Hiện tượng AI ‘ngầm’ (shadow AI) đang ngày càng lan rộng trong các doanh nghiệp trên toàn cầu, với đặc biệt sự phổ biến trong ngành ngân hàng và viễn thông. Theo một khảo sát gần đây của BCG, thực hiện trên hơn 10.600 nhân viên tại 11 quốc gia, hơn một nửa (54%) số người được hỏi cho biết họ sẽ sử dụng các công cụ AI ngay cả khi không được phép hoặc không có hỗ trợ chính thức từ công ty. Điều đáng chú ý là nhóm tuổi Gen Z và Millennials đang dẫn đầu xu hướng này, với 62% chấp nhận sử dụng AI bên ngoài hệ sinh thái của doanh nghiệp, cao hơn 19 điểm phần trăm so với các nhóm tuổi khác.
Thực trạng này đang đặt ra những thách thức lớn đối với các tổ chức, đặc biệt là về vấn đề quản lý rủi ro và tuân thủ quy định. Các ngành như ngân hàng và viễn thông đặc biệt dễ bị tổn thương do phải quản lý dữ liệu nhạy cảm, hạ tầng on-premise lạc hậu và chính sách siết chặt quá mức. Đáng nói, việc sử dụng AI không được phê duyệt đã tăng trưởng 250% chỉ trong năm qua tại các ngành này.
Về rủi ro pháp lý và tuân thủ, Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân tại Việt Nam đã tạo ra một khung pháp lý chặt chẽ. Đặc biệt, việc chuyển dữ liệu cá nhân ra nước ngoài thông qua các công cụ AI không được kiểm soát có thể kích hoạt các điều khoản xử phạt nghiêm khắc nhất của nghị định này.
Để giải quyết vấn đề này, các tổ chức cần chuyển từ tư duy ‘cấm đoán’ sang ‘quản lý thông minh’ để kiểm soát rủi ro mà vẫn tận dụng được tiềm năng của công nghệ. Điều này đòi hỏi sự kết hợp khéo léo giữa chính sách thông minh, công nghệ phù hợp và văn hóa tổ chức mở.
Một số giải pháp toàn diện có thể được áp dụng để quản lý shadow AI:
1. Khung chính sách ‘mở nhưng có lan can’: Xây dựng chính sách sử dụng AI chấp nhận được với các nguyên tắc cụ thể.
2. Hạ tầng AI nội bộ tiện lợi: Triển khai giải pháp Azure OpenAI với private endpoint hoặc self-hosted solution.
3. Văn hóa minh bạch và đào tạo liên tục: Xây dựng mạng lưới AI Champions nội bộ và tổ chức chương trình đào tạo.
Bên cạnh đó, công nghệ hỗ trợ như Data Loss Prevention (DLP) cho AI và SIEM tích hợp AI cũng cần được nâng cấp để phát hiện và ngăn chặn việc sử dụng AI không được phê duyệt.
Chiến lược triển khai cần được thực hiện theo các giai đoạn, bao gồm đánh giá và lập kế hoạch, triển khai hạ tầng, đào tạo và triển khai.
Tóm lại, việc quản lý shadow AI đòi hỏi sự kết hợp giữa chính sách thông minh, công nghệ phù hợp và văn hóa tổ chức mở. Doanh nghiệp nên bắt đầu từ việc xây dựng chính sách rõ ràng, đầu tư vào hạ tầng AI an toàn, và quan trọng nhất là nuôi dưỡng văn hóa minh bạch – nơi nhân viên cảm thấy được hỗ trợ thay vì bị trừng phạt khi sử dụng AI một cách có trách nhiệm.