企業對 Shadow IT 並不陌生。 當員工在未經 IT 部門批准的情況下使用雲端服務、應用程式或工具，企業可能失去對資料、安全及合規的控制。 進入 Agentic AI 時代，同一個問題亦開始出現在 AI 世界 —— Shadow AI。 當 AI Agent 在企業內悄悄出現 隨着建立及使用 AI Agent 越來越容易，不同部門、開發人員甚至個別使用者，都可能因應自己的工作需要建立或使用 Agent。 問題是，IT 及 Security 團隊未必知道它們的存在。 與一般未經批准的軟件相比，AI Agent 帶來的挑戰可能更複雜。 因為一個 Agent 不只是被動地提供資訊，它亦可能： 讀取企業文件及敏感資料 連接不同應用程式及系統 使用工具或 API 執行程式或工作流程 代表使用者進行操作 Microsoft 指出，隨着 Agent 使用增加，企業可能面對 agent sprawl 及 unmanaged agents 的問題，並已在 Agent 365、Microsoft Defender 及 Intune 中加入或預覽相關的 Shad

生成式 AI 正迅速走進企業日常營運。由員工使用 ChatGPT、Microsoft Copilot 等工具處理文件，到企業建立客服聊天機械人、RAG 知識庫及自主式 AI Agent，AI 已不再停留於概念驗證，而是逐步接觸企業資料、系統權限，甚至代替人類執行工作。 當 AI 只負責生成內容時，企業關注的可能是答案是否準確；但當 AI 開始閱讀內部文件、呼叫 API、修改資料，甚至自主制訂及執行行動計劃，企業需要思考的問題便更為複雜： 誰正在使用 AI？AI 可以存取甚麼資料？它可以執行哪些操作？當 AI 被誤導、濫用或作出錯誤決定時，企業能否及時發現及阻止？ 在 Amidas Solution Day 2026 上，Check Point Cyber Security Evangelist Johnny Wong 以自主型企業的安全為題，分享企業在推動 AI 轉型時，如何從策略、資料、身份、應用程式，以至 Agent Runtime 建立完整防線。 AI 風險正由「內容安全」延伸至「行動安全」 近年的 AI 事故顯示，風險可以出現在多個層面