기업용 AI 확산 속 ‘섀도 AI’ 늘었다…거버넌스 공백이 변수

최근 기업들이 인공지능(AI)을 도입하는 속도가 빨라지고 있지만, 이와 함께 ‘섀도 AI’라는 새로운 문제가 부각되고 있다. 섀도 AI란 공식적인 IT 부서의 승인 없이 직원들이 개인적으로 사용하는 AI 도구나 솔루션을 의미하며, 이는 보안 및 정책 관리에 있어 큰 도전 과제가 된다. 특히, 제한된 시범 운영에서 성과를 내더라도 이를 전사적으로 확대하는 과정에서 발생하는 통제의 어려움이 문제로 지적되고 있다.

수세(SUSE S.A.)의 AI 부문 부사장 리스 옥센햄은 최근 열린 수세콘 2026에서 기업들이 대규모 운영 환경에서 AI를 안전하게 적용하는 데 있어 직면한 문제를 강조했다. 그는 기업들이 단순한 파일럿 프로젝트에서 벗어나 핵심 데이터와 함께 실제 운영에 AI를 적용하기 위해서는 강력한 안전 장치와 거버넌스가 필요하다고 언급했다. 이는 단순히 기술적인 문제를 넘어, 조직 내에서의 정책과 절차의 정비가 필수적임을 의미한다.

AI의 도입이 원활하지 않은 이유 중 하나는 보안과 관련된 리스크 때문이다. 섀도 AI는 종종 보안 프로토콜을 무시하고, 민감한 데이터에 대한 접근이 무분별하게 이루어질 수 있어 심각한 데이터 유출의 위험을 초래할 수 있다. 이러한 상황에서 기업들은 효율성을 추구하는 동시에 보안성을 확보해야 하는 이중의 과제를 안고 있다.

또한, AI 기술은 급속도로 발전하고 있지만, 이를 관리하고 통제하는 방법은 아직 체계적으로 정립되지 않은 상황이다. 기업들은 AI의 혜택을 누리기 위해 필요한 규제와 거버넌스를 마련하는 데 필요한 시간과 자원을 투자해야 한다. 이 과정에서 직원들이 안정적으로 기술을 사용할 수 있도록 교육하고, 필요한 규정을 준수하도록 유도하는 것이 중요하다.

결국, 섀도 AI의 증가는 기업들이 AI를 통합하는 데 있어 경계해야 할 중요한 요인이 되고 있다. 기업들은 기술의 발전 속도에 발맞추어 거버넌스 체계를 강화하고 보안 정책을 재정비하여 섀도 AI의 부작용을 최소화해야 할 필요가 있다. 이를 통해 AI 도입의 이점을 극대화하고, 조직 전체의 데이터 보안을 강화할 수 있는 기반을 마련해야 한다.