Теневой ИИ и теневая продуктивность на работе

(Shadow AI / Shadow productivity)

Мы используем ИИ для работы, танцуем и совокупляемся с ним в совершенно экзотических позах в погоне за хорошей оценкой на ревью, райзом и премией.

Помню как в ВК неистово прогонял через него корзинки поисковых запросов, ранжировал, обсуждал. Руководство было в курсе: я и так работал до ночи, а без такой поддержки вообще бы зашился и сгорел.

Но обычно сценарии чуть другие:
Сотрудник шарашит в чаты с ИИ любые данные, в том числе чувствительные. Сотрудник выживает, ему нужно показать результат. Или ленится, но тоже гонится за эффективностью и продуктивностью.

Куда оно потом и в каком виде отлетает, как используется LLM в будущем — загадка дыры. У команий зачастую просто нет инструментов контроля за такой деятельностью сотрудника.

Вот такое распределение по решаемым задачам
— Research (60.8%)
— Data analysis and forecasting (41%)
— Image and content creation (33%)
— Customer support requests (27%)
— HR functions (17%)
(источник)

В топе — исследования и анализ данных, что подразумевает отправку чувствительных данных в свободное плавание.
А недавнее исследование Cyberhaven показывает, что с марта 2023 по март 2024 года объём корпоративных данных, которые сотрудники загружали в инструменты ИИ, вырос на 485 процентов. Не нашёл более свежих данных, но рискну предположить, что использование растет экспоненциально.

Так что есть гипотеза, что всеми этими закрытыми контурами, системами безопасности и NDA на 10 листов мелким текстом уже сейчас можно подтереться.

Давайте анонимно рассчитаемся на первый-второй:

🔥 — не гружу в ИИ-чаты ничего чувствительного
❤️ — шарашу как пулемёт всё подряд во имя результата
🦄 — осторожничаю, но приходится делиться сокровенным