שימוש פרטי בצ'אטGPT לעומת פתרונות בינה מלאכותית בבעלות חברה: סיכונים משפטיים וחלופות אסטרטגיות

כלי בינה מלאכותית במשרד: הזדמנויות ואתגרים עבור חברות

הפיתוי גדול: ChatGPT מבטיח תמיכה מהירה במשימות יומיומיות, החל מכתיבת מיילים ועד יצירת הודעות טקסט. בעוד שעובדים רבים משתמשים בכלי הבינה המלאכותית בסתר, חברות ניצבות בפני ההחלטה האסטרטגית האם לאסור אותו, לסבול אותו או ליישם פתרונות בינה מלאכותית משלהן. ניתוח זה מראה כי השימוש הפרטי ב-ChatGPT במקום העבודה מהווה סיכונים משפטיים וביטחוניים משמעותיים, בעוד שפתרונות בינה מלאכותית בבעלות החברה יכולים גם למנף את הפוטנציאל החדשני של כוח העבודה וגם להבטיח הגנה על נתונים ותאימות.

מלכודות משפטיות של שימוש פרטי בצ'אטGPT

הגבלות על פי דיני עבודה וזכויות הוראה

השימוש ב-ChatGPT דרך חשבונות פרטיים בעבודה קיים בתחום משפטי אפור. בשנת 2024, בית הדין לעבודה בהמבורג פסק כי שימוש פרטי בכלי בינה מלאכותית אינו כפוף בדרך כלל לזכויות שיתוף פעולה, כל עוד למעסיק אין גישה לנתונים. עם זאת, אין פירוש הדבר שמעסיקים חייבים לסבול את השימוש בו ללא הגבלה. במסגרת זכותם להוציא הוראות, הם בהחלט יכולים לאסור את השימוש ב-ChatGPT בעבודה.

הסוגיה הבסיסית במסגרת חוק העבודה טמונה בחובה האישית ביותר לבצע עבודה. על פי סעיף 613, פסקה 1 של החוק האזרחי הגרמני (BGB), יש לבצע שירותים "באופן אישי אם יש ספק". בעוד שהשימוש בכלים בהחלט מותר, עובדים אינם רשאים להוציא את עבודתם למיקור חוץ לחלוטין לצדדים שלישיים - או במקרה זה, למערכות בינה מלאכותית. בכל מקרה, אסור שעובדים יבצעו את עבודתם כולה על ידי בינה מלאכותית ללא ידיעת המעסיק. היקף השימוש המותר בבינה מלאכותית תלוי במידה רבה בביצועי העבודה הספציפיים הנדרשים.

אתגרי הגנת מידע

תאימות ל-GDPR בעת שימוש ב-ChatGPT מציבה בפני חברות אתגרים משמעותיים. בשנת 2025, נציב הגנת המידע של מדינת בוואריה הבהיר כי ה-GDPR חל גם אם רק נתוני האימון מכילים נתונים אישיים. משמעות הדבר היא שכמעט כל שימוש במודלים של שפה גדולה כמו ChatGPT חייב לעמוד בתקנות הגנת המידע.

חוסר השקיפות באלגוריתמים של בינה מלאכותית הוא בעייתי במיוחד. ChatGPT נחשב ל"קופסה שחורה" בכל הנוגע להגנת מידע, כלומר חברות אינן יכולות לספק מידע מפורט על עיבוד נתונים. לכן, קבלת הסכמה אפקטיבית בהתאם לסעיף 6(1) של ה-GDPR היא כמעט בלתי אפשרית. יתר על כן, חברות אינן יכולות למלא את חובות המידע שלהן לפי סעיפים 13 ו-14 של ה-GDPR, מכיוון שהן אינן יכולות לספק מידע מספיק על היקף, הבסיס המשפטי ומקבלי עיבוד הנתונים.

סיכוני זכויות יוצרים וחבות

השימוש הבלתי מבוקר ב-ChatGPT מהווה סיכוני זכויות יוצרים משמעותיים. כלי הבינה המלאכותית מייצר טקסטים המבוססים על נתוני אימון שעשויים להכיל יצירות המוגנות בזכויות יוצרים. דבר זה עלול להוביל להפרות זכויות יוצרים לא מכוונות אם טקסטים שנוצרו דומים ליצירות קיימות או מועתקים מהן. חברות עלולות להיות אחראיות להפרות כאלה מצד עובדיהן, מה שעלול להוביל לסכסוכים משפטיים יקרים.

סיכון נוסף טמון בחוסר האחריותיות לתוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית. אם ChatGPT מספק מידע שגוי ומשתמשים בו ללא אימות, עלולות להיגרם השלכות משמעותיות. זה נכון במיוחד בתחומים מיוחדים שבהם מידע שגוי עלול להוביל לבעיות עסקיות או אפילו משפטיות.

סיכוני אבטחה ואובדן נתונים

דליפות נתונים לא מכוונות ושימוש באימונים

שימוש ב-ChatGPT למטרות פרטיות מהווה סיכוני אבטחה משמעותיים. עובדים מזינים לעיתים קרובות, מבלי דעת, נתוני חברה סודיים למערכת, אשר לאחר מכן עשויים להיות משותפים עם משתמשים אחרים. OpenAI משתמשת באופן מסורתי בהיסטוריית צ'אט כדי לאמן מודלים חדשים, כלומר, באופן תיאורטי, ניתן לגשת למידע שהוזן על ידי משתמשים אחרים.

אירועים שתועדו בעבר מדגימים את המציאות של סיכונים אלה: באמזון ובסמסונג, סודות חברה צפו במאגר הידע של OpenAI לאחר שעובדים שיתפו אותם בטעות דרך ChatGPT. פרצות נתונים ישירות ב-ChatGPT אפשרו גם למשתמשים לצפות ברשומות מהיסטוריית ההודעות של משתמשים אחרים.

IT צללים ואובדן שליטה

סקרים מראים כי עד 80 אחוז מהעובדים משתמשים במה שמכונה IT צללים - תוכנה או חומרה ברשת החברה ללא אישור או ידיעת מחלקת ה-IT. שימוש בלתי מבוקר זה מוביל לאובדן שליטה מוחלט על נתונים רגישים של החברה. בנוסף, פושעי סייבר יכולים לקבל גישה לחשבונות עובדים ולנתונים של אנשים אחרים באמצעות התקפות פישינג או גניבת אישורים.

השימוש בחשבונות פרטיים הופך את זה כמעט בלתי אפשרי עבור חברות לאכוף מדיניות אבטחה או לאתר דליפות נתונים. ללא פיקוח והדרכה נאותים, ארגונים חושפים את עצמם לסיכוני אחריות משמעותיים.

יתרונות אסטרטגיים של פתרונות בינה מלאכותית פנימיים

שיפור יעילות ואוטומציה

יישומי בינה מלאכותית תאגידית מציעים יתרונות משמעותיים על פני שימוש פרטי בלתי מבוקר. מערכות בינה מלאכותית יכולות לבצע משימות חוזרות ונשנות מהר יותר ומדויק יותר מבני אדם, ובכך לשחרר עובדים להתמקד במשימות תובעניות ואסטרטגיות יותר. על ידי אוטומציה של זרימות עבודה, חברות יכולות להגביר את היעילות ולהפחית עלויות.

שיפורים משמעותיים ניכרים במיוחד בשירות הלקוחות: צ'אטבוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית יכולים לענות על שאלות נפוצות ולעבד פניות של לקוחות, ובכך להגדיל באופן ניכר את שביעות רצון הלקוחות בעד 20 אחוזים. יתר על כן, בינה מלאכותית מאפשרת קבלת החלטות משופרת באמצעות ניתוח של מערכי נתונים גדולים וזיהוי דפוסים שקשה יהיה לאנליסטים אנושיים להבחין בהם.

התאמה אישית ויתרונות תחרותיים

פתרונות בינה מלאכותית קנייניים מאפשרים לחברות ליצור הצעות מותאמות אישית ללקוחות. על ידי ניתוח נתוני לקוחות, חברות יכולות להבין טוב יותר את הצרכים וההעדפות ולפתח המלצות אישיות. התאמה אישית זו מובילה לנאמנות לקוחות חזקה יותר, ובטווח הארוך, ליתרונות תחרותיים.

חברות המשלבות בהצלחה בינה מלאכותית בפעילות העסקית שלהן יכולות להבדיל את עצמן בבירור מהמתחרים. בינה מלאכותית אינה טכנולוגיה חולפת, אך תעצב באופן בר-קיימא את עתיד היזמות. כ-15 אחוז מהחברות הגרמניות כבר צברו ניסיון קונקרטי עם יישומי בינה מלאכותית וראו השפעות חיוביות.

שילוב פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים רחבה מקור לכל ענייני החברה-דימוי: xpert.digital

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• פלטפורמת AI זו מקיימת אינטראקציה עם כל מקורות הנתונים הספציפיים
  • מ- SAP, Microsoft, JIRA, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ומערכות ניהול נתונים רבות אחרות
• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

אתגרים שפלטפורמת ה- AI שלנו פותרת

• חוסר דיוק של פתרונות AI קונבנציונליים
• הגנה על נתונים וניהול מאובטח של נתונים רגישים
• עלויות ומורכבות גבוהה של פיתוח AI פרטני
• היעדר AI מוסמך
• שילוב AI במערכות IT קיימות

עוד על זה כאן:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

אפשרויות יישום טכניות

פתרונות בינה מלאכותית מקומיים לשליטה מרבית

פתרונות בינה מלאכותית מקומיים מציעים לחברות שליטה מלאה על הנתונים ומערכות הבינה המלאכותית שלהן. יישומים מקומיים אלה מבטיחים שמידע רגיש לא עוזב עננים חיצוניים ומאפשרים לחברות להגדיר אמצעי אבטחה בהתאם לסטנדרטים שלהן. זה מאפשר לחברות להציע ללקוחות רמת אמון גבוהה יותר תוך עמידה מלאה בתקנות הגנת המידע.

היתרונות של פתרונות מקומיים כוללים מחזורי חדשנות מהירים יותר, שכן לחברות יש שליטה מלאה על הפיתוח והיישום. ניתן להתאים פתרונות מותאמים אישית במדויק לתהליכים עסקיים ספציפיים, דבר שאינו אפשרי עם שירותים חיצוניים. כלים כמו OnPrem.LLM מאפשרים להפעיל מודלים גדולים של שפות באופן מקומי לחלוטין, תוך מינוף בו זמנית של אינטגרציות ענן בעת ​​הצורך.

יצירת אחזור רבודה (RAG) עבור יישומים ספציפיים לארגון

מערכות RAG משלבות אחזור מידע עם מודלים של שפה גדולה, מה שמאפשר למערכות בינה מלאכותית גישה לנתונים ארגוניים ספציפיים במקום להסתמך אך ורק על נתוני אימון. זה מגביר משמעותית את הדיוק והחוסן של התוכן שנוצר, מה שהופך אותו מתאים ליישומים קריטיים לעסקים.

תהליך RAG מורכב מארבעה שלבים עיקריים: אינדוקס נתונים, אחזור נתונים, הרחבת נתונים ויצירת תגובות. נתוני ארגון מומרים להטמעות מילוליות ומאונדקסים במסדי נתונים וקטוריים, מה שמאפשר שימוש יעיל בנתונים מובנים ולא מובנים כאחד. טכנולוגיה זו מאפשרת לצ'אטבוטים לגשת לנתונים פנימיים של הארגון וליצור תשובות אמינות המבוססות על מקור.

פתרונות ארגוניים וגישות היברידיות

ChatGPT Enterprise ופתרונות ארגוניים דומים מציעים תכונות אבטחה מתקדמות, גישה בלתי מוגבלת במהירות גבוהה ופונקציונליות הניתנת להתאמה אישית. פלטפורמות אלו מבטיחות שנתוני לקוחות אינם משמשים לאימון מודלים של OpenAI ומספקות הצפנה הן במנוחה והן במעבר.

עבור ארגונים קטנים יותר, גישות היברידיות יכולות להיות מועילות, שבהן מודלים מקומיים של בינה מלאכותית נפרסים דרך ממשקי REST API תוך שימוש בכלים כמו vLLM, OpenLLM או Ollama. פתרונות אלה מאפשרים להם למנף את היתרונות של בינה מלאכותית ארגונית ללא העלויות הגבוהות של יישומים מלאים מקומיים.

מעורבות עובדים וניהול שינויים

לקדם אימוץ של בינה מלאכותית אורגנית

יישום מוצלח של בינה מלאכותית ארגונית דורש אסטרטגיית ניהול שינויים מחושבת היטב. עובדים כבר משתמשים בתוכנות בינה מלאכותית בכל התעשיות והאזורים מכיוון שמחסומי הכניסה נמוכים והיתרונות ניכרים במהירות. במקום להילחם באימוץ אורגני זה, חברות צריכות לקדם אותה באופן פעיל תוך מזעור השפעות שליליות בו זמנית.

המפתח טמון בשיתוף העובדים כדי להבין כיצד ומדוע הם רוצים להשתמש בבינה מלאכותית. גישות פורמליות מאפשרות לחברות למקסם את היתרונות תוך יצירת מעקות בטיחות לאימוץ בטוח. זה דורש גבולות וכללים ברורים כדי להבטיח שלבינה מלאכותית גנרטורה תהיה השפעה מבלי להפריע למאמצים אסטרטגיים רחבים יותר.

הכשרה והסמכה

כאשר בינה מלאכותית נמצאת בידי עובדים מיומנים ומוסמכים, היא אינה מחליפה את התושייה האנושית, אלא מפחיתה את המאמץ והזמן הנדרשים לתהליכים יצירתיים. בינה מלאכותית יכולה לייעל את ניתוח הנתונים, קידוד ותחזוקת התוכן באמצעות גישה אוטומטית למקורות נתונים מגוונים כדי לייעל ולהרחיב משימות חוזרות.

הטמעות מוצלחות של בינה מלאכותית דורשות מעורבות של עובדים בתהליך הטרנספורמציה בשלב מוקדם. עליהם לקבל הזדמנות לתרום באופן פעיל את חוויותיהם ודאגותיהם. שאלות כגון "היכן אוכל, כעובד, להשתחרר מחלק מעומס העבודה שלי?" ו"היכן השימוש בבינה מלאכותית משמעותי ויעיל?" צריכות להישאל בשיתוף פעולה.

מסגרות תאימות וממשל

יישום תואם להגנה על נתונים

עבור הטמעות של בינה מלאכותית התואמות ל-GDPR, חברות חייבות לפעול כבקרי נתונים כמשמעותם בתקנת הגנת המידע הכללית (GDPR). משמעות הדבר היא שעליהן לשמור על שליטה מלאה על עיבוד הנתונים ולהבטיח שכל דרישות הגנת המידע מתקיימות. בעת שימוש בבינה מלאכותית של צד שלישי ממדינות שאינן האיחוד האירופי, יש צורך באמצעי זהירות נוספים עבור העברות נתונים בינלאומיות.

מרכיב מרכזי הוא כריתת הסכמי עיבוד נתונים (DPA) עם ספקי בינה מלאכותית. הסכמים אלה נדרשים תמיד כאשר נתונים אישיים מעובדים על ידי ספקי שירותים הפועלים על פי הוראות. חברות חייבות גם להבטיח שהן יכולות לעמוד בחובות המידע שלהן לפי סעיפים 13 ו-14 של ה-GDPR.

ניהול סיכונים וארכיטקטורת אבטחה

פתרונות קנייניים של בינה מלאכותית מאפשרים יישום של אסטרטגיות מקיפות לניהול סיכונים. בינה מלאכותית יכולה לסייע בזיהוי מוקדם של סיכונים פוטנציאליים ובזיהוי פגיעויות אבטחה. באמצעות יישומה המבוקר, חברות יכולות לשפר את אמצעי האבטחה שלהן ולהגן על נתונים מפני איומים פוטנציאליים.

ארכיטקטורת האבטחה צריכה להיות רב-שכבתית, עם בקרות גישה ברורות, הצפנה ומערכות ניטור. פתרונות מקומיים מציעים את רמת השליטה הגבוהה ביותר, בעוד שפתרונות ארגוניים מבוססי ענן מייצגים לעתים קרובות פשרה טובה בין אבטחה לפונקציונליות.

בינה מלאכותית במקום העבודה: כיצד חברות יכולות להימנע ממלכודות משפטיות ומלכודות בתחום הגנת המידע

בעוד ששימוש פרטי סמוי ב-ChatGPT בעבודה עשוי להיראות פרודוקטיבי בטווח הקצר, הוא מהווה סיכונים משפטיים, ביטחוניים וכלכליים משמעותיים עבור חברות. החל מהפרות חוקי עבודה והפרות GDPR ועד דליפות נתונים לא מכוונות, החסרונות עולים בהרבה על היתרונות לכאורה של שימוש "בלתי נראה" זה.

במקום זאת, חברות צריכות למנף אסטרטגית את הדחף של עובדיהן לחדשנות ולהשקיע בפתרונות בינה מלאכותית מבוקרים וקנייניים. יישומים מקומיים, מערכות RAG ופתרונות ארגוניים לא רק מציעים את תקני האבטחה הגבוהים ביותר, אלא גם מאפשרים פיתוח של יישומים מותאמים אישית היוצרים יתרונות תחרותיים אמיתיים. באמצעות מעורבות מוקדמת של עובדים וניהול שינויים מובנה, ארגונים יכולים לרתום את היתרונות של מהפכת הבינה המלאכותית מבלי לפגוע בתאימות או בפרטיות הנתונים.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

Konrad Wolfenstein

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus