人工知能 (AI) の急速な進化は、世界中の企業に変革の機会をもたらしました。しかし、この技術の進歩とともに、シャドー AI という新たな課題も生じています。正式な承認なしに AI システムやツールを使用するこの現象は、セキュリティの脆弱性、規制の不遵守、データの不適切な管理など、組織に重大なリスクをもたらします。「シャドー AI の解明: 現代のビジネスにおけるリスクとソリューション」では、シャドー AI の隠れた危険性を探り、これらのリスクを効果的に軽減するための戦略的ソリューションを提案しています。この記事では、堅牢なガバナンス フレームワークを確立し、透明性を高め、責任あるイノベーションの文化を育むことの重要性について詳しく説明します。
AI の複雑さを習得し、その力を責任を持って活用する戦略を立てたいと考えている専門家にとって、Simplilearn が Purdie と提携して提供する応用生成 AI 専門コースは不可欠なリソースです。この包括的なコースでは、規制と倫理基準の範囲内で AI を操作および実装するための詳細な知識と実践的なスキルが身に付きます。
シャドー AI とは、IT またはデータ ガバナンス チームからの明示的な承認や監視なしに、組織内で人工知能 (AI) システムとツールを使用することを指します。これには、中央の承認なしに個々の部門またはチームによって導入された機械学習モデル、AI ソフトウェア、データ分析ツールなどのさまざまな AI テクノロジが含まれます。シャドー AI に関する重要なポイントは次のとおりです。
組織はシャドー AI がもたらす課題をますます認識するようになり、リスクを軽減しながらそのメリットを活用する戦略を策定しています。これには、多くの場合、制御された安全なフレームワーク内でイノベーションを可能にする、より柔軟な IT ポリシーの作成が含まれます。
潜在的なリスクがあるにもかかわらず、シャドー AI は組織内で慎重に活用すれば、さまざまなメリットをもたらします。主な利点は次のとおりです。
組織にとって、分散型 AI 導入のメリットと、セキュリティ、コンプライアンス、ビジネス目標との整合の必要性とのバランスをとるには、Shadow AI を効果的に管理することが重要です。Shadow AI を管理するための戦略をいくつか紹介します。
AI と機械学習の専門家になる 6,679 億ドル 2030 年までの Generative AI 市場規模の予想 24.4% 2023 年から 2030 年までの世界の Generative AI 市場の予測 CAGR 4.4 兆ドル Generative AI が世界経済に毎年追加する価値の予想 Generative AI によるビジネス変革 Purdue University Online および Simplilearn のプログラム修了証書 プログラム修了時に Purdue の同窓会会員資格を取得 4 か月 プログラムを表示 応用 Generative AI スペシャライゼーション Purdue University Online および Simplilearn のプログラム修了証書 プログラム修了時に Purdue の同窓会会員資格を取得 4 か月 プログラムを表示 前へ次へ 何をお探しですか? すべての関連プログラムを表示
シャドウ AI には、適切に管理されない場合、組織に重大なリスクをもたらす可能性のあるいくつかの課題があります。シャドウ AI の使用に関連する主な問題は次のとおりです。
企業は、シャドー AI を管理し、関連するリスクを効果的に軽減するために、戦略的、組織的、技術的な対策を実施できます。以下は、シャドー AI がもたらす課題に対処するために組織が実行できる手順です。
シャドー AI とシャドー IT は、どちらも組織の IT 部門からの正式な承認や監督なしにテクノロジーを使用するという点で共通しています。ただし、それぞれに固有の明確な側面があります。以下は、シャドー AI とシャドー IT の主な相違点と類似点をまとめた比較表です。
正式な承認なしに各部門が AI ツールやモデルを使用する。
正式な承認なしにソフトウェア、ハードウェア、または IT サービスを使用すること。
非公認の機械学習モデル、AI ソフトウェア ツール。
クラウド サービス、サードパーティ アプリ、個人デバイスの不正使用。
データプライバシーの問題、テストされていないモデル出力、規制の非遵守。
セキュリティの脆弱性、データ侵害、ポリシー違反。
迅速なイノベーション、カスタマイズされた AI ソリューション、部門の権限強化。
生産性の向上、ユーザーフレンドリーなソリューション、コスト削減。
AI ガバナンス フレームワーク、AI センター オブ エクセレンス、安全なサンドボックス化。
IT ガバナンス フレームワーク、定期的な監査、安全で柔軟な IT ポリシー。
承認されていない AI モデルをエンタープライズ システムに統合する際の課題。
許可されていないソフトウェアとハードウェアの保護と標準化の難しさ。
イノベーションの文化につながる可能性はありますが、断片化も招きます。
管理されていない場合、IT 部門と他の部門の間に分裂が生じる可能性があります。
AI倫理と意思決定の透明性に関する具体的な懸念。
データ セキュリティとソフトウェアのコンプライアンスに関するより一般的な懸念。
企業が AI テクノロジーを業務に統合するケースが増えるにつれ、シャドー AI が大きな課題として浮上しています。シャドー AI はイノベーションと応答性を促進する一方で、セキュリティの脆弱性、コンプライアンスの問題、データの不適切な管理など、大きなリスクを伴います。ただし、組織は堅牢なガバナンス フレームワークを実装し、透明性のあるコミュニケーションを促進し、さまざまな部門のニーズに合わせて IT プロセスを適応させることで、AI の可能性を安全かつ効果的に活用できます。
ビジネス変革のためのジェネレーティブ AI コースは、ビジネス コンテキストにおける AI アプリケーションと管理の理解を深めたいと考えている企業に包括的なリソースを提供します。このコースでは、AI テクノロジーの戦略的導入について取り上げ、シャドー AI に関連するリスクを軽減するための洞察を提供します。会社の AI 機能を強化したい場合も、AI 導入が革新的かつ安全であることを保証したい場合も、このコースはビジネス変革に向けた重要なステップとなります。
シャドー AI は、正式な IT およびセキュリティ プロトコルを回避し、潜在的なデータ漏洩、プライバシー侵害、規制違反につながるため、リスクと見なされます。また、一貫性と信頼性のある AI 出力をもたらし、運用上の非効率性とリスクを生み出す可能性もあります。
シャドー AI は、IT プロセスの遅さ、特定の部門のニーズを満たす AI ツールの不足、新しいテクノロジーの承認を得る際の複雑さなどの理由で企業に出現することが多く、従業員が AI ソリューションを独自に導入することになります。
未承認の機械学習モデル、AI 駆動型分析ツール、または正式な承認なしに使用され、組織の IT ガバナンスに準拠していない AI ソフトウェアなどのアプリケーションは、シャドー AI と見なされます。
従業員は、官僚的な遅延を克服したり、よりカスタマイズされたソリューションで満たされていないニーズを満たしたり、公式のチャネルを待たずに作業プロセスの革新と効率性の向上を図ったりするために、Shadow AI に頼ることがよくあります。
シャドー AI を防止するには、IT の俊敏性を高め、明確な AI ガバナンス フレームワークを確立し、実験のための安全な環境を提供し、IT 部門と他の部門間のオープンなコミュニケーションを促進し、リスクと適切なプロトコルについて従業員を教育する必要があります。
AI および機械学習コースは通常数週間から数か月の範囲で、料金はプログラムと機関によって異なります。
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元記事: https://www.simplilearn.com/shadow-ai-article