| REKLAMA |
 |
Odpowiedzialne zarządzanie AI obejmuje m.in. ustanowienie standardów gromadzenia danych oraz zapobieganie dyskryminacji. Przedsiębiorstwa planujące zwiększenie roli sztucznej inteligencji w swoich procesach decyzyjnych powinny zwrócić uwagę na te aspekty. W przeciwnym razie narażą się na konsekwencje wizerunkowe oraz finansowe.
Trzy filary etyczności AI
Etyczne korzystanie ze sztucznej inteligencji bazuje na trzech głównych filarach – sprawiedliwości, odpowiedzialności oraz przejrzystości. Każdy z nich ma na celu eliminowanie innego typu nadużyć. Pierwszy z nich – sprawiedliwość – odnosi się przede wszystkim do ryzyka tendencyjności danych, z którym powiązane jest użytkowanie sztucznej inteligencji w obrębie firmy.
Odpowiedzialność – drugi filar etycznego użytkowania sztucznej inteligencji – koncentruje się na ścisłym udziale specjalistów w procesach podejmowania decyzji przez AI. Firmy powinny wyznaczyć w tym celu odpowiednie osoby lub podmioty. Mogą one np. prowadzić dzienniki poświęcone otrzymywanym od sztucznej inteligencji odpowiedziom. Dzięki temu, kiedy AI podejmie niewłaściwą decyzję, możliwe będzie prześledzenie procesów, które doprowadziły ją do takich wniosków oraz dokonanie korekty.
Przejrzystość, czyli trzeci filar etycznego wykorzystywania możliwości sztucznej inteligencji, koncentruje się przede wszystkim na dbałości o to, aby sposób działania systemów AI był czytelny i zrozumiały dla wszystkich użytkowników. Muszą oni rozumieć w jaki sposób podejmowane są decyzje, aby móc je ocenić lub zakwestionować. Dzięki zastosowaniu się do tych zasad, oferowane przez sztuczną inteligencję możliwości będą dostępne oraz funkcjonalne dla wszystkich.
Odpowiedzialne użytkowanie AI w praktyce
Sztuczna inteligencja powiązana jest z wieloma kluczowymi aspektami funkcjonowania przedsiębiorstwa. Jednym z nich jest prywatność. Systemy AI gromadzą oraz poddają analizie znaczne ilości danych użytkowników, takich jak lokalizacja czy wzorce zachowań. Etycznym oraz prawnym obowiązkiem firmy korzystającej z oferowanych przez sztuczną inteligencję możliwości, jest upewnienie się, że nie popełnia ona w ten sposób żadnych nadużyć. Skutecznym tego wskaźnikiem są istniejące regulacje prawne, takie jak Rozporządzenie o Ochronie Danych Osobowych (RODO).
Sztuczna inteligencja powiązywana jest również z aspektem bezpieczeństwa. Bazujące na niej systemy mogą monitorować aktywność sieciową w czasie rzeczywistym, analizując aktywności użytkowników w poszukiwaniu nietypowych lub podejrzanych działań. Tendencyjność danych stwarza ryzyko generowania fałszywych alertów, bazujących na uprzedzeniach względem konkretnych grup. Tego typu sytuacja jest szkodliwa nie tylko w kontekście etycznym, ale również pragmatycznym. Przez powstałe w wyniku tendencyjności danych fałszywe ostrzeżenia o nadużyciach powstaje ryzyko, że firmowi specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa lub zgodności z regulacjami będą marnować swój czas oraz zasoby, które mogliby poświęcić na walkę z rzeczywistymi zagrożeniami.
Etyczne zarządzanie sztuczną inteligencją jest kluczowe, aby AI mogła przynosić korzyści społeczeństwu, jednocześnie minimalizując powiązane z nią potencjalne ryzyko. Dzięki odniesieniom do filarów sprawiedliwości, odpowiedzialności oraz przejrzystości firmy zyskują możliwość pełniejszego i skuteczniejszego wykorzystania potencjału AI.
Źródło: Progress
Trzy filary etyczności AI
Etyczne korzystanie ze sztucznej inteligencji bazuje na trzech głównych filarach – sprawiedliwości, odpowiedzialności oraz przejrzystości. Każdy z nich ma na celu eliminowanie innego typu nadużyć. Pierwszy z nich – sprawiedliwość – odnosi się przede wszystkim do ryzyka tendencyjności danych, z którym powiązane jest użytkowanie sztucznej inteligencji w obrębie firmy.
Zdarza się, że sztuczna inteligencja, jeżeli trenowano ją w hermetycznym środowisku, na niewystarczająco różnorodnych danych, zaczyna przejawiać uprzedzenia do grup, do których nie należą pracujący nad nią specjaliści – wyjaśnia Jakub Andrzejewski, Business Development Manager na Polskę w firmie Progress, która jest dostawcą rozwiązań do tworzenia aplikacji biznesowych, wdrażania ich i zarządzania nimi. – W praktyce oznacza to, że jeżeli personel projektujący model AI składa się np. głównie z mężczyzn, możliwym jest, że powstałe rozwiązanie będzie wykazywać stronniczość względem kobiet. To istotny problem. Zaburza on skuteczność sztucznej inteligencji, m.in. jako narzędzia wykorzystywanego przez działy kard. Może ona bowiem automatycznie odrzucać kandydatury wykwalikowanych specjalistów jedynie z uwagi na ich płeć, rasę lub inne, nieuwzględnione w procesie jej projektowania czynniki. Stronniczość danych jest również dużym zagrożeniem w przypadku instytucji finansowych. Tam AI może być wykorzystywana jako wsparcie w procesie wykrywania oszustw. Powstaje więc ryzyko, że model sztucznej inteligencji, charakteryzujący się konkretnymi uprzedzeniami, zacznie generować alerty o podejrzanych aktywnościach, sugerując się wyłącznie przynależnością użytkowników do mniejszościowych grup.
Odpowiedzialność – drugi filar etycznego użytkowania sztucznej inteligencji – koncentruje się na ścisłym udziale specjalistów w procesach podejmowania decyzji przez AI. Firmy powinny wyznaczyć w tym celu odpowiednie osoby lub podmioty. Mogą one np. prowadzić dzienniki poświęcone otrzymywanym od sztucznej inteligencji odpowiedziom. Dzięki temu, kiedy AI podejmie niewłaściwą decyzję, możliwe będzie prześledzenie procesów, które doprowadziły ją do takich wniosków oraz dokonanie korekty.
Przejrzystość, czyli trzeci filar etycznego wykorzystywania możliwości sztucznej inteligencji, koncentruje się przede wszystkim na dbałości o to, aby sposób działania systemów AI był czytelny i zrozumiały dla wszystkich użytkowników. Muszą oni rozumieć w jaki sposób podejmowane są decyzje, aby móc je ocenić lub zakwestionować. Dzięki zastosowaniu się do tych zasad, oferowane przez sztuczną inteligencję możliwości będą dostępne oraz funkcjonalne dla wszystkich.
Odpowiedzialne użytkowanie AI w praktyce
Sztuczna inteligencja powiązana jest z wieloma kluczowymi aspektami funkcjonowania przedsiębiorstwa. Jednym z nich jest prywatność. Systemy AI gromadzą oraz poddają analizie znaczne ilości danych użytkowników, takich jak lokalizacja czy wzorce zachowań. Etycznym oraz prawnym obowiązkiem firmy korzystającej z oferowanych przez sztuczną inteligencję możliwości, jest upewnienie się, że nie popełnia ona w ten sposób żadnych nadużyć. Skutecznym tego wskaźnikiem są istniejące regulacje prawne, takie jak Rozporządzenie o Ochronie Danych Osobowych (RODO).
Znajomość regulacji związanych z AI jest kluczowa dla firm chcących korzystać z tego rozwiązania aktywnie i odpowiedzialnie. Przedsiębiorstwa muszą trzymać rękę na pulsie i zachować duży poziom elastyczności w swoich planach oraz praktykach użytkowania AI, aby być przygotowanymi na ewentualne zmiany w przepisach – zaznacza Jakub Andrzejewski.
Sztuczna inteligencja powiązywana jest również z aspektem bezpieczeństwa. Bazujące na niej systemy mogą monitorować aktywność sieciową w czasie rzeczywistym, analizując aktywności użytkowników w poszukiwaniu nietypowych lub podejrzanych działań. Tendencyjność danych stwarza ryzyko generowania fałszywych alertów, bazujących na uprzedzeniach względem konkretnych grup. Tego typu sytuacja jest szkodliwa nie tylko w kontekście etycznym, ale również pragmatycznym. Przez powstałe w wyniku tendencyjności danych fałszywe ostrzeżenia o nadużyciach powstaje ryzyko, że firmowi specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa lub zgodności z regulacjami będą marnować swój czas oraz zasoby, które mogliby poświęcić na walkę z rzeczywistymi zagrożeniami.
Etyczne zarządzanie sztuczną inteligencją jest kluczowe, aby AI mogła przynosić korzyści społeczeństwu, jednocześnie minimalizując powiązane z nią potencjalne ryzyko. Dzięki odniesieniom do filarów sprawiedliwości, odpowiedzialności oraz przejrzystości firmy zyskują możliwość pełniejszego i skuteczniejszego wykorzystania potencjału AI.
Źródło: Progress
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata- a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku o wartości sztucznej inteligencji decyduje nie jej „nowość”, ale zdolność do dostarczan… / Czytaj więcej
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Ponad 60% średnich przedsiębiorstw przemysłowych w Europie uważa, że tempo ich transformacji cyfrow… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Co dziś decyduje o sukcesie projektów IT?
Według danych z analizy rynku IT w 2025 roku, 59% projektów jest ukończonych w ramach budżetu, 47%… / Czytaj więcej
Przemysł w 2026 roku: od eksperymentów do zdyscyplinowanego wdrażania AI
Rok 2026 będzie momentem przejścia firm produkcyjnych od pilotaży technologicznych do konsekwentnyc… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej
