Shadow AI : 조직에 숨겨진 양날의 기술

인공지능(AI)은 우리 업무와 일상 생활에 혁명을 가져오고 있습니다. 그러나 모든 기술 혁명이 그러하듯, AI의 도입과 발전 속에는 숨겨진 위험 요소가 많이 있습니다. 이러한 위험 중 하나가 바로 최근 떠오르고 있는 'Shadow AI'입니다.

 

Shadow AI는 조직의 공식적인 승인이나 관리 없이 직원들이 자발적으로 사용하게 되는 AI 도구와 애플리케이션을 의미합니다. 이러한 현상은 종종 '그림자 IT'라고 불리는 더 큰 현상의 일부로, 직원들이 조직의 공식적인 기술 인프라 외부에서 소프트웨어, 애플리케이션, 서비스를 도입하고 사용하는 것을 말합니다.

 

여기에서는, Shadow AI의 정의, 그로 인해 발생할 수 있는 문제점, 그리고 이에 대한 대안에 대해 살펴보도록 하겠습니다..

 

 

Shadow AI란 무엇인가?

앞서 말씀드렸듯이, Shadow AI는 조직 내에서 공식적인 IT 프로세스를 거치지 않고 직원들에 의해 도입되고 사용되는 모든 AI 기술을 말합니다. 이는 데이터 분석 도구에서부터 고객 서비스를 자동화하는 챗봇에 이르기까지 다양할 수 있습니다. 직원들은 종종 더 나은 업무 효율성을 위해 이러한 도구를 도입하게 되지만, 이 과정에서 발생하는 리스크는 종종 간과됩니다.

 

Shadow AI가 부상하는 이유?

먼저, Shadow AI가 부상하게 된 이유에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. Shadow AI가 이처럼 부상하게 된 이유에는 여러 이유가 있습니다. 이 현상은 기술 발전 속도, 직원들의 기술 활용 능력 향상, 그리고 기업 내에서의 IT 자원과 지원에 대한 제한적 접근성 등 다양한 요인들이 복합적으로 작용한 결과입니다.

 

1. 기술의 발전과 접근성 증가

    : AI 기술의 빠른 발전과 함께, AI 도구와 애플리케이션은 점점 더 사용하기 쉽고 접근성이 좋아지고 있습니다. 이로 인해 직원들이 자신의 업무에 도움이 될 만한 도구를 직접 찾아서 사용할 수 있는 환경이 조성되었습니다.

 

2. 업무 효율성의 추구

    : 직원들은 종종 자신의 업무를 더 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 모색합니다. 공식적인 IT 채널을 통해 필요한 도구나 솔루션을 기다리는 대신, 빠르게 결과를 얻을 수 있는 AI 기반 도구를 독자적으로 찾아 사용함으로써 업무 효율성을 높이고자 합니다.

 

3. IT 부서와의 커뮤니케이션 간극

    : 조직 내에서 IT 부서와 다른 부서 간에 커뮤니케이션의 간극이 있을 수 있습니다. 이로 인해 직원들은 자신들의 필요를 충족시키기 위해 공식적인 경로 대신 개별적으로 솔루션을 찾는 경향이 있습니다.

 

4. 신속한 혁신과 대응 필요성

    : 시장과 기술 환경이 빠르게 변화함에 따라, 기업들은 신속하게 혁신하고 대응할 필요성을 느낍니다. 이러한 상황에서, 공식적인 승인 절차를 거치는 것이 실용적이지 않을 수 있으며, 직원들은 더 빠른 대안을 찾게 됩니다.

 

5. 기존 시스템의 한계

    : 때로는 기업의 기존 IT 시스템이 직원들의 요구사항이나 최신 시장 동향을 충분히 지원하지 못할 수 있습니다. 이 경우, 직원들은 자신들의 요구를 충족시키기 위해 외부의 AI 솔루션을 찾게 됩니다.

 

이러한 이유들로 Shadow AI가 조직 내에서 점점 더 흔해지는 경향이 나타날 수 있습니다. 그러나 이는 동시에 보안 위험, 데이터 관리 문제, 규정 준수 위반 가능성과 같은 여러 가지 리스크를 수반할 수 있습니다. 

 

Shadow AI 로 발생할 수 있는 문제점과 대안은?

Shadow AI의 사용으로 인해 발생할 수 있는 문제점들은 다양하지만, 주요 문제들은 보안 위험, 데이터 관리 문제, 규정 준수 위반 가능성 등으로 요약할 수 있습니다. 이러한 문제점들에 대한 대안과 해결책을 모색하는 것이 조직에는 중요합니다.

 

발생할 수 있는 문제점

 

1. 보안 위험

    : Shadow AI 솔루션은 조직의 공식적인 보안 프로토콜과 검토 과정을 거치지 않았기 때문에, 데이터 유출이나 해킹의 위험이  있습니다.

 

2. 데이터 관리 문제

    : 데이터의 중복, 부정확성, 불완전성이 증가할 수 있으며, 이는 결국 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.

 

3. 규정 준수 위반

    : 조직이 특정 법률이나 규정을 준수하고 있는지를 보장하기 어렵게 만들 수 있으며, 이는 벌금이나 제재로 이어질 수 있습니다.

 

4. 리소스 낭비

    : 중복된 도구 사용으로 인해 리소스가 낭비되고, IT 예산이 비효율적으로 사용될 수 있습니다.

 

5. 통합성 문제: Shadow AI 도구들이 조직의 기존 시스템과 제대로 통합되지 않아 업무 효율성이 저해될 수 있습니다.

 

 

대안 및 해결책

 

1. 정책과 절차의 개선

    : 직원들이 Shadow AI를 사용해야 하는 이유를 이해하고, 더 효율적인 IT 요청 및 승인 절차를 마련해야 합니다.

 

2. 교육과 인식 제고

    : 직원들에게 Shadow AI 사용의 위험성을 지속적으로 교육하고, 알리고, 안전한 기술 사용의 중요성을 인식시켜야 합니다.

 

3. 보안 프로토콜 강화

    : 직원들 스스로에게만 맡겨둘 것이 아니라. 조직에서는 보안 감사와 평가를 정기적으로 실시하여, 잠재적인 보안 취약점을 조기에 발견하고 해결해야 합니다.

 

4. 협업 플랫폼과 도구의 통합

    : 직원들이 필요로 하는 기능을 제공하는 공식적인 플랫폼과 도구를 도입하여 Shadow AI의 필요성을 줄여 주어야 합니다.

 

5. 개방적인 커뮤니케이션 채널의 제공

    : 직원들이 자신의 기술적 요구사항을 쉽게 공유하고, IT 부서와의 긴밀한 협업을 장려해야 합니다.

 

이러한 대안들을 적절히 실행함으로써, 조직은 Shadow AI의 부정적인 영향을 최소화하고, 기술적 혁신을 안전하게 추진할 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다.

 

 

Shadow AI는 현대 조직이 직면한 주요 도전 중 하나입니다.

 

이를 통제하지 못한다면, 조직은 데이터 보안 위험, 규정 준수 실패, 자원 낭비와 같은 다양한 문제에 직면하게 될 것입니다. 그러나 적절한 정책, 교육, 커뮤니케이션 전략을 통해, 조직은 이러한 리스크를 최소화하고 AI 기술의 이점을 최대화할 수 있습니다. Shadow AI에 대한 이해와 적극적인 관리는 조직이 기술 혁신을 안전하게 추진하는 데 필수적인 요소입니다.

 

 

 

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저자 미래소년입니다.