A csendes engedélyezés csapdája

“Tudjuk jól, hogy használják – de mit kezdjünk vele?”

Amikor a „Shadow AI”-ról beszélünk, gyakran abból indulunk ki, hogy az alkalmazottak titokban használnak LLM-modelleket: gyorsabban oldják meg a feladataikat, közben ki tudja, milyen üzleti információkat osztanak meg a chatfelületeken keresztül, és minderről a cég vezetőinek legfeljebb halvány sejtésük van. Vajon tényleg ez a jellemző helyzet?

A következőkben a szervezeti szintek mélyebb rétegeibe megyünk bele. Ehhez nincs közvetlen kutatási adatunk; cserébe saját szervezeti tapasztalatainkból származó megfigyelésekre és az ezekből adódó intuitív következtetésekre támaszkodunk.

A középvezetők és szakmai vezetők jellemzően maguk is a produktív csapatok részei. Részt vesznek a napi munkában, és többnyire elég pontos képük van arról, hogy a csapattagok milyen eszközöket használnak, és mire. Gyakran ők maguk is élnek ezekkel az eszközökkel a saját hatékonyságuk növelésére.

Ebben a közegben ritkán életszerű az a kép, hogy valaki „bujkálva”, tiltott AI-eszközöket használna. Sokkal gyakoribb, hogy egy újonnan felfedezett megoldás esetén a munkatárs először a közvetlen felettesét kérdezi meg: kipróbálható-e, beilleszthető-e a napi munkába. Tipikusan ilyen helyzetek alakulnak ki:

• a Tech Lead pontosan tudja, milyen kódolást segítő eszközöket használnak a fejlesztők;
• a Creative Lead tisztában van vele, ha a grafikusok képgenerálókat vonnak be a moodboardok készítésébe;
• a salescsapat vezetője tud arról, hogy a hideg megkereső e-mailek „valamilyen AI”-jal kerülnek átfogalmazásra.

Az információ tehát jellemzően jelen van a szervezetben, elsősorban a középvezetői szinten. Egy teljes szervezetre kiterjedő AI-szabályozás kialakítása azonban nem magától értetődő feladata ennek a rétegnek. Amíg nincs ilyen keret, az eszközhasználat természetes módon nem a megfelelőség, hanem a produktivitás irányába tolódik el. Így alakulhat ki az a helyzet, hogy az információ és a döntési jogkör eltérő szervezeti szinteken koncentrálódik.

A „csendes engedélyezés” csapdája

Azoknál a vállalatoknál, ahol sem kifejezett tiltás, sem formális engedélyezés nem létezik – jellemzően kisebb és közepes méretű, 30–200 fős cégeknél –, gyakran egy hallgatólagos működés figyelhető meg. A középvezetők hagyják futni a folyamatokat, mert láthatóan gyorsítják a munkát, és sokszor nincs is jobb, vállalati szinten biztosított alternatíva.

Mivel nincs kijelölt felelős vagy fórum, a munkatársaknak nincs kitől megkérdezniük az egyes eszközök használatának kockázatait. A kérdések legfeljebb informálisan, egymás között kerülnek szóba, a végső döntést pedig mindenki egyénileg hozza meg. Ez a működés azt az implicit üzenetet közvetíti: „Amíg működik, és nincs belőle baj, addig nem bolygatjuk.”

Ilyenkor a cégvezetés - akár tudatosan, akár kényszerből - kivárásra játszik.

A strukturális vakfolt: miért nem születik döntés?

Egy leegyszerűsítő olvasat szerint mindez könnyen leírható lenne vezetői inkompetenciaként. A valóság azonban összetettebb. A technológiai fejlődés, különösen a generatív AI megjelenése olyan szervezeti vakfoltot hozott létre, amely korábban nem létezett.

A csapatvezetők nézőpontjából a helyzet gyakran így fest: látják, milyen eszközöket használnak a munkatársak, érzékelik a hatékonyságnövekedést, és sokszor maguk is profitálnak belőle. Hallottak a kockázatokról is, ugyanakkor nincs felhatalmazásuk vagy kompetenciájuk arra, hogy szabályzatot alkossanak.

A felsővezetés felől nézve más a kép. Érzékelhető a gyorsabb szállítás, esetenként a jobb minőség, de az információk töredezetten, nem döntésre előkészített formában érkeznek meg. A téma fontossága sejthető, a belépési pont azonban nem egyértelmű.

Az eredmény az, hogy a döntés a két szint között lebeg. A gyakorlati tudás lent van, a döntési jogkör fent, és hiányzik az összekötő híd. Saját üzletági tapasztalatunk alapján az látszik, hogy talán az IT-közeli szervezetek vannak a legkedvezőbb helyzetben, ahol az AI-használat könnyebben illeszthető meglévő szoftverhasználati és információbiztonsági logikákhoz.

A hallgatólagos működés ára

Rövid távon ez a fajta működés hatékonynak tűnhet. A csapat gyorsabban dolgozik, a problémák nagy része lokálisan kezelhető. A kockázatok jellemzően csak középtávon válnak láthatóvá.

Személyhez kötött tudás. Az AI-használat egyéni „szuperképességgé” válik, nem épül be a szervezeti működésbe. Ha a kulcsember kilép, a tudás vele együtt távozik. Előfordulhat, hogy csapatszinten kialakul valamiféle informális tudásmegosztás, de ebből ritkán lesz szervezeti kompetencia.

Dokumentálatlanság. Utólag nem derül ki, milyen ügyféladat, forráskód vagy bizalmas pénzügyi információ került be nyilvános, LLM-alapú felületekre. A láthatóság hiánya nemcsak technikai, hanem felelősségi kérdéseket is felvet.

Láthatatlan függőségek. Bizonyos feladatok és folyamatok észrevétlenül AI-függővé válnak. Egy riport nem készül el modellhasználat nélkül, egy szöveg megírása aránytalanul lassú AI nélkül, egy technikai lépéshez pedig megszokottá válik egy konkrét prompt futtatása.

Mivel mindez nincs kimondva, dokumentálva vagy elfogadva, a kockázatkezelés is elmarad. Ha a szolgáltató modellt vált, ha a hozzáférés megváltozik, vagy az eddig ingyenes használat fizetőssé válik, a folyamatok könnyen „eltörhetnek”.

A döntés előfeltétele: amikor van (vagy nincs) gazdája a kérdésnek

A különböző szervezeti példákat összevetve nem az látszik, hogy az első lépés feltétlenül egy átfogó „AI-stratégia” megalkotása lenne. Sokkal inkább az válik kulcskérdéssé, hogy az AI-használat mikor és hol válik egyáltalán döntési témává.

Ott indul el érdemi mozgás, ahol a téma nem marad szétterítve a szervezetben, hanem egy ponton összefut. Valaki összegyűjti a meglévő gyakorlatokat, kimondja, hogy ez menedzsmentszintű kérdés, és vállalja, hogy a töredezett információt döntésre alkalmas formába rendezi.

Ez nem feltétlenül jelent új, formális szerepkört. Gyakran egy meglévő vezető - például COO, CIO vagy operatív igazgató - veszi fel időlegesen ezt a feladatot. A lényeg nem az, hogy ki, hanem az, hogy a kérdés ne maradjon gazdátlan.

Ahol ez nem történik meg, ott a „csendes engedélyezés” marad az alapértelmezés. Mindenki lát egy szeletet, senki nem látja az egészet, és a döntés továbbra is lebeg a szervezetben. Ez a mintázat jól megmutatja, miért olyan nehéz az AI-használatot a napi működés szintjéről a vezetői gondolkodás szintjére emelni.

Egy kérdés, amit érdemes magaddal vinni

Olvasás közben mennyire tűnt ismerősnek az a helyzet, amikor az AI-használat jelen van a szervezetben, de nincs igazán „egy helyen kezelve”? Nem az a kérdés, hogy használják-e, hanem az, hogy van-e kerete annak, ami már amúgy is történik. Vagy ha van kerete, akkor vajon a megfelelő pontokon és ösztönzők mentén határozzák meg a működést?

Ha volt olyan pont a cikkben, ahol azt érezted: „nálunk vagy némelyik ügyfelünknél is pontosan ez zajlik, csak eddig nem volt rá nyelvünk”, az már önmagában értékes felismerés.

(Ha szeretnéd, egy-két mondatban meg is írhatod: laci@mentorandorient.hu, nálatok hogyan jelenik meg ez a csendes működés. Ezek a visszajelzések segítenek abban, hogy a következő elemzések is valódi szervezeti mintákra épüljenek.)