A IA Sombra Está Se Tornando um Risco Empresarial: O Que os Líderes Devem Fazer Agora

A rápida democratização da IA generativa criou uma crise não intencional para as equipes de TI e segurança empresarial. Funcionários das equipes de engenharia, marketing e produto estão usando cada vez mais ferramentas de IA não aprovadas para escrever código, analisar dados e redigir documentos.

Embora este comportamento aumente a produtividade a curto prazo, ele introduz sérios riscos de IA sombra, incluindo vazamento de dados, problemas de conformidade e custos não rastreados. Em muitas organizações, este problema é impulsionado pelo preço e pela rigidez das plataformas de IA empresariais sancionadas. Quando as ferramentas aprovadas são caras, lentas para provisionar ou limitadas em escopo, as equipes as ignoram.

Este guia explica por que a IA sombra está se espalhando, como a economia das plataformas a agrava e o que os líderes devem fazer agora para recuperar o controle sem desacelerar a inovação.

O Que É IA Sombra e Por Que Está Se Espalhando nas Empresas

"IA Sombra" é definida como "uma organização está usando uma ferramenta, modelo ou API de IA, mas não a aprovou por suas equipes de TI ou segurança." Um engenheiro quer responder a uma pergunta de suporte ao cliente colando uma transcrição do suporte ao cliente em um chatbot como o ChatGPT. Um analista financeiro quer usar um Modelo de Linguagem Grande para resumir automaticamente um relatório financeiro de uma planilha. Uma equipe de desenvolvimento de produto quer usar uma API de modelo de terceiros para melhorar seu recurso de envio, cobrando-o em seu cartão de crédito pessoal. Todos estes são exemplos de "IA Sombra".

O conceito de "IA Sombra" está relacionado à "TI Sombra". "TI Sombra" é um problema de longa data nas empresas. Neste problema, usuários em qualquer organização usam software sem a aprovação de seu departamento de TI. Este problema está relacionado a "aplicativos SaaS". No entanto, este problema é diferente da "IA Sombra". Na "TI Sombra", estamos usando "aplicativos SaaS". Estamos enfrentando um problema diferente.

Na "IA Sombra", enfrentamos um problema em que os modelos não estão apenas armazenando dados sensíveis, mas também os processando. Eles estão gerando resultados com base nesses dados. Eles também estão armazenando informações proprietárias. Este problema é mais grave do que a "TI Sombra".

A razão para este problema, no entanto, não é negligência; é porque estamos avançando em um ritmo acelerado. O processo de aquisição de uma ferramenta de IA é longo; leva muito tempo para garantir uma dentro de uma organização. No entanto, os modelos estão avançando em um ritmo acelerado e sendo lançados semanalmente.

O problema, no entanto, reside no fato de que estamos sob pressão para lançar recursos impulsionados por plataformas de IA. Não nos é permitido esperar um ou dois meses para adquirir a ferramenta; estamos usando o que podemos conseguir. Estamos usando o que é mais fácil; é por isso que estamos enfrentando os riscos da IA sombra.

TI Sombra vs IA Sombra: Por Que o Risco É Maior

A TI Sombra tem sido um espinho familiar para as equipes de TI e segurança corporativas há mais de uma década. No entanto, tratar a IA sombra como apenas mais uma variação sobre este tema subestima significativamente o quanto as coisas mudaram.

Sistemas que executam inteligência artificial vivem de informações e interagem com o mundo de maneiras que uma ferramenta de gerenciamento de projetos com mau funcionamento simplesmente não faz.

A tabela abaixo destaca algumas das principais diferenças entre esses dois conceitos.

A transição dos custos fixos de aplicativos SaaS para a precificação de consumo baseada em tokens merece atenção especial. Uma equipe pode acumular dezenas de milhares de dólares em custos de API em um único sprint. Sem um gateway ou controles de acesso em vigor, a primeira vez que alguém fica sabendo é quando a fatura chega.

Os Reais Riscos de Negócio da IA Sombra

A transição de custos fixos para consumo baseado em tokens cria riscos de segurança de dados que são fundamentalmente difíceis de antecipar. Uma equipe executando consultas de inferência de alto volume, como processamento de documentos, sumarização e fluxos de trabalho de agentes de IA, pode gerar custos muitas ordens de magnitude além de uma assinatura SaaS normal, sem visibilidade até que a fatura da nuvem chegue.

Privacidade de Dados e Exposição de Propriedade Intelectual

Se um funcionário envia esses prompts para LLMs públicos sem quaisquer controles de segurança, eles estão essencialmente terceirizando algumas das informações mais sensíveis da empresa. Bases de código, modelos financeiros, informações de pacientes, dados de clientes, código proprietário, etc., estão todos disponíveis para um funcionário honesto que precisa fazer isso rapidamente.

Os riscos de segurança de dados da exposição podem assumir duas formas, uma das quais é a mais óbvia: o que o provedor de LLM faz com os dados sensíveis que recebe. O que eles estão fazendo com este prompt — se estão usando para treinamento de modelo, expondo a outros usuários, ou sofrendo violações, etc.

A outra, no entanto, é ainda mais insidiosa: a relacionada à privacidade e soberania dos dados. Assim, saúde, finanças, governo, etc., possuem regulamentações como HIPAA, SOC 2 e GDPR. O que eles realmente estão dizendo é que a organização deve estar ciente para onde os dados pessoais estão indo e a quem essas informações identificáveis estão sendo expostas.

Então, se um médico envia informações de pacientes para um LLM não autorizado, ou se um banqueiro envia informações financeiras para algum chatbot de consumidor, isso é essencialmente uma violação regulatória direta e uma quebra das obrigações de proteção de dados.

A Innovaccer, claro, é um exemplo da versão legítima dessa preocupação em uma escala enorme: eles processam cerca de 17 milhões de solicitações de inferência por mês em sua plataforma de saúde, o que significa dezenas de aplicativos, dezenas de milhões de usuários, etc. Portanto, sem um plano de controle centralizado com redação de PII e gerenciamento de dados integrados, teria sido insustentável do ponto de vista regulatório. O risco de IA sombra no espaço da saúde não é hipotético; está apenas esperando para acontecer.

Gastos com IA Não Rastreáveis e Não Controlados

O fato de os custos dos serviços de ferramentas de IA, baseados em tokens, variarem os torna fundamentalmente incognoscíveis quando o uso de IA é executado sem governança. Uma equipe que executa um alto volume de consultas de inferência, como processamento de documentos, sumarização e fluxos de trabalho de agentes de IA, pode ter custos muitas ordens de magnitude além de um custo SaaS normal, e ninguém sequer está ciente disso até receber a fatura de seu provedor de nuvem.

Essa situação rapidamente sai do controle quando muitas equipes estão executando suas próprias chaves de API, assinaturas de modelo e padrões de uso isoladamente umas das outras. Não há uma compreensão geral do custo de uso dos serviços de IA para toda a organização. Não há capacidade de entender os custos para produtos ou unidades de negócios específicos. Não há capacidade de limitar os custos até que eles saiam do controle. Em vez disso, a equipe financeira é deixada para tentar realizar uma auditoria forense da situação.

Isso é exatamente o que um Gateway de IA central resolve. Tanto a Innovaccer quanto a Aviva resolveram esse problema direcionando todo o tráfego de LLM através do TrueFoundry AI Gateway para rastrear tokens e custos por equipe, usuário, ambiente e modelo. Eles foram capazes de entender e rastrear aumentos de custos por serviço em apenas minutos. Isso é algo que simplesmente não existe se cada equipe estiver executando sua própria integração de API fragmentada. Sem um plano de controle central, os custos de IA sombra são fundamentalmente invisíveis até se tornarem um problema.

Pontos Cegos de Conformidade e Auditoria

Isso significa que os sistemas de conformidade não recompensam a participação; eles recompensam os resultados, e com o uso de IA espalhado por sistemas não sancionados, os resultados são impossíveis de produzir. Não há registros coletados centralmente de quais modelos foram usados, quais dados da empresa foram passados por eles e o que foi enviado como prompt.

Não há trilha de auditoria que o responsável pela conformidade possa apresentar ao regulador. Este é um problema que algumas organizações podem enfrentar em algum momento no futuro? Absolutamente não. Para qualquer organização sujeita a uma auditoria SOC 2, uma auditoria GDPR ou uma auditoria HIPAA, este não é um problema futuro; é o problema presente.

SOC 2 exige evidências de controles de gerenciamento e processamento de dados, GDPR exige evidências de conhecimento de onde seus dados sensíveis estão fluindo e a capacidade de excluí-los sob demanda, e HIPAA exige trilhas de auditoria de todos os sistemas que tocam dados de pacientes.

• O uso de IA sombra viola todos eles, não por intenção, mas pela própria natureza dos sistemas utilizados. O resultado final é que uma auditoria, uma investigação, pode revelar meses de uso de IA não sancionado e, nesse ponto, não é mais uma discussão sobre por que a política foi violada, mas sobre por que nenhum controle foi implementado. Para a Innovaccer, a decisão de rotear todo o uso de IA Generativa através de um gateway central nunca foi tomada; sempre foi um requisito de seu ambiente, ditado pela necessidade de operar em um mundo de fluxos de trabalho clínicos pesados em HIPAA e PHI.

O Paradoxo dos Preços: Como as Plataformas de IA Empresariais Alimentam a IA Sombra

O problema com a maioria das estratégias de IA empresarial é uma ironia bastante desconfortável: As plataformas projetadas para gerenciar o uso de IA são tão caras, fragmentadas e operacionais por natureza que podem, inadvertidamente, encorajar as organizações a recorrerem a plataformas ilícitas em primeiro lugar. A IA sombra nem sempre é resultado de uso irresponsável; na verdade, pode ser uma resposta lógica aos desafios impostos pelas plataformas legítimas.

Governança Restrita por Preços Empresariais

As características mais importantes são o single sign-on, controles de acesso baseados em função, trilhas de auditoria detalhadas e alocação de custos por equipe. Essas são as características tipicamente reservadas para o nível de preço mais caro de qualquer sistema de IA popular. O custo de acesso a uma infraestrutura em conformidade para uma equipe que está testando um novo modelo ou construindo uma ferramenta simples é desproporcional ao que eles estão tentando alcançar.

A solução para o problema da organização é óbvia. O departamento de TI simplesmente licenciará o nível empresarial para um punhado de usuários para manter o custo razoável. O restante das pessoas esperará em uma fila ou encontrará outra maneira de entrar. O segundo grupo de pessoas não para o que está fazendo. Eles simplesmente param de fazê-lo de uma forma que a governança se preocupe em monitorar.

Os controles de custo que são implementados para resolver o problema são os que criam o problema.

Ferramentas Fragmentadas Aumentam o Atrito

No entanto, mesmo que consigam usar essa infraestrutura de IA sancionada, logo descobrem que não estão usando apenas um produto; estão usando um produto para o gateway de API, outro para observabilidade, outro para serviço de modelos e outro para gestão de prompts. Como resultado, eles têm múltiplas integrações para gerenciar e múltiplos fluxos de acesso para administrar, e a dificuldade de trabalhar com a pilha oficial simplesmente não compensa o benefício de chamar a API.

A fragmentação da pilha oficial não só cria um problema de governança, mas também um problema de TCO, tornando impossível implementar a tecnologia em toda a organização. Se, para usar a tecnologia, você precisa de múltiplos fornecedores e múltiplos contratos, então a resposta óbvia é limitar o acesso a ela. É claro que isso cria outro problema de concentração, porque agora uma pequena porcentagem da população pode usar a tecnologia através da pilha oficial, enquanto o restante é forçado a usar alternativas não gerenciadas.

A necessidade de uma plataforma como a TrueFoundry, que oferece Gateway de IA, observabilidade, serviço de modelos e gestão de prompts em um único plano de controle, não é apenas um argumento de governança; é um argumento de TCO. O fato é que a tecnologia de IA sancionada não escalará em toda a organização a menos que seja acessível.

Sobrecargas de Computação Desencorajam a Experimentação

Os serviços de IA gerenciados, por sua vez, têm um acréscimo significativo sobre os custos de computação. Por exemplo, o AWS SageMaker tem um acréscimo efetivo de 25% sobre os custos de instância. Esta é uma diferença significativa, especialmente se o desenvolvedor estiver usando uma carga de trabalho com alta utilização de GPU ou inferência em larga escala. Para desenvolvedores que sabem o que esses custos significam, esta é uma fonte contínua de frustração.

O que estamos vendo aqui é um padrão muito familiar no mundo do Shadow IT. O que temos são desenvolvedores efetivamente provisionando sua própria infraestrutura, usando suas próprias chaves de API, ou usando serviços mais baratos e não gerenciados para evitar a sobrecarga de custo de usar uma plataforma oficial. Agora, eles não estão tentando escapar de algum tipo de modelo de governança. Eles estão apenas tentando realizar algo sem gastar um orçamento arbitrário. O que precisamos fazer é fornecer plataformas que repassem essas economias de infraestrutura aos desenvolvedores. O que a TrueFoundry está fazendo, usando Kubernetes e instâncias em vez de um serviço gerenciado, é especificamente projetado para eliminar esses incentivos para que os desenvolvedores contornem a plataforma oficial.

Por Que os Controles Tradicionais Falham em Deter o Shadow AI

Embora possa ser razoável buscar mitigar o risco de Shadow AI através de vários controles de segurança, isso consistentemente tem um desempenho inferior nesse aspecto. As ferramentas e técnicas usadas para gerenciar o Shadow IT de forma racional não foram eficazes para lidar com o Shadow AI. Controlar o Shadow AI não é possível; isso apenas o torna menos detectável.

Os controles de segurança em nível de rede foram projetados em um mundo onde o Shadow IT era representado por um funcionário executando um aplicativo não autorizado ou acessando um domínio específico. O Shadow AI não funciona dessa forma. A chamada de API para OpenAI, Anthropic ou Google é apenas uma chamada HTTPS criptografada pela rede, exatamente da mesma forma que qualquer chamada para um site externo. As ferramentas DLP e os monitores de rede atuais não conseguem distinguir entre um funcionário acessando um modelo de produção e um funcionário usando sua própria chave de API, pois são idênticos em natureza e aparência. Quando aparece nos logs de rede como uma anomalia, já é tarde demais.

Ter banido ferramentas de IA em toda a empresa, no entanto, traz um problema diferente. O funcionário não pode mais usar as ferramentas de IA no trabalho, então as leva para casa e as usa em seus dispositivos pessoais com suas chaves de API pessoais em sua rede doméstica. Os funcionários passaram de um problema que pode ser gerenciado e controlado para um que não pode ser gerenciado ou controlado.

Estudos têm mostrado repetidamente que não ter opções, mesmo com políticas de segurança restritivas, leva à não conformidade em vez de um comportamento que não contorna as regras. Funcionários sob pressão competitiva para entregar trabalho com ferramentas de inteligência artificial não vão se colocar voluntariamente em desvantagem de produtividade. Os funcionários encontrarão uma maneira de contornar qualquer obstáculo que a organização coloque em seu caminho.

A resposta para o risco de Shadow AI não é mais controles; é tornar o caminho controlado mais fácil do que o caminho não controlado. Se o caminho controlado puder ser rapidamente acessado e usado sem a penalidade de custos de experimentação aumentados, então a necessidade de contornar os controles desaparece.

Como as Empresas Podem Detectar o Uso de Shadow AI

A detecção precisa acontecer antes da remediação. A maioria das empresas subestima enormemente a extensão do uso não sancionado de IA em suas redes porque é difícil de detectar. O primeiro passo não é um documento de política; é desenvolver visibilidade.

O primeiro passo para desenvolver essa visibilidade é monitorar o tráfego de saída para endpoints públicos conhecidos de serviços de ferramentas de IA. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral e Cohere estão entre as empresas que usam domínios e endereços IP conhecidos para seus serviços de API. Para a maioria das empresas, as equipes de rede e segurança podem monitorar o tráfego de saída para detectar tráfego para esses endpoints conhecidos de dentro da corporação. Volumes incomuns, horários incomuns e tráfego de fontes incomuns são todos sinais. É claro que isso nem de perto é exaustivo, porque usuários fora da rede doméstica não podem ser monitorados neste nível. Mas é uma maneira simples de detectar tráfego interno com o maior risco de exposição.

A detecção de chaves de API e assinaturas não sancionadas requer uma revisão de dados financeiros e de acesso. Por exemplo, uma revisão das despesas de nuvem pode indicar o uso de ferramentas de IA que não foi formalmente orçado. Da mesma forma, uma revisão de repositórios de código-fonte pode indicar chaves de API codificadas (hardcoded), uma prática infelizmente comum que introduz vulnerabilidades de segurança e riscos na cadeia de suprimentos.

No entanto, a associação do uso de IA com equipes e aplicativos ajuda a fechar a lacuna de responsabilidade deixada pela mera análise de fluxos de tráfego brutos. Não é muito útil saber se sua rede está usando um endpoint para um LLM; seria muito mais útil saber qual equipe ou aplicativo o está usando. É aqui que a marcação (tagging), ou atribuição de metadados a chamadas de API, é necessária para conseguir isso. É precisamente isso que um Gateway de IA Centralizado pode ajudar uma organização a realizar. É precisamente isso que o Gateway da TrueFoundry permite que uma organização realize: marcar todo o seu tráfego com metadados de usuário, equipe e ambiente, e então filtrar seus dados de log e métricas por essas tags para obter uma imagem completa de tudo em tempo real.

No entanto, usar um Gateway de IA Centralizado para descobrir o uso oculto de IA é a solução de detecção mais escalável e simultaneamente aborda este problema. Se todo o uso de IA sancionado flui por um único gateway, então qualquer coisa não representada nos dados de log desse próprio gateway deve necessariamente ser considerada uso não sancionado. Isso muda o problema de um problema forense baseado em reação para um problema de definição. A diferença entre o uso sancionado refletido nos dados de log de um Gateway de IA Centralizado e o uso total de IA é uma medida da exposição ao risco de Shadow AI.

Organizações como Innovaccer e Aviva eliminaram completamente seu ponto cego de Shadow AI usando um Gateway de IA Centralizado, como o AI Gateway da TrueFoundry, para rotear todo o seu uso de LLM. Não porque de alguma forma conseguiram parar todo o resto, mas porque tornaram seu caminho de uso sancionado tão abrangente que agora inclui todo o seu uso legítimo.

Como Reduzir o Risco de Shadow AI Sem Retardar as Equipes

O objetivo não é dificultar o uso de ferramentas de IA; pelo contrário, queremos tornar o uso "governado" indistinguível de "fácil". Cada etapa adicional de governança que dificulta legitimamente o uso da IA é uma força que nos impulsiona em direção à IA Sombra. A redução do risco da IA Sombra é tanto um problema de experiência do produto quanto um problema de segurança de dados.

Torne a IA acessível através de um único gateway. A coisa mais importante que uma organização deve fazer é garantir que haja um único ponto de entrada "aprovado" através do qual todos os modelos de ferramentas de IA que ela realmente deseja usar sejam acessíveis. O AI Gateway da TrueFoundry oferece uma única API através da qual os desenvolvedores de uma organização podem acessar mais de 250 LLMs: OpenAI, Claude, Gemini, Groq, Mistral, LLaM auto-hospedado, etc., tudo através de uma única API compatível com OpenAI. Ele fala a linguagem que os desenvolvedores já usam. Assim, o atrito entre usar uma chave de API individual e usar a plataforma oficial é quase zero.

Faça a governança acontecer automaticamente no nível da plataforma. Os controles de governança são os mais importantes. A mascaramento de PII, o registro de solicitações, os controles de acesso e os controles de cota devem ocorrer de forma transparente na camada de infraestrutura, sem que nenhum desenvolvedor precise implementá-los. A TrueFoundry faz isso automaticamente no nível do gateway. Cada solicitação é registrada, dados sensíveis são mascarados antes de sair da rede da organização, e limites de cota ou orçamentos de tokens são aplicados com base na identidade da equipe ou do serviço. Essas diretrizes claras são aplicadas sem adicionar atrito aos desenvolvedores.

Torne a IA sancionada economicamente viável em escala. As equipes não usarão a plataforma oficial se for claro que é mais caro passar pela IA Sombra. O fato de a arquitetura da TrueFoundry usar Kubernetes e instâncias de nuvem em vez de adicionar um componente de serviço gerenciado significa que ela repassa esses custos em vez de adicionar um custo de plataforma em si. O fato de suportar o uso fracionado de GPU e instâncias spot é significativo na redução dos custos de inferência. A equipe da Aviva e a Innovaccer consideraram isso economicamente viável em escala, e é por isso que é um caminho sancionado e não um mandato em primeiro lugar.

Ofereça opções de autoatendimento às equipes. O maior motivador para usar a IA Sombra é a velocidade, e a única cura para a velocidade é mais velocidade, o que a TrueFoundry e o caminho sancionado proporcionam. O fato de oferecer opções de autoatendimento é importante porque engenheiros de ML e IA podem implantar seus modelos, configurar novas chaves virtuais e implementar opções de fallback e novas aplicações sem esperar que suas respectivas equipes de infraestrutura e TI as aprovem. A equipe da Aviva esperava que seus novos engenheiros implantassem ou atualizassem um modelo dentro da primeira semana, o que é uma boa medida do que é possível com uma plataforma que é de fato autoatendimento.

As filas de aprovação e provisionamento são onde a adoção da IA sancionada está atualmente perdendo para a IA Sombra, e é precisamente aí que ela precisa ganhar terreno para se tornar uma opção viável novamente.

Como a TrueFoundry Elimina a IA Sombra Sem a Margem de Lucro Empresarial?

A maioria das plataformas de IA de nível empresarial exige uma compensação. Você pode ter governança ou velocidade de desenvolvimento, mas não ambos a um custo escalável. A TrueFoundry, no entanto, é projetada em torno de um princípio diferente. Esse princípio é que isso não é uma verdade fundamental, apenas uma limitação do produto. Nossa arquitetura é projetada para que o caminho da governança seja também o caminho de menor custo, máxima velocidade e máxima capacidade – a única maneira de eliminar a IA Sombra, e não apenas empurrá-la ainda mais para a clandestinidade.

Acesso Unificado Dentro da Sua Própria VPC

A TrueFoundry hospeda seu AI Gateway e sua infraestrutura de serviço de modelos diretamente em sua conta AWS, GCP ou Azure, e não como um intermediário SaaS entre suas aplicações e sua nuvem. Essa é uma diferença fundamental na arquitetura. Quando hospedamos dentro da sua VPC, cada chamada de inferência, cada prompt, cada resposta dos seus modelos permanece dentro do seu ambiente. Esses dados sensíveis nunca passam por um sistema de terceiros, nunca passam pela sua infraestrutura compartilhada e nunca saem dos seus limites de governança.

Esta é uma vantagem significativa para indústrias altamente regulamentadas. Por exemplo, se você é uma organização de saúde e lida com dados PHI, ou se você é uma organização de serviços financeiros e lida com dados de clientes, ou se você é um contratado do governo e está no GovCloud, você pode usar a TrueFoundry com a mesma confiança que usa para qualquer outra aplicação em sua nuvem, porque estamos em sua nuvem. Essa é uma diferença fundamental na arquitetura. É por isso que a Innovaccer, por exemplo, está em nosso ambiente AWS GovCloud. Eles nos usam para suas cargas de trabalho padrão e para cargas de trabalho alinhadas ao HIPAA com muitos PHI, simplesmente porque esses dados nunca saem de sua nuvem.

Isso também resolve o grande problema de vazamento de dados que está no cerne do que a IA Sombra tenta fazer desde o início. Se estamos começando com a plataforma sancionada, não há problema de privacidade de dados em contorná-la.

Controles de Custo Sem a Taxa da Plataforma

A TrueFoundry oferece RBAC, controles de custo, cotas baseadas em tokens e observabilidade como recursos padrão da plataforma. Estes não são recursos que exigem um envolvimento de serviços profissionais para serem implementados. Suportamos limites de taxa configurados por usuário, por serviço e por endpoint. Suportamos tokens e orçamentos de custo configurados por equipe com limites rígidos que impedem o gasto excessivo por completo, em vez de simplesmente detectá-lo após o ocorrido.

Isso é importante abordar com a IA Sombra, pois os controles de custo são uma das principais áreas que são comumente sacrificadas como forma de controlar o acesso à plataforma para controlar os custos. O ciclo de limitar o acesso para limitar custos, para limitar o acesso para limitar custos, e assim por diante, para finalmente chegar à solução da IA Sombra como forma de contornar esses controles para realizar o trabalho real, é quebrado quando podemos simplesmente fornecer uma plataforma que seja suficientemente econômica para ser amplamente utilizada e suficientemente granular para fornecer controles de custo no nível da equipe. Posso fornecer a cada equipe de engenharia seu próprio orçamento, cota e nível de acesso sem criar um problema de controle de custos.

Visibilidade Centralizada e Trilhas de Auditoria

O AI Gateway da TrueFoundry oferece um painel único para todos os prompts, contagens de tokens, interações de modelos, latência e eventos de erro em toda a organização. Os logs são completos e exportáveis, incluindo metadados de nível de usuário, equipe, ambiente e modelo. Os logs podem ser diretamente integrados a qualquer pipeline de observabilidade. Por exemplo, o Grafana é usado pela Innovaccer para visualizar as métricas OpenTelemetry da TrueFoundry em produção.

Isso aborda todos os pontos cegos nos requisitos de postura de segurança de dados da organização. Por exemplo, se o auditor pedir para ver os controles de acesso a dados para uma auditoria SOC 2, ou se uma auditoria de um processo de conformidade HIPAA exigir uma trilha de auditoria dos sistemas que tocaram PHI, a resposta está nos logs do AI Gateway. Não há necessidade de explicar ou justificar nada, nem de conduzir uma análise forense sobre por que os registros não existem.

Capacitando Desenvolvedores Em Vez de Bloqueá-los

A TrueFoundry oferece uma única API, que pode ser usada através do OpenAI. Isso permite que ela chame qualquer modelo público ou privado que uma organização tenha configurado com mais de 250 provedores públicos e seus próprios modelos rodando em sua plataforma de implantação. A experiência para um desenvolvedor usando a API da TrueFoundry para chamar o GPT-4o é idêntica a chamá-lo diretamente. O tratamento de credenciais, o registro, o gerenciamento de custos e os fallbacks são todos tratados nos bastidores na camada de infraestrutura.

O efeito geral é que o desenvolvedor não terá necessidade ou desejo de contornar a plataforma. O desenvolvedor consegue acessar todos os modelos que desejar, através de uma interface que já está acostumado a usar. A plataforma de implantação oferecida pela TrueFoundry também permite um modelo de autoatendimento. Isso permite que os desenvolvedores usem sua plataforma para criar novos serviços, escalar automaticamente e atualizar modelos sem precisar da ajuda de uma equipe de plataforma. Devido ao modelo de autoatendimento e à facilidade de uso da plataforma TrueFoundry, contornar a plataforma será sempre uma opção menos preferível em comparação com o uso da plataforma sancionada. Este é o único tipo de governança de IA Sombra.

Conclusão: Controle a IA Sombra Através da Habilitação

A IA Sombra é, em última análise, um produto de uma lacuna de ferramentas. Se o caminho sancionado para a pilha de IA empresarial for muito lento para acessar, muito caro para escalar ou muito fragmentado para usar, as equipes encontrarão uma maneira de usar algo fora dele, e não teremos mais visibilidade ou controle sobre esse uso. Comprar ferramentas de governança mais restritivas ou práticas de aquisição não resolve esse problema; elas simplesmente pioram o problema, tornando o caminho sancionado ainda mais difícil de usar.

Devemos tornar o caminho sancionado melhor do que o caminho sombra. Devemos torná-lo mais fácil de acessar, mais econômico para escalar, mais utilizável e mais abrangente em termos de modelos e casos de uso que as equipes possam querer usar. Se estivermos nessa situação, a IA Sombra não é algo contra o qual estamos lutando; é simplesmente algo contra o qual não precisamos lutar porque nossa solução é melhor do que a alternativa.

A TrueFoundry foi construída do zero para resolver este problema. Oferecemos governança de nível empresarial em sua própria nuvem, sem margem de lucro por token, sem recursos bloqueados por edições caras e sem uma experiência de usuário que force as equipes a um sistema de tickets. 

Agende uma demonstração para saber como a TrueFoundry pode ajudar sua organização a alcançar um plano de controle unificado e compatível para todo o uso de IA, sem atrasar suas equipes.

Perguntas Frequentes

Quais são os riscos da IA Sombra?

Os principais riscos da IA sombra incluem vazamento de dados sensíveis, exposição acidental de dados da empresa em prompts, problemas de conformidade, falta de visibilidade sobre o uso da IA, custos imprevistos e processos fragmentados de gerenciamento de dados. A TrueFoundry aborda esses fatores de risco da IA sombra, fornecendo um meio seguro e controlado de acesso aos sistemas de ferramentas de IA.

Como lidar com os riscos da IA sombra?

As empresas devem fornecer uma plataforma empresarial autorizada que os funcionários prefiram usar para mitigar os riscos da IA Sombra. A implantação de um gateway central garante que todas as interações do modelo permaneçam seguras dentro do ambiente de nuvem privada. A TrueFoundry mantém controles de acesso rigorosos e rastreia o consumo de tokens sem diminuir a produtividade geral da sua equipe de engenharia.

Como detectar riscos de IA sombra?

A detecção de riscos de IA Sombra começa com o monitoramento do tráfego de rede de saída para endpoints de modelos públicos conhecidos. As equipes de segurança devem auditar os gastos com a nuvem e os repositórios de código-fonte em busca de credenciais de API codificadas. O roteamento de todo o tráfego sancionado através do gateway TrueFoundry expõe qualquer uso externo como uma violação não aprovada das políticas de segurança corporativas.

Como abordamos o risco associado à IA Sombra?

Em vez de restringir o acesso a sistemas de IA, as organizações devem garantir acesso seguro. Acesso seguro significa fornecer interfaces de IA autorizadas, controles de acesso e mecanismos de proteção de dados. Ao fornecer às organizações acesso seguro, os funcionários não usarão sistemas de IA não autorizados. A infraestrutura da TrueFoundry pode ajudar as organizações a fornecer acesso seguro, ao mesmo tempo em que permite que os funcionários explorem os sistemas de IA.

Como abordamos o risco associado à IA Sombra?

No entanto, para que as organizações abordem o risco associado à IA Sombra, elas devem primeiro ter visibilidade sobre o uso. Isso é frequentemente feito monitorando o uso da API, analisando padrões de uso e revisando dados de saída. Ter um único ponto de acesso para casos de uso de IA facilita o rastreamento do uso. Isso é exatamente o que a TrueFoundry pode fornecer a uma organização.

Por que sistemas de IA empresariais caros levam à IA Sombra?

Se os sistemas de IA certificados para empresas são difíceis de acessar, caros ou demorados para implantar, os funcionários podem recorrer a sistemas de IA públicos para acelerar a conclusão de tarefas. Há uma desconexão entre o que é recomendado e o que é realmente usado. A IA Sombra ocorre quando o sistema de IA recomendado não consegue fornecer a velocidade e a flexibilidade necessárias. A TrueFoundry preenche essa lacuna, oferecendo acesso a sistemas de IA sem introduzir atrito adicional ao processo.

Como um Gateway de IA ajuda a prevenir a IA Sombra?

O objetivo de um Gateway de IA é fornecer uma camada centralizada que gerencia todo o acesso aos sistemas de IA. Em outras palavras, ele permite que uma organização rastreie se as políticas estão sendo seguidas, quais sistemas de IA são usados e se as políticas são aplicadas. Ajuda a minimizar o uso de sistemas de IA não autorizados, fornecendo um caminho certificado para os usuários acessarem os sistemas de IA. O Gateway de IA da TrueFoundry é uma camada centralizada que permite o acesso a sistemas de IA.