Efektywność AI bez strategii AI jako warunku wstępnego? Dlaczego firmy nie powinny ślepo polegać na AI

Nowe spojrzenie na sztuczną inteligencję: sztuczna inteligencja nie jest narzędziem – przejście od instalacji oprogramowania do strategii

Rzeczywistość w niemieckich firmach jest przygnębiająca: chociaż 63% firm już korzysta ze sztucznej inteligencji, tylko 6% opracowało przemyślaną strategię w tym zakresie. Ta rozbieżność wyjaśnia, dlaczego wiele inicjatyw z zakresu sztucznej inteligencji kończy się fiaskiem w projektach pilotażowych lub jest porzucanych po krótkim czasie. Przyczyną rzadko jest sama technologia, a raczej brak strategicznego przygotowania.

Firmy często traktują sztuczną inteligencję (AI) jak zwykłe wdrożenie oprogramowania, ale to błędne przekonanie. AI to coś więcej niż narzędzie – to zmiana paradygmatu, która transformuje procesy, role, podejmowanie decyzji i całą kulturę pracy. Badanie Rand pokazuje, że w 80% przypadków wdrożenia AI kończą się niepowodzeniem nie z powodu technologii, ale z powodu braku strategicznego przygotowania, braku zmiany kulturowej i nieodpowiedniego zarządzania zmianą.

Dlaczego firmy budują dach przed fundamentem?

To podejście – budowanie dachu przed fundamentami – przejawia się konkretnie w kilku obszarach: po pierwsze, siedmiu na dziesięciu pracowników korzysta z narzędzi AI bez zgody firmy. W niektórych branżach ten tzw. „ukryty” AI wzrósł nawet o 250 procent. Po drugie, jego nieustrukturyzowane wykorzystanie prowadzi do poważnych zagrożeń bezpieczeństwa.

Konsekwencje są już widoczne: niezabezpieczone cyfrowe „centra” często służą do komunikacji między narzędziami sztucznej inteligencji i wymiany danych. Jeśli nie są one zabezpieczone, hakerzy mogą przechwycić cały ruch danych. Naukowcy zidentyfikowali krytyczną lukę w takim interfejsie, charakteryzującą się wyjątkowo wysokim wskaźnikiem ryzyka 9,6 (w skali 1-10), która umożliwia atakującym zdalne wykonywanie własnego złośliwego kodu. Eksperci, tacy jak Docker, ostrzegają przed „koszmarem bezpieczeństwa”, który naraża firmy na ryzyko utraty danych, przejęcia całych systemów i ataków na cyfrowy łańcuch dostaw.

Jak niebezpieczne są ataki typu instant injection?

Ataki typu prompt injection stanowią szczególnie perfidną formę manipulacji. Mogą występować zarówno bezpośrednio, jak i pośrednio. W atakach pośrednich atakujący ukrywają złośliwe instrukcje w wiadomościach e-mail, dokumentach PDF lub na stronach internetowych. Na przykład, biały tekst na białym tle w plikach PDF jest niewidoczny dla użytkownika, ale jest przetwarzany przez sztuczną inteligencję i może ją oszukać, zmuszając do wykonania niepożądanych działań.

Badanie naukowe udokumentowało ponad 208 095 unikalnych prób ataków przeprowadzonych przez 839 uczestników w realistycznym scenariuszu e-mailowym. Ataki te mogą w najlepszym przypadku prowadzić do lepszych wyników prac naukowych w ocenie chatbotów, a w najgorszym – do ujawnienia tajemnic handlowych.

Jakie są zagrożenia związane z ukrytą sztuczną inteligencją?

Termin „shadow AI” odnosi się do nieautoryzowanego korzystania z narzędzi AI przez pracowników bez zgody działów IT lub zarządzania danymi. Praktyka ta niesie ze sobą szereg poważnych zagrożeń: naruszenia bezpieczeństwa danych z powodu niekontrolowanego przetwarzania danych, niespójne podejmowanie decyzji z powodu stosowania różnych narzędzi oraz naruszenia przepisów.

Typowy scenariusz: Przedstawiciel obsługi klienta używa nieautoryzowanego chatbota do odpowiadania na pytania klientów, zamiast korzystać z oficjalnych źródeł informacji firmy. Może to prowadzić do nieprawdziwych informacji, nieporozumień z klientami i zagrożeń bezpieczeństwa, jeśli zapytanie zawiera poufne dane firmy.

Jakie zagrożenia niosą ze sobą tajemnice handlowe?

Nieustrukturyzowane wykorzystanie sztucznej inteligencji zagraża tajemnicom handlowym na wielu poziomach. Bezpośrednie wprowadzanie poufnych informacji przez pracowników do systemów sztucznej inteligencji może skutkować ich trwałym przechowywaniem w systemie i wykorzystywaniem do celów szkoleniowych. Wnioskowanie poprzez rozpoznawanie wzorców umożliwia systemom sztucznej inteligencji rekonstrukcję poufnych treści z pozornie nieszkodliwych danych.

Staje się to szczególnie krytyczne, gdy systemy AI zostały przeszkolone bezpośrednio na wewnętrznych danych firmy. Stwarza to ryzyko „wycieku danych” – nieumyślnego ujawnienia tajemnic handlowych. Z prawnego punktu widzenia oznacza to, że wprowadzenie tajemnic handlowych do systemów AI jest uznawane za niedozwolone, co może mieć poważne konsekwencje, w tym utratę statusu ochrony.

Dlaczego same rozwiązania techniczne nie wystarczą?

Luki w zabezpieczeniach wykraczają poza aspekty czysto techniczne. Niezabezpieczone interfejsy cyfrowe bez uwierzytelniania użytkownika i szyfrowania danych stwarzają poważne zagrożenia bezpieczeństwa. Badacze odkryli 492 takie niezabezpieczone systemy, które umożliwiają atakującym bezpośredni dostęp do poufnych danych korporacyjnych. Skuteczny atak może doprowadzić do całkowitego przejęcia systemu.

Jednocześnie w wielu firmach brakuje fundamentalnych struktur zarządzania. Czterdzieści procent liderów technologicznych uważa, że ​​ich istniejące środki zarządzania są niewystarczające do zapewnienia bezpieczeństwa i zgodności z przepisami w projektach AI. Pięćdziesiąt trzy procent architektów korporacyjnych obawia się naruszeń danych i zagrożeń bezpieczeństwa.

Jak opracować strategię AI?

Skuteczna strategia AI zaczyna się od jasnych struktur organizacyjnych. Ramy Zarządzania AI (DAGF) opracowane przez Databricks obejmują 43 kluczowe obszary działań, podzielone na pięć filarów: integracja organizacyjna z wyraźnym powiązaniem celów AI ze strategicznymi wytycznymi korporacyjnymi; zgodność z przepisami prawa w celu zapewnienia zgodności z przepisami; zarządzanie ryzykiem w celu systematycznej oceny i zarządzania ryzykiem związanym z AI; odpowiedzialność etyczna jako podstawa wiarygodnego wykorzystania AI; oraz zarządzanie techniczne w celu zapewnienia bezpiecznego i kontrolowanego wdrożenia.

Strategia musi mieć charakter interdyscyplinarny. Ramy zarządzania sztuczną inteligencją wymagają interakcji różnych działów: bezpieczeństwa IT, ochrony danych, zgodności, zarządzania ryzykiem, a pozostałe działy muszą ze sobą współpracować w skoordynowany sposób. Funkcja zgodności może pełnić funkcję doradczą, koordynującą i konsolidującą.

Jakich ram prawnych należy przestrzegać?

Wraz z ustawą o sztucznej inteligencji (AI Act) i wciąż obowiązującym rozporządzeniem RODO (GDPR) firmy stoją w obliczu gęstej sieci obowiązków prawnych. Rozporządzenie w sprawie AI opiera się na podejściu opartym na ryzyku: aplikacje wysokiego ryzyka podlegają surowym wymogom, a systemy krytyczne są już zakazane. Jednocześnie RODO nadal w pełni obowiązuje w przypadku przetwarzania danych osobowych.

W wytycznych z czerwca 2025 roku Niemiecka Konferencja Ochrony Danych (DSK) stworzyła praktyczne ramy dla zgodnego z RODO korzystania z systemów AI. Wytyczne te określają podstawowe zasady RODO dotyczące zastosowań AI i między innymi wymagają środków technicznych i organizacyjnych (TOM), które skalują się wraz z ryzykiem danego systemu AI.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

W jaki sposób można zminimalizować ryzyko związane z ochroną danych?

Ochrona prywatności w fazie projektowania i domyślna ochrona prywatności muszą być zintegrowane z systemami AI od samego początku. Firmy muszą zadbać o to, aby zawsze wybierać ustawienia najbardziej efektywne pod względem przetwarzania danych i chroniące prywatność. Regularne audyty systemów AI są niezbędne do zapewnienia zgodności ich działania z przepisami o ochronie danych.

Ocena skutków dla ochrony danych (DPIA) jest często obowiązkowa w przypadku systemów AI, zwłaszcza gdy stwarzają one „wysokie ryzyko” dla osób, których dane dotyczą, na przykład poprzez profilowanie lub zautomatyzowane podejmowanie decyzji. Wyzwanie: w przypadku samouczących się systemów AI sam algorytm często przestaje być zrozumiały dla ich twórców – to tzw. „problem czarnej skrzynki”.

Jakie są konkretne kroki wdrożeniowe?

Skuteczne wdrożenie sztucznej inteligencji wymaga ustrukturyzowanego podejścia w trzech fazach: Faza 1 (miesiące 1-3): Przygotowanie i opracowanie strategii wraz z określeniem celu, analizą ryzyka i ustanowieniem struktury zarządzania. Faza 2 (miesiące 4-9): Faza projektu pilotażowego z kontrolowanym testowaniem wybranych przypadków użycia i ciągłą optymalizacją. Faza 3 (miesiące 10-18): Skalowanie i konsolidacja z wdrożeniem w całej firmie i ustalonymi procesami zarządzania.

Wybór wstępnych projektów pilotażowych ma kluczowe znaczenie. Powinny one koncentrować się na obszarach o wysokim potencjale i niskim ryzyku, takich jak automatyzacja powtarzalnych zadań w księgowości czy optymalizacja prognoz w zarządzaniu zapasami. Jasne kryteria sukcesu i skrupulatny pomiar wydajności są kluczowe.

Jak skutecznie zaangażować pracowników?

Szkolenia pracowników mają kluczowe znaczenie dla sukcesu AI. 69% firm postrzega niedobór specjalistów AI jako przeszkodę. Problemowi temu można zaradzić poprzez ukierunkowane szkolenia obecnych pracowników. Interdyscyplinarne zespoły, w których pracują eksperci AI i specjaliści dziedzinowi, zapewniają, że rozwiązania AI są opracowywane z myślą o praktycznym zastosowaniu.

Otwarta kultura błędów jest niezbędna, aby zmniejszyć obawy i zachęcić pracowników do aktywnego korzystania z AI oraz przekazywania informacji zwrotnych. Regularna komunikacja na temat korzyści płynących ze sztucznej inteligencji sprzyja akceptacji i zmniejsza opór. Jednocześnie należy jasno określić wytyczne dotyczące tego, które narzędzia AI mogą, a których nie mogą być używane.

Jaką rolę odgrywa ciągły monitoring?

Projekty AI nie są jednorazowe; wymagają stałego wsparcia. Konieczne jest stworzenie pętli sprzężenia zwrotnego, aby stale ulepszać modele AI. Wydajność systemów AI musi być regularnie analizowana i dostosowywana do zmieniających się warunków biznesowych.

Dokumentowanie wszystkich działań związanych ze sztuczną inteligencją jest niezbędne zarówno dla zachowania zgodności z przepisami, jak i dla dalszego rozwoju. Najlepsze praktyki i wnioski muszą być udokumentowane, aby przyspieszyć wdrażanie w innych obszarach firmy. Wymaga to elastyczności – strategia musi być dostosowywana w razie potrzeby.

Jak można uzasadnić inwestycję?

Chęć inwestowania w sztuczną inteligencję stale rośnie, ale firmy oczekują wymiernych rezultatów. Według badania IW, sztuczna inteligencja mogłaby potroić roczny wzrost produktywności w Niemczech w perspektywie długoterminowej i zaoszczędzić około 3,9 miliarda godzin pracy do 2030 roku. Wymaga to jednak strategicznego, a nie ślepego, wdrożenia.

Jasne wskaźniki KPI i mierzalne cele powinny być określone od samego początku. Mogą one obejmować redukcję kosztów, wzrost przychodów lub poprawę obsługi klienta. Udane projekty pilotażowe powinny być stopniowo skalowane na inne obszary biznesowe, wykorzystując doświadczenie zdobyte podczas pierwszych wdrożeń.

Co firmy mogą wdrożyć natychmiast?

Natychmiastowe działania obejmują stworzenie polityki dotyczącej sztucznej inteligencji (AI), która jasno określi, jakie dane mogą być wprowadzane do poszczególnych systemów AI. Prawnie wymagane są umowy o zachowaniu poufności dla pracowników korzystających z narzędzi AI. Konieczne jest wdrożenie technicznych środków bezpieczeństwa, takich jak szyfrowanie i silne hasła.

Zarządzanie dostępem powinno ograniczyć liczbę pracowników pracujących z tajemnicami handlowymi za pomocą sztucznej inteligencji do niezbędnego minimum. Należy wprowadzić regularne szkolenia z bezpiecznego korzystania z narzędzi sztucznej inteligencji. Wybór systemu musi być starannie przemyślany – należy unikać usług w chmurze, jeśli wiele firm ma dostęp do tego samego systemu.

Dlaczego teraz jest właściwy czas, żeby działać?

Przepaść między pionierami sztucznej inteligencji a firmami wahającymi się powiększa. Firmy, które działają strategicznie, mogą teraz zapewnić sobie zdecydowaną przewagę konkurencyjną. Ramy regulacyjne stają się coraz bardziej przejrzyste – dzięki Wytycznym DSK z 2025 r. i Ustawie o sztucznej inteligencji (AI Act) dostępne są praktyczne ramy.

Jednocześnie środki finansowe rządu federalnego, takie jak laboratoria sztucznej inteligencji w świecie rzeczywistym, programy gigafabryk i sprzyjające innowacjom wdrażanie ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act), szybko się wyczerpią. Wczesne działania mogą zapewnić zdecydowaną przewagę konkurencyjną. Czekanie nie wchodzi w grę – rzeczywistość już teraz wyraźnie pokazuje ryzyko związane z nieustrukturyzowanym wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

Strategia przed technologią

Sama technologia nie gwarantuje udanej transformacji w kierunku sztucznej inteligencji (AI). Bez strategicznego przygotowania nawet najbardziej zaawansowane narzędzia AI pozostaną nieskuteczne, a nawet będą stanowić zagrożenie dla bezpieczeństwa. Aktualne trendy związane z ukrytą sztuczną inteligencją (shadow AI), lukami w zabezpieczeniach i wyciekami danych wyraźnie pokazują, że firmy muszą się dobrze zastanowić, zanim wdrożą AI.

Przemyślana strategia sztucznej inteligencji

Obejmuje struktury organizacyjne, zgodność z przepisami prawa, zarządzanie ryzykiem, odpowiedzialność etyczną i nadzór techniczny. Wymaga interdyscyplinarnej współpracy i ciągłego rozwoju. Firmy, które zbudują ten fundament, mogą bezpiecznie i skutecznie korzystać ze sztucznej inteligencji. Te, które stawiają dach przed fundamentami, ryzykują nie tylko utratę tajemnic handlowych, ale także całą swoją cyfrową transformację.

Pierwszym krokiem jest zawsze zatrzymanie się: przeanalizuj obecne wykorzystanie AI, zidentyfikuj ukryte AI i opracuj plan strategiczny. Dopiero wtedy naciśnij przycisk start, aby rozpocząć kontrolowane wdrażanie AI. Inwestycja w solidną strategię AI opłaci się w dłuższej perspektywie dzięki bezpiecznemu, wydajnemu i zgodnemu z prawem wykorzystaniu AI.

Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla europejskich firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Więcej na ten temat tutaj:

• Niezależne platformy AI kontra hiperskalery: które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie?

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus