ディミトリ・シロタ氏は、最初のデータインテリジェンスプラットフォームの一つであるBigIDのCEO兼共同創業者であり、プライバシー、セキュリティ、IDの専門家である。
AIはインターネットやモバイルよりも速いスピードで企業全体に広がっている。2年足らずで、コパイロット、大規模言語モデル、サードパーティツールは目新しいものから必需品へと変わった。これらは現在、営業からソフトウェア開発まで、日常業務に組み込まれている。
この急速な普及により、多くの経営陣は後手に回っている。従業員は機密情報をプロンプトに貼り付けている。ベンダーツールは顧客データを使って学習している。ポリシーは書面上は存在するが、実施されていない。経営幹部が可視化できているかどうかに関わらず、リスクはすでにビジネス内部に存在している。
メリットは確かに存在するが、リスクも同様だ。これを一過性の現象と捉える経営幹部は、コンプライアンス上の欠陥、評判の低下、業務上の死角に組織をさらしている。
企業全体で浮かび上がってきているパターンに基づくと、すべての経営幹部が優先すべきAIリスクには6つの側面がある。
1. シャドーAI：見えないものが害を及ぼす可能性がある
ほとんどの組織は、すでに社内で稼働している未承認のコパイロットやモデルの数を過小評価している。従業員はブラウザ拡張機能をインストールしたり、外部のコパイロットに接続したり、その影響を理解せずにサードパーティツールを試したりしている。これらの「シャドーAI」システムは、可視性なしに機密データや規制対象データを静かに取り込む可能性がある。
経営幹部の要点：ポリシーステートメントを超えたプログラムを構築する。リーダーは未承認のAI使用を特定し、どのデータがそこに流れ込んでいるかをマッピングし、潜在的な露出を評価するための積極的な発見プロセスが必要だ。見えないものを管理することはできない。
2. AIの信頼性、リスク、セキュリティ管理：サイロを打破する
AIのセキュリティ、コンプライアンス、リスクが個別に処理されることがあまりにも多い。セキュリティチームは脆弱性を監視する。リスクグループはサードパーティを評価する。コンプライアンス担当者は規制要件を追跡する。それぞれの視点は部分的であり、経営幹部に死角を残す。
経営幹部の要点：AIの信頼性、リスク、セキュリティのための統一戦略を作成する。モデルの所在地、アクセスするデータ、許可を持つ人、ベンダーの評価方法をリンクさせる。これら3つの側面を単一のフレームワークとして扱い、組織が問題に反応するのではなく予測できるようにする。
3. セキュアなデータパイプライン：燃料が重要
AIはそれを動かすデータと同じくらい信頼できるものでしかない。多くの企業では、モデルに供給されるデータのパイプラインが乱雑、不完全、または未検証である。欠陥のある、あるいは非準拠のデータセットでトレーニングすると、信頼性のない出力が生成され、ビジネスが不必要なリスクにさらされる。
経営幹部の要点：データパイプラインを企業資産のように扱う。データがモデルに到達する前に、どのように分類、クレンジング、キュレーションされるかについて規律を構築する。完全性、正確性、コンプライアンスを優先する。エンジンに燃料を供給するようなものと考える：クリーンな入力が出力の品質と安全性を決定する。
4. 従業員のAIへのアクセス：ガードレールが必要
従業員はすでに機密データをコパイロットやプロンプトに貼り付けている。多くの場合、彼らはリスクを認識していないか、ツールが安全であると想定している。実施メカニズムがなければ、書面によるポリシーはほとんど影響を与えない。
経営幹部の要点：技術的なガードレールを確立する。機密データを含むプロンプトを遮断し、リスクの高い情報が共有されたときにアラートを発し、従業員が権限を超えた方法でAIを使用できないようにロールベースのルールを適用するツールを検討する。道路上のシートベルトや速度制限を設定するようなアプローチ：大規模な安全性を確保するためには管理が必要である。
5. 責任あるAI：紙上の原則を超えて
「責任あるAI」は人気のあるフレーズになったが、多くの組織では、それはポリシー文書に記載された原則の集合にすぎない。説明責任がなければ、これらの原則は精査の下で崩壊する。
経営幹部の要点：意図から実施へ移行する。AI活動を追跡する監査証跡を通じて説明責任を構築する。モデルが機密データや規制対象データを露出させないようにする。倫理基準と法的要件に実践を合わせる。責任は単に伝達されるだけでなく、運用化されなければならない。
6. AIガバナンス：ゲームのルールを書く
AIはそれをサポートするガバナンス構造よりも速く進化している。多くの企業はデータやアプリケーションの監視はあるが、AIモデルとそれに流れ込む情報については監視していない。このギャップはコンプライアンスリスクを生み出し、リーダーシップがルールを一貫して実施する能力を奪う。
経営幹部の要点：モデルとそれらが使用するデータの両方にまたがるガバナンスシステムを構築する。モデルがどこにあるかをカタログ化し、それらがどのように適用できるかについての明確なポリシーを定義し、監視と報告のメカニズムを作成する。ガバナンスは企業内のAIのための憲法として機能すべきである：明確なルール、権利、責任の集合。
結論
AIリスクは仮説上のものではない。それはすでに、隠れたコパイロット、安全でないパイプライン、プロンプトを試している従業員の形で企業内に存在している。経営幹部にとっての問題は、これらのリスクが積極的に管理されているのか、それとも運に任せられているのかということだ。
シャドーAIに対処し、リスク監視を統一し、データパイプラインを保護し、従業員のためのガードレールを設定し、責任ある実践を実施し、ガバナンスを確立する企業は、リスクを軽減するだけでなく、自信を持って革新するための態勢を整えることになる。
リーダーにとって、選択は明確だ：AIを管理されていない実験として扱い、明日の見出しをリスクにさらすか。それをビジネス規律として扱い、持続可能な優位性の基盤を作るか。
