Czy sztuczna inteligencja stanowi zagrożenie dla Twojej działalności, czy jest to szansa na jeszcze bardziej dynamiczny postęp w procesie cyfryzacji?

Szeroki rozwój generatywnej sztucznej inteligencji i automatyzacji sprawia, że rola AI w procesie digitalizacji przedsiębiorstwa jest nie do przecenienia. Niemniej jednak, sztuczna inteligencja to nie tylko oszczędności i przyspieszenie związane z innowacyjnymi technologiami. Dlatego w tym artykule przyjrzymy się potencjalnym zagrożeniom i omówimy strategie radzenia sobie z wyzwaniami związanymi z AI w biznesie.

Jak sztuczna inteligencja wpływa na biznes?

Sztuczna inteligencja staje się narzędziem coraz popularniejszym, a zarazem coraz bardziej niezbędnym dla utrzymania konkurencyjności w biznesie. Pomaga ona firmom w różnych aspektach działalności – od analizowania skuteczności cyfryzacji szkoleń i wdrożeń, przez rozwiązania z dziedziny automatyzacji [link 18], aż po usprawnienie tworzenia stron i aplikacji.

Mimo ogromnego potencjału, rosną także obawy związane z możliwymi zagrożeniami. Problem stanowić mogą wątpliwości natury etycznej, a także potencjalne naruszenia prywatności czy ryzyko nadużyć związane z niejasną polityką wykorzystywania danych przez dostawców rozwiązań z dziedziny AI w biznesie. Przyjrzyjmy się im bliżej, aby dowiedzieć się, przed czym chronić swoją firmę i jak zabezpieczyć się przed potencjalnymi atakami.

Dylematy etyczne dotyczące AI w biznesie

Zastosowanie AI w biznesie może prowadzić do etycznych problemów, takich jak:

  • dyskryminacja – na przykład gender bias,
  • brak przejrzystości w procesie decyzyjnym czy
  • manipulacja zachowaniami użytkowników.

Dyskryminacja

Problem z dyskryminacją na tle płciowym czy rasowym pojawia się szczególnie często przy wykorzystaniu AI w biznesie do automatyzacji procesów rekrutacyjnych. Sztuczna inteligencja uczy się przez powtarzanie. Dlatego jeśli na danym stanowisku pracują najczęściej osoby o określonych cechach, na przykład wykształceniu, wieku, czy płci, AI może faworyzować aplikacje kandydatów, których dane zgadzają się z takimi kryteriami. Nawet, jeśli nikt z pracowników firmy nie ustawił świadomie takich kryteriów selekcji, AI w biznesie może dyskryminować innych kandydatów.

Brak transparentności

Drugim problemem jest brak przejrzystości w procesach decyzyjnych, takich jak na przykład wycena ubezpieczenia czy ocena zdolności kredytowej. Jest on związany ze sposobem wnioskowania stosowanym przez wielkie modele językowe (Large Language Models). Modele te opierają się na tak zwanym uczeniu głębokim (deep learning). Mają one wysoką skuteczność przy rozwiązywaniu złożonych problemów, jednak szczegółowy sposób, w jaki działają jest często nazywany “czarną skrzynką”, ponieważ jest trudny do zinterpretowania i wyjaśnienia.

Zdarza się, że kryteria decyzji podejmowanych przez AI są niejasne i nieprzejrzyste dla ludzi. To zaś prowadzi do kwestionowania ich wiarygodności i etyczności.W takim przypadku korzystanie z AI może prowadzić do:

  • zmniejszenia zaufania ze strony klientów,
  • utraty wiarygodności w oczach pracowników i inwestorów, a także
  • pogorszenia wizerunku firmy.

Manipulacja

Trzeci problem związany z etyką AI w biznesie to obawy związane z manipulowaniem zachowaniami użytkowników. Sztuczna inteligencja jest coraz częściej wykorzystywana do personalizacji oraz hiperpersonalizacji treści, reklam i produktów. Aby była ona skuteczna, firmy zbierają i analizują ogromne ilości danych dotyczących klientów. Pozwala im to skuteczniej docierać do swojej grupy docelowej.

Jednakże, ta sama technologia może być również wykorzystywana do wpływania na wybory i decyzje użytkowników w sposób nieetyczny, na przykład przez:

  • eksponowanie tylko tych treści, które utwierdzają ich w już nabytych przekonaniach, czyli tworzenie tzw. baniek informacyjnych,
  • dawanie złudzenia wyboru, a nawet
  • celowe wprowadzanie w błąd.

Aby uniknąć powyższych dylematów etycznych związanych z AI w biznesie, przedsiębiorstwa powinny dążyć do budowania bardziej przejrzystych, odpowiedzialnych i uczciwych systemów opartych na sztucznej inteligencji. Obejmuje to między innymi:

  • wdrożenie zasad uczciwości i braku dyskryminacji,
  • zapewnienie odpowiedniego nadzoru nad procesami decyzyjnymi, oraz
  • dbanie o edukację i świadomość etyczną wśród pracowników odpowiedzialnych za rozwój i wdrożenie technologii AI.
Również współpraca z ekspertami do spraw etyki i regulacji, jak również angażowanie się w dialog z interesariuszami, może przyczynić się do zbudowania bardziej etycznego podejścia do wykorzystania AI w biznesie.

Zagrożenia dla prywatności

Wykorzystanie AI w biznesie może prowadzić do naruszenia prywatności klientów i pracowników. Przykładowo, systemy AI analizujące dane klientów w celu personalizacji oferty mogą nieświadomie ujawnić wrażliwe informacje. Dlatego wśród dobrych praktyk wiążących się z wykorzystaniem AI w biznesie najważniejsze jest:

  1. Ustalenie zasady minimalizacji danych – czyli zbieranie tylko tych danych, które są niezbędne do realizacji określonych celów, oraz unikanie gromadzenia nadmiernych ilości informacji, a także usuwanie danych, gdy nie są już potrzebne.
  2. Anonimizacja danych – stosowanie technik anonimizacji, takich jak na przykład generalizacja, pseudonimizacja czy agregacja w celu zminimalizowania ryzyka ujawnienia tożsamości osób, których dotyczą te dane.
  3. Wdrożenie rozwiązań znanych jako Privacy by Design (PbD) – czyli takie projektowanie systemów AI w biznesie, by od samego początku uwzględniały ochronę prywatności. Zastosowanie takiego podejścia może pomóc w identyfikacji i minimalizacji ryzyka naruszenia prywatności na etapie projektowania systemu.
  4. Ustalenie polityk dostępu i zabezpieczeń – czyli ograniczenie dostępu do danych, w tym ustalenie uprawnień użytkowników na podstawie funkcji, a także szyfrowanie i monitorowanie danych w celu ich ochrony przed nieuprawnionym dostępem.
  5. Przestrzeganie przepisów o ochronie danych – zapewnienie zgodności z RODO (General Data Protection Regulation) w Unii Europejskiej.
  6. Przejrzystość i odpowiedzialność– czyli informowanie klientów i pracowników o celach i sposobach przetwarzania ich danych, jak również o środkach ochrony prywatności.

Podsumowując, zagrożenia dla prywatności związane z wykorzystaniem AI w biznesie można zminimalizować poprzez wprowadzanie praktyk uwzględniających ochronę danych, ich anonimizację, a także przez edukację i promowanie odpowiedzialności.

Zabezpieczenia przed nadużyciami AI w biznesie

Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do celów niezgodnych z prawem, takich jak:

  • ataki hakerskie,
  • oszustwa, czy
  • manipulowanie informacjami.

Istotne jest więc zapewnienie odpowiednich zabezpieczeń, aby uniknąć potencjalnych nadużyć.

Mimo wymienionych zagrożeń, warto zauważyć, że wiele firm odnosi sukcesy, stosując AI w odpowiedzialny sposób. Wdrożenie sztucznej inteligencji może przynieść wiele korzyści, takich jak zwiększenie efektywności, oszczędność czasu czy możliwość świadczenia bardziej spersonalizowanych usług.

Aby minimalizować zagrożenia związane z AI w biznesie, można zastosować następujące strategie:

  • opracowanie jasnych wytycznych etycznych dla użycia AI w firmie, aby uniknąć nieuczciwych praktyk i dyskryminacji,
  • zapewnienie odpowiednich zabezpieczeń danych i systemów informatycznych, aby chronić prywatność klientów i pracowników oraz zapobiec nadużyciom,
  • implementacja systemów audytu i kontroli, które pozwolą na monitorowanie działania AI i szybką korektę w przypadku błędów czy niezgodności z zasadami etycznymi.
sztuczna inteligencja

Podsumowanie

Wdrożenie sztucznej inteligencji w biznesie niesie ze sobą zarówno korzyści, jak i zagrożenia. Jak w przypadku każdego zaawansowanego, technologicznego narzędzia, kluczem do sukcesu jest odpowiedzialne i świadome podejście do implementacji AI. Tylko w ten sposób można realnie zmniejszyć ryzyko, a także w większym stopniu wykorzystać możliwości, jakie niesie ze sobą ta technologia.

Nie warto jednak rezygnować z wdrożenia sztucznej inteligencji ze względu na zagrożenia, tylko zastanowić się nad tym, jak AI może wspierać rozwój Twojego biznesu. Lub zasięgnąć porady eksperta, by zrobić to jednocześnie dbając o etykę, prywatność oraz zabezpieczenia przed nadużyciami.

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest,TikTok.

Sztuczna inteligencja w cyfryzacji biznesu. Czy jest się czego bać? | Transformacja cyfrowa biznesu #27 andy nichols avatar 1background

Autor: Andrzej Naborowski

Specjalista od rozwiązywania problemów. Posiada 5 różnych stopni naukowych i nieskończone pokłady motywacji, co czyni go idealnym przedsiębiorcą i menadżerem. Przy poszukiwaniu pracowników i partnerów biznesowych największe znaczenie ma dla niego otwartość i ciekawość świata.

Transformacja cyfrowa biznesu:

  1. Czym jest cyfryzacja biznesu?
  2. Cyfrowa transformacja biznesu - jak uniknąć błędów?
  3. Cyfrowa transformacja a bezpieczeństwo danych
  4. Digitalizacja marketingu
  5. Cyfrowa obsługa finansowa firmy i księgowość online
  6. Cyfryzacja zarządzania zespołem
  7. Cyfryzacja przemysłu
  8. Cyfryzacja w obszarze szkolenia i wdrażania pracowników
  9. Chmura biznesowa czy lokalny serwer firmowy?
  10. XaaS, czyli era subskrypcji w biznesie
  11. Cloud computing. Korzyści dla małych i średnich firm
  12. Jak wykorzystać cloud AI w swoim biznesie?
  13. XaaS - pomocne usługi przy prowadzeniu firmy
  14. Mikrousługi i API - optymalne oprogramowanie dla biznesu
  15. RPA a API
  16. Jedna platforma czy best of breed?
  17. Automatyzacja pracy w firmie. Zapier czy Make.com?
  18. Tworzenie aplikacji stron internetowych i aplikacji no code
  19. Narzędzia AI - tworzenie aplikacji biznesowych i stron internetowych
  20. Gamifikacja, czyli jak wbudować w pracę grę komputerową
  21. Gamifikacja dla firm. Najlepsze biznesowe aplikacje
  22. Grywalizacja doświadczenia klienta. Jak wykorzystać gamifikację w biznesie
  23. Czym są dysruptywne technologie?
  24. Dysruptywne technologie a funkcjonowanie biznesu
  25. Hajp, moda, czy trend - zmiany w biznesie
  26. Sztuczna inteligencja w cyfryzacji biznesu
  27. Kultura cyfrowej organizacji
  28. Kultura innowacyjna - jak ją zbudować w cyfrowej firmie?
  29. Digital mindset. Klucz do sukcesu w nowoczesnym biznesie