetişim çerçevesi oluşturulmalıdır.

Veri güvenliği

İşletmeler, harici sunuculara güvenmek yerine kendi altyapıları içinde çalışabilen AI araçlarını tercih edebilir. Bu yaklaşım, yerelleştirilmiş AI olarak adlandırılır. Bu yerelleştirilmiş AI çözümleri, verileri işletmenin sahip olduğu sunucularda veya cihazlarda dahili olarak işler ve AI odaklı görevler için güvenli bir ortam sunar.

Çevrimdışı AI modelleri, internet bağlantısına ihtiyaç duymadan verileri yerel olarak işleyerek daha da ileri gider ve hiçbir bilginin işletme dışına çıkmamasını sağlar. Bu, hassas verileri işleyen veya GDPR veya HIPAA gibi katı gizlilik yasalarına tabi olan sektörlerde belge analizi veya raporlama gibi görevler için idealdir. Bu araçlar, bulut tabanlı seçeneklerle aynı avantajları sunar, ancak riskleri yoktur. Özellikle çok hassas verileri işleyen veya katı gizlilik yasalarına uyması gereken sektörler için avantajlıdır.

Metrikler ve kullanıcı geri bildirimi

Herhangi bir AI aracını benimsemeden önce, işletmeler bu aracın uygunluğunu ve üretkenlik açısından sağladığı faydaları değerlendirmelidir. İşletmeler, kullanıcıların önerilerini ve geri bildirimlerini aktif olarak dinleyerek araç seçimlerini ekip ihtiyaçlarına göre uyarlayabilir.

Gölge AI vs Gölge BT

Gölge BT, kişisel Dropbox hesapları veya onaylanmamış Trello panoları gibi BT’nin bilgisi dışında kullanılan herhangi bir araç veya sistem için kullanılan daha geniş bir terimdir. Buna karşılık, Gölge AI, verileri işleyen, görevleri otomatikleştiren veya içerik üreten AI destekli uygulamalara odaklanır.

Normal gölge uygulamalardan farklı olarak, Gölge AI uygulamaları genellikle büyük miktarda hassas veriye erişir ve harici API’ler veya makine öğrenimi modelleriyle etkileşime girer. Bu, aracın verilerinizden öğrenip bunları depolayabileceği için ek bir risk katmanı oluşturur.

Shadow GPT Nedir?

Shadow GPT, çalışanların güvenlik veya BT onayı olmadan iş için ChatGPT gibi araçları kullanmasını ifade eder. Bu genellikle günlük görevleri hızlandırmak için iç belgeleri, kodları veya müşteri verilerini GPT araçlarına yapıştırmayı içerir.

Bu etkileşimler konuşma komutları ve resmi kontroller dışında gerçekleştiği için güvenlik ekipleri genellikle hangi verilerin paylaşıldığı, nasıl saklandığı veya çıktıların nasıl kullanıldığı konusunda hiçbir bilgiye sahip değildir. Shadow GPT, genellikle işletmelerin içindeki Shadow AI’ın ilk ve en yaygın şeklidir.

Kurumsal AI’ın Geleceği

AI’ın yetenekleri genişlemeye devam ettikçe, işletmeler veri koruma ve yönetişim stratejilerini sürekli olarak geliştirmelidir. Fakat buradaki zorluk, güvenlik veya uyumluluktan ödün vermeden AI’ın dönüştürücü gücünden yararlanarak verimliliği, yaratıcılığı ve problem çözme becerisini artırmaktır.

Entegre AI Platformları

Önümüzdeki yıllarda, kurumsal güvenlik standartlarına uygun, daha sağlam ve yerleşik AI yetenekleri görülecektir. Bu platformlar muhtemelen gelişmiş veri sınıflandırma modelleri, otomatik izleme ve varsayılan olarak gelişmiş şifreleme özelliklerine sahip olacaktır.

BT ve İş Birimleri Arasındaki İş Birliği

Güvenlik ekipleri, uyumluluk sorumluları ve operasyonel birimler en iyi uygulamalar konusunda uyum sağladıkça, yapay zeka yönetişimi giderek daha fazla işlevler arası iş birliğini gerektirecektir. Bu sayede işletmeler sürekli diyaloğu teşvik ederek yapay zeka ile ilgili yeni tehditleri proaktif olarak ele alabilir.

İnovasyon ve İhtiyatlılık Arasındaki Denge

Gölge AI, ilerlemenin bazen yerleşik güvenlik önlemlerini atlattığını hatırlatır. Şeffaf politikalar ve gelişmiş DLP izleme ile desteklenen sorumlu deneyimleri teşvik etmek, çalışanların AI’dan yararlanma isteğini yönlendirirken riski de kontrol altında tutabilir.

Shadow AI, modern işletmelerin karşı karşıya olduğu en acil veri güvenliği tehditlerinden biri haline gelmektedir. Onaylanmamış AI araçlarına yönelen çalışanlar, veri gizliliği, fikri mülkiyet ve yasal uyumluluk açısından olası sonuçların farkında olmayabilir. Bu riskleri doğrudan ele almak için AI tabanlı sınıflandırma ve veri kökenini entegre eden veri kaybı önleme (DLP) teknolojisi en önemli önceliğiniz olmalıdır.

Hassas bilgilerin nerede bulunduğunun tespit edilmesi, bu bilgilerin nasıl aktığının anlaşılması ve harici yapay zeka araçlarının yetkisiz kullanımının önlenmesi sayesinde, bu birleşik yaklaşım hem kasıtsız hatalara hem de kötü niyetli veri sızdırma girişimlerine karşı güçlü bir savunma sağlar. Net politikalar, çalışan eğitimi ve güvenli, onaylanmış AI alternatifleriyle birleştirildiğinde, işletmeler AI’ın dönüştürücü potansiyelini benimserken güçlü veri korumayı sürdürerek optimum dengeyi sağlayabilir.

En Çok Sorulan Sorular

Gölge AI, gölge IT’den nasıl farklıdır?

Gölge IT, dosya paylaşım uygulamaları veya onaylanmamış mesajlaşma platformları gibi IT’nin kontrolü dışında kullanılan yetkisiz yazılım veya sistemleri ifade eder.

Gölge AI ise, özellikle AI araçlarını içeren bir alt kümedir. Daha yenidir, daha hızlı hareket eder ve geleneksel gölge IT’den çok daha büyük ölçeklerde verileri işleyebilir.

Gölge AI kullanımı yararlı olabilir mi?

Birçok çalışan, üretkenliği artırdığı için gölge AI’a yönelmektedir. Önemli olan, onu gölgeden çıkarmak, araçları incelemek ve uygun denetimle güvenli denemeleri desteklemektir.

Shadow AI’da en çok hangi sektörler risk altındadır?

Sağlık, finans, hukuk, kamu ve teknoloji gibi hassas verileri işleyen sektörler en yüksek risklerle karşı karşıyadır. Ancak, veri kullanan her işletme risk altındadır.