プライベートチャットの使用と会社所有のAIソリューション：法的リスクと戦略的代替

オフィス内のAIツール：企業の機会と課題

誘惑は素晴らしいです。ChatGptは、電子メールの定式化からテキストの位置まで、毎日の仕事で迅速なサポートを約束します。多くの従業員はAIツールを密かに使用していますが、企業は禁止、寛容、または独自のAI実装の間の戦略的決定に直面しています。現在の分析では、職場でのCHATGPTの私的使用にはかなりの法的および安全性のリスクがあり、会社所有のAIソリューションでは労働力の労働力の両方を使用し、データ保護とコンプライアンスを確保できることが示されています。

プライベートチャット使用の法的落とし穴

労働法の制限と指示

職場でのプライベートアカウントを介したチャットの使用は、合法的な灰色のエリアで動きます。ハンブルク労働裁判所は、2024年に、AIツールの私的使用は一般に、雇用主がデータにアクセスできない限り、運用上の参加の対象ではないことを決定しました。ただし、これは雇用主が制限なしに使用を容認しなければならないという意味ではありません。あなたの指示の一環として、あなたは確かに職場でのChatGptの使用を禁止することができます。

基本的な労働法の問題は、個人的に個人的な仕事に対する義務にあります。 §613s.1 BGBによると、サービスは「直接」で提供されなければなりません。エイズは間違いなく許可されていますが、従業員は仕事を完全に第三者に移してはなりません。この場合はAIシステムに移行してはなりません。いずれにせよ、従業員が雇用主の知識なしに完全に仕事をしている場合、それは容認できません。 AI使用の許容範囲は、特異的に未定の作業パフォーマンスに大きく依存します。

データ保護の課題

Chatt使用のGDPRの適合性は、かなりの課題を抱えている企業を提示しています。バイエルン州のデータ保護局長は、2025年に、トレーニングデータのみが個人的な参照を持っている場合、GDPRの適用領域がすでに開かれていることを明らかにしました。これは、CHATGPTなどの大規模な言語モデルの実際には、データ保護要件を観察する必要があることを意味します。

AIアルゴリズムの透明性の欠如は特に問題があります。 CHATGPTは、データ保護に関して「ブラックボックス」と見なされます。つまり、企業はデータ処理に関する詳細情報を提供できません。アートに従って効果的な同意。 6パラ。したがって、1 GDPRはほとんど不可能です。さらに、企業はARTからの情報義務を果たすことができません。 13および14 GDPRは、データ処理の範囲、法的根拠、および受信者に関する十分な情報を提供できないためです。

著作権と責任のリスク

CHATGPTの制御されていない使用には、かなりの著作権リスクが伴います。 AIツールは、著作権で保護された作業を含むトレーニングデータに基づいてテキストを生成します。これは、生成されたテキストが類似しているか、採用されている場合、無意識の著作権侵害につながる可能性があります。企業は、従業員のこのような違反に対して責任を負う可能性があり、それが費用のかかる法的紛争につながる可能性があります。

別のリスクは、AI生成コンテンツに対する責任の欠如です。 ChatGPTが誤った情報を提供し、これが未チェックの使用されていない場合、関連する結果が生じる可能性があります。これは、特に誤った情報がビジネスや法的問題につながる可能性のある主題固有の領域に適用されます。

セキュリティリスクとデータ損失

意図しないデータリークとトレーニングの使用

専門的な目的でのチャットの私的使用には、かなりのセキュリティリスクがあります。従業員はしばしば、他のユーザーと共有される可能性のあるシステムにin辱的に入ります。 Openaiは従来、新しいモデルのトレーニングにチャットコースを使用しています。つまり、入力された情報は理論的に他のユーザーが呼び出すことができます。

文書化されたインシデントは、これらのリスクの現実を示しています。AmazonとSamsungでは、従業員がChattを介してそれらを誤って共有した後にOpenaiの知識データベースの企業秘密が登場しました。 CHATGPTでの直接的なデータの内訳は、ユーザーが他のユーザーからのニュースコースからのエントリを表示できることも意味しました。

それを影と制御の喪失

調査によると、従業員の最大80％が、IT部門の許可または知識なしに、会社ネットワークでいわゆるShadow-It-Softwareまたはハードウェアを使用しています。この制御されていない使用は、機密の企業データを介して完全に制御されることにつながります。さらに、サイバー犯罪者は、フィッシング攻撃または資格情報の詰め物を通じて従業員のアカウントに浸透し、外国のデータにアクセスできます。

プライベートアカウントを使用すると、企業がセキュリティガイドラインを実施したり、データリークを理解したりすることは事実上不可能です。適切な管理とトレーニングがなければ、組織は重大な責任リスクにさらされています。

会社所有のAIソリューションの戦略的利点

効率の向上と自動化

キャリアAIの実装は、制御されていない私的使用よりもかなりの利点を提供します。 AIシステムは、人々よりも迅速かつ正確に繰り返しタスクを実行できます。つまり、従業員はより要求の厳しい戦略的タスクに時間をかけて使用できます。作業プロセスを自動化することにより、企業は効率を高め、コストを削減できます。

特に顧客サービスには大幅な改善があります。AIベースのチャットボットは、よくある質問に答えたり、顧客の問い合わせを処理したりすることができます。さらに、AIは、大量のデータを分析し、人間のアナリストを認識するのが難しいパターンの検出を分析することにより、意思決定の改善を可能にします。

パーソナライズと競争上の利点

キャリアAIソリューションにより、顧客向けのパーソナライズされたテーラーメイドのオファーを作成できます。顧客データを分析することにより、企業はニーズと好みをよりよく理解し、個々の推奨事項を作成できます。このパーソナライズは、顧客の忠誠心と長期的な競争上の利点を強化することにつながります。

AIを事業運営に成功裏に統合した企業は、競争から明らかに際立っています。 AIは一時的な技術ではありませんが、起業家精神の未来を持続可能に形作るでしょう。ドイツ企業の約15％がすでにAIの実装で具体的な経験を積んでおり、プラスの効果を発見しています。

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技術的な実装オプション

最大制御のためのオンプレミスAIソリューション

オンプレミスAIソリューションは、企業がデータとAIシステムを完全に制御することを提供します。これらのローカルの実装により、機密情報が外部クラウドに入らないことを保証し、独自の基準に従って安全上の注意事項を決定することを可能にします。これにより、企業は顧客により高いレベルの信頼を提供し、同時にデータ保護規制を完全に遵守することができます。

オンプレミスソリューションの利点には、企業が開発と実装を完全に制御できるため、より高速なイノベーションサイクルが含まれます。テーラー製ソリューションは、外部サービスでは不可能な個々のビジネスプロセスに合わせて調整できます。 onprem.llmなどのツールでは、大規模な言語モデルが完全に局所的に動作し、同時に必要に応じてクラウド統合を使用できます。

企業固有のアプリケーションの検索拡張生成（RAG）

RAGシステムは、情報検索と大規模な言語モデルを組み合わせて、AIシステムがトレーニングデータのみに依存するのではなく、特定の企業データにアクセスできるようにします。これにより、生成されたコンテンツの精度と堅牢性が大幅に向上し、ビジネス - 批判的なアプリケーションに適しています。

RAGプロセスは、データインデックス、データコール、増強、応答生成の4つの重要な段階で構成されています。会社のデータは単語の単語に変換され、Vectordデータベースにインデックス付けされます。つまり、構造化されたデータと非構造化データの両方を効果的に使用できます。このテクノロジーにより、チャットボットは内部企業データにアクセスし、信頼できるソースベースの回答を生成できます。

エンタープライズソリューションとハイブリッドアプローチ

CHATGPTエンタープライズおよび同様のコーポレートソリューションは、拡張されたセキュリティ機能、無制限の高速アクセス、カスタマイズ可能な機能を提供します。これらのプラットフォームにより、顧客データがOpenAIモデルのトレーニングに使用されず、アイドル状態と送信の両方で暗号化を提供することを保証します。

小規模な組織の場合、ハイブリッドアプローチが役立つ場合があります。このアプローチでは、地元のAIモデルには、残留APIを介してVLLM、Openllm、Ollamaなどのツールが提供されます。これらのソリューションにより、完全なオンプレミス実装の高いコストを搭載することなく、エンタープライズAIの利点を使用することができます。

従業員の統合と変更管理

有機AIの採用を促進します

企業AIの実装を成功させるには、よく考え抜かれた変更管理戦略が必要です。エントリーのハードルが低く、利点がすぐに認識できるようになるため、従業員はすでにすべての業界および地域でAIソフトウェアを使用しています。この有機的な養子縁組と戦う代わりに、彼らは対象となる方法で企業を促進し、同時に悪影響を減らすべきです。

重要なのは、従業員がAIを使用する方法と理由を理解するための統合です。正式なアプローチは、安全な紹介のためのガイドラインを作成しながら、企業を最大化できます。これには、より広い戦略的努力を妨げることなく、生成AIが効果をもたらすことを保証する明確な境界とルールが必要です。

トレーニングと資格

AIが訓練を受けた資格のある従業員の手にある場合、それは人間の創意工夫に取って代わるものではなく、生成プロセスの努力と時間を短縮します。データ分析、コードの作成、コンテンツのメンテナンスは、異なるデータソースに自動的にアクセスして、再現可能なタスクを最適化およびスケーリングすることにより、AIによって引き締めることができます。

AIの実装を成功させるには、従業員が初期段階で変換プロセスに統合される必要があります。あなたはあなたの経験や懸念に積極的に貢献する機会がなければなりません。 「従業員としてどこで解放できますか？」などの質問「AIは意味があり効果的な場所はどこですか？」一緒に答える必要があります。

コンプライアンスとガバナンスのフレームワーク

データ保護に準拠した実装

GDPRに準拠したAI実装の場合、企業は一般的なデータ保護規則の意味の範囲内で責任者として行動する必要があります。これは、データ処理を完全に制御し続け、すべてのデータ保護要件が満たされていることを確認する必要があることを意味します。非EU諸国のサードパーティAIを使用する場合、国際的なデータ転送に関する追加の予防策が必要です。

必須のビルディングブロックは、AIプロバイダーとの注文処理契約（AVV）の結論です。これらの契約は、個人データが命令関連のサービスプロバイダーによって処理される場合、常に必要です。企業はまた、ARTに従って情報義務を満たすことができることを確認する必要があります。 13および14 GDPR。

リスク管理とセキュリティアーキテクチャ

販売所有のAIソリューションにより、包括的なリスク管理戦略を実装できます。 AIは、初期段階で潜在的なリスクを認識し、セキュリティギャップを特定するのに役立ちます。制御された使用を通じて、企業はセキュリティ対策を改善し、潜在的な脅威からデータを保護できます。

セキュリティアーキテクチャは、明確なアクセス制御、暗号化、監視システムを備えたマルチレイヤーで構築する必要があります。オンプレミスソリューションは最大の制御を提供しますが、クラウドベースのエンタープライズソリューションは、多くの場合、セキュリティと機能の間の優れた妥協点を表しています。

職場でのAI：これが企業が法的およびデータ保護のtrapを避ける方法です

職場でのチャットの秘密の私的使用は、短期間で生産的に見えるかもしれませんが、企業にとってかなりの法的、安全性、経済的リスクがあります。労働法の違反からGDPR違反、意図しないデータリークまで、欠点は「目に見えない」使用の想定される利点を明らかに上回ります。

代わりに、企業は従業員のイノベーションの動機付けを戦略的に使用し、管理された会社が所有するAIソリューションに投資する必要があります。オンプレミスの実装、RAGシステム、およびエンタープライズソリューションは、最高のセキュリティ基準を提供するだけでなく、テーラーメイドのアプリケーションが実際の競争上の利点を作成できるようにします。初期の従業員と構造化された変更管理を通じて、組織はコンプライアンスやデータ保護を危険にさらすことなく、AI革命の利点を使用できます。

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