Nie wszystko dla AI. Czego nie powinieneś ujawniać chatbotom

W dobie rozwoju narzędzi takich jak ChatGPT, Copilot czy Gemini, liderzy coraz częściej wykorzystują AI do wsparcia decyzyjnego, analiz czy nawet komunikacji. Korzystanie z tych narzędzi stwarza poważne cyberzagrożenie AI — szczególnie wtedy, gdy traktujemy je jak bezpiecznych doradców. Co może pójść nie tak, gdy w dobrej wierze wpisujemy w AI informacje poufne, dane strategiczne lub pytania dotyczące klientów?

Wielu liderów zaczyna traktować AI jako cyfrowego konsultanta. Szybki, dostępny i coraz bardziej trafny w diagnozowaniu problemów. Fundamentalna różnica między konsultantem z krwi i kości a botem polega na tym, co dzieje się z informacją po zakończeniu rozmowy.

Popularne modele takie jak ChatGPT, analizują, przechowują i mogą wykorzystywać dane do dalszego treningu. Jeśli zadajesz pytania o plany fuzji, sytuacje kryzysowe, bądź dane personalne, zapytaj sam siebie: czy AI wie za dużo, bo powiedziałem za wiele?

Należy pamiętać, że informacje przekazywane do publicznych modeli nie znikają po zamknięciu okna przeglądarki. Jeśli nie korzystasz z wersji enterprise, dane mogą zostać wykorzystane do dalszego trenowania modeli. Niesie to za sobą ryzyko niekontrolowanego wycieku. W raporcie State of AI in the Cloud 2025 firmy Wiz, opisano incydent związany z firmą DeepSeek, której niezabezpieczona baza danych ujawniła wrażliwe informacje. Zdarzenie uwydatnia niebezpieczeństwo związane z szybkim wdrażaniem innowacji, bez odpowiednich zabezpieczeń. To konkretna lekcja: nawet najbardziej zaawansowane technologie nie zwalniają z obowiązku samodzielności.

Czy AI wie za dużo – jak ocenić cyberzagrożenie AI?

Wykorzystanie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w firmach stało się standardem. AI wspiera decyzje strategiczne, przyspiesza analizę danych i umożliwia automatyzację wielu procesów. Jednak dla wielu menedżerów zdominowanych przez szybkie tempo pracy, łatwo jest zapomnieć, że korzystanie z tych technologii wiąże się z ryzykiem, szczególnie jeśli chodzi o przekazywanie wrażliwych informacji. Choć AI może wydawać się narzędziem neutralnym, jego wykorzystanie w organizacji nie zawsze jest bezpieczne.

Odpowiedź na pytanie, czy dany temat może trafić do systemu AI, powinna opierać się na kilku kluczowych zasadach oceny ryzyka informacyjnego.

Dlatego warto mieć na uwadze:

1. Rodzaj danych: Czy dane, które zamierzamy przekazać są wrażliwe lub mogą być uznane za poufne? Dane dotyczące strategii, wynagrodzeń, procedur prawnych czy klientów powinny być traktowane z największą ostrożnością.
2. Skala ryzyka: Jakie konsekwencje mogą wyniknąć z wycieku tych informacji? Zawsze należy ocenić, czy dane mają potencjał do poważnych szkód finansowych, reputacyjnych lub prawnych.
3. Bezpieczeństwo systemu: Czy narzędzie AI, z którego korzystamy zapewnia odpowiednie zabezpieczenia przed dostępem osób nieuprawnionych? Jeśli korzystamy z systemu AI, który nie oferuje pełnej kontroli nad danymi, warto rozważyć inne, bardziej bezpieczne rozwiązania.
4. Zgodność z regulacjami: Czy przekazanie tych informacji jest zgodne z obowiązującymi przepisami, takimi jak RODO?

Warto także przyjrzeć się zjawisku shadow AI – czyli wykorzystaniu przez pracowników narzędzi AI poza wiedzą i kontrolą organizacji. To rosnące ryzyko, które niesie za sobą poważne konsekwencje wycieku danych, dlatego warto zwrócić na nie uwagę. Sprawdź – Czy firmy powinny się bać shadow AI?

Zaufanie do technologii to odpowiedzialność biznesu

AI zbyt często traktowane jest jako narzędzie neutralne, podczas gdy modele generatywne “uczą się” wszystkiego, co do nich wpisujemy. To oznacza, że każde poufne zdanie może powrócić – może nie dosłownie, ale jako fragment wzorca dostępnego dla innych użytkowników lub dla twórców systemu.

W kontekście zaufania do marki, reputacji, lojalności interesariuszy, dzielenie się informacjami z AI poza kontrolą, wymagają aktywnego zarządzania.

 Kompetencje liderów przyszłości – zarządzanie wiedzą w erze algorytmów

W świecie, gdzie AI wspiera coraz więcej aspektów działania firm, rośnie także rola liderów, którzy rozumieją zasady jej funkcjonowania. To nie technologia decyduje o sukcesie, a kompetencje zarządzających. Liderzy przyszłości to świadomi kustosze wiedzy – zdolni do podejmowania decyzji na styku danych, etyki i odpowiedzialności. Aby skutecznie wykorzystywać potencjał AI, liderzy muszą zadbać o rozwój kompetencji cyfrowych. To właśnie one umożliwiają im podejmowanie świadomych decyzji i zarządzanie ryzykiem z przetwarzaniem danych. Jednym z podstawowych wyzwań jest selektywność w udostępnianiu informacji. Liderzy powinni umieć ocenić, które dane mogą być bezpiecznie udostępniane systemom AI, a które powinny zostać jedynie w rękach wyłącznie odpowiednich działów firmy.

Manish Chandra, dyrektor zarządzający ds. strategii i doradztwa w Accenture, w wywiadzie dla Harvard Business Review podkreśla, że jednym z kluczowych elementów skutecznej transformacji cyfrowej jest tzw. digital fluency – czyli biegłość w korzystaniu z nowoczesnych technologii i zarządzaniu nimi. Zwraca uwagę, że to nie same innowacje technologiczne decydują o sukcesie, lecz kompetencje ludzi odpowiedzialnych za ich wdrożenie. Organizacje, które świadomie rozwijają cyfrowe umiejętności swoich pracowników, osiągają wyraźnie lepsze wyniki w takich obszarach jak innowacyjność, elastyczność czy bezpieczeństwo informacji. Przykładem może być firma Bosch, która wdrożyła program wspierający rozwój digital fluency wśród liderów i zespołów. Dzięki temu nie tylko skutecznie implementuje nowe technologie, ale również buduje zdolność adaptacji do przyszłych wyzwań.

W tym kontekście zarządzanie wiedzą nabiera nowego znaczenia. Liderzy muszą dziś nie tylko rozumieć nowe technologie, ale również umiejętnie wykorzystywać dane – w sposób bezpieczny, strategiczny i odpowiedzialny. To właśnie zdolność do świadomego zarządzania informacjami w epoce sztucznej inteligencji staje się jednym z najważniejszych zadań nowoczesnego przywództwa.

Cyberzagrożenie AI

AI może być sojusznikiem w tworzeniu przewagi konkurencyjnej, ale tylko wtedy, gdy użyjemy jej z rozwagą. Nie można pozwolić sobie na brak refleksji – każda decyzja o przekazaniu informacji do algorytmu to decyzja strategiczna.

Bezpieczeństwo zaczyna się od pytania, które zadasz (lub nie zadasz) AI. Nie każda informacja powinna trafić do modelu. Nie każda rozmowa powinna być prowadzona z botem. Bo czasem to nie AI wie za dużo – tylko Ty powiedziałeś za wiele.

Zobacz też: