Shadow AI wordt een bedrijfsrisico: wat leiders nu moeten doen

De snelle democratisering van generatieve AI heeft een onbedoelde crisis veroorzaakt voor IT- en beveiligingsteams in de enterprise. Werknemers binnen engineering-, marketing- en productteams gebruiken steeds vaker niet-goedgekeurde AI-tools om code te schrijven, data te analyseren en documenten op te stellen.

Hoewel dit gedrag de productiviteit op de korte termijn verhoogt, brengt het een ernstig Shadow AI-risico met zich mee, waaronder datalekkage, complianceproblemen en niet-bijgehouden kosten. In veel organisaties wordt dit probleem veroorzaakt door de prijsstelling en starheid van goedgekeurde enterprise AI-platforms. Wanneer goedgekeurde tools duur zijn, traag om te provisionen of beperkt in functionaliteit, omzeilen teams ze.

Deze gids legt uit waarom Shadow AI zich verspreidt, hoe platformeconomie het verergert en wat leiders nu moeten doen om de controle te herstellen zonder de innovatie te vertragen.

Wat is Shadow AI en waarom verspreidt het zich in bedrijven?

"Shadow AI" wordt gedefinieerd als: "een organisatie gebruikt een AI-tool, -model of -API, maar deze is niet goedgekeurd door hun IT- of beveiligingsteams." Een engineer wil reageren op een klantsupportvraag door een transcriptie van de klantenservice in een chatbot zoals ChatGPT te plakken. Een financieel analist wil een Large Language Model gebruiken om automatisch een financieel rapport uit een spreadsheet samen te vatten. Een productontwikkelingsteam wil een model-API van derden gebruiken om hun verzendfunctie te verbeteren door deze op hun persoonlijke creditcard te factureren. Dit zijn allemaal voorbeelden van "Shadow AI".

Het concept van "Shadow AI" is gerelateerd aan "Shadow IT". "Shadow IT" is een langdurig probleem in bedrijven. Bij dit probleem gebruiken gebruikers in elke willekeurige organisatie software zonder goedkeuring van hun IT-afdeling. Dit probleem heeft betrekking op "SaaS-applicaties". Dit probleem is echter anders dan "Shadow AI". Bij "Shadow IT" gebruiken we "SaaS-applicaties". We hebben te maken met een ander probleem.

Bij "Shadow AI" worden we geconfronteerd met een probleem waarbij modellen niet alleen gevoelige data opslaan, maar deze ook verwerken. Ze genereren output op basis van die data. Ze slaan ook bedrijfseigen informatie op. Dit probleem is ernstiger dan "Shadow IT".

De reden voor dit probleem is echter geen nalatigheid; het komt doordat we ons in een hoog tempo voortbewegen. Het inkoopproces voor het aanschaffen van een AI-tool duurt lang; het kost veel tijd om er een te beveiligen en goed te keuren binnen een organisatie. De modellen ontwikkelen zich echter in een razendsnel tempo en worden wekelijks uitgebracht.

Het probleem ligt er echter in dat we onder druk staan om functies uit te brengen die worden aangedreven door AI-platforms. We mogen niet een of twee maanden wachten om de tool aan te schaffen; we gebruiken wat we kunnen krijgen. We gebruiken wat het makkelijkst is; daarom worden we geconfronteerd met de risico's van Shadow AI.

Shadow IT vs Shadow AI: Waarom het risico hoger is

Shadow IT is al meer dan tien jaar een bekende doorn in het oog van IT- en beveiligingsteams van bedrijven. Het behandelen van Shadow AI als slechts een variatie op dit thema onderschat echter aanzienlijk hoeveel er is veranderd.

Systemen die kunstmatige intelligentie uitvoeren, leven van informatie en hebben op manieren interactie met de wereld zoals een slecht functionerende projectmanagementtool dat gewoon niet heeft.

De onderstaande tabel belicht enkele van de belangrijkste verschillen tussen deze twee concepten.

De overgang van vaste kosten voor SaaS-applicaties naar op tokens gebaseerde verbruiksprijzen verdient speciale aandacht. Een team kan in een enkele sprint tienduizenden dollars aan API-kosten opbouwen. Zonder een gateway of toegangscontroles op hun plaats, is de eerste keer dat iemand hiervan op de hoogte is wanneer de factuur binnenkomt.

De echte bedrijfsrisico's van Shadow AI

De overgang van vaste kosten naar op tokens gebaseerd verbruik creëert databeveiligingsrisico's die fundamenteel moeilijk te voorzien zijn. Een team dat een hoog volume aan inferentie-query's uitvoert, zoals documentverwerking, samenvatting en AI-agent workflows, kan kosten genereren die vele malen hoger zijn dan een normaal SaaS-abonnement, zonder enige zichtbaarheid totdat de cloudfactuur arriveert.

Dataprivacy en blootstelling van intellectueel eigendom

Als een werknemer deze prompts naar openbare LLM's stuurt zonder beveiligingscontroles, besteedt hij in feite een deel van de meest gevoelige informatie van het bedrijf uit. Codebases, financiële modellen, patiëntinformatie, klantgegevens, proprietary code, enz., liggen allemaal voor het grijpen voor een eerlijke werknemer die dit snel gedaan moet krijgen.

De databeveiligingsrisico's van blootstelling kunnen twee vormen aannemen, waarvan er één de meest voor de hand liggende is: wat de LLM-provider doet met de gevoelige data die hij ontvangt. Wat ze doen met deze prompt — of ze deze gebruiken voor modeltraining, blootstellen aan andere gebruikers, of dat er een datalek optreedt, enz.

De andere is echter nog verraderlijker: die met betrekking tot dataprivacy en soevereiniteit. De gezondheidszorg, de financiële sector, de overheid, enz., hebben regelgeving zoals HIPAA, SOC 2 en GDPR. Wat ze eigenlijk zeggen is dat de organisatie op de hoogte moet zijn van waar persoonsgegevens naartoe gaan en aan wie deze identificeerbare informatie wordt blootgesteld.

Dus als een arts patiëntinformatie naar een niet-geautoriseerde LLM stuurt, of als een bankier financiële informatie naar een consumenten-chatbot stuurt, is dat in feite een directe schending van de regelgeving en een inbreuk op de verplichtingen inzake databescherming.

Innovaccer is natuurlijk een voorbeeld van de legitieme versie van deze zorg op een enorme schaal: ze verwerken ongeveer 17 miljoen inferentieverzoeken per maand op hun gezondheidszorgplatform, wat tientallen applicaties, tientallen miljoenen gebruikers, enz. betekent. Zonder een gecentraliseerd control plane met ingebouwde PII-redactie en datamanagement zou het vanuit een oogpunt van regelgeving onhoudbaar zijn geweest. Het Shadow AI-risico in de gezondheidszorg is niet hypothetisch; het staat op het punt te gebeuren.

Niet-bijgehouden en onbeheerde AI-uitgaven

Het feit dat de kosten van AI-tooldiensten, gebaseerd op tokens, variëren, maakt ze fundamenteel onvoorspelbaar wanneer het AI-gebruik onbeheerd verloopt. Een team dat een hoog volume aan inferentie-query's uitvoert, zoals documentverwerking, samenvatting en AI-agent workflows, kan kosten hebben die vele malen hoger liggen dan de normale SaaS-kosten, en niemand is zich hier zelfs maar van bewust totdat ze de factuur van hun cloudprovider ontvangen.

Deze situatie raakt snel buiten controle wanneer veel teams hun eigen API-sleutels, modelabonnementen en gebruikspatronen geïsoleerd van elkaar uitvoeren. Er is geen algeheel inzicht in de kosten van het gebruik van AI-diensten voor de gehele organisatie. Er is geen mogelijkheid om de kosten voor specifieke producten of bedrijfseenheden te begrijpen. Er is geen mogelijkheid om de kosten te beperken totdat ze buiten controle raken. In plaats daarvan blijft het financiële team achter om te proberen forensische boekhouding uit te voeren op de situatie.

Dit is precies wat een centrale AI Gateway oplost. Zowel Innovaccer als Aviva hebben dit probleem opgelost door al het LLM-verkeer via de TrueFoundry AI Gateway te leiden om tokens en kosten per team, gebruiker, omgeving en model bij te houden. Ze waren in staat om kostenstijgingen per dienst binnen enkele minuten te begrijpen en te traceren. Dit is iets wat eenvoudigweg niet bestaat als elk team zijn eigen gefragmenteerde API-integratie uitvoert. Zonder een centraal controlepunt zijn Shadow AI-kosten fundamenteel onzichtbaar totdat ze een probleem worden.

Blinde vlekken in compliance en audits

Dit betekent dat compliancesystemen participatie niet belonen; ze belonen resultaten, en met AI-gebruik verspreid over niet-sanctioneerde systemen, zijn resultaten onmogelijk te produceren. Er zijn geen centraal verzamelde logs van welke modellen zijn gebruikt, welke bedrijfsdata erdoorheen is gegaan en wat er als prompt is verzonden.

Er is geen audit trail die de compliance officer kan overhandigen aan de toezichthouder. Is dit een probleem waarmee sommige organisaties in de toekomst geconfronteerd kunnen worden? Absoluut niet. Voor elke organisatie die onderworpen is aan een SOC 2-audit, een GDPR-audit of een HIPAA-audit, is dit geen toekomstig probleem; het is het huidige probleem.

SOC 2 vereist bewijs van datamanagement en verwerkingscontroles, GDPR vereist bewijs van kennis van waar uw gevoelige data naartoe stroomt en het vermogen om deze op verzoek te verwijderen, en HIPAA vereist audit trails van alle systemen die met patiëntgegevens in aanraking komen.

• Shadow AI-gebruik schendt ze allemaal, niet bewust, maar door de aard van de systemen die worden gebruikt. Het eindresultaat is dat één audit, één onderzoek, maanden van niet-geautoriseerd AI-gebruik aan het licht kan brengen, en op dat moment is het geen discussie meer over waarom het beleid werd geschonden, maar over waarom er überhaupt nooit controles zijn geïmplementeerd. Voor Innovaccer werd het besluit om al het Gen AI-gebruik via een centrale gateway te leiden nooit achteraf genomen; het was altijd al een vereiste van hun omgeving, ingegeven door hun noodzaak om te werken in een wereld van HIPAA en PHI-zware klinische workflows.

De prijzenparadox: Hoe enterprise AI-platforms Shadow AI voeden

Het probleem met de meeste enterprise AI-strategieën is een nogal ongemakkelijke ironie: de platforms die zijn ontworpen om AI-gebruik te beheren zijn zo kostbaar, gefragmenteerd en operationeel van aard dat ze organisaties er onbedoeld toe kunnen aanzetten om zich in eerste instantie tot de ongeautoriseerde platforms te wenden. Shadow AI is niet altijd het resultaat van onverantwoord gebruik; in feite kan het een logische reactie zijn op de uitdagingen die de legitieme platforms met zich meebrengen.

Governance vergrendeld achter enterprise-prijzen

De belangrijkste functies zijn single sign-on, role-based access control, gedetailleerde audit trails en kostenallocatie per team. Dit zijn de functies die doorgaans zijn voorbehouden aan het duurste prijstarief van elk populair AI-systeem. De kosten van toegang tot een conforme infrastructuur voor een team dat een nieuw model uitprobeert of een eenvoudige tool bouwt, staan niet in verhouding tot wat ze proberen te bereiken.

De oplossing voor het probleem van de organisatie is voor de hand liggend. De IT-afdeling zal eenvoudigweg de enterprise-tier licentiëren voor een klein aantal gebruikers om de kosten redelijk te houden. De rest van de mensen wacht in een rij of vindt een andere manier om binnen te komen. De tweede groep mensen stopt niet met wat ze doen. Ze stoppen er alleen mee op een manier die binnen de governance-grenzen valt.

De kostenbeheersingen die worden ingesteld om het probleem op te lossen, zijn degenen die het probleem creëren.

Gefragmenteerde tooling verhoogt frictie

Zelfs als ze die goedgekeurde AI-infrastructuur kunnen gebruiken, ontdekken ze al snel dat ze niet slechts één product gebruiken; ze gebruiken één product voor de API gateway, een ander voor observabiliteit, een ander voor model serving, en weer een ander voor prompt management. Als gevolg hiervan hebben ze meerdere integraties om te beheren en meerdere toegangsstromen om te beheren, en de pijn van het werken met de officiële stack is de voordelen van het aanroepen van de API gewoon niet waard.

De fragmentatie van de officiële stack creëert niet alleen een governanceprobleem, maar ook een TCO-probleem, waardoor het onmogelijk wordt om de technologie in de gehele organisatie uit te rollen. Als u, om de technologie te gebruiken, meerdere leveranciers en meerdere contracten nodig heeft, dan is het voor de hand liggende antwoord om de toegang ertoe te beperken. Dat creëert natuurlijk weer een ander probleem van concentratie, want nu kan een klein percentage van de populatie de technologie gebruiken via de officiële stack, terwijl de rest gedwongen wordt om onbeheerde alternatieven te gebruiken.

De noodzaak voor een platform zoals TrueFoundry, dat AI Gateway, observabiliteit, model serving en prompt management biedt in een enkel control plane, is niet alleen een governance-argument; het is een TCO-argument. Feit is dat goedgekeurde AI-technologie niet door de hele organisatie zal schalen, tenzij deze toegankelijk is.

Compute-markups ontmoedigen experimenten

Beheerde AI-diensten hebben op hun beurt een aanzienlijke opslag op de rekenkosten (compute costs). AWS SageMaker heeft bijvoorbeeld een effectieve opslag van 25% op instantiekosten. Dit is een aanzienlijk verschil, vooral als de ontwikkelaar een hoge GPU-workload of grootschalige inferentie gebruikt. Voor ontwikkelaars die weten waar deze kosten uiteindelijk in vertalen, is dit een voortdurende bron van frustratie.

Wat we hier zien is een patroon dat zeer bekend is in de wereld van Shadow IT. We zien dat ontwikkelaars effectief hun eigen infrastructuur self-provisionen, hun eigen API-sleutels gebruiken, of goedkopere, onbeheerde diensten gebruiken om de kosten-overhead van het gebruik van een officieel platform te vermijden. Ze proberen niet onder een soort governancemodel uit te komen. Ze proberen gewoon iets gedaan te krijgen zonder een willekeurig budget te overschrijden. Wat we moeten doen is platforms bieden die deze infrastructuurbesparingen doorberekenen aan ontwikkelaars. Wat TrueFoundry doet, door Kubernetes en instanties te gebruiken in plaats van een beheerde dienst, is specifiek ontworpen om deze prikkels voor ontwikkelaars om het officiële platform te omzeilen, weg te nemen.

Waarom traditionele controles Shadow AI niet stoppen

Hoewel het redelijk kan zijn om te proberen het Shadow AI-risico te beperken via verschillende beveiligingscontroles, presteert dit op dit vlak consequent ondermaats. De tools en technieken die worden gebruikt om Shadow IT op een rationele manier te beheren, zijn niet effectief gebleken bij de aanpak van Shadow AI. Het controleren van Shadow AI is niet mogelijk; het maakt het alleen minder detecteerbaar.

Beveiligingscontroles op netwerkniveau zijn ontworpen in een wereld waar Shadow IT werd vertegenwoordigd door een werknemer die een niet-geautoriseerde applicatie uitvoerde of toegang zocht tot een specifiek domein. Shadow AI werkt niet op deze manier. De API-call naar OpenAI, Anthropic of Google is gewoon een versleutelde HTTPS-call over het netwerk, op precies dezelfde manier als elke call naar een externe website. De huidige DLP-tools en netwerkmonitoren kunnen geen onderscheid maken tussen een werknemer die toegang zoekt tot een productiemodel en een werknemer die zijn eigen API-sleutel gebruikt, aangezien ze identiek zijn in aard en verschijning. Tegen de tijd dat het in de netwerklogs als een anomalie verschijnt, is het al te laat.

Het verbieden van AI-tools in de hele onderneming brengt echter een ander probleem met zich mee. De werknemer kan de AI-tools niet langer op het werk gebruiken, dus neemt hij ze mee naar huis en gebruikt ze op zijn persoonlijke apparaten met zijn persoonlijke API-sleutels op zijn thuisnetwerk. De werknemers zijn nu verplaatst van een probleem dat beheerd en gecontroleerd kan worden naar een probleem dat niet beheerd of gecontroleerd kan worden.

Studies hebben keer op keer aangetoond dat het ontbreken van opties, zelfs met een restrictief beveiligingsbeleid, leidt tot niet-naleving in plaats van tot gedrag zonder omwegen. Werknemers die onder concurrentiedruk staan om werk op te leveren met AI-tools, gaan zichzelf niet vrijwillig op een achterstand in productiviteit zetten. De werknemers zullen een manier vinden om elke blokkade die de organisatie op hun weg opwerpt, te omzeilen.

Het antwoord op het Shadow AI-risico is niet meer controles; het is om het gecontroleerde pad eenvoudiger te maken dan het ongecontroleerde pad. Als het gecontroleerde pad snel betreden en gebruikt kan worden zonder de boete van verhoogde experimenteerkosten, dan vervalt de noodzaak om de controles te omzeilen.

Hoe bedrijven Shadow AI-gebruik kunnen detecteren

Detectie moet plaatsvinden vóór herstel. De meeste bedrijven onderschatten de omvang van het niet-geautoriseerde AI-gebruik in hun netwerken schromelijk omdat het moeilijk te detecteren is. De eerste stap is geen beleidsdocument; het is het ontwikkelen van zichtbaarheid.

De eerste stap bij het ontwikkelen van die zichtbaarheid is het monitoren van uitgaand verkeer naar bekende openbare eindpunten voor AI-tooldiensten. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral en Cohere behoren tot de bedrijven die bekende domeinen en IP-adressen gebruiken voor hun API-diensten. Voor de meeste bedrijven kunnen netwerk- en beveiligingsteams uitgaand verkeer monitoren om verkeer naar deze bekende eindpunten van binnen de organisatie te detecteren. Ongewone volumina, ongebruikelijke tijden en verkeer van ongebruikelijke bronnen zijn allemaal tekenen. Natuurlijk is dit verre van uitputtend, omdat gebruikers buiten het bedrijfsnetwerk niet op dit niveau gemonitord kunnen worden. Maar het is een eenvoudige manier om verkeer binnen het netwerk met het grootste risico op blootstelling te detecteren.

Detectie van niet-geautoriseerde API-sleutels en abonnementen vereist een beoordeling van financiële en toegangsgegevens. Een beoordeling van de clouduitgaven kan bijvoorbeeld wijzen op het gebruik van AI-tools dat niet formeel is gebudgetteerd. Evenzo kan een beoordeling van source code repositories wijzen op hardgecodeerde API-sleutels, een helaas veelvoorkomende praktijk die beveiligingskwetsbaarheden en toeleveringsketenrisico's met zich meebrengt.

De koppeling van AI-gebruik aan teams en applicaties helpt echter de verantwoordelijkheidskloof te dichten die ontstaat door alleen naar ruwe verkeersstromen te kijken. Het is niet erg nuttig om te weten of uw netwerk een eindpunt voor een LLM gebruikt; het zou veel nuttiger zijn om te weten welk team of welke applicatie het gebruikt. Dit is waar tagging, of het toewijzen van metadata aan API-calls, vereist is om dit te bereiken. Dit is precies wat een Centralized AI Gateway een organisatie helpt te volbrengen. Dit is precies wat de Gateway van TrueFoundry een organisatie stelt te doen: al hun verkeer taggen met gebruiker-, team- en omgevingsmetadata, en vervolgens hun log- en metriekgegevens filteren op die tags om een compleet beeld van alles te krijgen in real-time.

Het gebruik van een Centralized AI Gateway om verborgen AI-gebruik aan het licht te brengen is de meest schaalbare detectieoplossing en pakt tegelijkertijd dit probleem aan. Als al het geautoriseerde AI-gebruik via één gateway stroomt, dan moet alles wat niet in de loggegevens van die gateway zelf is vertegenwoordigd, noodzakelijkerwijs als niet-geautoriseerd gebruik worden beschouwd. Dit verandert het probleem van een op reactie gebaseerd forensisch probleem in een definitieprobleem. Het verschil tussen het geautoriseerde gebruik dat weerspiegeld wordt in de loggegevens van een Centralized AI Gateway en het totale AI-gebruik is een maatstaf voor de blootstelling aan het Shadow AI-risico.

Organisaties zoals Innovaccer en Aviva hebben hun blinde vlek voor Shadow AI volledig geëlimineerd door een Centralized AI Gateway, zoals de AI Gateway van TrueFoundry, te gebruiken om al hun LLM-gebruik te leiden. Niet omdat ze er op de een of andere manier in geslaagd zijn om al het andere te stoppen, maar omdat ze hun geautoriseerde gebruikspad zo veelomvattend hebben gemaakt dat het nu al hun legitieme gebruik omvat.

Hoe u het Shadow AI-risico kunt verminderen zonder teams te vertragen

Het doel is niet om het gebruik van AI-tools moeilijker te maken; in plaats daarvan willen we "gegoverned" ononderscheidbaar maken van "makkelijk". Elke extra governancestap die het AI-gebruik legitiem moeilijker maakt, is een kracht die ons richting Shadow AI drijft. De vermindering van het Shadow AI-risico is net zo goed een productervaringsprobleem als een databeveiligingsprobleem.

Maak AI toegankelijk via een enkele gateway. Het belangrijkste dat een organisatie moet doen, is ervoor zorgen dat er één enkel "goedgekeurd" toegangspunt is via welk alle modellen van AI-tools die het daadwerkelijk wil gebruiken, toegankelijk zijn. De AI Gateway van TrueFoundry biedt één enkele API via welke ontwikkelaars in een organisatie toegang hebben tot meer dan 250 LLM's: OpenAI, Claude, Gemini, Groq, Mistral, zelfgehoste LLaMA, enz., allemaal via een enkele API die compatibel is met OpenAI. Het spreekt de taal die ontwikkelaars al gebruiken. Zo is de frictie tussen het gebruik van een individuele API-sleutel versus het gebruik van het officiële platform nagenoeg nul.

Laat governance automatisch plaatsvinden op platformniveau. Governancecontroles zijn het belangrijkst. PII-maskering, verzoekslogging, toegangscontroles en quotacontroles moeten transparant plaatsvinden in de infrastructuurlaag, zonder dat een ontwikkelaar deze hoeft te implementeren. TrueFoundry doet dit automatisch op gatewayniveau. Elk verzoek wordt gelogd, gevoelige data wordt gemaskeerd voordat deze het netwerk van de organisatie verlaat, en quotalimieten of tokenbudgetten worden gehandhaafd op basis van team- of dienstidentiteit. Deze duidelijke richtlijnen worden gehandhaafd zonder frictie toe te voegen voor ontwikkelaars.

Maak goedgekeurde AI economisch haalbaar op schaal. De teams zullen het officiële platform niet gebruiken als het duidelijk is dat het kostbaarder is dan het gebruik van Shadow AI. Het feit dat de architectuur van TrueFoundry gebruikmaakt van Kubernetes en cloud-instanties in plaats van een beheerde dienstcomponent toe te voegen, betekent dat het die kosten doorberekent in plaats van zelf platformkosten toe te voegen. Het feit dat het fractioneel GPU-gebruik en spot-instanties ondersteunt, is significant bij het verlagen van de inferentiekosten. Het team van Aviva en Innovaccer vonden dit economisch haalbaar op schaal, wat in de eerste plaats de reden is dat het een goedgekeurd pad is en geen verplichting.

Bied self-service opties aan teams. De grootste motivatie voor het gebruik van Shadow AI is snelheid, en de enige remedie voor snelheid is meer snelheid, wat TrueFoundry en het geautoriseerde pad bieden. Het feit dat het self-service opties biedt is belangrijk omdat ML- en AI-engineers hun modellen kunnen deployen, nieuwe virtuele sleutels kunnen instellen, en fallback-opties en nieuwe applicaties kunnen implementeren zonder te wachten tot hun respectievelijke infra- en IT-teams ze goedkeuren.

Goedkeurings- en provisioningwachtrijen zijn de plekken waar de adoptie van goedgekeurde AI momenteel verliest van Shadow AI, en dat is precies waar het terrein moet winnen om er weer een levensvatbare optie van te maken.

Hoe TrueFoundry Shadow AI elimineert zonder de enterprise-opslag?

De meeste AI-platforms van enterprise-klasse vereisen een compromis. U kunt governance óf ontwikkelsnelheid hebben, maar niet beide tegen schaalbare kosten. TrueFoundry is echter ontworpen rond een ander principe. Dat principe is dat dit geen fundamentele waarheid is, maar slechts een productbeperking. Onze architectuur is zo ontworpen dat het pad van governance ook het pad is van de minste kosten, maximale snelheid en maximale functionaliteit – de enige manier om Shadow AI te elimineren en niet alleen verder ondergronds te drijven.

Gecentraliseerde toegang binnen uw eigen VPC

TrueFoundry host uw AI Gateway en model-serving infrastructuur rechtstreeks binnen uw AWS-, GCP- of Azure-account, niet als een SaaS-tussenpersoon tussen uw applicaties en uw cloud. Dat is een fundamenteel verschil in architectuur. Wanneer we binnen uw VPC hosten, blijft elke inferentie-call, elke prompt, elke reactie van uw modellen binnen uw omgeving. Die gevoelige data gaat nooit door een systeem van derden, gaat nooit door uw gedeelde infrastructuur en gaat nooit buiten uw governance-grenzen.

Dit is een aanzienlijk voordeel voor sterk gereguleerde industrieën. Als u bijvoorbeeld een gezondheidszorgorganisatie bent en u heeft te maken met PHI-data, of als u een financiële dienstverlener bent en u heeft te maken met klantgegevens, of als u een overheidsleverancier bent en u bevindt zich in GovCloud, kunt u TrueFoundry gebruiken met hetzelfde vertrouwen dat u heeft voor elke andere applicatie in uw cloud, omdat we zich in uw cloud bevinden. Dat is een fundamenteel verschil in architectuur. Dat is waarom Innovaccer zich bijvoorbeeld in onze AWS GovCloud-omgeving bevindt. Ze gebruiken ons voor hun standaard workloads en voor HIPAA-conforme workloads met veel PHI, puur omdat die data hun cloud nooit verlaat.

Dit lost ook het grote probleem van datalekkage op dat de kern vormt van wat Shadow AI in eerste instantie probeert te doen. Als we beginnen met het goedgekeurde platform, is er geen dataprivacyprobleem bij het omzeilen ervan.

Kostenbeheersing zonder de platformbelasting

TrueFoundry biedt RBAC, kostenbeheersing, op tokens gebaseerde quota en observability als standaardfuncties van het platform. Dit zijn geen functies waarvoor een professional services-traject nodig is om ze te implementeren. We ondersteunen rate limits die per gebruiker, per service en per endpoint worden geconfigureerd. We ondersteunen tokens en kostenbudgetten die per team zijn geconfigureerd met harde limieten die overschrijdingen volledig voorkomen, in plaats van ze achteraf pas te detecteren.

Het is belangrijk om dit aan te pakken bij Shadow AI, aangezien kostenbeheersing een van de belangrijkste gebieden is die vaak wordt opgeofferd om platformtoegang te beperken en zo kosten te drukken. De cyclus van toegang beperken om kosten te beperken om toegang te beperken om kosten te beperken, enzovoort, om uiteindelijk uit te komen bij Shadow AI als een manier om deze controles te omzeilen om daadwerkelijk werk gedaan te krijgen, wordt doorbroken wanneer we simpelweg een platform kunnen bieden dat kosteneffectief genoeg is om breed te gebruiken en fijnmazig genoeg om kostenbeheersing op teamniveau te bieden. Ik kan elk engineeringteam voorzien van een eigen budget, quota en toegangsniveau zonder een kostenbeheersingsprobleem te creëren.

Gecentraliseerde Zichtbaarheid En Audit Trails

TrueFoundry’s AI Gateway biedt een single pane of glass voor alle prompts, token-aantallen, modelinteracties, latency en error events binnen de hele organisatie. Logs zijn volledig en exporteerbaar, inclusief metadata op gebruikers-, team-, omgevings- en modelniveau. Logs kunnen direct worden geïntegreerd in elke observability-pipeline. Grafana wordt bijvoorbeeld door Innovaccer gebruikt om de OpenTelemetry-metrics van TrueFoundry in productie te bekijken.

Dit adresseert elke blind spot in de data security posture-vereisten van de organisatie. Als de auditor bijvoorbeeld vraagt om data access controls te zien voor een SOC 2-audit, of als een audit van een HIPAA-complianceproces een audit trail vereist van de systemen die PHI hebben aangeraakt, ligt het antwoord in de AI Gateway-logs. Het is niet nodig om iets uit te leggen of te verantwoorden, of om een forensische analyse uit te voeren naar de reden waarom de gegevens niet bestaan.

Developers Empoweren In Plaats Van Blokkeren

TrueFoundry biedt één enkele API, die kan worden gebruikt via OpenAI. Hiermee kan elke publieke of private modelaanroep worden gedaan die een organisatie heeft ingesteld met meer dan 250 publieke providers en hun eigen modellen die draaien op hun deploymentplatform. De ervaring voor een developer die de API van TrueFoundry gebruikt om GPT-4o aan te roepen, is identiek aan het rechtstreeks aanroepen ervan. Het beheer van credentials, logging, kostenverwerking en fallbacks wordt allemaal achter de schermen afgehandeld in de infrastructuurlaag.

Het algehele effect is dat de developer geen noodzaak of behoefte heeft om het platform te omzeilen. De developer heeft toegang tot alle modellen die hij zou willen gebruiken, via een interface die hij gewend is te gebruiken. Het deploymentplatform van TrueFoundry maakt bovendien een self-serve model mogelijk. Hierdoor kunnen developers hun platform gebruiken om nieuwe services te maken, te autoscalen en modellen bij te werken zonder hulp van een platformteam. Vanwege het self-serve model en het gebruiksgemak van het platform van TrueFoundry, zal het omzeilen van het platform altijd een minder geprefereerde optie zijn vergeleken met het gebruik van het goedgekeurde platform. Dit is de enige vorm van Shadow AI governance.

Conclusie: Beheers Shadow AI Door Facilitering

Shadow AI is uiteindelijk het resultaat van een gebrek aan de juiste tooling. Als het goedgekeurde pad voor de enterprise AI-stack te langzaam is om toegang toe te krijgen, te duur is om te schalen of te versnipperd is om te gebruiken, zullen teams een manier vinden om iets anders te gebruiken buiten dat pad om, en hebben we geen zicht op of controle meer over dat gebruik. Het aanschaffen van restrictievere governance-tools of inkoopprocedures lost dit probleem niet op; het maakt het probleem alleen maar erger door het goedgekeurde pad nog moeilijker bruikbaar te maken.

We moeten het goedgekeurde pad beter maken dan het shadow-pad. We moeten het toegankelijker maken, kosteneffectiever om te schalen, gebruiksvriendelijker en completer qua modellen en use cases die teams mogelijk willen gebruiken. Als we ons in deze situatie bevinden, is Shadow AI niet iets waar we tegen vechten; het is simpelweg iets waar we niet tegen hoeven te vechten omdat onze oplossing beter is dan het alternatief.

TrueFoundry is vanaf de grond opgebouwd om dit probleem op te lossen. Wij bieden enterprise-grade governance in uw eigen cloud, zonder opslag per token, zonder dat functies achter dwangmatige, dwangmatig dure edities zitten opgesloten, en zonder een gebruikerservaring die teams dwingt tot een ticketingsysteem. 

Plan een demo om te ontdekken hoe TrueFoundry uw organisatie kan helpen een uniform, compliant control plane te realiseren voor al het AI-gebruik, zonder dat uw teams vertraging oplopen.

Veelgestelde Vragen

Wat zijn de risico's van Shadow AI?

De belangrijkste risico's van shadow AI zijn het lekken van gevoelige informatie, accidentele blootstelling van bedrijfsgegevens in prompts, compliance-problemen, gebrek aan zichtbaarheid in AI-gebruik, onvoorziene kosten en gefragmenteerde databeheerprocessen. TrueFoundry pakt deze risicofactoren van shadow AI aan door een veilige, gecontroleerde toegang tot AI-toolsystemen te bieden.

Hoe ga je om met risico's van shadow AI?

Enterprise-organisaties moeten een goedgekeurd enterprise-platform bieden dat werknemers bij voorkeur gebruiken om Shadow AI-risico's te beperken. Het inzetten van een centrale gateway zorgt ervoor dat alle modelinteracties veilig blijven binnen de private cloudomgeving. TrueFoundry handhaaft strikte access controls en volgt token-consumptie zonder de algehele productiviteit van uw engineeringteam te vertragen.

Hoe detecteer je risico's van shadow AI?

Het detecteren van Shadow AI-risico's begint met het monitoren van uitgaand netwerkverkeer naar bekende publieke model-endpoints. Securityteams moeten clouduitgaven en source code repositories auditen op hardcoded API-credentials. Door al het goedgekeurde verkeer via de TrueFoundry gateway te routen, wordt elk extern gebruik direct zichtbaar als een niet-geautoriseerde schending van het beveiligingsbeleid van het bedrijf.

Hoe pakken we de risico's van Shadow AI aan?

In plaats van de toegang tot AI-systemen te beperken, moeten organisaties zorgen voor veilige toegang. Veilige toegang betekent het bieden van geautoriseerde AI-interfaces, het bieden van access controls en het bieden van databeschermingsmechanismen. Door organisaties te voorzien van veilige toegang, zullen werknemers geen ongeautoriseerde AI-systemen gebruiken. TrueFoundry-infrastructuur kan organisaties helpen veilige toegang te bieden en tegelijkertijd werknemers in staat stellen AI-systemen te verkennen.

Hoe pakken we de risico's van Shadow AI aan?

Om de risico's van Shadow AI aan te pakken, moeten organisaties echter eerst zicht hebben op het gebruik. Dit wordt vaak gedaan door API-gebruik te monitoren, gebruikspatronen te analyseren en uitgaande data te beoordelen. Het hebben van één enkel toegangspunt voor AI-use cases maakt het eenvoudiger om het gebruik bij te houden. Dit is precies wat TrueFoundry een organisatie kan bieden.

Waarom leiden kostbare enterprise AI-systemen tot Shadow AI?

Als gecertificeerde AI-systemen voor enterprises moeilijk toegankelijk, duur of tijdrovend om te deployen zijn, kunnen werknemers uitwijken naar publieke AI-systemen om de uitvoering van taken te versnellen. Er ontstaat een kloof tussen wat wordt aanbevolen en wat daadwerkelijk wordt gebruikt. Shadow AI ontstaat wanneer het aanbevolen AI-systeem niet de vereiste snelheid en flexibiliteit biedt. TrueFoundry dicht deze kloof door toegang te bieden tot AI-systemen zonder extra wrijving in het proces te veroorzaken.

Hoe helpt een AI Gateway bij het voorkomen van Shadow AI?

Het doel van een AI Gateway is het bieden van een gecentraliseerde laag die alle toegang tot AI-systemen beheert. Met andere woorden, het stelt een organisatie in staat om bij te houden of beleid wordt nageleefd, welke AI-systemen worden gebruikt en of regels worden gehandhaafd. Het helpt het gebruik van niet-goedgekeurde AI-systemen te minimaliseren door een gecertificeerd pad te bieden voor gebruikers om toegang te krijgen tot AI-systemen. TrueFoundry’s AI Gateway is een gecentraliseerde laag die veilige toegang tot AI-systemen mogelijk maakt.