Shadow AI 是员工未经授权自用AI 工具的现象，反映企业治理与需求间的落差，需建立合规且具弹性的AI 使用框架。
什么是Shadow AI？
近来，企业正面临一项新的挑战：生成式AI 工具已被部分员工自发性导入工作流程，却未经正式核准。这类现象被称为「Shadow AI」，指的是未经资讯部门或管理单位批准，员工私自使用AI 工具于业务上的情况。
根据Zendesk《Customer Experience Trends Report 2025》，近五成客服人员表示曾使用未经公司授权的生成式AI 工具进行工作。除此之外，Shadow AI 不仅存在于科技产业，也快速蔓延至在金融、制造、医疗领域，使用率年增230% 至250%，成长速度远高于正式企业内部部署的AI 系统。
如今在工作现场，生成式AI 已经成为员工正在自发采用的工作伙伴。面对这股「自带AI 工具」的浪潮，企业若只看见风险，可能错失掌握新生产力的契机。
为什么出现Shadow AI？不是故意违规，而是效率需求
为什么Shadow AI 的情况如此严重？多份报告一致指出，Shadow AI 的快速扩散与几项结构性因素有关。一方面，生成式AI 工具近年大幅普及，使用门槛大幅降低；另一方面，职场节奏加快、工作量增加，也促使员工主动寻求协助工具以提升效率。
Microsoft 和LinkedIn 在《Work Trend Index 2024》中指出，有75% 的知识工作者表示目前已在工作中使用AI 工具，其中将近一半是近半年内才开始使用。 AI 被导入的原因多为节省时间、提升专注力或简化例行性任务。调查中，90% 的使用者认为AI 帮助他们节省时间，85% 表示能让他们更专注在高优先任务，超过八成也认为AI 让他们更有创意与工作成就感。
这样的应用趋势在各产业皆有明显变化。 Zendesk 调查发现，金融服务业的Shadow AI 使用率年增达250%，制造业与医疗照护亦有超过两倍的年增幅。这类产业往往需处理敏感客户资讯或遵循严格法规，因此Shadow AI 的盛行，让风险与效率之间的冲突张力更加突出。
随着Shadow AI 的使用范围持续扩大，其带来的潜在风险不容忽视。从资料安全到合规性问题，企业需要正视这些挑战并寻求平衡之道。
Shadow AI 背后的风险，不仅是资料外泄这么简单
尽管Shadow AI 可能带来短期效能提升，其潜在风险也引起企业资安与合规团队的关注。根据Infosecurity Magazine 指出，38% 的员工曾在未授权情况下将公司资料输入AI 工具；在英国，已有20%公司因AI 使用而发生资料外泄。
在欧洲，若未遵守《一般资料保护规则》（GDPR），企业最高可能面临2,000 万欧元或年营收4% 的罚款。此外，AI 模型本身的运作逻辑与资料来源亦可能出现偏误，若未经妥善训练或缺乏审查流程，其产出内容可能导致误导性资讯、偏见回应或与企业价值观不符的决策。
此外，企业对AI 应用尚未建立清楚共识与制度，也让风险控管更加困难。 Microsoft 报告指出，59% 的企业领导者表示难以衡量AI 的实际生产力提升，而60% 认为组织缺乏明确的AI 发展计画或愿景。这样的治理真空，让Shadow AI 成为员工个人决策的产物，也使企业难以全面掌握其风险与潜在价值。
企业该怎么应对Shadow AI？禁止解不了问题
面对Shadow AI 的广泛存在，多数研究不再主张以「封锁」为主要解法。由于员工导入AI 工具的动机常出于正向目标，如简化流程与提升效能，若企业一味禁止反而可能压抑创新，并使这些行为更加隐蔽。
各界因此提出更务实的策略：在控管风险的同时，建立正式使用路径，促进可见与合规的AI 应用。 Zendesk 与IBM 建议企业可考虑以下措施：
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导入具企业级授权与保安设计的AI 工具，减少员工自寻替代品的需求
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建立AI 使用政策，明订哪些任务与资料类型可交由AI 处理
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设立AI 中心（Center of Excellence）协调治理、训练与实验空间
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使用行为分析工具辨识潜在的Shadow AI 使用情形
尽管如此，AI 的治理并无单一标准。企业须考量自身产业性质、员工工作模式与法规要求，建立兼顾风险控管与创新弹性的框架。关键不是禁止，而是导入能见度与信任机制，让创新行为回到组织治理视野内。
Shadow AI 并非只是违规或抗命的表现，更反映了企业在面对新技术浪潮时，治理与需求尚未同步的落差现象。当员工主动导入工具以解决实务困境，这些行为往往揭示出组织中制度未能及时因应的断层。
唯有建立清晰且具弹性的AI 使用政策，鼓励可见化的创新与实验空间，企业才能将「影子使用」的能量导引回组织治理的框架之内，让技术与风险控管并行，进而提升整体竞争力与信任基础。
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