AI dominuje biznes — ale większość firm dziś na nim traci
AI obecnie dominuje biznes i to jest fakt.
Niemniej jednak większość firm na razie nie zarabia na sztucznej inteligencji, a wręcz na niej traci.
Nieodpowiedzialne wdrożenia, brak kontroli, brak weryfikacji faktów, pierwsze kary finansowe, chaos w danych oraz chaos we wdrożeniach — tak dziś wygląda rzeczywistość wdrażania AI w firmach, mimo ogromnej, napędzonej bańki.
Dlatego w tym odcinku porozmawiamy o najczęstszych zagrożeniach związanych z wdrażaniem AI oraz o tym, jak zacząć robić to bezpiecznie i odpowiedzialnie.
Czy ktoś w Twojej firmie używa AI? Prawda może Cię zaskoczyć
Zacznijmy od szczerego pytania:
czy ktoś w Twojej firmie używa AI?
Zadaj to pytanie i posłuchaj odpowiedzi. Jeżeli wszyscy zgodnie stwierdzą, że nikt nie korzysta ze sztucznej inteligencji, to z dużym prawdopodobieństwem… ktoś kłamie.
Dlaczego? Ponieważ większość pracowników już dziś używa AI do różnego rodzaju zadań: analiz, raportów, przygotowywania treści czy wsparcia codziennej pracy.
Shadow AI — cichy problem w organizacjach
Pracownicy korzystają z wielu narzędzi: ChatGPT, Copilot, rozwiązania chmurowe, modele Anthropic, Gemini, Google i wiele innych. Tych narzędzi jest dziś bardzo dużo.
Do AI trafiają fragmenty ofert, raporty, analizy, a często także dane osobowe i dane wrażliwe.
To zjawisko nazywamy Shadow AI — sytuacją, w której pracownicy korzystają z AI poza oficjalnymi, firmowymi narzędziami, bez wiedzy organizacji.
Konsekwencje Shadow AI
Takie podejście ma bardzo poważne skutki:
- firma traci kontrolę nad danymi,
- traci kontrolę nad procesami,
- rośnie ryzyko naruszeń bezpieczeństwa i przepisów.
Gartner ostrzega, że Shadow IT i Shadow AI będą jedną z głównych przyczyn incydentów bezpieczeństwa, również tych związanych bezpośrednio ze sztuczną inteligencją.
5 najczęstszych błędów firm we wdrażaniu AI
1. Dokładanie AI do istniejącego chaosu
Pierwszym i najczęstszym błędem jest dokładanie AI do już istniejącego chaosu organizacyjnego.
Wiele firm traktuje AI jak magiczne narzędzie, które:
- zautomatyzuje wszystko,
- uporządkuje procesy,
- „zrobi robotę za nas”.
AI może pomóc, ale nie naprawi bałaganu.
Jeżeli procesy są nieuporządkowane, dane rozrzucone po różnych systemach, a firma sama nie wie, gdzie i jak pracuje — AI tylko przyspieszy chaos, zamiast go rozwiązać.
Najpierw trzeba „posprzątać własny ogródek”:
uporządkować procesy, dane i odpowiedzialności. Dopiero wtedy AI ma sens.
2. Brak odpowiedzialności za decyzje AI
Drugim błędem jest brak odpowiedzialności.
„AI coś wygenerowało, więc musi być poprawne” — to bardzo niebezpieczne myślenie.
AI nie bierze odpowiedzialności. Zawsze bierze ją:
- firma,
- albo konkretny pracownik (wewnętrznie),
- a organizacja odpowiada przed klientami i kontrahentami.
To jest fundament zarządzania AI.
Odpowiedzialność zawsze leży po stronie organizacji, dokładnie tak samo jak w przypadku innych narzędzi i procesów.
3. Nieświadome przetwarzanie danych wrażliwych
Weźmy przykład danych wrażliwych.
Zadaj pracownikom jedno pytanie:
czy wiedzą, gdzie trafiają dane, które wrzucają do AI?
W większości przypadków — nie wiedzą.
A to kluczowe z perspektywy:
- RODO,
- umów z klientami,
- wymogów prawnych i regulacyjnych.
Nie wszystkie dane mogą być przesyłane np. do USA, gdzie wiele modeli AI jest hostowanych i gdzie dane są przetwarzane.
Firma musi wiedzieć, gdzie dane trafiają i musi uświadamiać pracowników, dlaczego to ma znaczenie. W przeciwnym razie organizacja naraża się na poważne konsekwencje prawne, administracyjne i finansowe.
4. Brak weryfikacji wyników generowanych przez AI
Kolejnym błędem jest brak sprawdzania tego, co AI generuje.
AI brzmi profesjonalnie, innowacyjnie i budzi zaufanie.
Ale nie można ufać jej w 100%.
Modele AI:
- halucynują,
- podają nieprawdziwe lub nieaktualne informacje,
- mają tzw. cut-off date, czyli wiedzę ograniczoną do określonego momentu.
Jeżeli firma nie weryfikuje wyników AI, może:
- stracić wiarygodność,
- narazić się na kary,
- stracić klientów.
Deloitte określa to jako ryzyko podejmowania błędnych decyzji biznesowych na podstawie niezweryfikowanych wyników AI.
5. Kupowanie narzędzi AI bez planu
„Kupmy AI i zobaczmy, co z tego wyjdzie” — tak to nie działa.
Nie chodzi o budowanie ogromnych strategii AI za każdym razem, ale zawsze trzeba zacząć od pytania:
- jaki mamy problem,
- jak chcemy go rozwiązać,
- dopiero potem dobrać narzędzie.
W przeciwnym razie AI staje się kolejną „fajną zabawką”, która po tygodniu ląduje w kącie i się kurzy.
Jak wdrażać AI bezpiecznie i odpowiedzialnie?
Nie kupuj kota w worku
Zawsze zaczynaj od:
- zdefiniowania problemu,
- określenia danych,
- ustalenia odpowiedzialności.
To podstawowy poziom zarządzania ryzykiem zgodny m.in. z podejściem NIST.
Ograniczaj Shadow AI mądrze, nie zakazami
Zakazy nie działają.
AI realnie przyspiesza pracę i daje przewagę konkurencyjną.
Zamiast zakazywać:
- rozmawiaj z pracownikami,
- dowiedz się, czego potrzebują,
- zapewnij im bezpieczne konta biznesowe,
- upewnij się, że dane nie są wykorzystywane do trenowania modeli.
Zawsze sprawdzaj zapisy regulaminów narzędzi AI.
Bezpieczeństwo przede wszystkim
Zadbaj o:
- zabezpieczenie kont,
- wiedzę o przepływie danych,
- aktualizację polityk prywatności,
- kontrolę nad tym, kto i jak korzysta z AI.
Musisz dokładnie wiedzieć co, gdzie i w jaki sposób jest przetwarzane.
Podsumowanie
AI to ogromna szansa i potężne paliwo dla biznesu.
Ale jak z każdą dużą mocą, wiąże się z nią wielka odpowiedzialność.
AI to nie tylko automatyzacje i boostery produktywności. To także procesy, decyzje, kontrola i bezpieczeństwo. W tym odcinku omówiliśmy:
- najczęstsze zagrożenia we wdrażaniu AI,
- sytuacje, w których lepiej AI nie wdrażać,
- oraz podstawy bezpiecznego i świadomego podejścia.
Mam nadzieję, że ten materiał był dla Ciebie pomocny. Dzięki i do zobaczenia w kolejnym odcinku.
