Niekontrolowane AI w biurze. Specjalista o zagrożeniach i rozsądnym wdrażaniu technologii.
Polskie firmy obawiają się sztucznej inteligencji i kosztów jej wdrożenia. Piotr Rusin, ekspert firmy Comarch, ostrzega jednak przed zjawiskiem „shadow AI”. Pracownicy używają nieautoryzowanych narzędzi, co grozi wyciekiem poufnych danych przedsiębiorstwa.
Jak wynika z raportu przygotowanego przez firmy Comarch i PMR, zaledwie 11 procent przedsiębiorstw z sektora MŚP uważa sztuczną inteligencję za kluczową technologię. Główną barierą we wdrożeniach jest brak zaufania. Połowa badanych firm nie ufa odpowiedziom generowanym przez AI, 43 procent obawia się o bezpieczeństwo swoich danych, a 37 procent zwraca uwagę na wysokie koszty inwestycji.
Piotr Rusin, Product Manager w Comarch, w podcaście „Kulisy Cyfryzacji” zaznacza, że rynek znajduje się obecnie w „bańce AI-owej”. Ekspert podkreśla, że sugestie o konieczności wdrażania tej technologii do każdego procesu w firmie są niewłaściwym kierunkiem. Odpowiednim podejściem jest stosowanie jej tam, gdzie klasyczna automatyzacja okazuje się zbyt skomplikowana w implementacji lub osiąga swoje granice.
Czym jest shadow AI i dlaczego stanowi zagrożenie?
Jednym z głównych wyzwań, z jakimi mierzą się obecnie przedsiębiorstwa, jest zjawisko „shadow AI”. Polega ono na tym, że pracownicy korzystają z inteligentnych narzędzi na własną rękę w codziennej pracy, nawet jeśli organizacja nie wykupiła do nich oficjalnego dostępu. Kadra zarządzająca często nie ma świadomości, że podwładni używają takich rozwiązań poza strukturą firmy.
Jak podkreśla Piotr Rusin, takie praktyki są niekorzystne z perspektywy bezpieczeństwa danych. Przedsiębiorstwo traci całkowitą kontrolę nad tym, jakimi informacjami zasilana jest sztuczna inteligencja. Pracownicy mogą udostępniać zewnętrznym modelom poufne dokumenty, umowy czy dane klientów, co sprawia, że informacje te niekontrolowanie opuszczają firmę.
Niewidzialna technologia i jej zastosowania w biznesie
Sztuczna inteligencja to nie tylko duże modele językowe (LLM), które opierają się na wpisywaniu komend. Ekosystem ten obejmuje również uczenie maszynowe oraz widzenie komputerowe, w tym systemy optycznego rozpoznawania tekstu, znane jako OCR. Z tego powodu wielu menadżerów może nie zdawać sobie sprawy, że od kilku lat z powodzeniem wykorzystuje rozwiązania oparte na AI w swoich działach księgowości.
Odpowiednio zaimplementowana technologia znajduje również praktyczne zastosowanie w logistyce. Algorytmy mogą optymalizować kompletowanie zamówień w magazynie. Dzięki temu pracownik podczas jednego przejścia między półkami może zebrać towary do kilku paczek jednocześnie, co znacząco obniża koszty operacyjne przedsiębiorstwa. Innym kluczowym obszarem jest analityka danych.
Uczenie maszynowe pozwala na szybkie odnajdywanie wzorców w potężnych zbiorach informacji. Algorytmy potrafią w krótkim czasie przeanalizować sytuację i wskazać, że spadek sprzedaży wynika na przykład z opóźnień w dostawach, a nie ze słabej wydajności handlowców. Automatyzacja komunikacji to kolejny obszar, w którym czat AI może pełnić rolę nawigatora dla nowych pracowników, instruując ich na przykład w kwestii procedur wystawiania faktur.
