Jaki problem to rozwiązuje
W większości firm adopcja AI wyprzedziła nadzór: dane klientów wklejane do publicznych chatbotów, maile pisane przez AI wysyłane bez przeglądu, warunki dostawców akceptowane bez czytania i brak odpowiedzi na podstawowe pytania, jak które narzędzia są zatwierdzone, jakich danych mogą dotykać i kto sprawdza wynik. Pod RODO i wyłaniającą się regulacją AI w UE ta luka to nie tylko ryzyko wpadki; to ekspozycja na niezgodność, która rośnie z każdym nowym narzędziem po cichu przyjmowanym przez zespół.
Jak pracujemy
Najpierw mapujemy Twoje faktyczne użycie AI, bo nadzorowanie oficjalnej listy narzędzi przy ignorowaniu użycia spoza obiegu nie nadzoruje niczego. Potem oceniamy wobec tego warstwę kontroli: jakie polityki istnieją i czy ktokolwiek ich przestrzega, jak dane osobowe i klientów płyną do narzędzi AI, jakie warunki przetwarzania danych dostawców faktycznie zaakceptowałeś i gdzie w wynikach wspieranych AI, które docierają do klientów, siedzi przegląd człowieka.
Wnioski ujmujemy jako ryzyko operacyjne, uporządkowane według prawdopodobieństwa i skutku, a nie jako prawne abstrakcje. Handlowiec wklejający kontekst dealu do niezatwierdzonego chatbota to konkretny wniosek z konkretną poprawką.
Rezultatem jest rejestr ryzyk specyficzny dla Twojego użycia AI, ocena luk wobec Twojego kontekstu regulacyjnego z RODO włącznie i pragmatyczna rekomendacja nadzoru: dość kontroli, by być w porządku, ale nie tyle procesu, żeby zespoły go omijały. Nadzór, który jest obchodzony, jest gorszy niż żaden, bo tworzy fałszywą pewność.
Deliverables
- Mapa faktycznego użycia AI, łącznie z narzędziami nieoficjalnymi i spoza obiegu
- Ocena przepływu danych: jakie dane klientów i osobowe docierają do których systemów AI
- Przegląd warunków dostawców: przetwarzanie i retencja danych
- Rejestr ryzyk uporządkowany według prawdopodobieństwa i skutku
- Rekomendacje nadzoru dopasowane do Twojej firmy, a nie korporacyjny teatr