AI coraz śmielej wkracza do świata biznesu, wspierając firmy w automatyzacji procesów, usprawnianiu komunikacji i analizie danych. Korzystanie ze sztucznej inteligencji jest wygodne, ale również ryzykowne. Na jakie zagrożenia należy szczególnie zwrócić uwagę, aby nie narazić bezpieczeństwa danych i zadbać o zgodność z przepisami? Zachęcamy do lektury artykułu!
Z tego artykułu dowiesz się:
Czym jest sztuczna inteligencja i jak wpływa na współczesny biznes?
Sztuczna inteligencja, w skrócie AI (Artificial Intelligence), to technologia, która potrafi się uczyć, analizować dane i podejmować decyzje, podobnie jak człowiek, ale robi to znacznie szybciej i na większą skalę. Wdrożenie jej w firmie pozwala zautomatyzować czasochłonne zadania, lepiej przewidywać potrzeby klientów i błyskawicznie przetwarzać ogromne ilości informacji.
AI znajduje zastosowanie w niemal każdej branży – od obsługi klienta, przez analizę raportów, aż po wykrywanie nieprawidłowości w procesach biznesowych. Firmy coraz częściej wykorzystują jej możliwości, stosując narzędzia takie, jak chatboty wspierane przez modele językowe (np. ChatGPT, Google Bard). AI wspiera również działy HR w analizie CV i profilowaniu kandydatów, finanse w wykrywaniu fraudów, a zespoły sprzedażowe i marketingowe w segmentacji klientów i personalizacji komunikacji.
To rozwiązanie, które z dnia na dzień staje się coraz bardziej obecne w codziennym funkcjonowaniu przedsiębiorstw – niezależnie od ich wielkości czy branży.
Krótka historia AI – od teoretycznych modeli po codzienne zastosowania
Początki sztucznej inteligencji sięgają połowy XX wieku. Wówczas Alan Turing, brytyjski matematyk i informatyk, nazywany obecnie ojcem sztucznej inteligencji, postawił pytanie: „czy maszyny mogą myśleć?” i opracował test, mający ocenić ich zdolność do prowadzenia konwersacji na poziomie człowieka. To właśnie od jego koncepcji rozpoczęła się droga do tworzenia inteligentnych systemów.
Choć pierwsze lata rozwoju AI były głównie teoretyczne i ograniczone przez ówczesne możliwości obliczeniowe, to przełom nastąpił już w latach 80. i 90., gdy naukowcy zaczęli tworzyć tzw. systemy ekspertowe, pozwalające komputerom podejmować decyzje na podstawie wcześniej zdefiniowanych reguł.
Dopiero rozwój mocy obliczeniowej i dostęp do dużych zbiorów danych w XXI wieku umożliwił rozkwit metod uczenia maszynowego (machine learning), a szczególnie jego zaawansowanej formy – deep learningu. W ciągu ostatniej dekady AI zaczęła przenikać do codziennego życia – od rozpoznawania twarzy w smartfonach, przez personalizację treści w serwisach streamingowych, aż po autonomiczne pojazdy i asystentów głosowych.
Najnowszym etapem rozwoju są generatywne modele, takie jak ChatGPT, DALL·E czy Copilot, które potrafią tworzyć treści tekstowe, graficzne i programistyczne, a ich potencjał w biznesie rośnie z miesiąca na miesiąc.
Jak można wykorzystać AI w procesach biznesowych?
Sztuczna inteligencja przestała być wyłącznie eksperymentem gigantów technologicznych – dziś jest narzędziem, które wspiera codzienne działania w małych i dużych firmach. Coraz więcej organizacji wdraża rozwiązania oparte na AI, aby zyskać przewagę konkurencyjną i zoptymalizować czasochłonne, powtarzalne zadania.
Jednym z najczęstszych zastosowań AI w biznesie jest automatyzacja korespondencji – inteligentne systemy potrafią odczytywać i analizować e-maile, rozpoznawać ich tematykę i kierować wiadomości do odpowiednich działów lub nawet odpowiadać na nie automatycznie. W obszarze dokumentacji ogromnym wsparciem okazuje się klasyfikacja i ekstrakcja danych z dokumentów, np. faktur, umów czy wniosków – AI może rozpoznawać typ dokumentu, wyciągać z niego najważniejsze informacje i uruchamiać dalszy proces w systemie.
Przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji firmy mogą też tworzyć prognozy sprzedażowe, analizując dane historyczne, sezonowość i bieżące trendy. Takie predykcje wspierają podejmowanie decyzji zakupowych, marketingowych i finansowych. Coraz powszechniejsze stają się również chatboty oparte na NLP, które potrafią skutecznie obsłużyć klientów – nie tylko udzielając informacji, ale też realizując konkretne zadania, np. rezerwację terminu lub wypełnienie formularza.
Dużą popularność zyskują także inteligentne systemy obiegu dokumentów, w których AI wspomaga klasyfikowanie, weryfikację treści, wykrywanie niezgodności i automatyczne przekazywanie dokumentów do odpowiednich osób lub działów. Dzięki temu, możliwe jest realne przyspieszenie procesów wewnętrznych, zmniejszenie liczby błędów i lepsza kontrola nad przepływem informacji.
Wszystkie te przykłady pokazują, że AI może być realnym wsparciem dla różnych działów – od księgowości, przez obsługę klienta, aż po HR czy logistykę. Ważne jest jednak, aby przy wdrażaniu takich narzędzi zachować rozwagę i zadbać o odpowiednie zabezpieczenia danych.
Dlaczego warto uważać, korzystając z AI w firmie?
Choć sztuczna inteligencja przynosi wiele korzyści, to jej stosowanie w środowisku biznesowym niesie też realne zagrożenia – zwłaszcza w kontekście bezpieczeństwa i poufności danych.
Wiele popularnych narzędzi AI, szczególnie tych opartych na modelach generatywnych, gromadzi i analizuje dane w chmurze, często na serwerach poza granicami Unii Europejskiej. To oznacza, że przesyłając do nich dokumenty firmowe, maile czy raporty, firmy narażają się na ryzyko nieuprawnionego przetwarzania informacji, a nawet ich wykorzystania do trenowania modeli, jeśli narzędzie na to pozwala.
Szczególnie niebezpieczne może być nieświadome udostępnienie danych wrażliwych, finansowych, kontraktowych lub informacji objętych tajemnicą handlową. Takie działanie może skutkować nie tylko stratami wizerunkowymi czy biznesowymi, ale też naruszeniem RODO, co wiąże się z poważnymi konsekwencjami prawnymi. W firmach, przetwarzających dane osobowe klientów lub pracowników niezwykle ważne jest to, aby korzystać z rozwiązań, które gwarantują zgodność z przepisami o ochronie danych.
Należy też pamiętać, że dane przekazane do modelu AI mogą zostać zapisane w jego pamięci kontekstowej lub logach, a w niektórych przypadkach – wykorzystane do jego dalszego uczenia. Dlatego, istotne jest świadome podejście do wyboru narzędzi – warto sięgać po rozwiązania lokalne, zgodne z unijnym prawem, które zapewniają odpowiedni poziom data governance, przejrzystość działania i możliwość pełnej kontroli nad danymi.
Bezpieczne korzystanie z AI w firmie nie wyklucza jej skutecznego wykorzystania – wręcz przeciwnie. Świadomość zagrożeń i wdrożenie odpowiednich procedur pozwalają maksymalnie wykorzystać potencjał tej technologii, jednocześnie chroniąc firmowe zasoby.
Przetwarzanie danych poza UE – dlaczego to ryzyko dla firm?
W dobie globalnych narzędzi opartych na AI wiele firm nieświadomie przekazuje dane do systemów przetwarzanych poza granicami Unii Europejskiej – często na serwerach w Stanach Zjednoczonych lub Azji. Choć niektóre z tych rozwiązań oferują świetne możliwości technologiczne, to korzystanie z nich wiąże się z poważnym ryzykiem dla bezpieczeństwa danych i zgodności z przepisami, zwłaszcza z unijnym RODO.
Unia Europejska wymaga, by dane osobowe obywateli były przechowywane i przetwarzane zgodnie z restrykcyjnymi normami ochrony prywatności. Tymczasem wiele firm spoza UE nie podlega takim samym regulacjom lub oferuje ograniczoną transparentność w zakresie tego, co dzieje się z przesyłanymi danymi. Może to prowadzić do sytuacji, w której informacje firmowe są przechowywane, analizowane lub nawet wykorzystywane do trenowania modeli bez zgody ich właściciela.
Dla firm oznacza to poważne zagrożenia – od potencjalnych wycieków danych i naruszenia poufności, po sankcje finansowe wynikające z niezgodności z europejskim prawem. W przypadku naruszeń bezpieczeństwa danych, przedsiębiorstwa mogą zostać pociągnięte do odpowiedzialności, nawet jeśli korzystały z popularnych, komercyjnych narzędzi.
Dlatego ważne jest, aby przed wdrożeniem jakiegokolwiek rozwiązania AI w firmie dokładnie sprawdzić, gdzie i w jaki sposób przetwarzane są dane oraz czy dostawca technologii oferuje zgodność z RODO.
Jak bezpiecznie korzystać z AI w firmie?
Wprowadzenie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do codziennego funkcjonowania firmy wymaga przemyślanej strategii i ostrożności. Bezpieczeństwo danych, zgodność z przepisami oraz kontrola nad procesami AI to fundamenty odpowiedzialnego wdrażania nowoczesnych rozwiązań.
Proces powinno się rozpocząć od audytu wewnętrznych potrzeb i danych, który pomoże określić, jakie informacje będą przetwarzane przez narzędzia AI oraz czy zawierają dane wrażliwe lub poufne. Następnie, należy sprawdzić dostawcę rozwiązania – czy oferuje zgodność z RODO, gdzie fizycznie przetwarzane będą dane i czy model AI jest typu open-source czy closed (zamknięty). Lepiej wybierać rozwiązania działające na europejskich serwerach lub posiadające lokalne wdrożenie (on-premise), szczególnie w branżach regulowanych.
Kolejny ważny krok, to opracowanie jasnej polityki korzystania z AI w firmie – wskazanie, jakie działania są dozwolone, kto odpowiada za kontrolę danych wejściowych i jak wygląda proces akceptacji wyników generowanych przez sztuczną inteligencję.
Ważne jest też szkolenie pracowników – nie tylko z obsługi narzędzi, ale również z rozpoznawania potencjalnych zagrożeń, np. błędnych sugestii, halucynacji modeli czy niezamierzonego ujawniania informacji.
Bezpieczne korzystanie z AI to także monitorowanie i aktualizowanie systemów, w tym stosowanie zasad Explainable AI (XAI), które umożliwiają zrozumienie, na jakiej podstawie model podejmuje decyzje. To szczególnie ważne przy automatyzacji procesów, które mają wpływ na klientów lub dane finansowe.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w systemie V-Desk
Z myślą o zwiększeniu efektywności pracy z dokumentami, system V-Desk został wyposażony w narzędzie Inteligentnej Analizy Dokumentów (IAD), który znacząco przekracza możliwości tradycyjnego OCR. IAD to zaawansowana funkcjonalność systemu V-Desk, która łączy technologię OCR z mechanizmami sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego (NLP – z ang. Natural Language Processing). W efekcie użytkownik otrzymuje nie tylko cyfrową wersję dokumentu, ale także zrozumiałe, kontekstowe podsumowanie jego treści oraz automatyczne rozpoznanie kluczowych informacji bez konieczności ręcznego przeszukiwania plików.
AI OCR obsługuje wszystkie typy dokumentów, niezależnie od tego czy są w formie papierowej czy elektronicznej. Potrafi rozpoznawać w nich treść i przetwarzać je do wersji elektronicznej. Najczęściej jest to wykorzystywane do przetwarzania dokumentów elektronicznych w plikach graficznych w formacie: JPEG, TIFF oraz PDF. Inteligentna Analiza Dokumentów (IAD) to zaawansowana funkcjonalność systemu V-Desk, która dodatkowo łączy technologię OCR z mechanizmami sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego (NLP – z ang. Natural Language Processing).
Systemy AI wykorzystywane w V-Desk działają na bezpiecznych serwerach zlokalizowanych na terenie Unii Europejskiej, co zapewnia zgodność z europejskimi standardami ochrony danych. Rozwiązania te spełniają wymagania RODO (Rozporządzenia o Ochronie Danych Osobowych), gwarantując pełne bezpieczeństwo i poufność przetwarzanych informacji. Dzięki temu użytkownicy mogą mieć pewność, że wszystkie operacje związane z analizą dokumentów realizowane są z zachowaniem najwyższych standardów prywatności. To szczególnie istotne w kontekście pracy z dokumentami zawierającymi dane wrażliwe.
Słownik AI – najważniejsze pojęcia, które warto znać
I na koniec – zebraliśmy dla Was kilka terminów, które najczęściej pojawiają się w kontekście AI w biznesie i warto je znać:
- Machine Learning (uczenie maszynowe)
to jedna z głównych dziedzin AI, w której systemy uczą się na podstawie danych, zamiast być ręcznie programowane. Dzięki ML modele mogą rozpoznawać wzorce, przewidywać wyniki i wspierać podejmowanie decyzji. - Deep Learning (głębokie uczenie)
zaawansowana forma uczenia maszynowego oparta na sieciach neuronowych. Umożliwia analizę bardziej złożonych danych, takich jak obrazy, dźwięk czy język naturalny. Wykorzystywana np. w rozpoznawaniu twarzy czy tłumaczeniu języków. - NLP (Natural Language Processing)
technologia pozwalająca komputerom rozumieć i przetwarzać język naturalny, którym posługują się ludzie. Wykorzystywana m.in. w chatbotach, automatycznym tłumaczeniu i analizie opinii klientów. - Model językowy / LLM (Large Language Model)
zaawansowany model AI, który potrafi generować i analizować tekst. Przykładem jest ChatGPT. LLM-y uczą się na ogromnych zbiorach danych i potrafią odpowiadać na pytania, tworzyć treści czy podsumowywać dokumenty. - Prompt engineering
umiejętność tworzenia skutecznych zapytań do modeli językowych. Dobrze sformułowany prompt pozwala uzyskać bardziej precyzyjne i użyteczne odpowiedzi z narzędzi AI. - Generative AI
sztuczna inteligencja, która potrafi generować nowe treści – teksty, obrazy, muzykę, a nawet kod. Wykorzystywana w marketingu, tworzeniu raportów, kreatywnych kampaniach czy analizie danych. - Hallucination
zjawisko, w którym AI generuje przekonujące, ale nieprawdziwe informacje. W kontekście biznesu to istotne zagrożenie, dlatego każdą odpowiedź AI warto weryfikować. - Model open-source vs. closed
pierwsze są publicznie dostępne i można je dostosowywać, np. LLaMA czy Mistral, drugie, jak ChatGPT, to rozwiązania zamknięte – dostępne przez API, ale bez możliwości pełnej kontroli. - Inferencja vs. trening
trening to proces „uczenia” modelu na danych, który wymaga dużych zasobów. Inferencja to już wykorzystanie wytrenowanego modelu do generowania odpowiedzi lub analizy – to właśnie z tego korzystasz na co dzień. - Explainability (XAI)
podejście, które pozwala zrozumieć, dlaczego AI podjęła daną decyzję. Szczególnie istotne w sektorach regulowanych, takich jak bankowość czy ubezpieczenia. - Data governance
zasady zarządzania danymi w organizacji. W kontekście AI oznacza m.in. odpowiednie przechowywanie, przetwarzanie i ochronę danych, tak by nie narazić się na wyciek czy naruszenie RODO. - Overfitting
błąd polegający na tym, że model za bardzo „przywiązuje się” do danych treningowych i gorzej radzi sobie z nowymi, nieznanymi danymi. Prowadzi to do błędnych analiz lub rekomendacji. - Fine-tuning
dostosowanie gotowego modelu AI do konkretnych potrzeb firmy, np. poprzez naukę na firmowych dokumentach lub danych. Umożliwia uzyskanie bardziej trafnych odpowiedzi w danej branży lub kontekście.
