Shadow AI: Pengertian, Risiko, dan Strategi Pengelolaannya untuk Perusahaan

Di era transformasi digital saat ini, adopsi teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) berkembang pesat.  Namun, pertumbuhan ini membawa fenomena baru yang disebut Shadow AI. 

Bagi para pemimpin TI dan keamanan siber, memahami dan mengelola Shadow AI sangat penting untuk menjaga keamanan data organisasi.

Apa Itu Shadow AI?

Shadow AI didefinisikan sebagai penggunaan alat atau aplikasi kecerdasan buatan (AI) apa pun secara tidak sah  oleh karyawan atau end-user tanpa persetujuan resmi atau pengawasan dari departemen teknologi informasi (TI).

Salah satu contoh paling umum dari Shadow AI adalah penggunaan aplikasi Generative AI (Gen AI) yang tidak sah, seperti ChatGPT dari OpenAI, untuk mengotomatisasi tugas-tugas seperti penyuntingan teks dan analisis data.  Karyawan sering beralih ke alat-alat tersebut untuk meningkatkan produktivitas dan mempercepat proses kerja.

Meskipun tujuannya untuk efisiensi, penggunaan aplikasi ini tanpa sepengetahuan tim IT dapat secara tidak sadar mengekspos organisasi pada risiko signifikan terkait keamanan data, kepatuhan, dan reputasi perusahaan.

Perbedaan Shadow AI vs. Shadow IT

Untuk memahami implikasi Shadow AI, penting untuk membedakannya dari konsep Shadow IT yang lebih luas.

Shadow IT merujuk pada penyebaran perangkat lunak, perangkat keras, atau teknologi informasi apa pun di jaringan perusahaan tanpa persetujuan, pengetahuan, atau pengawasan Chief Information Officer (CIO).  Contoh umumnya meliputi penggunaan penyimpanan cloud pribadi atau alat manajemen proyek yang tidak disetujui.

Shadow AI: Berfokus secara spesifik pada alat, platform, dan kasus penggunaan khusus AI yang tidak sah.  Perbedaan utamanya terletak pada sifat alat yang digunakan; Shadow AI memperkenalkan kekhawatiran unik terkait manajemen data, output model, dan pengambilan keputusan.

Mengapa Shadow AI Semakin Marak?

Meskipun berisiko, fenomena ini menjadi semakin umum karena beberapa alasan utama:

1. Aksesibilitas yang Mudah: Banyak aplikasi AI tersedia sebagai produk Software as a Service (SaaS), yang memungkinkan individu untuk mengadopsi alat ini dengan cepat tanpa melibatkan tim TI atau keamanan.

2. Peningkatan Produktivitas: Karyawan menggunakan alat Shadow AI untuk mengotomatisasi tugas berulang, membuat konten dengan cepat, dan merampingkan proses yang biasanya memakan waktu lama.

3. Akselerasi Inovasi: Shadow AI memungkinkan tim untuk bereksperimen dengan alat AI baru tanpa menunggu persetujuan resmi, yang dapat memunculkan solusi kreatif dan meningkatkan alur kerja.

4. Solusi Instan: Karyawan sering mencari solusi ad hoc menggunakan alat AI yang tersedia untuk mengatasi tantangan secara real-time daripada mengandalkan metode tradisional yang lebih lambat.

Bahaya dan Risiko Utama Shadow AI

Penggunaan AI tanpa pengawasan mengekspos perusahaan pada berbagai risiko serius, mulai dari kebocoran data hingga denda regulasi.

1. Kebocoran Data dan Kerentanan Keamanan

Salah satu risiko terbesar adalah potensi pelanggaran data. Saat ini, lebih dari sepertiga (38%) karyawan mengakui telah membagikan informasi kerja sensitif dengan alat AI tanpa izin atasan mereka.

Menurut jajak pendapat CISO baru-baru ini, 1 dari 5 perusahaan di Inggris mengalami kebocoran data akibat penggunaan Gen AI oleh karyawan.

2. Masalah Kepatuhan Regulasi (Noncompliance)

Penggunaan Shadow AI dapat menyebabkan masalah kepatuhan, terutama terkait perlindungan data dan privasi, seperti regulasi GDPR.  Denda untuk ketidakpatuhan terhadap GDPR bisa sangat besar, mencapai EUR 20.000.000 atau 4% dari pendapatan global organisasi.

3. Kerusakan Reputasi

Tanpa tata kelola yang tepat, output yang dihasilkan oleh model AI yang tidak sah mungkin bias atau tidak akurat, yang dapat mengarah pada keputusan strategis yang buruk.

Contoh nyata kerusakan reputasi termasuk kasus Sports Illustrated yang terekspos menerbitkan artikel buatan AI dengan penulis palsu, atau Uber Eats yang dikritik karena maraknya gambar makanan hasil generasi AI yang menyesatkan di platform mereka.

Contoh Penggunaan Shadow AI di Tempat Kerja

Shadow AI bermanifestasi dalam berbagai bentuk di seluruh organisasi:

• Chatbot Layanan Pelanggan: Perwakilan layanan pelanggan mungkin menggunakan chatbot AI yang tidak sah untuk menjawab pertanyaan pelanggan, yang berisiko memberikan informasi yang salah atau membocorkan data sensitif.

• Model Machine Learning (ML): Analis mungkin menggunakan model ML eksternal untuk menganalisis data perusahaan, yang dapat menciptakan kerentanan keamanan dan mengekspos informasi sensitif dari kumpulan data kepemilikan.

• Otomasi Pemasaran: Tim pemasaran mungkin menggunakan alat tidak sah untuk mengoptimalkan kampanye atau menganalisis data media sosial, yang berpotensi melanggar standar perlindungan data jika data pelanggan disalahgunakan.

• Visualisasi Data: Menginput data perusahaan ke alat visualisasi AI tanpa persetujuan TI dapat menyebabkan ketidakakuratan pelaporan dan masalah keamanan data.

Strategi Mengelola Risiko Shadow AI

Untuk CIO dan CISO, mengembangkan strategi AI yang kuat adalah kunci manajemen risiko yang efektif. Berikut adalah langkah-langkah yang dapat diambil organisasi:

1. Tekankan Kolaborasi: Dialog terbuka antara departemen TI, tim keamanan, dan unit bisnis dapat membantu mengidentifikasi alat AI mana yang bermanfaat sekaligus memastikan kepatuhan terhadap protokol perlindungan data.

2. Kembangkan Kerangka Tata Kelola Fleksibel: Buat pedoman yang jelas tentang jenis sistem AI yang boleh digunakan dan bagaimana informasi sensitif harus ditangani.

3. Terapkan "Pagar Pembatas" (Guardrails): Gunakan kebijakan teknis seperti firewall untuk memblokir platform tidak sah atau sediakan lingkungan sandbox bagi karyawan untuk menguji aplikasi AI secara aman.

4. Monitor Penggunaan: Terapkan alat pemantauan jaringan untuk melacak penggunaan aplikasi dan lakukan audit rutin untuk mengidentifikasi perangkat lunak yang tidak disetujui.

5. Edukasi Karyawan: Komunikasikan risiko Shadow AI secara berkala melalui buletin atau pembaruan triwulanan. Meningkatkan kesadaran akan mendorong karyawan untuk mencari alternatif yang disetujui atau berkonsultasi dengan TI sebelum menggunakan aplikasi baru.

Pada akhirnya, fenomena Shadow AI bukanlah sekadar tantangan teknis, melainkan peluang untuk mendefinisikan ulang budaya inovasi perusahaan.  

Daripada menerapkan larangan total yang kaku, pemimpin organisasi harus mengambil pendekatan proaktif dengan memfasilitasi penggunaan AI yang aman, transparan, dan terawasi. 

Dengan berhasil menyeimbangkan antara tuntutan efisiensi karyawan dan ketatnya protokol keamanan siber, perusahaan tidak hanya memitigasi risiko kebocoran data, tetapi juga mengubah potensi ancaman Shadow AI menjadi keunggulan kompetitif yang nyata di era digital ini.

Referensi:

• Definisi Shadow AI: IBM. "What is shadow AI?".
• Statistik Karyawan Membagikan Data Sensitif: SC World. "38% of AI-using employees admit to sending sensitive work data".
• Laporan Kebocoran Data di Inggris: Cyware Social. "Report: Fifth of UK companies admit staff leaked data via GenAI".
• Denda Pelanggaran GDPR: GDPR.eu. "Fines / Penalties".
• Kasus Sports Illustrated: Futurism. "Sports Illustrated Published Articles by Fake, AI-Generated Writers".
• Isu Gambar AI pada Uber Eats: The Modems. "AI Refund Fraud: Deliveroo & Uber Eats Restaurants Fake Food".