Shadow AI: czego klienci nie mówią swoim dostawcom usług zarządzanych

Od dostawców usług zarządzanych (MSP) oczekuje się znajomości środowisk technologicznych ich klientów. Wiedzą, które punkty końcowe są objęte zarządzaniem, które aplikacje mają kluczowe znaczenie dla działalności, które systemy wymagają poprawek lub konserwacji, gdzie znajdują się dane wrażliwe i kto ma do nich dostęp. Coraz częściej jednak kluczowe decyzje technologiczne zapadają bez udziału działu IT lub dostawcy MSP.

W środowiskach klientów może to przybierać wiele form:

• Zespół marketingu korzysta z platformy do projektowania wspomaganego AI, aby tworzyć materiały graficzne do kampanii
• Przedstawiciel handlowy łączy asystenta AI z systemem CRM, aby podsumowywać kontakty z klientami
• Kierownik HR przesyła CV do publicznie dostępnego chatbota w celu jego oceny
• Deweloper korzysta z narzędzia AI do programowania, aby rozwiązywać problemy z firmowym kodem źródłowym

Każda z tych sytuacji może wystąpić bez wiedzy dostawcy MSP.

Nie musi to oznaczać, że klienci celowo zatajają informacje. Problem polega na tym, że korzystanie z AI stało się w praktyce bardzo zdecentralizowane. Pracownikom i poszczególnym działom do uzyskania dostępu do zaawansowanych narzędzi często wystarcza przeglądarka, karta kredytowa lub zgoda OAuth – w ramach zjawiska znanego jako Shadow AI, co pozwala nowym technologiom trafiać do organizacji, zanim zespoły IT lub dostawcy usług w ogóle dowiedzą się o ich istnieniu, nie mówiąc już o możliwości ich pełnej oceny.

Dla dostawców MSP stwarza to natychmiastowy problem: nie można skutecznie chronić środowiska, którego się nie widzi – ani bronić tego, o którego istnieniu się nie wie.

Jak Shadow AI stwarza zagrożenia bezpieczeństwa dla dostawców MSP

Shadow IT od lat stanowi wyzwanie dla organizacji, ponieważ pracownicy nadal wdrażają technologie poza zatwierdzonymi kanałami IT. Shadow AI dodatkowo zwiększa jednak potencjalne ryzyko. Aplikacje te nie tylko działają obok systemów biznesowych; mogą przetwarzać wrażliwe dane firmowe, łączyć się z istniejącymi platformami poza pierwotnym zakresem działania i wykonywać zadania coraz bardziej autonomicznie.

Najnowsze badania pokazują, jak powszechne stało się takie postępowanie. Raport KPMG z 2025 r. dotyczący Shadow AI wykazał, że 44% ankietowanych pracowników w USA świadomie korzystało z AI w sposób naruszający zasady lub wytyczne ich organizacji. Nie musi za tym stać zły zamiar; często chodzi o wygodę, szybkość i wydajność. Współczesna kultura pracy coraz bardziej premiuje te właśnie cechy, zachęcając pracowników do automatyzacji powtarzalnych zadań i sięgania po narzędzia, które ich zdaniem pomogą im pracować lepiej.

Dążenie do większej wydajności nie eliminuje jednak ryzyka.

Dla dostawców MSP istotnym zagrożeniem jest to, co każda niewykryta aplikacja wprowadza do środowiska: kolejny zestaw połączeń, uprawnień i potencjalnych dróg dostępu pozostających poza istniejącym nadzorem.

Ukryty dostęp i uprawnienia narzędzi AI

Osoba zaczynająca korzystać z AI nie zawsze zdaje sobie sprawę z konsekwencji dla bezpieczeństwa. Pozornie proste połączenie może wiązać się z uprawnieniami i dostępem wykraczającymi daleko poza potrzeby bieżącego zadania.

Przyjrzyjmy się temu, co dzieje się, gdy pracownik łączy aplikację AI z platformą biznesową.

Z perspektywy użytkownika cały proces może sprowadzać się do kliknięcia przycisku „Zezwól”. Za taką zgodą może kryć się szereg uprawnień do pobierania plików, uzyskiwania dostępu do kontaktów, przetwarzania informacji o klientach lub łączenia się z innymi aplikacjami.

Połączenia te mogą utrzymywać się po zakończeniu początkowej interakcji, zapewniając dostęp, o którym dostawca MSP może nie wiedzieć. Dostawca MSP może nadal zarządzać punktem końcowym, zabezpieczać konto użytkownika i chronić aplikację biznesową, a jednocześnie nie wiedzieć o istniejącym między nimi połączeniu.

Właśnie w ten sposób AI zaczyna zmieniać tradycyjne rozumienie Shadow IT. Niewiadomą nie jest już tylko to, jaka aplikacja jest używana. Dostawcy MSP muszą również wiedzieć, do jakich informacji ma dostęp usługa AI, jakie dokładnie nadano jej uprawnienia, z jakich danych uwierzytelniających korzysta i czy ten dostęp jest nadal potrzebny.

Skutki tej luki w nadzorze są już widoczne. Raport IBM na temat kosztów naruszeń ochrony danych z 2025 r. wykazał, że 63% badanych organizacji, które doświadczyły naruszenia ochrony danych, nie miało polityki zarządzania AI lub dopiero ją opracowywało. Wśród organizacji, które wdrożyły takie polityki, jedynie 34% regularnie przeprowadzało audyty pod kątem niezatwierdzonego korzystania z AI. Organizacje, w których Shadow AI było szeroko rozpowszechnione, ponosiły też koszty naruszeń ochrony danych wyższe średnio o 670 000 USD niż te, w których niezatwierdzone korzystanie z AI było minimalne lub nie występowało.

Dlaczego dostawcy MSP potrzebują wglądu w dostęp narzędzi AI

Dla dostawców MSP priorytetem nie jest kontrolowanie, czy klienci korzystają z AI, lecz zrozumienie, jak wpływa to na środowisko, za którego bezpieczeństwo odpowiadają.

Zespoły sięgają po te aplikacje, ponieważ rozwiązują one rzeczywiste problemy i upraszczają czasochłonne zadania. Również na poziomie całej organizacji istnieją silne powody, by poszukiwać technologii zwiększających produktywność.

Skuteczniejsze działania zaczynają się od zmiany pytań zadawanych przez dostawców MSP.

Udokumentowanie aplikacji AI formalnie zatwierdzonych przez klienta to dobry punkt wyjścia, ale daje tylko częściowy obraz sytuacji. Dostawcy MSP muszą wiedzieć:

• Z jakich usług AI pracownicy faktycznie korzystają
• Do jakich aplikacji biznesowych i danych te usługi mają dostęp
• Jakie uprawnienia OAuth zostały przyznane
• Które klucze API lub konta usługowe umożliwiają te połączenia
• Jakie działania narzędzia te mogą wykonywać po nawiązaniu połączenia

A przede wszystkim: jaki jest zakres tego dostępu i czy wykracza on poza rzeczywiste potrzeby?

Te pytania kierują rozmowę od ustalania zasad ku ocenie rzeczywistego ryzyka. Nawet zatwierdzone korzystanie z AI może prowadzić do luk w bezpieczeństwie:

• Asystent AI połączony z systemem CRM może otrzymać dostęp do rekordów klientów w zakresie szerszym, niż wymaga tego jego zadanie.
• Jeden dział może ograniczyć dostęp danej usługi AI do zatwierdzonych źródeł danych, podczas gdy inny przyzna tej samej usłudze szerszy dostęp.
• Dostęp przyznany na potrzeby tymczasowego projektu może pozostać aktywny jeszcze długo po zakończeniu prac.

Samo zatwierdzenie nie gwarantuje odpowiedniego zakresu dostępu.

Nadążanie za tymi zmianami wymaga czegoś więcej niż jednorazowej inwentaryzacji. Stale pojawiają się nowe aplikacje, obecni dostawcy SaaS dodają kolejne funkcje AI, a autonomiczni agenci wykonują zadania, które do niedawna wymagały bezpośredniego udziału człowieka. Monitorowanie tych działań powinno stanowić stały element przeglądów bezpieczeństwa prowadzonych przez dostawców MSP oraz bieżących rozmów z klientami.

Rosnące zainteresowanie branży wykrywaniem narzędzi AI pokazuje, jak pilna jest ta potrzeba. Coraz częściej pojawiają się specjalistyczne funkcje bezpieczeństwa służące do wykrywania aplikacji generatywnej AI używanych bez zgody działu IT, analizowania sposobów ich wykorzystania, oceny związanego z nimi ryzyka i monitorowania potencjalnego ujawnienia danych. W mniejszych organizacjach, które nie dysponują porównywalnymi zasobami wewnętrznymi, dostawcy MSP mogą zapewnić cenny wgląd w sytuację i doradztwo w tym zakresie. Wykrywanie narzędzi AI szybko staje się niezbędnym elementem utrzymywania wglądu w środowiska klientów.

Administratorzy mogą analizować sposoby wykorzystania narzędzi, wykrywać niezatwierdzone aplikacje, oceniać związane z nimi ryzyko, weryfikować uprawnienia dostępu i monitorować potencjalne ujawnienie danych. Funkcje te mogą ujawnić działania związane z AI, które w przeciwnym razie pozostałyby poza tradycyjnym nadzorem IT.

Dla dostawców MSP wykrywanie narzędzi AI szybko staje się niezbędnym elementem utrzymywania wglądu w środowiska klientów.

Jak dostawcy MSP mogą wspólnie z klientami usprawnić zarządzanie AI

Dla większości organizacji wyeliminowanie tej luki jest wyzwaniem nie tylko technicznym, lecz także komunikacyjnym.

Luka ta często się pogłębia, gdy pracownicy nie rozpoznają, które decyzje dotyczące AI mają wpływ na bezpieczeństwo lub wymagają udziału dostawcy MSP. To, co początkowo wydaje się prostą aplikacją, integracją lub zakupem dokonanym przez dział, może wprowadzać nowe uprawnienia, dane uwierzytelniające i wymagania dotyczące dostępu, znacznie wykraczające poza zamierzone zastosowanie.

Dla dostawców MSP skuteczniejsze zarządzanie AI zaczyna się od jasnego określenia oczekiwań dotyczących tego, kiedy i w jaki sposób klienci komunikują zmiany związane z AI. Podczas tych rozmów warto zadać następujące pytania:

• Jakie nowe narzędzia AI testują zespoły i czy zatwierdzono je do użytku biznesowego?
• Czy któryś z działów połączył narzędzia AI bezpośrednio z newralgicznymi systemami lub aplikacjami o kluczowym znaczeniu dla działalności?
• Jakie dane firmowe, dane klientów lub inne dane wrażliwe są udostępniane tym narzędziom i dokąd trafiają po przesłaniu?
• Kto jest właścicielem każdej integracji AI i odpowiada za bieżące zarządzanie jej dostępem?
• Czy od wdrożenia narzędzia rozszerzono lub zmieniono jego uprawnienia?
• Czy wcześniej zatwierdzone integracje są nadal potrzebne, czy też dostęp pozostaje aktywny mimo ustania pierwotnej potrzeby biznesowej?

Inicjując takie rozmowy i kontynuując je wraz ze zmianami w środowiskach klientów, dostawcy MSP mogą wykrywać działania związane z AI, zanim wprowadzą one do środowiska kolejną warstwę nieobjętą zarządzaniem. Co ważniejsze, dostawcy MSP mogą pomóc klientom szybko wdrażać AI, jednocześnie dbając o nadążające za zmianami zarządzanie dostępem, uprawnieniami i nadzór.

Cel jest prosty: dostawcy MSP potrzebują wglądu we wdrożenia AI w czasie rzeczywistym, zanim narzędzia te uzyskają dostęp do firmowych danych lub systemów.

Jak dostawcy MSP mogą zabezpieczyć dostęp narzędzi AI w środowiskach klientów

Wykrycie nieznanego wcześniej wykorzystania AI rozwiązuje tylko część problemu. Po wykryciu takich działań dostawcy MSP potrzebują spójnego sposobu objęcia ich kontrolą w każdym środowisku klienta.

Działanie asystentów AI, integracji i agentów opiera się ostatecznie na danych uwierzytelniających, uprawnieniach i połączeniach z systemami biznesowymi. Ścieżki te muszą być chronione, uprawnienia ograniczone do tego, co niezbędne, a prawa dostępu dostosowywane wraz ze zmianą wymagań. Dla dostawców MSP działających na dużą skalę wyzwaniem jest konsekwentne stosowanie tych zasad u wielu klientów wraz ze zmianami w ich środowiskach.

Keeper zapewnia dostawcom MSP zintegrowaną platformę, która umożliwia właśnie takie działania. Łącząc ochronę danych uwierzytelniających, uprzywilejowany dostęp, zarządzanie tajnymi danymi i zarządzanie uprawnieniami punktów końcowych w opartej na modelu zero-trust architekturze zero-knowledge, Keeper pomaga dostawcom MSP zarządzać tożsamościami osobowymi i maszynowymi na dużą skalę bez dodawania do systemu zabezpieczeń kolejnej odizolowanej warstwy.

Najpoważniejsze zagrożenie związane z AI może nie wynikać z aplikacji, którymi dostawca MSP już zarządza.

Może wynikać z tych, o których nikt nie pomyślał, żeby wspomnieć.

Zachęcamy do poznania programu partnerskiego Keeper MSP i sprawdzenia, jak Keeper pomaga dostawcom MSP uzyskać pełniejszy wgląd w wykorzystanie AI w środowiskach klientów.