Narzędzia AI potrafią generować wiarygodnie brzmiące, ale błędne informacje — warto nauczyć zespół, jak je rozpoznawać.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje przeprowadzenie szkolenia z rozpoznawania błędów i nieprawdziwych informacji generowanych przez narzędzia AI.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm, którym zależy na krytycznym i bezpiecznym korzystaniu z wyników generowanych przez AI.

Ile to trwa

Szkolenie mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Czym są halucynacje i mechanizmy generowania błędów przez sztuczną inteligencję

Rozwój narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, w tym modeli językowych LLM (ang. Large Language Model, czyli zaawansowanych systemów statystycznych przewidujących najbardziej prawdopodobny ciąg kolejnych wyrazów), wprowadził do firm możliwość szybkiego tworzenia tekstów, analiz i kodu. Modele te nie posiadają jednak świadomości, nie rozumieją znaczenia przetwarzanych słów ani nie weryfikują faktów w tradycyjnym sensie. Ich działanie polega na dopasowywaniu wzorców językowych na podstawie parametrów przetworzonych w procesie uczenia maszynowego.

Halucynacja w kontekście modeli językowych to zjawisko, w którym algorytm generuje treść gramatycznie poprawną, logicznie brzmiącą i sformułowaną z dużym poziomem pewności, lecz całkowicie niezgodną ze stanem faktycznym. Błąd tego typu nie wynika ze złośliwości oprogramowania, lecz z samej natury probabilistycznej (opartej na rachunku prawdopodobieństwa) modeli generatywnych. Gdy w zbiorze danych brakuje jednoznacznych informacji na dany temat lub zapytanie jest sformułowane w sposób nieprecyzyjny, model syntetyzuje odpowiedź, łącząc niepowiązane fakty w spójną stylistycznie całość. Z perspektywy pracownika biurowego taka odpowiedź jest trudna do odróżnienia od rzetelnego faktu bez zastosowania metodycznych procedur weryfikacyjnych.

Główne typy błędów spotykane w pracy biurowej i technicznej

W środowisku operacyjnym przedsiębiorstw błędy generowane przez sztuczną inteligencję przybierają różne formy w zależności od przetwarzanego zadania.

Zmyślanie danych źródłowych i przepisów prawnych (halucynacja faktograficzna)

Model językowy potrafi wygenerować nieistniejące numery artykułów prawnych, fałszywe orzeczenia sądowe lub przypisać realnie istniejącym instytucjom decyzje, które nigdy nie miały miejsca. W pracy biurowej zjawisko to objawia się także tworzeniem fikcyjnych danych bibliograficznych, nieistniejących badań ze spreparowanymi nazwiskami autorów oraz fałszywych wskaźników statystycznych. Model dąży do zaspokojenia struktury zapytania, dlatego na prośbę o podanie trzech źródeł wygeneruje trzy pozycje, nawet jeśli musi je w całości wymyślić.

Błędy arytmetyczne i kalkulacyjne

Systemy LLM nie są kalkulatorami ani relacyjnymi bazami danych. Przetwarzają liczby jako tokeny (podstawowe jednostki tekstu, fragmenty wyrazów lub znaków), a nie wartości matematyczne. Z tego powodu proste operacje dodawania, przeliczania walut, bilansowania zestawień czy kalkulacji marży handlowej mogą zawierać błędy rachunkowe, mimo że opis procedury obliczeniowej brzmi w pełni poprawnie.

Zmyślanie bibliotek i poleceń systemowych (halucynacje w kodzie IT)

Podczas generowania skryptów automatyzacji w językach takich jak Python, PowerShell czy Bash, narzędzia AI często tworzą nazwy funkcji, parametrów lub całych pakietów oprogramowania, które w rzeczywistości nie istnieją. Zjawisko to, określane w branży bezpieczeństwa jako package hallucination (tworzenie odwołań do nieistniejących modułów oprogramowania), stwarza ryzyko infekcji złośliwym oprogramowaniem. Cyberprzestępcy rejestrują w publicznych repozytoriach pakiety o nazwach powtarzających się w halucynacjach modeli, co przy bezkrytycznym uruchomieniu skryptu przez pracownika prowadzi do przejęcia kontroli nad stacją roboczą lub serwerem.

Zjawisko przytakiwania (sycophancy) i uleganie sugestiom użytkownika

Wiele modeli jest trenowanych w sposób mający na celu zadowolenie rozmówcy. Jeśli użytkownik zada pytanie z błędnym założeniem, na przykład sugerując, że dana stawka podatkowa wynosi 10 procent zamiast 23 procent, model często bezkrytycznie potwierdzi tę tezę i rozwinie argumentację uzasadniającą fałszywy stan rzeczy. Prowadzi to do utwierdzenia pracownika w błędnym przekonaniu.

Zniekształcenia kontekstu przy długich dokumentach

Podczas analizy wielostronicowych umów, regulaminów czy raportów finansowych modele mogą gubić kluczowe zastrzeżenia umieszczone w środku tekstu (zjawisko needle in a haystack, czyli problem odnajdywania precyzyjnych detali w dużych oknach kontekstowych). Prowadzi to do generowania podsumowań, które pomijają kluczowe warunki handlowe lub kary umowne.

Zagrożenia dla procesów firmowych i systemów ERP

Wdrożenie narzędzi sztucznej inteligencji bez odpowiedniego przygotowania zespołu niesie ze sobą ryzyka operacyjne, prawne i finansowe. Szczególnie wrażliwym obszarem jest współpraca z oprogramowaniem do zarządzania przedsiębiorstwem, takim jak systemy InsERT GT i nexo (w tym programy Subiekt, Rewizor czy Gratyfikant), Comarch ERP Optima, WAPRO ERP (Mag, Fakir), Sage Symfonia oraz Płatnik ZUS.

Pracownicy korzystający z generowanych przez AI zapytań SQL (język zapytań do relacyjnych baz danych) do wyciągania raportów z baz danych mogą nieświadomie doprowadzić do uszkodzenia integralności bazy lub wygenerowania błędnych zestawień magazynowych i finansowych. Błędny warunek w zapytaniu bazodanowym wygenerowanym przez model może pominąć dokumenty korygujące lub uwzględnić anulowane faktury, co bezpośrednio wpływa na deklaracje podatkowe przesyłane do urzędów skarbowych.

Równie istotnym zagrożeniem jest bezpieczeństwo danych wrażliwych. Wprowadzanie do publicznych modeli danych osobowych klientów, numerów PESEL, numerów kont bankowych, haseł dostępowych lub niejawnych cenników stanowi naruszenie przepisów o ochronie danych osobowych (RODO) oraz tajemnicy przedsiębiorstwa. Podczas szkolenia omawiane są zasady anonimizacji danych oraz bezpieczne praktyki pracy z promptami (tekstowymi poleceniami kierowanymi do sztucznej inteligencji).

Program i ćwiczenia praktyczne w trakcie szkolenia

Program szkolenia został opracowany z myślą o praktycznym zastosowaniu w codziennej pracy biurowej, analitycznej i technicznej. Szkolenie opiera się na analizie rzeczywistych przypadków błędów oraz wykonywaniu ćwiczeń weryfikacyjnych pod okiem specjalisty.

Moduł 1: Konstrukcja zapytań redukujących ryzyko halucynacji (prompt engineering)

Pracownicy uczą się formułowania poleceń w sposób wymuszający na modelu opieranie się wyłącznie na dostarczonym tekście źródłowym. Omawiana jest technika ograniczania swobody generowania tekstu, nakładania roli weryfikatora oraz wymuszania formatu odpowiedzi ułatwiającego kontrolę faktów.

Moduł 2: Procedura weryfikacji krzyżowej faktów i źródeł (cross-verification)

Uczestnicy poznają metodę oddzielania tez generowanych przez model od faktów bazowych. Ćwiczenia obejmują weryfikację aktów prawnych w oficjalnych publikatorach rządowych, sprawdzanie rejestrów firmowych oraz krzyżowe porównywanie danych z dokumentacją wewnętrzną przedsiębiorstwa.

Moduł 3: Bezpieczna weryfikacja kodu i zapytań bazodanowych

W tym bloku technicznym pracownicy IT oraz analitycy danych uczą się metodyki testowania skryptów w odizolowanych środowiskach, sprawdzania istnienia zewnętrznych modułów oraz weryfikacji planów wykonania zapytań SQL przed ich uruchomieniem na produkcyjnych bazach danych systemów magazynowo-księgowych.

Moduł 4: Ochrona danych poufnych i audyt bezpieczeństwa promptów

Omawiane są mechanizmy działania historii zapytań, ustawienia prywatności w popularnych platformach AI oraz procedury usuwania danych wrażliwych przed wysłaniem zapytania do chmury. Wskazywane są sposoby na przygotowanie wewnętrznego regulaminu korzystania ze sztucznej inteligencji w organizacji.

Błędy przy samodzielnych próbach weryfikacji treści

W codziennej praktyce biurowej obserwuje się powtarzalne schematy zachowań, które prowadzą do kosztownych pomyłek:

Bezkrytyczne kopiowanie wygenerowanych tekstów do pism urzędowych, ofert handlowych i wiadomości e-mail do kontrahentów bez przeczytania całości ze zrozumieniem.
Zastępowanie arkuszy kalkulacyjnych i baz danych zapytaniami do modeli językowych w celu uzyskania sum, średnich i prognoz finansowych.
Uznawanie wygenerowanych cytatów prawnych i sygnatur akt za faktyczne orzecznictwo sądowe bez sprawdzenia w oficjalnych portalach orzeczeń.
Wklejanie do okna czatu całych umów handlowych zawierających klauzule poufności oraz dane osobowe pracowników i klientów.
Uruchamianie skryptów systemowych generowanych przez sztuczną inteligencję bezpośrednio na głównych serwerach firmowych z uprawnieniami administratora.
Zadawanie pytań w formie naprowadzającej, co skłania model do potwierdzenia błędnej tezy użytkownika zamiast wskazania obiektywnego stanu faktycznego.

Kiedy problem wynika z modelu, a kiedy z architektury danych

Nie każde niepoprawne działanie systemu wspomaganego sztuczną inteligencją oznacza halucynację wbudowaną w model. W wielu przypadkach błędy wynikają z niewłaściwej architektury wdrożenia.

Należy odróżnić halucynację modelu bazowego od błędów w systemach typu RAG (Retrieval-Augmented Generation, czyli technologii polegającej na wcześniejszym przeszukaniu bazy dokumentów firmowych i przekazaniu ich fragmentów do modelu jako kontekstu). Jeśli wewnętrzna baza wiedzy przedsiębiorstwa zawiera nieaktualne procedury, sprzeczne regulaminy lub zduplikowane pliki, model przekaże użytkownikowi błędną informację, mimo że sam proces przetwarzania językowego przebiegł poprawnie.

Podczas szkolenia pomagamy zdiagnozować, które problemy wynikają z ograniczeń samych modeli generatywnych, a które są efektem nieuporządkowanej struktury plików w firmie, braku indeksacji dokumentów lub nieprawidłowych uprawnień dostępu na serwerach sieciowych i dyskach współdzielonych.

Dodatkowe pytania dotyczące szkolenia z weryfikacji AI

Czy uczestnicy szkolenia muszą posiadać wiedzę programistyczną?

Nie, program szkolenia jest dostosowywany do profilu zespołu. Dla działów administracji, kadr, marketingu i sprzedaży szkolenie koncentruje się na weryfikacji tekstów, danych tabelarycznych, pism formalnych i ochronie danych osobowych. Część dotycząca skryptów, baz danych SQL i konfiguracji systemowych jest realizowana dedykowanie dla działów IT, analityków i administratorów.

W jaki sposób organizowane jest szkolenie w firmie?

Nasz specjalista dojeżdża bezpośrednio do siedziby klienta na terenie Warszawy oraz w promieniu do 40 kilometrów w okolicznych powiatach. Szkolenie odbywa się na sprzęcie komputerowym wykorzystywanym na co dzień przez pracowników, co pozwala na ćwiczenie procedur w realnym środowisku pracy i na rzeczywistych narzędziach.

Czy szkolenie obejmuje wsparcie po jego zakończeniu?

Tak, po przeprowadzeniu szkolenia zapewniamy wsparcie merytoryczne i techniczne w okresie do 30 dni, pomagając w rozwiązywaniu bieżących wątpliwości dotyczących procedur weryfikacji i bezpieczeństwa narzędzi AI.

Jakie narzędzia są omawiane podczas warsztatów?

Podczas zajęć omawiane są popularne generatywne modele językowe, asystenci wbudowani w pakiety biurowe oraz narzędzia zintegrowane ze środowiskami programistycznymi. Nacisk kładziony jest na uniwersalne zasady weryfikacji, które mają zastosowanie niezależnie od używanego silnika sztucznej inteligencji.

Czy szkolenie pomaga przygotować wewnętrzną politykę korzystania z AI?

Tak, w trakcie szkolenia przekazywane są wytyczne dotyczące tworzenia firmowych regulaminów i procedur bezpieczeństwa, określających dozwolony zakres użycia narzędzi sztucznej inteligencji oraz obowiązkowe kroki walidacyjne przed publikacją danych na zewnątrz firmy.

Wsparcie techniczne i bezpieczeństwo procedur AI w przedsiębiorstwie

Prawidłowe korzystanie z narzędzi sztucznej inteligencji wymaga połączenia nowoczesnych technologii z rygorystycznymi procedurami kontroli jakości i bezpieczeństwa teleinformatycznego. Wieloletnie doświadczenie w obsłudze infrastruktury informatycznej pozwala na przekazywanie wiedzy opartej na realiach technicznych polskich przedsiębiorstw.

Nasz zespół realizuje usługi w modelu dojazdu bezpośrednio do siedziby klienta na terenie całej Warszawy oraz w okolicznych powiatach. Zapewniamy sprawną organizację szkoleń oraz pomoc w audycie bezpieczeństwa stacji roboczych i serwerów. W przypadku pytań dotyczących programu szkolenia, bezpiecznej konfiguracji oprogramowania biurowego lub weryfikacji środowiska IT, możliwy jest kontakt pod numerem telefonu 22 378 48 09 przez całą dobę, 7 dni w tygodniu. Ekipa wyjeżdża z punktu przy Alei Stanów Zjednoczonych 72, co umożliwia sprawny dojazd do firm w całym rejonie stołecznym.

22 378 48 09

Szkolenie z rozpoznawania błędów i halucynacji generowanych przez AI