איך שולטים בשימוש עובדים בכלי AI לא מאושרים

שליטה בשימוש עובדים בכלי AI לא מאושרים מתחילה מהשגת נראות מלאה לאילו כלים בכלל פועלים בארגון, ורק אחר כך באכיפת מדיניות עליהם. עובדים מאמצים כלי בינה מלאכותית מהר יותר משמחלקת ה-IT מספיקה לאשר אותם, וכך נוצרת תופעת Shadow AI שבה מידע רגיש זורם לכלים שאיש אינו מנטר. פתרון DLP מבוסס נקודות קצה מזהה את הכלים הלא מאושרים, מספק עליהם ויזיביליות, ומאפשר להחליט מה חוסמים, מה מתעדים ומה מאפשרים. כך הארגון עובר ממצב של חוסר ידיעה מוחלט למצב של שליטה מבוססת נתונים, בלי לעצור את העבודה השוטפת.

מהו Shadow AI ולמה קשה לשלוט בו?

Shadow AI הוא השימוש בכלי בינה מלאכותית בארגון ללא אישור או פיקוח של מחלקת ה-IT. הקושי המרכזי הוא שרוב הכלים זמינים בחינם ובלחיצת כפתור, דרך הדפדפן או כתוסף, כך שכל עובד יכול להתחיל להשתמש בהם ברגע. בלי נראות, הארגון פשוט אינו יודע אילו כלים פעילים ואיזה מידע כבר יצא דרכם.

התוצאה היא שטח מת אבטחתי. מנהל אבטחת מידע לא יכול להגן על מה שהוא לא רואה, ולכן הצעד הראשון בשליטה על כלי AI לא מאושרים הוא תמיד מיפוי וזיהוי של השימוש בפועל.

היקף התופעה גדול ממה שנדמה. גם בארגונים שבהם קיימת מדיניות רשמית, עובדים רבים משתמשים בכלי AI מחוץ לגבולות המאושר, לרוב מתוך רצון כן להספיק יותר. לכן הטיפול ב-Shadow AI אינו יכול להסתמך על אמון בלבד, אלא חייב להישען על בקרה טכנולוגית שמראה את התמונה האמיתית ומאפשרת לפעול לפיה.

איך משיגים נראות לכלי AI שפועלים בארגון?

נראות מושגת באמצעות סוכן שיושב על נקודת הקצה ומזהה אילו יישומים ואתרים ניגשים אליהם המשתמשים, כולל כלי AI. במקום להסתמך על הצהרות של עובדים, הארגון מקבל תמונה עובדתית של הכלים שבשימוש, של תדירות השימוש ושל סוג המידע שזורם אליהם. על בסיס התמונה הזו אפשר לבנות מדיניות מבוססת נתונים ולא ניחוש.

סוגי הכלים שחשוב לזהות ולמפות מגוונים, ולכן הבקרה צריכה לכסות את כולם:

• מודלים בענן: ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity ו-DeepSeek שנגישים דרך הדפדפן
• אפליקציות מקומיות: כלי AI שהותקנו על המחשב ופועלים גם ללא רשת ארגונית
• תוספי דפדפן: הרחבות AI שנוספות לדפדפן ומקבלות גישה לתוכן העמודים
• עוזרי AI מובנים: עוזרים שמשולבים בכלים קיימים וניגשים למידע הארגוני

איך אוכפים מדיניות שימוש בכלי AI בלי לעצור את העבודה?

אכיפה נכונה אינה חסימה גורפת אלא מדיניות מדורגת שמבחינה בין כלי לכלי, בין מחלקה למחלקה, ובין סוגי מידע. אפשר לאשר שימוש בכלי AI מסוים ולחסום אחר, לאפשר שימוש חופשי בתוכן כללי ולחסום רק מידע רגיש, ולהתאים את הכללים לכל קבוצת עובדים. כך הארגון שומר על הפרודוקטיביות ובד בבד מונע את זליגת המידע הרגיש.

המפתח הוא שהאכיפה יושבת על נקודת הקצה ולא תלויה בתוסף שאפשר להסיר. עובד שמנסה להעביר מידע רגיש לכלי לא מאושר נתקל במדיניות בין אם הוא ברשת הארגונית ובין אם הוא עובד מהבית.

חשוב לזכור שמדיניות שימוש בכלי AI אינה נשארת קבועה. ככל שנכנסים לשוק כלים חדשים ומשתנים דפוסי העבודה, המדיניות צריכה להתעדכן בהתאם. פתרון שמספק נראות מתמשכת מאפשר לארגון לזהות כלים חדשים שנכנסו לשימוש ולהחליט לגביהם, במקום לגלות אותם רק אחרי שאירוע כבר קרה. כך הבקרה על ה-Shadow AI הופכת לתהליך חי ולא לפרויקט חד פעמי.

מהם הסיכונים של דליפת מידע לכלי AI לא מאושר?

הסיכון המרכזי הוא אובדן שליטה על המידע. ברגע שעובד מזין מידע רגיש לכלי AI חיצוני, המידע עשוי להישמר בשרתים שאינם בשליטת הארגון, לעבור עיבוד בגורמי צד שלישי, ובחלק מהמקרים אף לשמש לאימון המודל. פרטי לקוחות, מסמכים פיננסיים או קוד קנייני שיצאו כך אינם ניתנים להשבה.

מעבר לכך, שימוש בכלי AI לא מאושר יוצר חשיפה רגולטורית. תיקון 13 לחוק הגנת הפרטיות מחייב הגנה על מידע אישי, וזליגה של מידע כזה לכלי חיצוני עלולה להיחשב הפרה. לכן שליטה על כלי AI אינה רק עניין תפעולי אלא גם חלק מהעמידה בדרישות החוק, נושא שמעסיק היום הן את מנהל האבטחה והן את ההנהלה.

איך אופק דיסט מסייעת בשליטה על כלי AI?

אופק דיסט מפיצה בישראל את Netwrix Endpoint Protector, פתרון DLP מבוסס נקודות קצה שמספק נראות לשימוש בכלי AI ואוכף עליהם מדיניות בזמן אמת, על Windows, macOS ו-Linux וגם במצב לא מקוון. הפתרון מזהה כלים לא מאושרים ומאפשר להגדיר לכל אחד תגובה שונה, מתיעוד ועד חסימה מלאה.

מעבר למוצר, אופק דיסט היא חברת אבטחת מידע שמלווה את הארגון בבניית מדיניות השימוש בכלי AI, בעברית ובשעון ישראל, מהמיפוי הראשוני ועד ההטמעה המלאה. כך תופעת ה-Shadow AI עוברת משטח מת לתחום מנוהל ומבוקר.

אילו סוגי כלי AI חשוב לנטר?

אופק דיסט מפיצה בישראל את פתרונות Netwrix, המשרתת מעל 13,000 ארגונים ב-100 מדינות, ולפי סקר של Netwrix מ-2026 רק כ-30% מהארגונים מסוגלים למנוע במלואו זליגת מידע לכלי AI. הטבלה מסכמת את סוגי הכלים שחשוב לזהות ולנטר.

סיכום

שליטה בשימוש בכלי AI לא מאושרים אינה עניין של איסור אלא של נראות ושל מדיניות חכמה. פתרון DLP מבוסס נקודות קצה מספק את שתי היכולות, ומאפשר לארגון ליהנות מכלי AI בלי לאבד את המידע הרגיש שלו. לקבלת מיפוי Shadow AI והדגמה של הפתרון, פנו עוד היום לצוות אופק דיסט.

שאלות נפוצות