<용어사전> 섀도우 AI(Shadow AI), 기업은 왜 '몰래 쓰는 AI'를 걱정할까
에피AI 요약
SK에코플랜트의 생성형 AI를 활용해 요약·편집한 내용입니다
생성형 AI가 업무 전반으로 확산되면서 기업의 승인 없이 AI를 활용하는 '섀도우 AI(Shadow AI)'가 새로운 보안 이슈로 떠오르고 있습니다. 업무 생산성을 높이는 장점과 함께 정보 유출, 개인정보 보호, AI 환각 등 다양한 위험이 커지면서 기업들은 안전한 AI 거버넌스 구축에 나서고 있는데요. 이번 콘텐츠에서는 섀도우 AI의 개념과 기업들이 이를 주목하는 이유를 살펴봅니다.
생성형 AI가 업무 전반으로 빠르게 확산되면서
기업들의 AI 활용 방식도 빠르게 변화하고 있습니다.
보고서 작성부터 회의록 정리, 번역, 코드 생성까지
AI는 업무 생산성을 높이는 핵심 도구로 자리 잡고 있는데요.
하지만 최근에는 기업의 승인 없이 직원들이 개인 계정으로
생성형 AI를 업무에 활용하는 사례도 함께 늘어나고 있습니다.
업무 효율은 높일 수 있지만,
기업 입장에서는 보안과 정보 관리 측면에서 새로운 위험 요소가 될 수 있는데요.
'섀도우 AI(Shadow AI)'란 무엇이며, 기업들은 왜 이를 주목하고 있을까요?
오늘 <용어사전>에서는 섀도우 AI의 개념과 등장 배경,
그리고 AI 시대 기업들이 왜 새로운 AI 거버넌스를 구축하고 있는지 알아보겠습니다.
‘섀도우 AI’란?
섀도우 AI는 기업이 공식적으로 승인하거나 관리하지 않는 생성형 AI 서비스를
직원이 업무에 활용하는 것을 의미합니다.
쉽게 말해 회사가 허용하지 않은 AI 서비스를
개인 계정으로 이용해 업무를 처리하는 경우가 대표적인 사례입니다.
예를 들어 회의 내용을 AI 프로그램에 입력해 회의록을 작성하거나,
사내 문서를 요약하고 보고서를 작성, 프로그래밍 코드를 생성하는 등
다양한 업무에 개인용 AI 서비스를 활용하는 경우가 이에 해당합니다.
이 개념은 기업 승인 없이 소프트웨어나 클라우드 서비스를 사용하는
'섀도우 IT(Shadow IT)'에서 확장됐습니다.
생성형 AI가 누구나 쉽게 사용할 수 있는 도구가 되면서
직원들이 업무 효율을 높이기 위해 AI를 활용하는 사례가 급증했고,
그만큼 기업이 파악하지 못하는 AI 활용도 함께 늘어난 것입니다.
직원들은 왜 '몰래' AI를 사용할까
섀도우 AI는 단순히 직원들의 보안 의식이 부족해서 생기는 현상은 아닙니다.
생성형 AI는 반복 업무를 줄이고 생산성을 높이는 데 매우 효과적입니다.
보고서 초안을 작성하거나 회의록을 정리하고,
복잡한 문서를 요약하거나 프로그래밍 코드를 생성하는 등
다양한 업무를 몇 분 만에 처리할 수 있기 때문입니다.
문제는 기업이나 기관이 제공하는 AI의 기능이 제한적이거나 외부 자료 검색이 어렵고,
사용 승인 절차가 복잡한 경우입니다.
더 빠르고 더 나은 결과물을 얻기 위해
내부 직원들은 자연스럽게 챗GPT와 같은 외부 AI 서비스를 찾게 됩니다.
실제로 일부 기업에서는 자체 생성형 AI를 운영하고 있음에도
성능이나 편의성을 이유로 외부 AI를 사용하는 사례가 꾸준히 보고되고 있습니다.
결국 섀도우 AI는 직원 개인의 일탈이라기보다
업무 생산성에 대한 요구와 보안 정책 사이의 간극에서 나타나는
사각지대 현상이라고 볼 수 있습니다.
기업은 왜 섀도우 AI를 우려할까
기업들이 가장 우려하는 부분은 정보 유출 가능성입니다.
업무 편의를 위해 AI에 사내 문서나 회의 내용,
고객 정보, 소스코드 등을 입력하면 민감한 정보가
외부 AI 서비스로 전달될 수 있기 때문입니다.
또한 입력한 데이터가 AI 모델 학습에 활용되는지 여부를
사용자가 명확히 확인하기 어려운 경우도 있어
보안과 개인정보 보호 측면에서 우려가 커지고 있습니다.
생성형 AI의 결과물을 그대로 활용하는 것도 또 다른 위험 요소입니다.
AI는 실제와 다른 정보를 사실처럼 제시하는
'AI 환각(Hallucination)' 현상을 일으킬 수 있으며,
검증되지 않은 내용을 업무에 활용할 경우
잘못된 의사결정이나 저작권·법적 문제로 이어질 가능성도 있습니다.
특히 제조업이나 반도체 산업처럼 기술 자산이 중요한 분야에서는
설계 도면, 생산 공정, 연구개발 자료 등이 외부 AI로 전송될 경우
기업 경쟁력 자체가 위협받을 수도 있습니다.
이미 현실이 된 섀도우 AI 위험
섀도우 AI의 위험은 단순한 가능성이 아니라 이미 현실에서 나타나고 있습니다.
2023년에는 국내 대기업 직원이 업무 중
사내 소스코드와 회의 내용을 생성형 AI에 입력하면서
민감한 내부 정보가 외부 AI 서버로 전송된 사례가 알려졌습니다.
이후 주요 기업들은 생성형 AI 사용에 승인 절차를 도입하거나
사내 전용 AI 서비스를 확대하는 등 관리 체계를 강화하고 있습니다.
글로벌 조사 결과도 이러한 위험을 보여줍니다.
IBM의 '2025 데이터 유출 비용 보고서'에 따르면
조사 대상 기업의 20%는 섀도우 AI와 관련된 보안 사고를 경험했으며,
사고 발생 시 평균 20만 달러(약 2억9000만원) 이상의 추가 대응 비용이
발생한 것으로 나타났습니다.
한 번 외부 AI 서비스에 입력된 데이터는 완전히 회수하기 어려운 만큼,
기업들은 섀도우 AI를 새로운 보안 리스크로 인식하고 있습니다.
AI 활용을 막는 것이 답일까
그렇다고 AI 활용 자체를 막는 것이 해결책은 아닙니다.
생성형 AI는 이미 업무 생산성을 높이는 핵심 도구로 자리 잡았으며,
많은 글로벌 기업들도 AI 활용을 전면 금지하기보다
안전하게 사용할 수 있는 환경을 만드는 데 집중하고 있습니다.
실제로 기업들은 생성형 AI 사용 가이드라인을 마련하고,
입력 가능한 데이터 범위를 정하거나 결과물 검증 절차를 구축하는 등
AI 거버넌스를 강화하고 있습니다.
또한 직원 대상 AI 활용 교육과 사용 현황 모니터링을 통해
안전한 활용 문화를 정착시키고 있습니다.
최근에는 기업 내부 데이터만 활용하는 사내 생성형 AI와
기업용 AI 서비스를 도입하거나,
외부 클라우드 대신 기기 내부에서 AI를 실행하는
온디바이스 AI와 AI PC를 활용해 민감한 정보가
외부로 전송되지 않도록 하는 사례도 늘어나고 있습니다.
결국 중요한 것은 AI를 '쓰지 않는 것'이 아니라
안전하게 활용할 수 있는 관리 체계를 마련하는 것입니다.
AI 시대의 경쟁력은 '안전한 활용'
생성형 AI 활용이 확산될수록 기업들은 AI를 얼마나 많이 사용하는지 보다
얼마나 안전하고 신뢰할 수 있는 환경에서 활용하는지를
더욱 중요하게 보고 있습니다.
SK에코플랜트는 이러한 흐름에 맞춰 AI 시대를 뒷받침하는
AI 인프라 설루션 프로바이더로서의 역할을 확대하고 있는데요.
울산 AI 데이터센터를 구축하며
AI 전용 데이터센터 개발·구축 역량을 강화하는 한편,
부평 데이터센터 사업을 통해
안정적인 전력 공급 시스템 및 냉각 기술을 적용,
AI 산업을 원활하게 운영하기 위한 기반을 마련하고 있습니다.
앞으로 기업들의 AI 활용이 더욱 확대될수록
이를 안전하게 운영할 수 있는 AI 인프라의 중요성도 함께 커질 전망인데요.
AI가 신뢰할 수 있는 환경에서 활용될 수 있도록
기반을 구축하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르는 만큼,
AI 인프라 혁신을 이어가고 있는
SK에코플랜트의 행보에도 많은 관심 부탁드립니다.
연관 콘텐츠
<용어사전> 섀도우 AI(Shadow AI), 기업은 왜 '몰래 쓰는 AI'를 걱정할까
생성형 AI가 업무 전반으로 빠르게 확산되면서
기업들의 AI 활용 방식도 빠르게 변화하고 있습니다.
보고서 작성부터 회의록 정리, 번역, 코드 생성까지
AI는 업무 생산성을 높이는 핵심 도구로 자리 잡고 있는데요.
하지만 최근에는 기업의 승인 없이 직원들이 개인 계정으로
생성형 AI를 업무에 활용하는 사례도 함께 늘어나고 있습니다.
업무 효율은 높일 수 있지만,
기업 입장에서는 보안과 정보 관리 측면에서 새로운 위험 요소가 될 수 있는데요.
'섀도우 AI(Shadow AI)'란 무엇이며, 기업들은 왜 이를 주목하고 있을까요?
오늘 <용어사전>에서는 섀도우 AI의 개념과 등장 배경,
그리고 AI 시대 기업들이 왜 새로운 AI 거버넌스를 구축하고 있는지 알아보겠습니다.
‘섀도우 AI’란?
섀도우 AI는 기업이 공식적으로 승인하거나 관리하지 않는 생성형 AI 서비스를
직원이 업무에 활용하는 것을 의미합니다.
쉽게 말해 회사가 허용하지 않은 AI 서비스를
개인 계정으로 이용해 업무를 처리하는 경우가 대표적인 사례입니다.
예를 들어 회의 내용을 AI 프로그램에 입력해 회의록을 작성하거나,
사내 문서를 요약하고 보고서를 작성, 프로그래밍 코드를 생성하는 등
다양한 업무에 개인용 AI 서비스를 활용하는 경우가 이에 해당합니다.
이 개념은 기업 승인 없이 소프트웨어나 클라우드 서비스를 사용하는
'섀도우 IT(Shadow IT)'에서 확장됐습니다.
생성형 AI가 누구나 쉽게 사용할 수 있는 도구가 되면서
직원들이 업무 효율을 높이기 위해 AI를 활용하는 사례가 급증했고,
그만큼 기업이 파악하지 못하는 AI 활용도 함께 늘어난 것입니다.
직원들은 왜 '몰래' AI를 사용할까
섀도우 AI는 단순히 직원들의 보안 의식이 부족해서 생기는 현상은 아닙니다.
생성형 AI는 반복 업무를 줄이고 생산성을 높이는 데 매우 효과적입니다.
보고서 초안을 작성하거나 회의록을 정리하고,
복잡한 문서를 요약하거나 프로그래밍 코드를 생성하는 등
다양한 업무를 몇 분 만에 처리할 수 있기 때문입니다.
문제는 기업이나 기관이 제공하는 AI의 기능이 제한적이거나 외부 자료 검색이 어렵고,
사용 승인 절차가 복잡한 경우입니다.
더 빠르고 더 나은 결과물을 얻기 위해
내부 직원들은 자연스럽게 챗GPT와 같은 외부 AI 서비스를 찾게 됩니다.
실제로 일부 기업에서는 자체 생성형 AI를 운영하고 있음에도
성능이나 편의성을 이유로 외부 AI를 사용하는 사례가 꾸준히 보고되고 있습니다.
결국 섀도우 AI는 직원 개인의 일탈이라기보다
업무 생산성에 대한 요구와 보안 정책 사이의 간극에서 나타나는
사각지대 현상이라고 볼 수 있습니다.
기업은 왜 섀도우 AI를 우려할까
기업들이 가장 우려하는 부분은 정보 유출 가능성입니다.
업무 편의를 위해 AI에 사내 문서나 회의 내용,
고객 정보, 소스코드 등을 입력하면 민감한 정보가
외부 AI 서비스로 전달될 수 있기 때문입니다.
또한 입력한 데이터가 AI 모델 학습에 활용되는지 여부를
사용자가 명확히 확인하기 어려운 경우도 있어
보안과 개인정보 보호 측면에서 우려가 커지고 있습니다.
생성형 AI의 결과물을 그대로 활용하는 것도 또 다른 위험 요소입니다.
AI는 실제와 다른 정보를 사실처럼 제시하는
'AI 환각(Hallucination)' 현상을 일으킬 수 있으며,
검증되지 않은 내용을 업무에 활용할 경우
잘못된 의사결정이나 저작권·법적 문제로 이어질 가능성도 있습니다.
특히 제조업이나 반도체 산업처럼 기술 자산이 중요한 분야에서는
설계 도면, 생산 공정, 연구개발 자료 등이 외부 AI로 전송될 경우
기업 경쟁력 자체가 위협받을 수도 있습니다.
이미 현실이 된 섀도우 AI 위험
섀도우 AI의 위험은 단순한 가능성이 아니라 이미 현실에서 나타나고 있습니다.
2023년에는 국내 대기업 직원이 업무 중
사내 소스코드와 회의 내용을 생성형 AI에 입력하면서
민감한 내부 정보가 외부 AI 서버로 전송된 사례가 알려졌습니다.
이후 주요 기업들은 생성형 AI 사용에 승인 절차를 도입하거나
사내 전용 AI 서비스를 확대하는 등 관리 체계를 강화하고 있습니다.
글로벌 조사 결과도 이러한 위험을 보여줍니다.
IBM의 '2025 데이터 유출 비용 보고서'에 따르면
조사 대상 기업의 20%는 섀도우 AI와 관련된 보안 사고를 경험했으며,
사고 발생 시 평균 20만 달러(약 2억9000만원) 이상의 추가 대응 비용이
발생한 것으로 나타났습니다.
한 번 외부 AI 서비스에 입력된 데이터는 완전히 회수하기 어려운 만큼,
기업들은 섀도우 AI를 새로운 보안 리스크로 인식하고 있습니다.
AI 활용을 막는 것이 답일까
그렇다고 AI 활용 자체를 막는 것이 해결책은 아닙니다.
생성형 AI는 이미 업무 생산성을 높이는 핵심 도구로 자리 잡았으며,
많은 글로벌 기업들도 AI 활용을 전면 금지하기보다
안전하게 사용할 수 있는 환경을 만드는 데 집중하고 있습니다.
실제로 기업들은 생성형 AI 사용 가이드라인을 마련하고,
입력 가능한 데이터 범위를 정하거나 결과물 검증 절차를 구축하는 등
AI 거버넌스를 강화하고 있습니다.
또한 직원 대상 AI 활용 교육과 사용 현황 모니터링을 통해
안전한 활용 문화를 정착시키고 있습니다.
최근에는 기업 내부 데이터만 활용하는 사내 생성형 AI와
기업용 AI 서비스를 도입하거나,
외부 클라우드 대신 기기 내부에서 AI를 실행하는
온디바이스 AI와 AI PC를 활용해 민감한 정보가
외부로 전송되지 않도록 하는 사례도 늘어나고 있습니다.
결국 중요한 것은 AI를 '쓰지 않는 것'이 아니라
안전하게 활용할 수 있는 관리 체계를 마련하는 것입니다.
AI 시대의 경쟁력은 '안전한 활용'
생성형 AI 활용이 확산될수록 기업들은 AI를 얼마나 많이 사용하는지 보다
얼마나 안전하고 신뢰할 수 있는 환경에서 활용하는지를
더욱 중요하게 보고 있습니다.
SK에코플랜트는 이러한 흐름에 맞춰 AI 시대를 뒷받침하는
AI 인프라 설루션 프로바이더로서의 역할을 확대하고 있는데요.
울산 AI 데이터센터를 구축하며
AI 전용 데이터센터 개발·구축 역량을 강화하는 한편,
부평 데이터센터 사업을 통해
안정적인 전력 공급 시스템 및 냉각 기술을 적용,
AI 산업을 원활하게 운영하기 위한 기반을 마련하고 있습니다.
앞으로 기업들의 AI 활용이 더욱 확대될수록
이를 안전하게 운영할 수 있는 AI 인프라의 중요성도 함께 커질 전망인데요.
AI가 신뢰할 수 있는 환경에서 활용될 수 있도록
기반을 구축하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르는 만큼,
AI 인프라 혁신을 이어가고 있는
SK에코플랜트의 행보에도 많은 관심 부탁드립니다.