Bezpieczeństwo i prywatność danych przy AI — co naprawdę oddajesz, wrzucając firmowe dane do cudzego modelu
Większość rozmów o AI kręci się wokół tego, co model potrafi. Znacznie rzadziej pada pytanie, które w firmie powinno paść pierwsze: gdzie trafiają dane, które mu podajesz, i kto poza Tobą ma do nich dostęp. Ten tekst jest o tym — nie po to, żeby straszyć, tylko żeby pokazać na twardych liczbach, gdzie leży realne ryzyko i co da się z nim zrobić.
Jedno zastrzeżenie na wstępie. Nie chodzi o to, że AI jest niebezpieczne samo w sobie. Chodzi o to, że gdy pracownik wkleja umowę, bazę klientów albo fragment kodu do modelu w chmurze, te dane wychodzą poza kontrolę firmy — lądują na cudzym serwerze, pod cudzą polityką, czasem poza granicami, na których obowiązuje Twoje RODO. I to dzieje się częściej, niż ktokolwiek w firmie zakłada.
Shadow AI — najdroższy cichy wyciek
Najciekawsze dane przyniósł raport IBM „Cost of a Data Breach 2025” — oparty nie na przewidywaniach, tylko na realnych naruszeniach w setkach organizacji. Wynika z niego coś, co warto powiedzieć wprost:
„Shadow AI” — czyli używanie narzędzi AI przez pracowników bez wiedzy i zgody firmy — okazało się jednym z trzech najdroższych czynników naruszeń danych. Incydent z jego udziałem kosztuje średnio o 670 000 USD więcej niż wynosi i tak niemała średnia (4,44 mln USD na naruszenie). 20% naruszonych organizacji zostało skompromitowanych właśnie przez shadow AI.
To nie jest problem „firm technologicznych”. To jest problem każdej firmy, w której ktoś — z dobrą wolą, żeby szybciej skończyć robotę — wrzuca dane do darmowego czatu, bo „przecież to tylko pomoc”.
Co konkretnie wycieka
Liczby robią się jeszcze bardziej konkretne, gdy spojrzeć, co wypływa:
- W 65% naruszeń z udziałem shadow AI wyciekły dane osobowe klientów — więcej niż średnia dla wszystkich naruszeń (53%). W 40% przypadków wyciekła własność intelektualna firmy.
- Sam ChatGPT odnotował w 2025 roku 410 milionów prób naruszenia polityki ochrony danych (DLP) — próby wysłania numerów ubezpieczenia, danych medycznych, kodu źródłowego. To nie są pojedyncze wpadki, to skala przemysłowa.
- Wolumen danych firmowych przesyłanych do narzędzi AI sięgnął 18 000 TB, rosnąc o 93% rok do roku.
Innymi słowy: dane, które są rdzeniem wartości firmy — klienci, kontrakty, know-how — wypływają na zewnątrz w tempie, którego nikt nie mierzy, bo nikt nie patrzy.
Dlaczego nikt tego nie zauważa
Bo wyciek przez shadow AI jest cichy. Nie ma alarmu, nie ma włamania, nie ma okupu na ekranie. Jest pracownik, który wkleił coś do okna czatu. Dlatego takie naruszenia wykrywa się średnio dopiero po 247 dniach — ponad pół roku, w trakcie którego dane już dawno są poza firmą. Klasyczny wyciek widać; ten trzeba samemu znaleźć, a większość firm nie ma jak.
Skąd ta dziura — brak kontroli, nie brak technologii
Najważniejsza liczba w całym raporcie nie dotyczy ataków, tylko naszej własnej niefrasobliwości:
- 97% organizacji, które miały incydent związany z AI, nie miało odpowiedniej kontroli dostępu do tych systemów.
- 63% firm w ogóle nie ma polityki zarządzania AI — albo dopiero ją tworzy.
To znaczy, że problem nie leży w tym, że AI jest „dziurawe”. Leży w tym, że wpuszczamy je do firmy bez zamka w drzwiach: bez zasady, kto może z niego korzystać, do czego, i jakie dane wolno mu podać. Osobno warto dodać, że 13% organizacji zgłosiło już bezpośrednie naruszenia samych modeli lub aplikacji AI — więc atakowana bywa nie tylko droga wejścia danych, ale i sam system.
Co z tym zrobić
Dobra wiadomość jest taka, że to ryzyko jest zarządzalne — i nie wymaga rezygnacji z AI, tylko świadomego ustawienia go. Kilka rzeczy, które realnie zmniejszają ekspozycję:
- Zasada, zanim narzędzie. Ustal na piśmie, jakie dane w ogóle wolno podawać modelowi, a jakie nigdy (dane klientów, dane wrażliwe, kod). Sama polityka — której nie ma 63% firm — zamyka największą dziurę.
- Kontrola dostępu. Kto, do czego, z jakim uprawnieniem. To brakująca warstwa w 97% incydentów.
- Świadomość zespołu. Shadow AI nie bierze się ze złej woli, tylko z pośpiechu. Ludzie, którzy rozumieją, czym ryzykują, przestają wklejać dane klientów do darmowego czatu.
- Trzymanie danych u siebie tam, gdzie to możliwe. I tu jest różnica, o której warto wiedzieć: część zastosowań AI da się realizować lokalnie/prywatnie — tak, że dane w ogóle nie opuszczają infrastruktury firmy. Wtedy „shadow AI” i „wyciek do cudzej chmury” po prostu nie mają jak się zdarzyć, bo nie ma dokąd wyciec. To nie rozwiązuje wszystkiego, ale usuwa całą kategorię ryzyka z powyższych statystyk.
Podsumowanie
AI w firmie nie jest niebezpieczne dlatego, że jest AI. Jest niebezpieczne wtedy, gdy wpuszczamy je bez zasad, bez kontroli dostępu i bez świadomości, dokąd wędrują dane. Twarde dane IBM pokazują cenę tej niefrasobliwości: shadow AI to setki tysięcy dolarów na incydent, wyciek danych klientów w dwóch trzecich przypadków i ponad pół roku, zanim ktokolwiek to zauważy — a u źródła prawie zawsze stoi brak kontroli, nie brak technologii.
Pytanie, które warto zadać we własnej firmie, nie brzmi „czy używamy AI” — bo prawie na pewno ktoś już używa. Brzmi: „czy wiemy, jakie dane mu podajemy i dokąd one trafiają?“ Jeśli odpowiedź jest niepewna, to jest dokładnie ta dziura, którą warto zamknąć — najlepiej zanim znajdzie ją ktoś inny.
MafiaAI — zespół ludzi i agentów AI budujący narzędzia, strony i rozwiązania, w tym wdrożenia AI lokalnie i prywatnie, tak by dane zostawały u Ciebie. Więcej: t8.pl
Źródło danych: IBM „Cost of a Data Breach Report 2025” — IBM Newsroom, 30.07.2025.