Pytanie „gdzie są nasze dane” pojawia się zwykle za późno: gdy klient przysyła ankietę bezpieczeństwa, gdy audytor pyta o rejestr czynności albo gdy ktoś orientuje się, że cały dział wkleja umowy do publicznego czatu. Lepiej odpowiedzieć na nie, zanim AI wejdzie do firmy na dobre. Odpowiedź nie jest skomplikowana, ale wymaga decyzji.
Trzy miejsca, w które trafiają dane
Pierwsze to publiczny czat, z którego pracownik korzysta na własnym koncie. To, co wklei, wychodzi z firmy i podlega regulaminowi dostawcy, a nie Waszej umowie. W wielu darmowych planach treść rozmów może służyć do trenowania modeli. Firma nie ma umowy powierzenia, nie ma logów i nie wie, kto co wysłał.
Drugie to usługa AI w chmurze z umową firmową: płatny plan, dostęp przez API albo asystent wbudowany w pakiet biurowy. Tu jest umowa powierzenia, region przetwarzania i zwykle deklaracja, że dane nie trenują modeli. Dane nadal opuszczają firmę, ale w sposób, który da się opisać i obronić.
Trzecie to własne środowisko: model uruchomiony na serwerze w firmie albo w centrum danych pod Waszą kontrolą. Dane nie wychodzą na zewnątrz. Kosztuje to więcej na starcie i wymaga kogoś, kto to utrzyma, ale dla części danych jest jedyną drogą.
Większość firm potrzebuje drugiego i trzeciego miejsca naraz, a pierwszego powinna zakazać. O tym, jak dobrać proporcje, piszemy osobno w tekście własny model AI czy chmura publiczna.
Co na to RODO i AI Act
RODO nie zabrania korzystać z AI. Wymaga tego samego, co przy każdym innym przetwarzaniu: podstawy prawnej, umowy powierzenia z dostawcą, wiedzy, gdzie dane są przetwarzane, i możliwości wykazania tego na piśmie. Publiczny czat na prywatnym koncie nie spełnia żadnego z tych warunków. Usługa z umową firmową spełnia je, jeśli ktoś tę umowę przeczytał i zapisał w rejestrze czynności.
AI Act dokłada obowiązki zależne od tego, do czego AI służy. Dla większości zastosowań biurowych, jak streszczanie dokumentów czy pisanie maili, wymaga głównie przejrzystości i nadzoru człowieka. Dla zastosowań wysokiego ryzyka, na przykład oceny pracowników albo decyzji kredytowych, wymaga znacznie więcej. Niezależnie od kategorii, firma musi wiedzieć, jakich systemów AI używa. Tego nie da się zrobić bez spisanych zasad, które opisujemy przy polityce AI i AI Act.
Osobna sprawa to tajemnica zawodowa i wymogi branżowe. Kancelaria, biuro rachunkowe, placówka medyczna albo podmiot objęty NIS2 ma dane, których nie powinien wysyłać do żadnej chmury, choćby z najlepszą umową. Dla nich trzecie miejsce, własne środowisko, nie jest opcją, tylko wymaganiem.
Pytania, które warto zadać dostawcy
Zanim podpiszecie umowę na usługę AI, zapytajcie o pięć rzeczy. Gdzie fizycznie są przetwarzane dane i czy da się wymusić region UE. Czy dane z Waszych zapytań służą do trenowania modeli i czy można to wyłączyć na poziomie umowy, a nie tylko w ustawieniach konta. Jak długo dostawca przechowuje treść zapytań i odpowiedzi. Czy dostaniecie umowę powierzenia zgodną z RODO i listę podwykonawców. Czy są logi, z których wynika, kto z Waszej firmy co wysłał.
Jeśli na któreś pytanie nie ma jasnej odpowiedzi, to nie jest usługa dla danych klientów. Może być dobra do pisania ogłoszeń o pracę.
Kiedy model lokalny ma sens
Lokalny model językowy to model uruchomiony na Waszym serwerze z kartą GPU albo w centrum danych pod Waszą kontrolą. Nie jest tak dobry jak największe modele publiczne, ale od dwóch lat różnica maleje, a dla zadań takich jak wyszukiwanie w dokumentach, streszczanie, klasyfikacja czy odpowiadanie na pytania z bazy wiedzy jest wystarczający.
Ma sens w trzech sytuacjach. Gdy dane nie mogą opuścić firmy ze względu na tajemnicę zawodową albo regulacje. Gdy wolumen jest duży i rachunek za chmurę rośnie szybciej niż korzyść. Gdy aplikacja musi działać bez internetu albo z bardzo krótkim czasem odpowiedzi, na przykład na produkcji.
Nie ma sensu jako jedyne rozwiązanie w małej firmie, która chce po prostu szybciej pisać oferty. Tam wystarczy usługa chmurowa z umową firmową i spisane zasady.
Jak to ułożyć w praktyce
Zacznijcie od klasyfikacji danych, choćby najprostszej: publiczne, wewnętrzne, poufne, dane klientów. Potem przypiszcie każdej klasie dozwolone miejsce. Publiczne i wewnętrzne mogą iść do usługi chmurowej z umową. Poufne i dane klientów tylko do własnego środowiska albo wcale.
Następnie zdejmijcie tę decyzję z głów pracowników i przenieście ją do środowiska. Jeśli firma daje ludziom jedno miejsce do pracy z AI, w którym reguły są wbudowane, a zapytania na danych wrażliwych idą automatycznie do modelu lokalnego, nikt nie musi codziennie pamiętać, co wolno. Tak projektujemy środowiska dla AI: serwery i bazy w UE, dostęp do modeli w regionie UE i lokalnie, logi i kontrola dostępu w jednym miejscu.
Na koniec logi. Gdy klient przyśle ankietę albo przyjdzie audyt, pytanie nie brzmi „czy używacie AI”, tylko „kto, na jakich danych i gdzie”. Odpowiedź musi być w systemie, nie w pamięci kierownika.
Co zrobić w tym tygodniu
Sprawdźcie, z jakich narzędzi AI korzystają Wasi ludzie, także na prywatnych kontach. Spiszcie trzy zasady: czego nie wolno wklejać, które narzędzia są dopuszczone, do kogo zgłosić wątpliwość. Wybierzcie jedną usługę z umową firmową i regionem UE zamiast pięciu prywatnych kont. Jeśli macie dane objęte tajemnicą albo regulacjami, policzcie, ile kosztowałoby własne środowisko, zamiast zakładać, że to poza zasięgiem.