Sztuczna inteligencja z impetem weszła do firm, które jeszcze kilka lat temu nie wyobrażały sobie pracy bez kartki i długopisu. Dziś trudno znaleźć branżę, w której AI nie przyspiesza procesów, nie analizuje danych czy nie pomaga w obsłudze klienta. Ale każdy postęp ma swoją cenę – a AI, oprócz ogromnych możliwości, niesie też ryzyka, które warto dobrze zrozumieć, zanim zachłyśniemy się nowymi narzędziami.

AI – przyjaciel czy ryzyko?
AI to nie konkurent człowieka, lecz jego narzędzie. Właściwie użyte może być najlepszym asystentem, jakiego kiedykolwiek mieliśmy – nie śpi, nie marudzi i nie prosi o podwyżkę. Ale każde narzędzie, jeśli użyte bez świadomości konsekwencji, może wyrządzić szkody. Firmy coraz częściej korzystają z asystentów takich jak Copilot, Gemini czy ChatGPT. To ogromna wygoda – ale też potencjalna furtka do wycieku danych, błędnych decyzji czy naruszeń przepisów RODO.

Bezpieczeństwo i zgodność – duet nie do rozdzielenia
Nowoczesne organizacje muszą łączyć dwie sfery: safe use (bezpieczne użycie) i lawful use (zgodne z prawem). To nie tylko ochrona przed cyberatakami, ale też świadome korzystanie z modeli AI w ramach obowiązujących regulacji, takich jak RODO i nadchodzący AI Act. Ten ostatni wprowadza klasy ryzyka dla systemów AI – od niskiego po wysokie – i nakłada na firmy obowiązki dostosowane do skali potencjalnego zagrożenia. W praktyce oznacza to, że nawet zwykły chatbot czy narzędzie rekrutacyjne może zostać uznane za „system wysokiego ryzyka”, jeśli wpływa na decyzje dotyczące ludzi. W kontekście systemów klasyfikowanych jako „Wysokiego Ryzyka” (High-Risk AI Systems), AI Act nakłada na dostawców i użytkowników szereg rygorystycznych obowiązków. Obejmują one m.in.: system zarządzania jakością danych (Art. 10), prowadzenie szczegółowej dokumentacji technicznej (Art. 11), rejestrowanie zdarzeń (logging) (Art. 12) oraz zapewnienie odpowiedniego nadzoru ludzkiego (Art. 14). Przygotowanie do tych wymogów powinno być priorytetem w dokumentacji projektowej. Źródło: Art. 10, 11, 12 i 14 AI Act.

A kiedy system AI przetwarza dane osobowe nie zapominajmy o Ocenie Skutków dla Ochrony Danych (DPIA). Jest to obowiązkowe na mocy Art. 35 RODO, gdy przetwarzanie danych osobowych (np. w systemach AI do rekrutacji, monitorowania pracowników czy profilowania) prawdopodobnie będzie powodować wysokie ryzyko naruszenia praw lub wolności osób fizycznych. To jest podstawa lawful use AI.

Halucynacje, wtyczki i inne niespodzianki
Modele generatywne bywają błyskotliwe, ale też… twórcze w niezamierzony sposób. „Halucynacje” AI, czyli wymyślanie faktów, to realny problem. Odpowiedzi systemu należy więc traktować jak notatkę od asystenta – przydatną, ale wymagającą weryfikacji przez człowieka. Kolejne ryzyko to „prompt injection”, czyli nowoczesna wersja phishingu. Wystarczy wstrzyknięta linijka tekstu, by system AI nieświadomie ujawnił poufne dane lub wykonał niepożądane polecenie. Dodajmy do tego wtyczki, które mają zbyt szerokie uprawnienia, i mamy gotowy przepis na cyfrowy chaos.

Szansa, nie zagrożenie
Mimo tych wyzwań, firmy, które zrozumieją naturę AI, zyskają przewagę. Automatyzacja procesów, lepsze zarządzanie wiedzą, szybsze analizy – to tylko część korzyści. Warunek? Świadome wdrożenie. To oznacza: szkolenia pracowników (tzw. AI literacy), wybór bezpiecznych modeli (np. biznesowe wersje Copilotów czy Gemini), kontrolę nad danymi i jasne procedury ich przetwarzania.

AI z głową – plan minimum dla każdej organizacji
1. Zidentyfikuj, gdzie AI faktycznie przynosi wartość.
2. Czytaj regulaminy narzędzi, których używasz.
3. Stosuj tylko rozwiązania biznesowe – nie darmowe wersje publiczne.
4. Szkol pracowników z bezpiecznego korzystania z AI.
5. Zawsze zostaw człowieka w procesie decyzyjnym.
6. Oceń ryzyko regulacyjne: Zawsze sprawdzaj, czy system wymaga DPIA (RODO) oraz czy nie jest klasyfikowany jako „Wysokiego Ryzyka” (AI Act), co pociąga za sobą dodatkowe wymogi techniczne i dokumentacyjne.

Warto pamiętać, że AI nie jest ani wybawieniem, ani zagrożeniem – jest lustrem naszej świadomości technologicznej. To, czy przyniesie zysk, czy problemy, zależy wyłącznie od tego, jak mądrze je wdrożymy.