- 직원 주도 비공식 AI, 기업 공식 AI 도입 속도 앞지르며 새 생태계 형성
- 생산성 향상 뒤에 데이터 유출·IP 침해·규제 위반 등 복합적 보안 리스크 확산
- 통제 한계 넘어, 안전한 활용 환경·책임 있는 AI 거버넌스 구축 확산 중요

기업의 생성형 AI 도입은 현재 급격한 전환기를 맞고 있다. 대기업을 중심으로 한 공식적인 기술 도입이 활발해지는 동시에, 통제 체계를 벗어나 비공식적 사용이 함께 늘며 양면성을 보인다. 

삼성그룹에서도 삼성전자와 삼성SDS가 생성형AI를 도입하고 있고, 네이버도 생성형AI를 접목한 하이퍼클로바X 등 새로운 기술을 선보였다. 올해 5월 삼성SDS가 국내 기업의 생성형 AI 의사결정 관여자 670명을 대상으로 조사한 결과, 국내 기업의 76%가 회사 차원에서 생성형 AI를 도입했다. 또 기업 내부에서는 공식 승인되지 않은 AI 애플리케이션이 제작·사용되는 현상이 확산하는 것으로 나타났다.

개발자뿐 아니라 일반 직원들도 손쉽게 AI 모델·API·오픈소스 도구를 활용해 자동화 도구나 분석 시스템을 구축·사용하며 회사가 인지하지 못한 사내 ‘섀도 AI(Shadow AI)’ 생태계가 형성되고 있다. 이 같은 움직임은 생산성 향상이라는 긍정적 효과 뒤에 데이터 유출·지적재산권 침해·규제 위반 등 다양하면서도 심각한 보안 리스크를 동반하고 있다.

◇섀도 AI는 어떻게 만들어지고 확산되는가

기업이 공식으로 도입한 AI 솔루션과 별개로 실제 업무 현장에서는 직원들이 승인 절차 없이 직접 만들고 활용하는 ‘섀도 AI’가 비공식적 사용을 확산하며 새로운 생태계를 형성하고 있다. 섀도 AI 확산의 배경에는 기술적·문화적 변화가 복합적으로 작용한다. 가장 큰 요인은 저코드·노코드 기반 AI 개발 도구의 대중화다.

전문 개발 역량이 필요없이도 이제 챗봇 제작, 데이터 분석, 자동화 스크립트 생성이 클릭 몇 번으로 구현된다. 직원들은 스스로 만든 AI 도구를 팀 내에서 공유하며 비공식적인 AI 네트워크를 자연스럽게 확장 사용하고 있다.

오픈소스 AI 모델의 급증도 확산을 가속한다. 라마(Llama), 미스트랄(Mistral) 등 고성능 모델의 무료 공개 확산으로 직원들은 PC나 사내 서버에 직접 모델을 설치해 활용한다. 이는 생산성을 높이지만, 기업의 보안 정책을 우회한 데이터 흐름에 관리 리스크 부작용도 우려된다.

PI 기반 AI 서비스의 높은 접근성은 임직원의 업무 효율을 높이는 동시에 기업의 보안 통제력을 약화시키는 양날의 검이 되고 있다. 개인 계정만으로 최신 AI 기술을 사용할 수 있는 환경이 조성되면서, 기업 내부의 관리적 난제가 심화되는 추세다.

여기에 단순반복 업무를 줄이고 효율을 높이려는 직원 욕구가 더해진 것도 또 하나의 요인이다. 이렇듯 ‘비공식 AI 네트워크’가 형성되고, 시간이 지날수록 영향력은 점점 커지고 있다.

전문가들은 "섀도 AI가 생산성 향상이라는 이점을 제공하는 동시에, 보안·데이터 관리·윤리 문제를 야기할 수 있다"고 지적한다. 기업이 무조건적인 억제보다는 직원들의 자발적 혁신을 제도권 안으로 끌어들이는 방향으로 재정비돼야 한다는 의미다. 다시 말해서 AI 활용을 장려하되, 투명성과 안전성을 확보하는 균형 잡힌 접근이 필요하다는 설명이다.

◇섀도 AI 확산...직원이 기업보다 AI 먼저 쓴다

국내 기업의 공식적인 생성형 AI 도입 속도보다 직원 개인의 자발적 활용이 앞서 나가면서, 생산성 향상이라는 긍정적 효과 뒤편에 심각한 보안 및 규정 위반 위험도 도사리고 있다. 기업이 단순히 공식 AI 시스템을 확충하는 소극적인 대응만으로는 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 어렵기 때문에, 실제 사용 현황을 반영한 체계적인 관리 거버넌스 구축이 시급한 과제로 대두되고 있다.

◇데이터 유출부터 조직 신뢰 붕괴까지...섀도 AI의 진짜 위험

섀도 AI는 확산은 생산성 향상이라는 긍정적 효과를 뛰어넘어 기업이 통제 불가능한 심각한 보안 리스크를 동반하기 때문에 그 위험성이 크다. 최대 위험은 데이터 유출이다. 직원이 작업을 위해 외부 AI 서비스에 내부 문서를 입력하면, 입력 자료는 외부 서버로 전송된다. 이는 고객 정보, 영업 전략, 연구 자료 등 핵심 기밀이 외부로 노출될 가능성을 높인다. 특히 일부 직원은 AI에 대한 믿음이 강해 민감한 정보를 무심코 공유하는 위험이 더욱 커지고 있다.

두 번째로 중요한 리스크는 지적재산권(IP) 침해다. 비인가 AI 도구는 학습 데이터나 처리 방식이 대부분 불투명해 IP가 보호되는 자료가 재사용될 가능성이 크다. 특정 기업의 독점 기술이나 저작권이 있는 자료를 섀도 AI 사용자가 사용하면 법적 분쟁도 가져올 수 있다.

세 번째는 규제·컴플라이언스 위반이다. 섀도 AI는 개인정보 보호법, 산업별 규제, 국가 간 데이터 이전 규정 등 공통적인 규정들을 우회한다. 이는 규제 위반으로 이어질 가능성이 높다.
또 섀도 AI는 기업의 보안 거버넌스를 약화시킨다. 직원들이 승인되지 않은 도구를 자유롭게 사용하면, IT 부서는 보안 위협 탐지·감사·접근 통제 등 기존 보안 체계가 못미치는 ‘보안 사각지대’를 만든다. 이는 조직 내 신뢰 기반 관리 체계가 무너질 수도 있다.

섀도 AI는 조직 문화와 신뢰의 붕괴 악영향도 가져온다. 직원들이 회사 정책보다 개인적 편의와 생산성을 우선하면, 기업의 보안 성숙도와 위기 대응 능력을 약화시킬 수 있다.

섀도 AI는 기술적 문제와 함께 데이터 보호·법적 책임·조직 신뢰·보안 거버넌스 전반을 위협하는 복합적 리스크다. 기업은 이를 단순 통제로 해결할 수 없으며, 직원의 호기심과 생산성 욕구를 안전한 방향으로 유도하는 새로운 형태의 AI 거버넌스가 요구된다.

◇AI 사용 통제 한계...기업이 구축할 ‘안전한 활용’ 환경은

‘섀도 AI(Shadow AI)’에 대응하기 위해 기업들은 AI 사용 가이드라인과 정책을 수립해 데이터 취급 기준, 금지 행위, 승인 절차 등을 규정하고 있으나, 문서만으로는 실사용 통제에 한계가 있다.

기업 보안 파트에서는 네트워크 트래픽 분석, API 호출 모니터링 등 AI 사용 탐지 솔루션을 도입하지만, 이마저도 사계정 기반 외부 서비스 이용에는 영향력을 못 미친다. 일부 기업은 공식적으로 활용 가능한 안전한 AI 기반 사내 전용 플랫폼을 제공하지만, 이마저도 만능은 아닌 만큼 비공식·외부 도구 사용이 끊임없이 이어지고 있다.

직원 대상의 보안·AI 리스크 교육 강화 움직임도 한계를 보이고 있다. 이에 따라 AI 보안·윤리·법무·IT가 협업하는 AI 거버넌스 조직을 신설하는 기업도 늘고 있다는 컨설팅·연구소 조사 보고서도 발표됐다.

영국 스탠다드차타드(Standard Chartered)의 AI Factory 및 Responsible AI 체계, 로이즈뱅킹그룹(Lloyds Banking Group) Responsible AI 팀 등이 그 사례다.

국내에서 SK텔레콤은 전사 AI 거버넌스 전담조직을 신설하고 외부 자문단을 구성해 지속적인 모니터링 체계를 마련했으며, KB국민은행은 AI거버넌스+AI윤리위원회를 설치, AI 윤리기준, 위험평가 프레임워크, 생애주기별 위험관리, 소비자 보호 등 4개 목표를 세웠다. 최고 의사결정기구로 AI윤리위원회를 설치해 고위험 서비스 승인 등을 수행하고 있다.

JB금융·BNK금융·iM금융은 AI 활용 표준 가이드·내부통제·소비자 보호·법적 규제 준수를 위한 공동 AI 거버넌스를 추진했다. 3개 금융사는 윤리·법무·리스크·IT 전반을 포괄하는 구조로 컨설팅 프로젝트를 진행한다. 전문가들은 "섀도 AI 확산에 대해 기술·정책·문화가 결합된 다층적 관리 체계를 구축해야 한다"고 강조한다.

섀도 AI의 확산은 AI 시대 조직 효율성과 신속한 대응을 추구하는 과정에서 나타나는 자연스러운 행동 패턴이다. 무조건적인 금지와 차단은 현실적인 해결책이 될 수 없으며 오히려 우회적 사용을 더 부추기는 역효과를 낳는다.

기업은 차단 중심의 규제에서 벗어나 안전한 활용이 가능한 환경을 조정하는 패러다임의 전환을 이뤄야 한다. 이를 위해 사내 공식 AI 플랫폼을 적극적으로 제공하고, 강력한 데이터 보호체계를 가동하며, 책임 있는 AI 거버넌스를 구축하는 동시에 지속적인 모니터링과 교육을 병행해야 한다.

결국 AI 시대의 지속 가능한 성패는 기술 도입 과정에서 발생하는 보안 취약성을 선제적으로 방어하는 동시에, 조식의 성숙한 AI 활용 역량을 고도화해 생산성과 보안이라는 두 가지 핵심 가치를 얼마나 균형 있게 조율해 나가느냐에 달려 있다.