AI szybciej niż procedury: jak zabezpieczyć wdrożenia w firmie

Sztuczna inteligencja wchodzi do polskich firm szybciej, niż te zdążają przygotować procedury jej bezpiecznego użytkowania. Problem ten dostrzegają praktycy z największych firm i eksperci zajmujący się transformacją cyfrową — a jego skalę ujawniła dyskusja podczas Forum Polskich Dostawców, zorganizowanego przez Ministerstwo Aktywów Państwowych w Warszawie.

Dlaczego technologia to nie główny problem?

Wdrożenie samej technologii AI nie stanowi istotnej przeszkody dla firm. Narzędzia są dostępne, ceny spadają, a wdrażanie staje się coraz prostsze. Rzeczywiste wyzwanie leży gdzie indziej: w umiejętnościach kadr, bezpieczeństwie danych, wydajności procesów i zgodności z regulacjami prawnymi. To właśnie te obszary decydują o tym, czy wdrożenie AI przyniesie rzeczywistą wartość, czy stanie się źródłem ryzyka.

Specjaliści zajmujący się transformacją cyfrową, w tym prof. Andrzej Wodecki z Politechniki Warszawskiej (opiekun MBA AI Digital Transformation), wskazują, że firmy muszą już teraz uwzględniać wymogi AI Act w swoim planowaniu — nie czekać na ostateczne wejście w życie wszystkich przepisów.

Jak pracownicy faktycznie używają AI?

W praktyce pracownicy wykorzystują narzędzia sztucznej inteligencji do wielu zadań: tworzenia ofert handlowych, analiz danych, redagowania umów, przygotowywania odpowiedzi dla klientów czy sporządzania podsumowań dokumentów. To zwiększa wydajność, ale tylko pod warunkiem, że procesy są kontrolowane.

Problem pojawia się, gdy pracownicy sięgają po prywatne konta lub ogólnodostępne aplikacje zamiast rozwiązań zatwierdzonych przez firmę. Zjawisko to określane mianem „shadow AI” — czyli nieformalnego, niezatwierdzanego korzystania z narzędzi poza oficjalnymi procedurami — stanowi poważne zagrożenie dla bezpieczeństwa organizacji.

Jakie są rzeczywiste ryzyka?

Gdy dane trafiają do zewnętrznych modeli AI, ryzyko jest konkretne i mierzalne. Informacje o klientach, dane osobowe czy dokumenty finansowe mogą zostać przetwarzane poza kontrolą firmy, a czasami nawet wykorzystane do trenowania publicznych modeli. Konsekwencje mogą być dramatyczne: od naruszenia RODO, przez utratę tajemnic handlowych, aż po szkody wizerunkowe.

Patrycja Strzelecka, dyrektor zarządzająca CashDirector, podsumowuje to zjawisko słowami: „AI nie czeka, aż będziemy gotowi. W wielu firmach technologia weszła do codziennej pracy szybciej niż procedury bezpieczeństwa”.

Co powinna zawierać bezpieczna strategia wdrażania AI?

Eksperci wskazują na kilka kluczowych elementów:

Bezpieczne przechowywanie danych — dane nie powinny opuszczać infrastruktury firmy bez wyraźnej zgody i zabezpieczeń.

Kontrola procesów — jasne procedury określające, które narzędzia mogą być używane, przez kogo i w jakich warunkach.

Audytowalność decyzji — możliwość śledzenia, jak konkretne wyniki AI zostały osiągnięte i kto za nimi stoi.

Szkolenia pracowników — to właśnie niedostateczna umiejętność praktycznego wykorzystania AI stanowi główną przeszkodę dla polskich firm. Pracownicy muszą rozumieć zarówno możliwości, jak i ograniczenia narzędzi.

Obszar	Zadanie	Odpowiedzialność
Technologia	Wdrożenie narzędzi	IT, specjaliści ds. AI
Procedury	Opracowanie wytycznych	Kierownictwo, compliance
Umiejętności	Szkolenia pracowników	HR, menedżerowie działów
Bezpieczeństwo	Kontrola dostępu, audyt	Security, compliance
Regulacje	Zgodność z AI Act	Kierownictwo, compliance

Co to oznacza dla Twojej firmy?

Jeśli w Twojej organizacji pracownicy używają ChatGPT, Copilota czy innych publicznie dostępnych narzędzi do pracy z danymi klientów — masz problem. Nie chodzi o to, że narzędzia są złe, ale że brakuje kontroli i procedur.

Pierwsze kroki to:

• Przeprowadź audit — dowiedz się, jakie narzędzia AI faktycznie używają Twoi pracownicy.
• Opracuj politykę — określ, które narzędzia są dozwolone i w jakich warunkach.
• Zabezpiecz dane — upewnij się, że wrażliwe informacje nie trafiają do publicznych modeli.
• Szkolenia — pracownicy muszą wiedzieć, dlaczego procedury istnieją i jak ich przestrzegać.

Dla małych firm to może oznaczać wybór rozwiązań AI z wbudowaną kontrolą danych (np. wersji enterprise zamiast darmowych), a dla większych — opracowanie kompleksowej strategii transformacji cyfrowej.

Polska gospodarka stoi przed wyborem: albo będzie wdrażać AI odpowiedzialnie, z procedurami i bezpieczeństwem na pierwszym miejscu, albo będzie polegać na szczęściu i liczyć, że wyciek danych nigdy nie nastąpi. Pierwsza droga jest trudniejsza, ale jedyna rozsądna.