Sztuczna inteligencja wkracza do przedsiębiorstw drzwiami i oknami, a czasem… nieoficjalnymi kanałami, o których zarządy nie mają pojęcia.
Wiele organizacji staje dziś przed dylematem: jak korzystać z potencjału modeli językowych, nie narażając przy tym poufnych danych? Problem jest palący, bo jak wskazują najnowsze raporty branżowe, bezpieczne AI dla firmy to kwestia przetrwania na rynku, gdzie Twoja infrastruktura AI może rosnąć szybciej niż Twoja zdolność do jej kontrolowania. Dane za rok 2025 wskazują, że aż 96% pracowników przedsiębiorstw przyznaje się do regularnego korzystania z narzędzi AI, co stanowi skok z poziomu 74% odnotowanego zaledwie rok wcześniej. Ta powszechność idzie w parze z alarmującym brakiem nadzoru: 97% naruszeń bezpieczeństwa związanych z systemami AI dotyczyło instancji pozbawionych jakiejkolwiek kontroli dostępu, a większość organizacji (63%) nadal nie posiada sformalizowanej polityki zarządzania sztuczną inteligencją.
Czym jest „Shadow AI” i dlaczego to bomba z opóźnionym zapłonem?
Wyobraź sobie sytuację, w której pracownik działu marketingu, chcąc przyspieszyć pracę nad strategią, wkleja do publicznie dostępnego czatbota szczegółowe dane o planach sprzedażowych firmy. To klasyczny przykład zjawiska znanego jako Shadow AI. Pracownicy, chcąc być bardziej efektywni, korzystają z narzędzi, które nie zostały zweryfikowane ani zatwierdzone przez dział IT. To trochę tak, jakby instalowali w firmowym sejfie dodatkowe drzwi, do których klucz ma zewnętrzny dostawca.
Statystyki dotyczące wolumenu danych przesyłanych do publicznych systemów AI są bezlitosne. Przeciętna firma przesyła obecnie miesięcznie około 8,2 GB danych do zewnętrznych aplikacji AI, co stanowi wzrost o ponad 60% w stosunku do wolumenów notowanych w połowie 2024 roku. Problem ten pogłębia fakt, że ponad jedna trzecia pracowników (38%) przyznaje się do dzielenia się informacjami wrażliwymi, takimi jak kody źródłowe, własność intelektualna (IP) czy dane osobowe klientów (PII), bez uzyskania stosownej zgody pracodawcy.
Zagrożenie jest realne. Dane wprowadzone do publicznych modeli mogą zostać wykorzystane do ich trenowania, co w skrajnych przypadkach prowadzi do wycieku tajemnic przedsiębiorstwa. Dlatego tak ważne jest budowanie świadomości i korzystanie ze sprawdzonych rozwiązań. Więcej o zagrożeniach w tym obszarze przeczytasz w sekcji AI w cyberbezpieczeństwie.
Małe Modele Językowe (SLM): Efektywność operacyjna i suwerenność danych
W roku 2025 nastąpiła istotna zmiana w architekturze systemów AI wykorzystywanych w biznesie. Przedsiębiorstwa zaczęły odchodzić od gigantycznych, ogólnoprawnych modeli (LLM) na rzecz Małych Modeli Językowych (SLM), które charakteryzują się parametrami w zakresie od 1 do 15 miliardów. Modele te, takie jak Gemma 2:27b (27 miliardów parametrów!), Mistral 3, Llama 3.1 8B czy Microsoft Phi-3, oferują unikalne połączenie wydajności i bezpieczeństwa, będąc idealnymi do wdrożeń prywatnych.
Przewaga SLM w środowisku prywatnym wynika z możliwości ich precyzyjnego dostrojenia (fine-tuning) do specyficznych danych dziedzinowych. Badania wykazują, że odpowiednio zoptymalizowany model o rozmiarze 7B-14B może przewyższać w testach dokładności ogólny model GPT-4 w specyficznych zadaniach, takich jak analiza dokumentacji medycznej, klasyfikacja prawna czy generowanie kodu, przy jednoczesnym zachowaniu ułamka zapotrzebowania na moc obliczeniową.
Kluczowe parametry wydajnościowe modeli prywatnych:
- Opóźnienie (Latency): SLM hostowane lokalnie osiągają czas do pierwszego tokena na poziomie dziesiątek milisekund, podczas gdy modele chmurowe, ze względu na narzut sieciowy i kolejkowanie, często przekraczają setki milisekund.
- Przepustowość (Throughput): Modele prywatne pozwalają na przetwarzanie stałego wolumenu zapytań bez ryzyka „throttlingu” ze strony dostawcy API.
- Bezpieczeństwo Promptu: W systemach prywatnych instrukcje systemowe (system prompts) nie opuszczają infrastruktury firmy, co zapobiega ich przechwyceniu lub manipulacji zewnętrznej.
Kontrola nad danymi: Prywatna AI
Opieranie całej strategii AI na wynajmowaniu dostępu do modeli poprzez API staje się ryzykowne nie tylko ze względów bezpieczeństwa, ale i ekonomicznych. Tokenowe modele rozliczeń mogą destabilizować budżety, a brak kontroli nad tym, gdzie fizycznie przetwarzane są dane, rodzi problemy z suwerennością cyfrową.
Nowa generacja rozwiązań dla biznesu stawia nacisk na posiadanie własnej (ale niestety bardzo kosztownej przy zakupie i serwisie IT) lub prywatnej infrastruktury (którą można wynająć za niską opłatą abonamentową). Oznacza to przejście na architekturę, w której wagi modeli, własność intelektualna i procesy inferencji (wnioskowania) pozostają wewnątrz firmy. Takie podejście pozwala na pełną kontrolę nad cyklem życia danych i jest jedyną drogą dla podmiotów z sektorów regulowanych, takich jak finanse czy ochrona zdrowia.
Lokalne modele językowe – alternatywa dla publicznych chmur
Jednym z najskuteczniejszych sposobów na bezpieczne AI dla firmy jest wdrożenie lokalnych modeli językowych (SLM – Small Language Models) lub skrojonych na miarę dużych modeli (LLM) uruchamianych na własnych (wysoki koszt) lub wynajmowanych serwerach (bardzo niski koszt). Dzięki temu dane nigdy nie opuszczają infrastruktury przedsiębiorstwa. Jest to szczególnie istotne w kontekście RODO oraz wewnętrznych polityk bezpieczeństwa.
Lokalne wdrożenia nie muszą oznaczać budowy gigantycznych serwerowni. Współczesne modele są coraz bardziej wydajne i mogą działać na mniejszych zasobach sprzętowych, zachowując przy tym wysoką jakość generowanych treści. Jeśli interesuje Cię techniczna strona tego zagadnienia, sprawdź nasz poradnik: jak uruchomić lokalny model AI na własnym komputerze. Warto jednak pamiętać, że dla wielu małych i średnich przedsiębiorstw samodzielne inwestowanie w zaawansowane karty graficzne, tworzenie własnej infrastruktury czy zatrudnianie specjalistów do konfiguracji AI może być finansowo niekorzystne. Na szczęście rynek dynamicznie się zmienia i powstaje coraz więcej firm, takich jak privatAI.pl, które udostępniają tanie, gotowe klastry AI, pozwalając uniknąć wysokich kosztów wejścia. Na stronie privatAI.pl/blog/ umieszczono serię artykułów opisujących w wyczerpujący sposób działanie usługi oraz płynące z tego korzyści. Jednocześnie współczesne modele są coraz bardziej wydajne i mogą działać na mniejszych zasobach sprzętowych, zachowując przy tym wysoką jakość generowanych treści.
Wdrożenie prywatnych systemów AI w polskich przedsiębiorstwach przynosi już wymierne efekty. Według EY, 59% firm traktuje implementację narzędzi AI jako jeden z najważniejszych priorytetów na lata 2025–2026, a te, które już to zrobiły, raportują skrócenie czasu zadań pracowników o co najmniej 10% oraz obniżenie kosztów operacyjnych o blisko 40%. Kluczem do sukcesu jest jednak przejście z fazy pilotażu (PoC) do pełnej produkcji, co obecnie udaje się tylko 45% polskich organizacji ze względu na obawy o bezpieczeństwo i koszty.
Człowiek w pętli (Human-in-the-loop)
Technologia, nawet najlepiej zabezpieczona, bywa zawodna. Dlatego ostatecznym bezpiecznikiem w systemie zawsze powinien być człowiek. Podejście Human-in-the-loop zakłada, że kluczowe decyzje sugerowane przez algorytmy są weryfikowane przez kompetentnego pracownika. To nie tylko chroni przed „halucynacjami” modeli (generowaniem nieprawdziwych informacji), ale także zapewnia zgodność etyczną działań firmy.
Jak zauważa organizacja OWASP w swoich raportach: „Neglecting to validate LLM outputs may lead to downstream security exploits” (Zaniechanie walidacji wyników LLM może prowadzić do dalszych luk w bezpieczeństwie). To przypomnienie, że bezpieczne AI dla firmy to proces ciągły, wymagający nieustannego nadzoru i edukacji zespołu.
