Contact

RODO dla AI w praktyce

Podczas warsztatu sprawdzamy, czy Twój przypadek użycia AI dotyka danych osobowych, gdzie są ryzyka i co trzeba ustawić (role, zasady, dokumentacja), żeby wdrażać AI w sposób bezpieczny i przewidywalny.

Umów rozmowę o Twoim przypadku użycia AI

AI już działa w organizacji. Zasady zwykle… jeszcze nie.

Najczęściej nie wykłada się technologia – tylko brak ustaleń. Zespół testuje AI, a organizacja wciąż nie ma jasności: jakie dane trafiają do procesu, kto za co odpowiada i na jakich zasadach da się to bezpiecznie (i szybko) skalować.

„Nie chodzi o to, żeby mówić AI: ‘nie’. Chodzi o to, żeby ustalić: gdzie są dane osobowe, jakie są realne ryzyka i co trzeba poukładać, żeby projekt mógł iść dalej.”

W praktyce firmy nie chcą dwóch skrajności: regulacyjnego chaosu ani „stop-klatki” na etapie wdrożenia. Potrzebują decyzji, porządku i modelu działania, który da się obronić przed zarządem, zespołem i – jeśli trzeba – regulatorem.

Natalia Jabcoń

Sales Manager

Najczęstsze problemy / wyzwania

Najczęstsze problemy, które rozwiązujemy

AI działa szybciej niż zasady Zespoły testują narzędzia, dostawcy pokazują kolejne możliwości, a organizacja nie ma jednej, wspólnej logiki oceny danych, ryzyk i odpowiedzialności.

Ustalamy zasady: przypadek użycia, role i zakres dokumentacji potrzebny do bezpiecznego prowadzenia projektu.

Analizujemy model działania AI i wskazujemy, co wymaga ustaleń na starcie, a co można dopracować w kolejnych krokach.

Mniej chaosu, szybsze decyzje i łatwiejsze skalowanie kolejnych wdrożeń.

Każdy nowy projekt startuje od zera, a te same błędy wracają przy kolejnych przypadkach użycia.

Nie wiadomo, czy AI w ogóle wchodzi w obszar danych osobowych Zespół korzysta z AI, ale wciąż nie ma pewności: jakie dane trafiają do narzędzia, skąd pochodzą i co dzieje się z nimi dalej.

Mapujemy dane i ustalamy, czy projekt wchodzi pod RODO.

Ustalamy, jakie dane pojawiają się w procesie, jaki jest cel ich użycia i gdzie są granice bezpiecznego modelu działania.

Koniec zgadywania - szybka decyzja, czy wdrożenie można prowadzić dalej (i jak).

Projekt opiera się na założeniach, które mogą rozsypać się przy audycie, incydencie albo skalowaniu.

Role klienta i dostawcy są niejasne Firma kupuje rozwiązanie AI, ale nie ma pewności, kto jest administratorem, procesorem albo współadministratorem - i jakie rodzi to obowiązki.

Porządkujemy role, odpowiedzialność i model współpracy z dostawcą.

Weryfikujemy relacje między klientem, dostawcą, integratorem i zespołami wewnętrznymi oraz wskazujemy potrzebne zabezpieczenia (umowne i procesowe).

Więcej kontroli w kontrakcie i mniej ryzyk ukrytych w modelu współpracy.

Organizacja bierze odpowiedzialność, której nie rozumie - albo której nie zabezpieczyła w umowie.

AI wspiera decyzje o ludziach, ale nikt nie ocenił konsekwencji W HR, sprzedaży, marketingu czy obsłudze klienta pojawia się segmentacja, ocena punktowa, rekomendacje albo preselekcja kandydatów - a konsekwencje prawne i operacyjne nie są policzone.

Oceniamy, czy wchodzisz w obszar profilowania lub automatyzacji decyzji.

Sprawdzamy punkty ryzyka, obowiązki informacyjne i poziom zabezpieczeń potrzebnych przy danym procesie.

Możesz korzystać z AI w procesie, który da się obronić operacyjnie i prawnie - bez ryzyka „niespodzianek".

Narzędzie działa, ale organizacja nie potrafi wyjaśnić, jak wpływa na osoby i na jakiej podstawie.

Każdy kolejny use case trzeba analizować od nowa Brakuje zasad korzystania z AI, ścieżek eskalacji i powtarzalnego modelu dokumentacji - więc każdy temat trzeba „wynaleźć" od nowa.

Budujemy podstawy działania, które można przenieść na kolejne wdrożenia.

Przygotowujemy reguły używania AI, rekomendacje dokumentacyjne i logikę podejmowania decyzji.

Organizacja zyskuje porządek, a nie jednorazową opinię.

AI skaluje się szybciej niż kontrola nad procesem.

Nasze rozwiązanie

Co dokładnie dostajesz w usłudze RODO dla AI

To nie jest analiza „na wszelki wypadek”. Pracujemy na konkretnym use case’ie AI i dowozimy: decyzje, rekomendacje oraz pakiet materiałów, które realnie ułatwiają wdrożenie.

Analiza use case'u AI i mapowanie danych

  • cel biznesowy rozwiązania
  • rodzaje danych w procesie
  • źródła danych i przepływ informacji
  • użytkownicy, dostawcy i kontekst wdrożenia

Efekt: mapa przypadku użycia i jasność, czy oraz gdzie pojawiają się dane osobowe.

Ocena ról i odpowiedzialności

  • rola klienta, dostawcy i innych podmiotów
  • podział odpowiedzialności w modelu działania
  • punkty wymagające zabezpieczenia kontraktowego lub procesowego

Efekt: uporządkowany model ról i obowiązków.

Weryfikacja legalności użycia danych w AI

  • trenowanie, testowanie i walidacja
  • zasilanie narzędzi danymi klientów, pracowników lub kandydatów
  • zgodność celu przetwarzania z planowanym use case’em

Efekt: rekomendacja, co jest dopuszczalne, pod jakimi warunkami i co wymaga zmiany.

Ocena ryzyk RODO charakterystycznych dla AI

  • profilowanie i automatyzacja decyzji
  • minimalizacja i retencja danych
  • przejrzystość i rozliczalność
  • obowiązki informacyjne i punkty wymagające dodatkowej analizy

Efekt: lista realnych ryzyk i priorytetów działań.

Przegląd modelu współpracy z dostawcami AI

  • potrzeba umowy powierzenia lub innych zapisów
  • ograniczenia użycia danych przez dostawcę
  • wymagane zabezpieczenia organizacyjne i kontraktowe

Efekt: rekomendacje do współpracy z dostawcą i lista zapisów do uporządkowania.

Zasady korzystania z AI w organizacji

  • co wolno, czego nie wolno
  • jakie dane są wyłączone
  • kiedy temat trzeba eskalować
  • jak ujednolicić praktykę zespołów

Efekt: robocze zasady używania AI dla pracowników i zespołów.

Wsparcie dokumentacyjne i wdrożeniowe

  • DPIA i analiza ryzyka
  • rekomendacje informacyjne
  • dokumentacja projektu
  • osadzenie wymagań w realnym procesie biznesowym

Efekt: gotowość do wdrożenia rekomendacji bez odkładania dokumentacji na później.

Dla kogo jest ta usługa

Kto najczęściej potrzebuje tego wsparcia

Ta usługa jest dla organizacji, które chcą korzystać z AI w sposób praktyczny, ale nie chcą budować projektu na domysłach.

Compliance Manager

potrzebuje szybko ocenić use case AI i przełożyć temat na konkretne rekomendacje dla zespołów.

Dyrektor ds. Transformacji Cyfrowej

chce wdrażać AI szerzej, ale potrzebuje zasad, które uporządkują współpracę biznesu, IT i dostawców.

Członek Zarządu / COO

oczekuje modelu, który pozwala skalować AI z kontrolą ryzyka, odpowiedzialności i decyzji.

Dowód społeczny

Potrzebujesz potwierdzenia, że to podejście działa w realnym biznesie

Etapy pracy

Jak wygląda współpraca

Pracujemy tak, żeby przejść od „nie wiemy” do decyzji w uporządkowany sposób. Bez przerzucania odpowiedzialności i bez dokumentów, które ładnie wyglądają, ale nie pomagają w projekcie.