생성AI 도구는 소프트웨어 개발의 속도와 효율을 혁신적으로 높이고 있다. 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot), 챗GPT, 클로드, 코드위스퍼러(CodeWhisperer)와 같은 도구들은 개발자가 더 빠르게 코드를 작성하고 반복 작업을 줄이도록 돕는다.

그러나 이와 동시에 조직의 눈에 보이지 않는 심각한 위험을 불러오고 있다. 필자는 이를 ‘섀도 AI(Shadow AI)’라고 부른다. 문제는 AI 사용 여부가 아니라, 이미 모든 개발 워크플로 안에 깊숙이 침투해 있다는 사실이다. 중요한 질문은 우리가 이를 지배할 수 있느냐, 아니면 섀도 AI가 우리를 지배하느냐이다.

섀도 AI 위험

섀도 AI는 조직 내에서 승인이나 모니터링 없이 사용되는 AI 도구를 의미한다. 이는 과거의 섀도 IT보다 훨씬 더 위험하다. 개발자와 분석가는 편리함 때문에 공식 절차 없이 생성AI를 도입하지만, 이는 데이터 유출, 규정 위반, 보안 취약점 삽입 등 다양한 문제로 이어진다. 특히 금융, 의료, 중요 인프라 산업에서는 치명적인 결과를 낳을 수 있다.

기존의 거버넌스·위험·규정 준수(GRC) 체계는 이런 위협을 다루도록 설계되지 않았다. 그 결과 보안 책임자들은 심각한 사각지대에 놓여 있다. AI가 생성한 코드는 겉보기에 정확해 보이지만 미묘한 취약점과 버그를 포함할 수 있으며, 악의적 입력에 의해 쉽게 조작될 수도 있다. GDPR, ISO 27001, NIS2 같은 규제를 위반할 가능성도 높다. 무엇보다 많은 조직은 AI 프롬프트와 응답을 기록하지 않아, 감사 추적조차 불가능하다.

CISO와 보안 책임자를 위한 AI 위험 관리

이러한 문제를 해결하기 위해 커뮤젠(Commugen)은 CISO와 보안 책임자를 위한 AI 위험 관리 플랫폼을 개발했다. 이 솔루션은 개발 환경에서 승인되지 않은 AI 도구를 탐지하고, 데이터 민감도에 따라 위험 점수를 산출한다. 또한 NIST AI RMF, ISO 27001, ISO/IEC 42001, EU AI법 등 국제 표준에 맞게 AI 활동을 매핑한다.

자동화된 거버넌스를 통해 사용을 통제하고 모든 활동을 로깅하며, API를 통한 실시간 대시보드로 모니터링을 지원한다. 이를 통해 AI 사용을 전면 차단하지 않고, 개발자의 워크플로 안에 제어 기능을 자연스럽게 내장할 수 있다. 조직은 보안과 규정 준수를 보장하면서도 혁신을 가속화할 수 있다.

필자는 기업들이 생성AI를 클라우드 서비스나 API와 같은 중요한 서드파티 서비스로 간주해야 한다고 강조한다. 도입 초기부터 온보딩, 모니터링, 제어를 적용해야 하며, 이를 미루는 것은 위험을 방치하는 것과 다르지 않다.

AI 시대에 성공하는 조직은 기술을 두려워하는 곳이 아니라, 위험을 관리 가능한 형태로 전환하는 곳이다. 섀도 AI는 위협일 수도 있지만, 적절한 거버넌스와 가시성을 갖춘다면 경쟁 우위로 전환될 수 있다. 기업은 지금 당장 AI를 통제 가능한 영역으로 끌어들이고, 책임 있는 혁신을 실행해야 한다.