Sztuczna inteligencja wymaga zarządzania. Jak uregulować korzystanie z AI i co grozi za brak nadzoru?

Rzeczywistość okazała się znacznie bardziej wymagająca. Wdrożenia AI rzadko są proste, brakuje doświadczonych specjalistów, a sporo projektów kończy się przepaleniem budżetu i frustracją. W wielu organizacjach pojawił się też chaos. Pracownicy zaczęli korzystać z własnych chatbotów i narzędzi, często darmowych i słabo zabezpieczonych. Do systemów AI trafiają dane osobowe, wewnętrzne dokumenty, strategie i informacje poufne. Jednak to, co się z nimi dzieje dalej i kto ma do nich dostęp, pozostaje poza kontrolą firmy.

Skutki takich działań bywają bardzo kosztowne. Gdy problem wychodzi na jaw, odpowiedzialność próbuje się przerzucić na pracownika. Ten jednak często słusznie odpowiada: nikt nie zabronił, nikt nie ustalił zasad, nikt nie przeszkolił itp. W efekcie organizacja zostaje z ryzykiem, którego wcześniej nie nazwała i nie oswoiła.

W tym momencie pojawia się potrzeba uporządkowania korzystania z AI. Chodzi o jasne zasady i świadome decyzje, a nie działanie na oślep. Takie podejście określa się mianem AI Governance. W praktyce to po prostu sposób zarządzania tym, jak firma korzysta ze sztucznej inteligencji, z jakich narzędzi, do jakich celów i na jakich warunkach, tak aby było to bezpieczne, przewidywalne i sensowne z punktu widzenia biznesu.

Znaczenie AI Governance rośnie w miarę, jak pojawiają się nowe regulacje. Unijny AI Act wszedł w życie 1 sierpnia 2024 r. i jako rozporządzenie nie wymaga implementacji do prawa krajowego. Wprowadzone nim wymagania są rozłożone na etapy i w najbliższych latach będą coraz silniej wpływać na sposób korzystania z AI przez przedsiębiorców. Firmy, które już dziś uporządkują ten obszar, łatwiej dostosują się do nowych obowiązków, ograniczą ryzyka i będą w stanie korzystać z AI w sposób odpowiedzialny i efektywny.

Element zarządzania firmą

To nie jest projekt technologiczny ani wyłącznie domena IT. To element codziennego zarządzania firmą, tak jak finanse, bezpieczeństwo danych czy kontrola ryzyk biznesowych.

Kluczowe elementy AI Governance są następujące:

▶ Odpowiedzialność i nadzór człowieka. Systemy AI nie mogą działać samodzielnie i bez kontroli. Firma musi jasno określić, kto odpowiada za decyzje podejmowane z udziałem algorytmów. W praktyce stosuje się tu dwa podejścia. Jednym z nich jest „Human-in-the-loop” – oznaczający, że decyzja wygenerowana przez AI jest każdorazowo weryfikowana i zatwierdzana przez człowieka. Drugim jest „Human-on-the-loop”, który polega na stałym monitorowaniu działania systemu i interwencji wtedy, gdy pojawiają się nieprawidłowości. Wybór modelu zależy od ryzyka. Im bardziej wrażliwy obszar, tym większa rola człowieka.

▶ Etyka i wartości. AI nie jest neutralna – działa na danych i według reguł, które tworzy człowiek. OECD już w 2019 r. sformułowała podstawowe zasady odpowiedzialnego wykorzystania AI. Obejmują one poszanowanie praw człowieka, zapewnienie dobrostanu ludzi i społeczeństwa, przejrzystość działania systemów, ich solidność i bezpieczeństwo oraz jasną odpowiedzialność podmiotów korzystających z AI. Te zasady stały się punktem odniesienia także dla europejskich regulacji i stanowią dziś fundament AI Governance. Dla firm oznacza to m.in. konieczność przeciwdziałania dyskryminacji, ochronę prywatności klientów oraz możliwość wyjaśnienia, dlaczego AI podjęła określoną decyzję.

▶ Zgodność z prawem. Obok AI Act przedsiębiorcy muszą uwzględniać przepisy o ochronie danych osobowych, prawa konsumenckiego oraz regulacje sektorowe, np. w finansach czy ochronie zdrowia. Dobrze poukładane zarządzanie AI ułatwia wykazanie należytej staranności wobec regulatorów i partnerów biznesowych. W praktyce oznacza to ocenę ryzyk, dokumentowanie sposobu użycia AI oraz włączanie jej do istniejących procesów compliance.

▶ Zarządzanie ryzykiem i bezpieczeństwo. Systemy AI mogą popełniać błędy, generować nieprawdziwe informacje, ujawniać dane lub stać się celem ataków. Te ryzyka nie są stałe – zmieniają się wraz z rozwojem technologii i sposobu jej użycia. Dlatego AI Governance zakłada ciągłą identyfikację zagrożeń, testowanie systemów, monitorowanie ich działania i gotowość do reagowania na incydenty. Bez tego AI staje się źródłem ryzyka, a nie wsparciem biznesu.

▶ Transparentność. Firma powinna wiedzieć, z jakich narzędzi AI korzysta i do jakich celów, a także jakie decyzje są wspierane lub podejmowane z udziałem AI i kto ponosi za nie odpowiedzialność. Chodzi np. o decyzje dotyczące rekrutacji, oceny klientów, rekomendacji ofert czy automatyzacji procesów. Na zewnątrz oznacza to uczciwe informowanie klientów i użytkowników o wykorzystaniu AI, a wewnątrz – możliwość odtworzenia, dlaczego dany system zadziałał w określony sposób. Transparentność sprzyja rozliczalności i ułatwia naprawę błędów.

Jak krok po kroku budować AI Governance

Budowanie AI Governance nie musi oznaczać skomplikowanego projektu ani dużych nakładów finansowych. Trzeba jednak przejść przez kilka logicznych etapów, które można dostosować do skali organizacji. Inaczej zrobi to mała firma, inaczej duża korporacja, ale zasada pozostaje ta sama: nie da się bezpiecznie korzystać z AI, jeśli nie wiemy, gdzie i w jaki sposób jest używana.

▶ Krok 1. Inwentaryzacja narzędzi AI w organizacji

W praktyce oznacza to stworzenie listy wszystkich systemów i aplikacji opartych na sztucznej inteligencji zarówno tych wdrożonych oficjalnie, jak i używanych nieformalnie przez pracowników. Wiele firm dopiero na tym etapie odkrywa, jak szeroko AI jest już wykorzystywana. Bez takiej mapy nie sposób mówić o realnym zarządzaniu. Nie można kontrolować czegoś, czego się nie widzi.

▶ Krok 2. Ocena ryzyka

Nie każde narzędzie AI niesie ze sobą takie same zagrożenia. Inne ryzyko wiąże się z generowaniem treści marketingowych, a inne z systemem wspierającym rekrutację czy ocenę klientów. Właśnie dlatego AI Act wprowadza podział systemów AI według poziomu ryzyka. Dla firmy oznacza to konieczność skupienia największej uwagi tam, gdzie potencjalne skutki błędów mogą być najbardziej dotkliwe finansowo, prawnie lub wizerunkowo.

▶ Krok 3. Weryfikacja dostawców narzędzi AI

To trzeba zrobić niemal równolegle z krokiem 2. W praktyce większość firm korzysta z rozwiązań zewnętrznych, często chmurowych. To moment, w którym trzeba odpowiedzieć sobie na pojawiające się podczas analizy pytania dotyczące danych:

• co się dzieje z tymi wprowadzanymi do systemu,
• czy są odpowiednio chronione,
• gdzie są przetwarzane i na jakich zasadach.

Wynikiem tej analizy powinna być jasna decyzja, które narzędzia są dopuszczone do użytku w firmie, a które wymagają ograniczeń albo w ogóle nie powinny być stosowane.

▶ Krok 4. Opracowanie wewnętrznej polityki korzystania z AI

To dokument, który w prosty sposób wyjaśnia pracownikom, jakie zastosowania AI są dozwolone, a jakie zabronione. Dobra polityka nie polega na zakazach, lecz na jasnych zasadach. Pracownik powinien wiedzieć, z jakich narzędzi może korzystać, do jakich celów i gdzie przebiegają granice, np. w zakresie danych osobowych, informacji poufnych czy w pełni zautomatyzowanych decyzji.

▶ Krok 5. Role i odpowiedzialność

AI Governance wymaga określenia ról i odpowiedzialności. Kto zatwierdza nowe zastosowania AI? Kto ocenia ryzyka? Do kogo pracownik może zwrócić się z pytaniem lub zgłosić problem? W wielu organizacjach sprawdza się wyznaczenie punktu kontaktowego lub zespołu odpowiedzialnego za nadzór nad AI, który łączy perspektywę biznesową, prawną i technologiczną.

▶ Krok 6. Budowanie świadomości

To nieodzowny element budowania AI Governance. Nawet najlepsza polityka pozostanie martwa, jeśli pracownicy nie będą jej rozumieć. Dlatego firmy powinny tłumaczyć nie tylko „co wolno, a czego nie”, ale przede wszystkim – dlaczego. Praktyczne przykłady, krótkie szkolenia czy wewnętrzne FAQ często działają lepiej niż rozbudowane instrukcje.

▶ Krok 7. Monitorowanie i dokumentacja

Ograniczenie dostępu do niezatwierdzonych narzędzi, proste mechanizmy monitorowania czy oznaczanie treści generowanych przez AI pomagają egzekwować reguły w codziennej pracy. Równocześnie konieczne jest prowadzenie podstawowej dokumentacji – rejestru używanych systemów AI i ich ryzyk oraz regularne monitorowanie, czy przyjęte zasady są faktycznie stosowane.

▶ Krok 8. Ciągłe doskonalenie

To ostatni, ale kluczowy element. AI Governance nie jest jednorazowym projektem. Technologie się zmieniają, pojawiają się nowe narzędzia i nowe obowiązki regulacyjne. Dlatego zasady korzystania z AI powinny być regularnie przeglądane i aktualizowane. Firmy, które traktują zarządzanie AI jako proces, a nie jednorazową reakcję na modę czy regulacje, są najlepiej przygotowane na przyszłość.

To ludzie muszą trzymać ster i zarządzać sztuczną inteligencją

AI nie jest autonomicznym bytem ani magicznym rozwiązaniem problemów biznesowych. To narzędzie, które wzmacnia decyzje ludzi i równie mocno potrafi wzmocnić ich błędy. Dlatego w centrum zarządzania AI zawsze powinien stać człowiek: ten, który korzysta z technologii, rozumie jej ograniczenia i bierze odpowiedzialność za jej skutki.

AI Governance nie należy traktować jak kolejnej biurokratycznej przeszkody czy przykrego obowiązku. To w praktyce narzędzie, które ma ułatwiać pracę, a nie ją komplikować. Dobrze ustawione zasady pozwalają zespołom korzystać z AI szybciej i pewniej. Dzisiejsza inwestycja czasu i uwagi w uporządkowanie AI bardzo szybko się zwraca, w mniejszej liczbie błędów, większym zaufaniu i sprawniejszym wykorzystaniu technologii jutro.

Czas działa na niekorzyść firm, które odkładają ten temat. AI Act przyspieszy porządkowanie rynku i wymusi konkretne decyzje organizacyjne. To, co dziś jest jeszcze eksperymentem, w najbliższych miesiącach będzie musiało się stać ułożonym procesem. Firmy, które zaczną wcześniej, zyskają nie tylko spokój regulacyjny, lecz także przewagę, bo będą potrafiły korzystać z AI szybciej, bezpieczniej i mądrzej niż konkurencja.

Sztuczna inteligencja może być ogromnym wsparciem w rozwoju biznesu. Pod warunkiem że to ludzie trzymają ster, a nie algorytmy. ©℗