Zanim AI zostanie wdrożone w danym procesie, warto ocenić, jakie ryzyka się z tym wiążą — nie każdy proces jednakowo dobrze znosi automatyzację.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje ocenę potencjalnych ryzyk związanych z wdrożeniem AI w konkretnym procesie — od błędów w danych po konsekwencje pomyłek — oraz przygotowanie rekomendacji.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm rozważających wdrożenie AI w procesie o wysokiej odpowiedzialności lub znaczeniu dla firmy.

Ile to trwa

Ocena ryzyka mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne. Dojazd na terenie Warszawy i okolic jest bezpłatny, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Kluczowe obszary poddawane weryfikacji podczas analizy ryzyka

Ocena technologiczna i operacyjna przed uruchomieniem algorytmów sztucznej inteligencji wymaga zbadania kilku wzajemnie powiązanych warstw środowiska informatycznego. Pierwszym obszarem jest bezpieczeństwo danych oraz ochrona tajemnicy przedsiębiorstwa. Weryfikacji podlega sposób przekazywania informacji do modeli: czy zapytania trafiają do publicznych interfejsów API (Application Programming Interface — interfejs programistyczny aplikacji umożliwiający wymianę danych między systemami), czy przetwarzanie odbywa się w odizolowanej chmurze prywatnej bądź w architekturze on-premise (instalacja na własnych serwerach lokalnych w siedzibie firmy). Na życzenie klienta przed przystąpieniem do analizy podpisywana jest bezpłatna umowa o zachowaniu poufności (NDA — Non-Disclosure Agreement).

Drugim filarem jest jakość oraz spójność danych wejściowych. Modele uczenia maszynowego są wrażliwe na błędy w źródłach danych, braki w ustrukturyzowaniu tabel bazodanowych Microsoft SQL Server czy niespójności w kartotekach programów handlowo-magazynowych, takich jak Subiekt GT, Subiekt nexo czy Comarch ERP Optima. Analiza pozwala wykryć ryzyko powielania i multiplikowania błędów historycznych przez uczący się algorytm.

Trzecim aspektem jest ryzyko zjawiska halucynacji w przypadku dużych modeli językowych (LLM — Large Language Model, czyli model uczenia maszynowego wyszkolony na obszernych zbiorach tekstowych). Halucynacja polega na generowaniu przez model odpowiedzi rzeczowo błędnych, nieistniejących faktów lub fałszywych wyliczeń matematycznych przy zachowaniu pozorów pełnej poprawności językowej. W procesach fakturowania, kalkulacji cenowych lub interpretacji dokumentacji technicznej brak mechanizmów weryfikujących może skutkować stratami finansowymi.

Czwartym zakresem jest zgodność z regulacjami prawnymi, w tym przepisami RODO (ogólne rozporządzenie o ochronie danych osobowych) oraz europejskim rozporządzeniem AI Act (unijne ramy prawne klasyfikujące systemy sztucznej inteligencji według poziomu ryzyka). Ocenie podlega to, czy wdrażane rozwiązanie nie przetwarza danych osobowych w sposób niedozwolony i czy nie kwalifikuje się do kategorii systemów wysokiego ryzyka wymagających specjalnych procedur zgodności.

Piątym elementem jest analiza ciągłości działania i stabilności operacyjnej. Weryfikowane jest ryzyko uzależnienia od zewnętrznego dostawcy technologii (vendor lock-in), nagłych zmian cenników zapytań chmurowych, zmian w regulaminach dostawców modeli bazowych oraz potencjalnych przerw w dostępie do sieci internetowej.

Warianty procesów biznesowych i specyfika występujących zagrożeń

Zagrożenia związane z automatyzacją różnią się znacząco w zależności od specyfiki danego działu firmy oraz charakteru przetwarzanych danych.

W procesach automatyzacji obsługi klienta i pierwszej linii wsparcia (chatboty, klasyfikatory wiadomości pocztowych) głównym ryzykiem jest wprowadzenie klienta w błąd co do warunków handlowych, dostępności towaru czy procedur reklamacyjnych. Występuje tu także podatność na ataki typu prompt injection (wstrzykiwanie złośliwych instrukcji tekstowych przez użytkownika w celu obejścia ograniczeń nałożonych na model i wymuszenia niepożądanych działań systemu).

W procesach inteligentnego przetwarzania dokumentów księgowych i magazynowych, wykorzystujących mechanizmy OCR (Optical Character Recognition — optyczne rozpoznawanie znaków) połączone z modelami rozumienia tekstu, kluczowym ryzykiem jest błędne odczytanie numerów kont bankowych, stawek podatkowych czy numerów NIP przed zasileniem bazy programów WAPRO ERP, enova365 czy Symfonia. Nieprawidłowe rozpoznanie pojedynczego znaku może zakłócić sprawozdawczość finansową i generowanie plików JPK.

W procesach analityki zarządczej i wspomagania wycen handlowych ryzyko dotyczy zjawiska dryfu danych (data drift — stopniowa zmiana charakterystyki zjawisk rynkowych i zachowań kontrahentów w czasie, przez co model wytrenowany na danych z przeszłości traci swoją trafność). Bez cyklicznej walidacji algorytm może rekomendować niekorzystne stawki marżowe lub błędne poziomy zapasów magazynowych.

W procesach przeszukiwania wewnętrznych baz wiedzy przy użyciu architektury RAG (Retrieval-Augmented Generation — generowanie odpowiedzi zasilane wyszukiwaniem we własnych dokumentach firmy) ryzyko wiąże się z możliwością nieuprawnionego ujawnienia danych pracownikom o niższym poziomie uprawnień, jeśli warstwa indeksująca nie uwzględnia struktury uprawnień z Active Directory lub systemów plików.

Błędy popełniane przy samodzielnym wdrażaniu modeli bez uprzedniego audytu

Próby samodzielnego uruchomienia narzędzi sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach często prowadzą do problemów technicznych i organizacyjnych wynikających z pominięcia fazy wstępnej diagnozy.

Przesyłanie poufnych danych firmowych i danych osobowych klientów do publicznych, darmowych interfejsów modeli językowych, co stanowi naruszenie tajemnicy przedsiębiorstwa oraz przepisów ochrony danych.
Brak wdrożenia zasady human-in-the-loop (obecność człowieka w pętli decyzyjnej, czyli mechanizmu wymagającego akceptacji wygenerowanego wyniku przez pracownika przed jego zatwierdzeniem w systemie nadrzędnym).
Uruchamianie automatyzacji bezpośrednio na środowisku produkcyjnym bez wcześniejszego przygotowania środowiska testowego (staging) oraz bez opracowania procedury rollback (mechanizmu awaryjnego wycofania zmian i powrotu do tradycyjnego trybu pracy).
Zastosowanie nadmiernie złożonego modelu AI do procesów, które można zrealizować za pomocą prostych i stabilnych reguł deterministycznych (np. skryptów bazodanowych SQL).
Pominięcie testów na przypadkach brzegowych (edge cases — rzadkie, nietypowe sytuacje, dokumenty o nietypowym układzie graficznym lub zapytania o nietypowej strukturze).
Brak stałego monitorowania kosztów generowanych przez zapytania API, co przy nagłym wzroście wolumenu przetwarzanych danych prowadzi do niekontrolowanego wzrostu wydatków operacyjnych.

Metodologia prowadzenia analizy i przygotowania rekomendacji

Proces oceny ryzyka prowadzony jest w sposób ustrukturyzowany, bezpośrednio w środowisku operacyjnym klienta na terenie Warszawy oraz w promieniu do 40 km w okolicznych powiatach (grodziski, legionowski, otwocki, piaseczyński, pruszkowski, warszawski zachodni, wołomiński).

Pierwszym etapem jest zmapowanie pełnego przepływu danych (data flow mapping) w analizowanym procesie — od momentu wprowadzenia danych wejściowych, przez etapy ich walidacji, aż po zapis w docelowej bazie danych lub wysyłkę komunikatu do odbiorcy. Na tym etapie identyfikowane są wszystkie punkty integracji z oprogramowaniem zewnętrznym.

Drugim etapem jest badanie techniczne infrastruktury sprzętowej i sieciowej. Weryfikowana jest wydajność stacji roboczych, serwerów lokalnych z systemami Windows Server lub Linux, stabilność łączy internetowych oraz konfiguracja zapór sieciowych (firewall). Podczas analizy serwisanci nie wymagają podawania haseł administratora ani haseł użytkowników — wgląd w architekturę odbywa się w obecności personelu klienta.

Trzecim etapem jest symulacja scenariuszy awaryjnych oraz testowanie odporności procesu na błędne dane wejściowe. Badane są reakcje systemu na puste pola, niepoprawne formaty plików, niespójne wartości liczbowe oraz próby wprowadzenia zapytań manipulacyjnych.

Czwartym etapem jest sporządzenie raportu zawierającego macierz ryzyka (zestawienie prawdopodobieństwa wystąpienia danego incydentu z jego potencjalnym kosztem biznesowym) oraz konkretny plan mitygacji (działań zmniejszających ryzyko do poziomu akceptowalnego). Dokumentacja wskazuje, które elementy procesu mogą zostać zautomatyzowane bezpiecznie, a które wymagają dodatkowych zabezpieczeń lub pozostawienia weryfikacji manualnej.

Kiedy wdrożenie AI nie jest optymalnym rozwiązaniem dla danego procesu

W części analizowanych przypadków wdrożenie sztucznej inteligencji okazuje się rozwiązaniem nieuzasadnionym ekonomicznie lub technicznie. Rzetelna analiza pozwala odróżnić procesy kwalifikujące się do automatyzacji opartej na uczeniu maszynowym od tych, w których lepsze rezultaty przynosi klasyczna informatyka.

AI nie jest optymalnym wyborem w procesach o zerowej tolerancji na błąd, w których nie ma możliwości wprowadzenia etapu weryfikacji przez człowieka, a każda pomyłka rodzi bezpośrednie konsekwencje prawne, skarbowe lub bezpieczeństwa fizycznego. W takich zastosowaniach przewidywalność algorytmów opartych na sztywnych regułach jest wyższa niż prawdopodobieństwo statystyczne modeli AI.

Przeszkodą może być również brak odpowiedniego wolumenu uporządkowanych danych historycznych. Modele wymagają rzetelnego materiału referencyjnego do testów i dostrajania (fine-tuning). Jeśli dokumentacja w firmie jest niekompletna, prowadzona w sposób niespójny lub rozproszona w wielu niepołączonych formatach, priorytetem powinno być uporządkowanie środowiska danych i relacyjnych baz SQL, a nie nakładanie warstwy AI na chaotyczne źródła.

Nieuzasadnione jest również stosowanie modeli generatywnych do zadań w pełni powtarzalnych, takich jak prosta konwersja plików, cykliczne generowanie standardowych zestawień w arkuszach kalkulacyjnych czy synchronizacja stanów magazynowych między sklepem internetowym a systemem ERP za pośrednictwem platformy BaseLinker. Zadania te wykonują wydajniej i taniej standardowe skrypty integracyjne.

Często zadawane pytania dotyczące oceny ryzyka wdrożeń AI

Czy przeprowadzenie analizy wymaga udostępnienia haseł dostępowych lub kodu źródłowego?

Nie, analiza ryzyka procesu nie wymaga przekazywania haseł logowania do systemów ani haseł administratora. Przegląd architektury, przepływu danych oraz konfiguracji serwerów i stacji roboczych odbywa się na miejscu u klienta w asyście wyznaczonego pracownika firmy. Jeśli zachodzi potrzeba analizy konfiguracji bazodanowych lub API, wgląd w ustawienia realizowany jest bez konieczności przejmowania uprawnień dostępowych przez serwisanta.

Czym różni się ryzyko modeli działających w chmurze od modeli lokalnych on-premise?

Modele chmurowe charakteryzują się niskim progiem wejścia i brakiem konieczności zakupu wydajnych procesorów graficznych (GPU), jednak wiążą się z ryzykiem przesyłania danych poza infrastrukturę firmy, zmiennymi opłatami abonamentowymi oraz uzależnieniem od stabilności łącza internetowego. Modele lokalne (on-premise) instalowane na własnych serwerach z systemem Linux lub Windows zapewniają pełną suwerenność i poufność danych, jednak wymagają odpowiednich zasobów sprzętowych, zasilania awaryjnego oraz regularnych prac konserwacyjnych.

W jaki sposób weryfikowana jest zgodność procesu z przepisami o ochronie danych?

Weryfikacja obejmuje sprawdzenie, czy w strumieniu danych przekazywanych do modułu analitycznego lub generatywnego znajdują się dane osobowe podlegające RODO (np. imiona, nazwiska, adresy, numery telefonów, numery PESEL). Jeśli proces wymaga ich przetwarzania, oceniane jest zastosowanie mechanizmów anonimizacji lub pseudonimizacji (zastąpienia danych identyfikacyjnych losowymi identyfikatorami technicznymi) przed przetworzeniem przez model.

Co zawiera końcowy raport z oceny ryzyka?

Raport końcowy to dokument techniczno-operacyjny zawierający schemat zbadanego procesu, wykaz zidentyfikowanych podatności, ocenę skutków potencjalnych błędów modelu, zestawienie wymagań infrastrukturalnych oraz konkretne wytyczne wdrożeniowe. Wskazane są w nim niezbędne zabezpieczenia, procedury kontrolne (human-in-the-loop) oraz kryteria doboru odpowiedniego typu architektury (chmura, on-premise lub klasyczna automatyzacja regułowa).

Czy analiza uwzględnia integrację z używanym oprogramowaniem handlowym i księgowym?

Tak, badanie obejmuje ocenę punktów styku pomiędzy modelem a wykorzystywanymi w przedsiębiorstwie systemami ERP, takimi jak InsERT (Subiekt GT, Subiekt nexo, Rewizor), Comarch ERP (Optima, XL), WAPRO ERP, Symfonia czy SAP. Sprawdzana jest odporność baz danych Microsoft SQL Server na błędy zapisu oraz spójność transakcyjna w przypadku wygenerowania nieprawidłowych danych przez moduł zewnętrzny.

Rzetelna ocena technologiczna przed decyzją o inwestycji w AI

Prawidłowo przeprowadzona ocena ryzyka pozwala uniknąć nietrafionych wydatków na technologie, które w danym procesie biznesowym mogłyby wygenerować więcej przestojów i kosztów niż wymiernych korzyści. Identyfikacja ograniczeń technicznych, zabezpieczenie poufności danych firmowych oraz dobór właściwego poziomu nadzoru ludzkiego stanowią fundament stabilnego i bezpiecznego rozwoju środowiska IT w przedsiębiorstwie.

22 378 48 09

Ocena ryzyka związanego z wdrożeniem AI w konkretnym procesie