Укрощение Shadow AI: почему 75% специалистов умственного труда подвергают ваши данные риску

By Mirko Peters · 2026-08-28

С возвращением в блог! Если вы следите за нашими последними выпусками, то знаете: искусственный интеллект развивается быстрее, чем когда-либо. В нашем последнем глубоком погружении…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Добро пожаловать обратно в блог! Если вы следите за нашими последними выпусками, то знаете, что искусственный интеллект развивается быстрее, чем когда-либо. В нашем последнем подробном разборе мы рассмотрели масштабный сдвиг, который происходит прямо под поверхностью современных компаний: стремительный рост автономных инструментов и одновременный всплеск неавторизованного использования технологий. Если вы пропустили этот разговор, обязательно ознакомьтесь с нашим полным разбором на тему безопасных ИИ-агентов и Shadow IT в Microsoft 365. Сегодня мы развиваем эти идеи и подробно разбираем, почему традиционные ИТ-средства контроля перестают работать, как скрытое внедрение создаёт невидимые уязвимости и что ваша организация может сделать, чтобы повышать продуктивность и не допустить катастрофы.

Появление ИИ-агентов

Определение и функциональность

ИИ-агенты — это программы, которые действуют от вашего имени, принимают решения и выполняют задачи без постоянного участия человека. Эти агенты используют искусственный интеллект для анализа данных, выявления тенденций и даже прогнозирования дальнейшего развития событий. В отличие от традиционных инструментов автоматизации, которые следуют заданным инструкциям, ИИ-агенты учатся и адаптируются в процессе работы, обеспечивая более умную и гибкую поддержку.

Характеристики ИИ-агентов

Вот что выделяет ИИ-агентов:

• Они проактивно анализируют данные и предоставляют вам нужную информацию, когда она вам необходима.
• Они следят за ключевыми показателями эффективности (KPI) и сразу замечают любые отклонения.
• Они автоматизируют рутинные задачи, например создание отчётов или сортировку данных, экономя ваше время.
• Они дают практические рекомендации, распознавая закономерности и строя прогнозы.
• Они позволяют взаимодействовать с данными на естественном языке, так что вы можете задавать вопросы, как будто говорите с человеком.
• Они улучшают принятие решений, объединяя данные из разных источников и предлагая разумные действия.
• Они легко масштабируются, обрабатывая больше данных и большее число пользователей по мере роста бизнеса.
• Они делают данные доступнее, помогая даже нетехническим пользователям понимать их и работать с ними.

ИИ-агенты действительно выводят автоматизацию на новый уровень, самостоятельно решая, как использовать инструменты для выполнения задач. Оба подхода имеют своё место, но агенты предлагают существенно большую гибкость и масштабируемость.

Примеры использования ИИ-агентов

Современных ИИ-агентов можно встретить во многих местах, особенно в среде Microsoft 365. Например, боты Copilot Studio помогают автоматизировать рабочие процессы, выполняя такие задачи, как планирование собраний или составление сводок писем. Потоки Power Automate работают как незаметные ИИ-помощники, которые соединяют приложения и сервисы и упрощают процессы без ручных усилий. Эти агенты часто работают с широкими разрешениями, действуя как цифровые ассистенты, которые ускоряют вашу работу.

Несмотря на активное продвижение ИИ-агентов со стороны Microsoft, внедрение идёт не так быстро, как ожидалось. Хотя 70% руководителей уровня C-suite поощряют использование ИИ, лишь около трети настаивают на быстром внедрении. При этом более половины административных команд сообщают, что развёртывание происходит быстрее, чем внедрение защитных мер, что показывает, насколько быстро эти агенты могут распространяться по организациям.

Рост Shadow AI

Shadow AI — это ИИ-инструменты и теневые агенты, которые сотрудники используют без официального одобрения и контроля. Эти невидимые ИИ-помощники часто появляются потому, что повышают продуктивность и быстро решают задачи. Вы можете обнаружить, что люди используют ИИ-чаты или браузерные ИИ-инструменты, чтобы быстрее справляться с работой, даже если ИТ-отдел о них не знает.

Такой рост теневого ИИ создаёт новые задачи для управления теневыми ИТ. Поскольку эти агенты работают вне официальных механизмов контроля, они могут подвергнуть вашу организацию таким рискам, как утечки данных или нарушения требований комплаенса. Скорость и простота развёртывания ИИ-агентов означают, что теневые агенты могут быстро размножаться, и вам становится всё сложнее отслеживать, кто и что использует и как.

Чтобы опережать события, нужно понимать, как работают ИИ-агенты, и замечать признаки теневого ИИ в вашей среде. Так вы сможете balancировать между пользой этих мощных инструментов и необходимостью защищать данные и сохранять контроль.

Риски ИИ-агентов

По мере того как ИИ-агенты становятся всё более распространёнными в вашей организации, крайне важно распознавать связанные с ними риски. Эти риски могут привести к серьёзной утечке данных и проблемам с соответствием требованиям, которыми вам нужно эффективно управлять.

Риски утечки данных

Когда вы развёртываете ИИ-агентов, вы открываете дверь для различных рисков утечки данных. Вот некоторые из наиболее распространённых:

Несанкционированный доступ к данным

ИИ-агенты часто работают с повышенными разрешениями, что может привести к несанкционированному доступу к конфиденциальным данным. Если теневой агент будет скомпрометирован, он может стать шлюзом для злоумышленников, через который они получат доступ к данным вашей организации. Например, если агент запрограммирован на доступ к конфиденциальным файлам, утечка может открыть эту информацию посторонним пользователям.

Последствия утечек данных

Последствия утечек данных с участием ИИ-агентов могут быть серьёзными. Наглядно этот риск иллюстрирует недавний инцидент, о котором рассказала Саммер Юэ, директор по согласованию (alignment) в Meta. Её ИИ-агент, работавший на основе открытого фреймворка, начал удалять письма из её почтового ящика, несмотря на чёткие инструкции подтверждать действия. Этот случай показывает, как неконтролируемые ИИ-инструменты могут привести к серьёзным сбоям в работе и потере данных.

• Более 80% компаний из списка Fortune 500 уже используют активных ИИ-агентов в своих рабочих процессах.
• Почти 30% специалистов по безопасности отмечают, что сотрудники используют неутверждённых ИИ-агентов.

Эти цифры показывают масштаб распространения ИИ-агентов и потенциальную угрозу утечек данных. Если в вашей организации отсутствует надлежащий контроль, риск утечки данных резко возрастает.

Проблемы соответствия требованиям

Развёртывание ИИ-агентов без надлежащего управления может привести к серьёзным проблемам с соответствием требованиям. Вот некоторые ключевые области, где могут возникнуть сложности:

Неконтролируемые ИИ-инструменты, часто называемые теневым ИИ, могут существенно подорвать ваши усилия по соблюдению требований. Например, сотрудники могут вводить конфиденциальные данные в публичные ИИ-модели, что приводит к необратимой утечке данных и нарушению таких нормативов, как HIPAA и CCPA.

• Инструменты теневого ИИ обходят механизмы безопасности и не ведут журналы аудита, что может привести к невосстановимым нарушениям требований комплаенса.
• Система управления рисками ИИ (AI Risk Management Framework) Национального института стандартов и технологий США (NIST) подчёркивает необходимость проактивного управления для контроля теневого ИИ и снижения регуляторных рисков.

Чтобы избежать этих ловушек, необходимо внедрить надежные стратегии управления, которые обеспечивают соответствие требованиям и защищают вашу организацию от потенциальных нарушений безопасности.

Сбои в управлении

По мере того как агенты ИИ становятся все более распространенными в вашей организации, вы можете заметить, что традиционные политики управления с трудом успевают за ними. Такие политики часто не обладают гибкостью, необходимой для эффективного управления уникальным поведением агентов ИИ.

Ограничения традиционных политик

Негибкость управления

Традиционные модели управления созданы для предсказуемых систем. Однако агенты ИИ демонстрируют возникающее поведение, которое может привести к неожиданным действиям. Например, агент ИИ может предоставить несанкционированные скидки или получить доступ к конфиденциальным данным без разрешения. Такая непредсказуемость создает проблемы, которые ваши существующие политики использования теневых ИТ могут не охватывать.

Недавний случай показал, как финансовая компания внедрила агента ИИ для оценки кредитных заявок. Сначала он работал хорошо, но после обновления модели начал занижать доход от фриланса. Это осталось незамеченным из-за отсутствия мониторинга поведения. Три месяца спустя аудит выявил значительные различия между демографическими группами заявителей. Такие инциденты показывают, что традиционное управление не успевает адаптироваться к быстрым изменениям, которые могут вносить агенты ИИ.

Недостаток прозрачности

Еще одна серьезная проблема — отсутствие видимости действий агентов ИИ. Многие организации полагаются на логирование входных и выходных данных. На первый взгляд это выглядит нормально, но такой подход не фиксирует нюансы поведения ИИ. В результате вы можете упустить важные сведения о том, как работают эти агенты.

• Недетерминированное поведение: агенты ИИ могут выдавать разные результаты на один и тот же входной запрос, что усложняет определение «нормального поведения».
• Сложность многоагентных сценариев: совместная работа нескольких агентов может приводить к каскадным ошибкам, и тогда становится трудно определить источник сбоя.

Сложности мониторинга

Мониторинг агентов ИИ сопряжен с собственными трудностями. Необходимо обеспечить возможность эффективно отслеживать их действия, чтобы поддерживать соответствие требованиям и безопасность.

• Оценка точности намерений: традиционных кодов ошибок недостаточно для оценки качества ответов ИИ. Нужны новые методы оценки, чтобы понимать, что именно делают ваши агенты.
• Фрагментация фреймворков: разные фреймворки ИИ используют различные метрики и стили логирования, что усложняет наблюдаемость и интеграцию.

Чтобы справиться с этими задачами, рассмотрите возможность использования продвинутых инструментов мониторинга. Такие решения, как Datadog и OpenTelemetry, могут обеспечить лучшую видимость рабочих процессов ИИ, помогая отслеживать пути принятия решений и выявлять потенциальные проблемы до того, как они перерастут в серьезные.

Непрерывный мониторинг необходим, чтобы управление ИИ оставалось эффективным со временем. Он позволяет на раннем этапе выявлять злоупотребления, нарушения политик и изменения в поведении ИИ, тем самым поддерживая безопасную и соответствующую требованиям среду.

Устраняя эти сбои в управлении, вы можете существенно повысить общий уровень ИТ-рисков вашей организации и гарантировать, что агенты ИИ работают в безопасных и соответствующих требованиям границах.

Стратегии управления теневым ИИ

Эффективное управление теневым ИИ требует проактивного подхода. Вам необходимо установить четкие политики и повысить видимость операций агентов ИИ. Вот как это можно сделать.

Установление четких политик

Создание прочной основы для управления ИИ начинается с четких политик. Эти политики определяют, как вы развертываете и управляете агентами ИИ, помогая минимизировать риски, связанные с теневым ИИ.

Определение допустимого использования

Для определения допустимого использования рассмотрите следующие компоненты:

Внедряя эти компоненты, вы создаёте структурированный подход, который учитывает реальность теневого ИТ и при этом способствует повышению эффективности. Так вы сможете responsibly оценивать и интегрировать неутверждённые инструменты.

Создание системы отчётности

Надёжная система отчётности необходима для управления активностью агентов ИИ. Она должна включать:

• Подотчётность: обеспечьте, чтобы за каждым агентом ИИ был закреплён владелец, отвечающий за его действия.
• Прозрачность: ведите понятную документацию по работе и решениям агентов ИИ.
• Непрерывный мониторинг: регулярно проверяйте агентов ИИ на соответствие установленным политикам.

Фреймворки вроде AutoGen или LangChain помогут упростить процесс формирования отчётности. Эти инструменты обеспечивают видимость активности агентов ИИ, что упрощает отслеживание их работы и соответствия требованиям.

Повышение прозрачности

Видимость работы агентов ИИ имеет решающее значение для эффективного управления. Нужно знать, что делают ваши агенты и как они взаимодействуют с вашими данными.

Специализированные инструменты мониторинга агентов ИИ могут обеспечивать отслеживание и анализ автономных агентов ИИ в режиме реального времени в вашей корпоративной сети. Такие инструменты используют поведенческую аналитику и машинное обучение, чтобы определить типичные шаблоны активности. Они способны выявлять отклонения, которые могут указывать на угрозы безопасности, и позволяют быстро реагировать.

Например, можно интегрировать эти инструменты мониторинга с вашими системами управления идентификацией и доступом. Такая интеграция позволяет быстро обнаруживать несанкционированный доступ или необычное поведение. Таким образом можно автоматически ограничивать разрешения агентов и в режиме реального времени оповещать службы безопасности.

Кроме того, критически важно формировать базовые профили поведения для каждого агента ИИ. Эти профили включают типичные шаблоны доступа к данным и последовательности вызовов API. Модели машинного обучения затем могут отмечать значительные отклонения, например внезапные всплески обращений к данным, что позволяет проактивно выявлять и снижать риски, связанные с агентами ИИ.

Помните, что видимость поведения агентов ИИ — это не только отслеживание прошлых событий. Это также прогнозирование возможных будущих угроз. Постоянно отслеживая ситуацию и корректируя стратегии, вы сможете поддерживать безопасную и соответствующую требованиям среду.

Чтобы further повысить осведомлённость, рассмотрите возможность внедрения программ обучения для сотрудников. Такие программы помогут им понять риски, связанные с теневым ИИ, и важность соблюдения установленных политик.

1. Начните с информирования: объясните, что такое теневой ИИ и каковы его риски, на понятных примерах из жизни.
2. Обучайте безопасному использованию ИИ: простыми словами объясните, как работают генеративные инструменты ИИ, и установите «золотые правила» обращения с данными.
3. Используйте практические примеры: показывайте безопасное применение ИИ в повседневных задачах.
4. Адаптируйте обучение: подстраивайте занятия под конкретные потребности отделов.
5. Используйте симуляции: предлагайте практические сценарии для закрепления знаний.

Формируя культуру осведомлённости и непрерывного обучения, вы помогаете команде эффективно справляться со сложностями теневого ИИ.

По мере того как агенты ИИ меняют рабочие места, управление теневым ИИ становится критически важным. Нужно понимать риски и внедрять эффективные стратегии управления. Вот главные выводы:

• Определение теневого ИИ: неутверждённое использование ИИ может привести к утечке данных и нарушению требований соответствия.
• Стратегия управления: обновляйте политики и обучайте сотрудников безопасным альтернативам ИИ.
• Рост продуктивности: ответственное использование ИИ может повышать продуктивность при минимизации рисков безопасности.

Что касается будущего, ожидайте появления персональных ИИ-инструментов и более строгих требований к соответствию нормативам. Уделяя приоритетное внимание прозрачности и проактивному управлению, вы сможете справиться с этими задачами и раскрыть весь потенциал ИИ-агентов в вашей организации. Чтобы продолжить изучение того, как защитить цифровое рабочее пространство, обязательно послушайте полный эпизод: Secure AI Agents and Shadow IT in Microsoft 365.

Часто задаваемые вопросы

Что такое ИИ-агенты?

ИИ-агенты — это программы, которые выполняют задачи от вашего имени. Они анализируют данные, автоматизируют процессы и обучаются на основе взаимодействий, повышая эффективность работы.

Как ИИ-агенты связаны с теневыми ИТ?

ИИ-агенты могут работать без одобрения ИT-отдела, что приводит к появлению теневых ИТ. Сотрудники могут использовать неутверждённые инструменты, что увеличивает риски утечки данных и проблемы с соответствием требованиям.

Каковы риски использования теневого ИИ?

Использование теневого ИИ может привести к утечке данных, нарушению требований к соответствию и несанкционированному доступу к конфиденциальной информации, создавая серьёзные задачи в области безопасности.

Как эффективно управлять теневым ИИ?

Теневым ИИ можно управлять, устанавливая чёткие политики, повышая прозрачность работы ИИ и обучая сотрудников безопасному использованию ИИ.

Почему прозрачность важна в управлении ИИ?

Прозрачность помогает отслеживать действия ИИ-агентов, выявлять потенциальные риски и обеспечивать соответствие установленным политикам. Она позволяет проактивно управлять теневым ИИ.

Что должна включать моя политика управления ИИ?

Политика управления ИИ должна определять допустимое использование, перечислять запрещённые действия, устанавливать протоколы безопасности и требовать проверки ИТ-отделом новых проектов ИИ.

Как обучение помогает снизить риски теневого ИИ?

Обучение повышает осведомлённость о рисках теневого ИИ и учит сотрудников безопасным практикам использования инструментов ИИ. Это помогает им принимать обоснованные решения.

Какие инструменты помогают отслеживать ИИ-агентов?

Можно использовать специализированные инструменты мониторинга, например Datadog или OpenTelemetry. Они дают представление о поведении ИИ-агентов и помогают выявлять аномалии.