Το AI έχει ήδη περάσει από τη φάση του πειραματισμού στην καθημερινότητα των εργαζομένων. Από τη σύνταξη και περίληψη κειμένων μέχρι την ανάλυση δεδομένων, τον προγραμματισμό και την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών, τα AI εργαλεία χρησιμοποιούνται πλέον σε όλο και περισσότερες επαγγελματικές δραστηριότητες.

Συχνά, μάλιστα, η χρήση τους ξεκινά πριν προλάβει ένας οργανισμός να καθορίσει επίσημες διαδικασίες και εργαλεία.

Εδώ εμφανίζεται το Shadow AI.

Ο όρος περιγράφει τη χρήση AI εργαλείων από εργαζομένους χωρίς αυτά να έχουν εγκριθεί ή ενταχθεί επίσημα στο τεχνολογικό και κανονιστικό πλαίσιο της επιχείρησης. Μπορεί να ξεκινήσει πολύ απλά: ένας εργαζόμενος ανακαλύπτει ένα chatbot που τον βοηθά να ολοκληρώσει μια εργασία γρηγορότερα και αρχίζει να το χρησιμοποιεί.

Η πραγματική πρόκληση προκύπτει όταν αυτή η χρήση γίνεται χωρίς τους απαραίτητους κανόνες ασφαλείας και χωρίς ξεκάθαρη εικόνα για το τι δεδομένα μοιράζονται οι εργαζόμενοι με εξωτερικά εργαλεία.

Γιατί οι εργαζόμενοι χρησιμοποιούν μη εγκεκριμένα AI εργαλεία;

Η απάντηση είναι αρκετά απλή: επειδή τους βοηθούν να κάνουν καλύτερα και γρηγορότερα τη δουλειά τους.

Ένα εργαλείο μπορεί να δημιουργεί μια πρώτη εκδοχή ενός κειμένου σε λίγα δευτερόλεπτα, να εξηγεί έναν κώδικα, να αναλύει ένα dataset ή να οργανώνει πληροφορίες από ένα μεγάλο έγγραφο. Όταν μια τέτοια δυνατότητα είναι διαθέσιμη δωρεάν και άμεσα, είναι δύσκολο να περιμένουμε ότι οι εργαζόμενοι δεν θα τη δοκιμάσουν.

Έτσι, ένας marketer μπορεί να χρησιμοποιεί ένα public AI chatbot για τη δημιουργία περιεχομένου, ένας developer για debugging και ένας εργαζόμενος στο finance για την ανάλυση ενός spreadsheet.

Μεμονωμένα, αυτές οι ενέργειες μπορεί να φαίνονται ακίνδυνες. Σε επίπεδο οργανισμού, όμως, δημιουργούν ένα σημαντικό κενό ορατότητας: η επιχείρηση μπορεί να μην γνωρίζει ποια εργαλεία χρησιμοποιούνται, για ποιους σκοπούς και τι είδους πληροφορίες εισάγονται σε αυτά.

Ο μεγαλύτερος κίνδυνος αφορά τα εταιρικά δεδομένα

Το Shadow AI γίνεται ιδιαίτερα σημαντικό ζήτημα όταν στα prompts ή στα αρχεία που ανεβαίνουν σε ένα εργαλείο περιλαμβάνονται ευαίσθητες πληροφορίες.

Εσωτερικές αναφορές, στοιχεία πελατών, οικονομικά δεδομένα, συμβάσεις, proprietary κώδικας, πληροφορίες για νέα προϊόντα ή άλλα εμπιστευτικά δεδομένα μπορεί να καταλήξουν σε μη εγκεκριμένες πλατφόρμες.

Το πρόβλημα δεν αφορά μόνο το αν ένα εργαλείο είναι «καλό» ή «κακό». Αφορά το αν η επιχείρηση γνωρίζει πώς χρησιμοποιείται, ποια δεδομένα επεξεργάζεται και αν η χρήση του είναι συμβατή με τις απαιτήσεις ασφάλειας και προστασίας δεδομένων του οργανισμού.

Για αυτό, η ασφαλής χρήση του AI χρειάζεται κάτι περισσότερο από μια λίστα με απαγορευμένες εφαρμογές. Οι εργαζόμενοι πρέπει να γνωρίζουν ποια εργαλεία μπορούν να χρησιμοποιούν, τι πληροφορίες μπορούν να μοιράζονται και πώς να αξιοποιούν το AI χωρίς να εκθέτουν εταιρικά δεδομένα.

Γιατί μια γενική απαγόρευση δεν αρκεί

Το να απαγορεύσει μια επιχείρηση τη χρήση δημόσιων AI εργαλείων είναι εύκολο ως πολιτική. Πολύ πιο δύσκολο είναι να εφαρμοστεί αποτελεσματικά στην καθημερινή εργασία.

Το AI είναι πλέον παντού. Οι εργαζόμενοι γνωρίζουν ότι μπορούν να χρησιμοποιήσουν ένα εργαλείο για να λύσουν ένα πρόβλημα σε λίγα λεπτά και είναι πιθανό να συνεχίσουν να το κάνουν ακόμη και αν δεν υπάρχει επίσημη εταιρική λύση.

Μια αυστηρή απαγόρευση μπορεί, επομένως, να οδηγήσει τη χρήση AI σε λιγότερο ορατές πρακτικές.

Πιο αποτελεσματική προσέγγιση είναι να ξεκινήσει ένας οργανισμός από μια απλή πραγματικότητα: οι άνθρωποι χρησιμοποιούν AI και η τάση αυτή θα συνεχιστεί.

Το ζητούμενο είναι να μπορούν να το χρησιμοποιούν με μεγαλύτερη ασφάλεια.

Η παροχή εγκεκριμένων εργαλείων, σαφών κανόνων και πρακτικής εκπαίδευσης δίνει στους εργαζομένους μια ασφαλή εναλλακτική. Όταν το επίσημο εργαλείο είναι εύχρηστο, διαθέσιμο και καλύπτει τις πραγματικές ανάγκες της ομάδας, μειώνεται σημαντικά η ανάγκη για πειραματισμό με άγνωστες λύσεις.

Από το ανεπίσημο experimentation σε ασφαλή AI workflows

Η αντιμετώπιση του Shadow AI μπορεί να γίνει αφετηρία για τη δημιουργία πιο ώριμων AI πρακτικών μέσα στην επιχείρηση.

1. Καταγράψτε πώς χρησιμοποιείται ήδη το AI

Πριν σχεδιαστούν νέοι κανόνες, αξίζει να εξεταστεί πού και πώς χρησιμοποιείται ήδη το AI. Ποιες εργασίες αυτοματοποιούν οι εργαζόμενοι; Ποια εργαλεία προτιμούν; Ποια προβλήματα προσπαθούν να λύσουν;

Αυτή η εικόνα βοηθά την επιχείρηση να εντοπίσει τόσο πιθανούς κινδύνους όσο και ευκαιρίες για μεγαλύτερη παραγωγικότητα.

2. Επιλέξτε και επικοινωνήστε τα εγκεκριμένα εργαλεία

Οι εργαζόμενοι χρειάζονται ξεκάθαρες απαντήσεις. Ποιο AI εργαλείο μπορούν να χρησιμοποιούν; Για ποιες εργασίες; Ποια δεδομένα επιτρέπεται να εισάγουν;

Όσο πιο σαφείς είναι οι οδηγίες, τόσο πιο εύκολο είναι να ενσωματωθούν στην καθημερινή εργασία.

3. Επενδύστε στην πρακτική εκπαίδευση

Η εκπαίδευση μπορεί να καλύψει πολύ περισσότερα από το πώς γράφουμε ένα καλό prompt.

Οι ομάδες μπορούν να μάθουν πώς να αξιολογούν τα αποτελέσματα του AI, πώς να προστατεύουν ευαίσθητες πληροφορίες, πότε χρειάζεται ανθρώπινος έλεγχος και πώς να ενσωματώνουν AI εργαλεία στις καθημερινές τους διαδικασίες με υπεύθυνο τρόπο.

4. Συνδέστε το AI με πραγματικές εργασιακές ανάγκες

Το AI αποκτά μεγαλύτερη αξία όταν εντάσσεται σε συγκεκριμένα workflows. Αντί για γενική χρήση, οι ομάδες μπορούν να δημιουργήσουν εγκεκριμένες διαδικασίες για reporting, data analysis, content creation, research, customer support ή άλλες λειτουργίες.

Έτσι, το AI γίνεται μέρος μιας οργανωμένης διαδικασίας και όχι ένα ανεξέλεγκτο εργαλείο που χρησιμοποιείται διαφορετικά από κάθε εργαζόμενο.

5. Κρατήστε την εκπαίδευση σε συνεχή βάση

Οι δυνατότητες των AI εργαλείων αλλάζουν διαρκώς. Νέα μοντέλα, λειτουργίες και εφαρμογές εμφανίζονται συνεχώς, δημιουργώντας νέες ευκαιρίες αλλά και νέους κινδύνους.

Η συνεχής ανάπτυξη δεξιοτήτων βοηθά τις ομάδες να παραμένουν ενημερωμένες και να αξιοποιούν τις νέες δυνατότητες μέσα σε ένα ξεκάθαρο πλαίσιο.

Η εκπαίδευση είναι μέρος της AI διακυβέρνησης

Η τεχνολογία από μόνη της δεν καθορίζει τον τρόπο με τον οποίο θα χρησιμοποιηθεί το AI. Οι άνθρωποι που τη χρησιμοποιούν χρειάζονται τις γνώσεις και την κρίση για να παίρνουν τις σωστές αποφάσεις.

Εδώ η οργανωμένη εκπαίδευση μπορεί να λειτουργήσει ως σύνδεσμος ανάμεσα στον πειραματισμό και την υπεύθυνη υιοθέτηση του AI.

Η Big Blue Data Academy σχεδιάζει customised corporate training programmes σε θεματικές όπως AI for Leaders, Generative AI, AI-powered productivity, Data Analytics, LLMs και AI applications. Τα προγράμματα προσαρμόζονται στις ανάγκες, το επίπεδο τεχνογνωσίας και τους επαγγελματικούς ρόλους κάθε οργανισμού, ώστε οι εργαζόμενοι να αποκτούν πρακτικές δεξιότητες και να κατανοούν παράλληλα τις βασικές αρχές υπεύθυνης και ασφαλούς χρήσης του AI.

Για μια επιχείρηση που ήδη βλέπει ανεπίσημη χρήση AI στις ομάδες της, αυτό αποτελεί μια σημαντική ευκαιρία. Η υπάρχουσα περιέργεια και διάθεση για experimentation μπορούν να μετατραπούν σε οργανωμένη γνώση, με τα κατάλληλα εργαλεία και σαφείς κανόνες χρήσης.

Κάντε την ασφαλή επιλογή την εύκολη επιλογή

Το Shadow AI αποτελεί σε μεγάλο βαθμό αποτέλεσμα του πόσο γρήγορα εξελίσσεται η τεχνολογία. Οι εργαζόμενοι αναζητούν συνεχώς τρόπους να γίνουν πιο παραγωγικοί και το AI προσφέρει ήδη πολλές από αυτές τις δυνατότητες.

Οι επιχειρήσεις που αναγνωρίζουν αυτή την πραγματικότητα μπορούν να δημιουργήσουν ένα πιο ασφαλές και αποτελεσματικό περιβάλλον χρήσης. Με εγκεκριμένα εργαλεία, ξεκάθαρες οδηγίες και σωστή εκπαίδευση, το AI μπορεί να ενσωματωθεί στην καθημερινή εργασία χωρίς να δημιουργούνται περιττοί κίνδυνοι για τα εταιρικά δεδομένα.

Τελικά, η επιτυχημένη υιοθέτηση του AI δεν εξαρτάται μόνο από την επιλογή της σωστής τεχνολογίας. Εξαρτάται και από το αν οι άνθρωποι που τη χρησιμοποιούν έχουν τις γνώσεις για να την αξιοποιήσουν με ασφάλεια, υπευθυνότητα και πραγματικό επιχειρηματικό όφελος.

Αναπτύξτε AI δεξιότητες προσαρμοσμένες στην επιχείρησή σας

Τα custom corporate training programmes της Big Blue Data Academy βοηθούν τους οργανισμούς να μετατρέψουν τις νέες δυνατότητες του AI σε πρακτικές δεξιότητες και ασφαλείς, business-focused workflows.

Ανακαλύψτε τα Corporate Training Programmes →