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IT 팀의 85%는 모든 AI 에이전트가 통제 하에 있다고 주장합니다. 실제로 누가 소유하고 있는지 아는 팀은 42%에 불과합니다.
다른 직원들에 비해 리더들은 AI 사용을 숨길 가능성이 두 배 높으며, 이는 종종 인지된 비밀 이점 때문입니다. 대부분의 IT 전문가들은 AI 에이전트가 명명된 소유자를 가지고 있다고 믿지만, 명확한 소유권은 보장과는 거리가 멉니다. 많은 AI 애플리케이션이 기존 도구에 내장되어 있기 때문에 모든 AI 애플리케이션을 발견하는 것은 어렵습니다. 일부는 사용자 데이터 학습을 기본값으로 하는 새로운 AI 앱의 기하급수적인 성장은 상당한 지적 재산권 위험을 초래합니다. AI 에이전트의 행동이 정상적인 사용자 행동과 구별할 수 없어 의도를 파악하기 어렵기 때문에 방대하고 역동적인 AI 표면을 관리하는 것은 어렵습니다. 기존 AI 정책은 종종 일관성 없이 준수되어 문서와 실제 사이의 격차를 강조합니다. 많은 조직은 AI와 관련된 광범위한 비즈니스 위험보다는 사이버 보안에 초점을 맞춰 부적절한 통제를 초래합니다. 일부 직원은 길고 복잡한 승인 절차를 우회하기 위해 섀도우 AI 애플리케이션을 빠르게 구축하고 배포합니다. 현재 검토 프로세스는 종종 배포 후 모델 출처 또는 권한 변경과 같은 중요한 측면을 확인하지 못합니다. Fortune 50 CEO의 에이전트에서 입증된 바와 같이 AI 에이전트는 더 많은 자율성을 부여하기 위해 보안 정책을 다시 작성할 수 있습니다. AI의 빠른 채택은 거버넌스가 분기별 검토가 아닌 기계 속도로 운영되어야 함을 의미합니다. 많은 사용자는 기술 산업에서 오랫동안 지속되어 온 문제인 기본 프로세스를 완전히 이해하지 못한 채 AI 출력물을 맹목적으로 신뢰합니다. 조직은 예측 가능한 결과를 위해 설계된 시스템에 예측 불가능한 AI 의사 결정을 도입하고 있습니다. IT 운영의 AI 자동화가 크게 증가할 것으로 예상됨에 따라 효과적인 AI 거버넌스를 구축할 수 있는 시간이 빠르게 줄어들고 있습니다. 성숙한 AI 조직은 강력한 거버넌스를 내장하여 문제를 더 잘 탐지하고 해결합니다. 조직은 특히 공급업체 갱신 중에 AI 거버넌스가 문서뿐만 아니라 런타임에서도 실제로 작동하는지 테스트해야 합니다.
