Szybki wzrost adopcji AI w przedsiębiorstwach zdecydowanie wyprzedził możliwości zarządzania i bezpieczeństwa tych systemów, tworząc fundamentalny problem w ochronie danych. Organizacje nie potrafią chronić tego, czego nie widzą, a widoczność stała się warunkiem wstępnym dla wszystkich pozostałych mechanizmów bezpieczeństwa AI. Badanie Cisco z 2025 roku wykazało, że 60 procent firm nie zna konkretnych zapytań, jakie pracownicy kierują do narzędzi GenAI, co wskazuje na ogromną lukę w monitorowaniu.
Problem nie jest kulturowy, lecz strukturalny. Firmy budowały swoje narzędzia monitorowania do śledzenia tradycyjnego oprogramowania, a systemy te nigdy nie były projektowane do wykrywania, jak AI porusza się w sieci. Standardowe narzędzia do odkrywania zasobów mogą zidentyfikować subskrypcję oprogramowania, ale całkowicie pomijają wzorce użytkowania AI. Gdy pracownicy obchodzą oficjalne kanały i używają narzędzi AI bez zgody, zespół IT traci kontrolę nad miejscami docelowymi przepływu wrażliwych danych firmy. To prowadzi do tzw. shadow AI - nieuczestniczącego w zarządzaniu systemu AI, który stwarza realne ryzyko operacyjne i bezpieczeństwa.
Dla zespołów bezpieczeństwa oznacza to konieczność wdrożenia nowych strategii i narzędzi, które potrafią monitorować aktywność AI w przedsiębiorstwie. Tradycyjne rozwiązania bezpieczeństwa są niewystarczające, dlatego organizacje muszą poszukać specjalistycznych platform do śledzenia i kontroli ekosystemu AI, aby odzyskać widoczność i kontrolę nad danymi.