Publicystyka - ngo.pl

To nie będzie opowieść o ludziach, którzy robią coś za Twoimi plecami. To będzie opowieść o technologii, która weszła do Twojej organizacji wcześniej niż jakakolwiek decyzja o niej.

Polityka korzystania z AI w organizacji jest dobrym rozwiązaniem, ale jest finałem, nie początkiem. Zanim spiszesz zasady, masz do przejścia trzy kroki: zobaczyć, że AI już jest w organizacji, zrozumieć, co ludzie naprawdę z nią robią, i poukładać to sobie. Bez nich polityka będzie odpowiedzią na pytanie, którego nikt nie zadał.

Zacznę od danych, bo opinie bez nich to szum.

Państwowy Instytut Badawczy NASK przebadał korzystanie z AI w polskiej administracji publicznej. Jedno zdanie z tego raportu zapamiętałem na dłużej: „adopcja jest znacząca, ale towarzyszy jej wyraźna luka kompetencyjna, brak regulacji i nieobecność wewnętrznych procedur". Co drugi urzędnik korzysta z AI w pracy. Bez procedur, bez przyzwolenia z góry. Po prostu korzysta.

W organizacjach społecznych wygląda to tak samo, pokazują to zarówno polskie, jak i zagraniczne raporty. Adopcja AI w miejscach pracy przebiega oddolnie. W jednym z dużych badań odsetek pracowników korzystających z AI wzrósł z 8 procent w 2022 roku do ponad 40 procent dziś, i nie stało się to dlatego, że ktoś „wdrożył narzędzie". Stało się, bo ludzie sami zaczęli je używać.

Jest jeszcze druga liczba, która mówi więcej niż cała reszta. W badaniu nad zjawiskiem shadow AI (nieoficjalnego korzystania z narzędzi AI poza wiedzą organizacji) 90 procent osób odpowiedzialnych za bezpieczeństwo deklarowało pełną kontrolę nad tym, co dzieje się w ich firmie. Ale 60 procent z nich przyznawało anonimowo, że w tych samych organizacjach działają narzędzia AI, których nikt nie zweryfikował. To luka między tym, co myślimy, że wiemy, a tym, co naprawdę się dzieje. W małej fundacji ta luka jest jeszcze większa, bo nie ma działu IT, który mógłby cokolwiek zauważyć.

I tu pojawia się realne ryzyko, nie hipotetyczne. Pracownik, który wkleja listę beneficjentów do darmowego chatbota, żeby „szybciej napisać sprawozdanie", nie działa w złej wierze. Działa pod presją czasu. Ale dane osobowe Waszych podopiecznych właśnie trafiły na zewnętrzny serwer, i w świetle RODO może to być incydent wymagający zgłoszenia. Nie dlatego, że ktoś chciał zaszkodzić. Dlatego, że nikt nie powiedział, że tak nie wolno, ani nie pokazał, jak zrobić to bezpiecznie.

Zakaz tego nie rozwiąże. Wiem, bo widziałem, jak to działa: zakazy nie likwidują korzystania z AI, tylko przenoszą je na prywatne telefony i prywatne konta. Tam, gdzie już zupełnie ich nie widać. Shadow AI jest symptomem czegoś istotnego. Jeśli ludzie sięgają po własne narzędzia, oficjalna ścieżka nie nadąża za ich realnymi potrzebami.

Dlatego zamiast zaczynać od zasad, proponuję zacząć od trzech kroków, które są od nich wcześniejsze: zobaczyć, zrozumieć i poukładać.

„Poukładanie" zawsze brzmi jak kolejne zadanie na liście, która i tak jest za długa. Rozumiem to. Prezeska małej fundacji spędza 40 procent czasu na administracji: raportach, mailach, zebraniach zarządu. Dorzucanie do tego „audytu AI" brzmi jak żart.

Ale ja nie piszę o projekcie na kwartał. Pokazuję jak to zrobić w godzinę na kartce papieru.

Diagnoza shadow AI w małej organizacji nie potrzebuje skomplikowanych narzędzi ani konsultanta. Wymaga rozmowy i jednej zasady: robisz mapę, nie śledztwo. Cel to zobaczyć, gdzie AI już pracuje, a nie ustalić, kto „złamał reguły", których przecież nigdy nie było.

Usiądź z zespołem i zadaj cztery pytania:

• Z jakich narzędzi AI korzystacie? Nie tylko ChatGPT. Tłumacz w przeglądarce, transkrypcja spotkań, „popraw mi ten tekst" w edytorze, wtyczki, automatyzacje. Wszystko się liczy.
• Do czego konkretnie? Pisanie maili? Streszczanie wniosków? Tłumaczenia? Pomysły na posty? Analiza danych z ankiety?
• Jakie dane tam wklejacie? To najważniejsze pytanie. Czy w grę wchodzą dane beneficjentów, osób wpłacających, dane wrażliwe, czy tylko ogólne teksty?
• Co Wam to daje, a co Was niepokoi? Gdzie czujecie, że to oszczędza czas, a gdzie boicie się, że coś pójdzie nie tak.

Zapisz odpowiedzi. Nie oceniaj ich. Po tej jednej rozmowie będziesz wiedzieć o stanie AI w swojej organizacji więcej, niż większość prezesów dużych instytucji wie o swoich. I zobaczysz rzecz ważniejszą: gdzie naprawdę leży ryzyko, a gdzie ludzie po prostu odzyskują czas na sensowniejszą pracę.

Jest taka pokusa, żeby po diagnozie od razu wprowadzić zasady. „Skoro już wiem, to ustalmy, czego nie wolno". To błąd.

Jeśli rozmowa o AI zamieni się w listę zakazów, stanie się jedno: ludzie przestaną mówić prawdę. Wrócą do prywatnych kont, a Ty znów będziesz dowiadywać się o wszystkim ostatnia_i, tyle że tym razem z gorszym nastrojem, bo „przecież rozmawialiśmy".

Dobra rozmowa o AI ma trzy cechy.

• Nie straszy. Osoba, która przyznała, że wkleiła dane do chatbota, właśnie zrobiła dla Ciebie coś cennego: była szczera. Jeśli ją za to ukażesz, dostaniesz od zespołu ciszę. Lepiej powiedzieć: „Dziękuję, że mówisz. Zobaczmy razem, jak zrobić to samo bezpieczniej".
• Rozdziela ludzi od mechanizmu. Problemem nie jest osoba, która używa AI. Problemem jest brak bezpiecznej ścieżki, żeby robić to dobrze. To różnica między „przestań to robić" a „daj mi tydzień, znajdę narzędzie, w którym zrobisz to legalnie".
• Pyta, nie poucza. „Co by Ci pomogło?", „Gdzie tracisz najwięcej czasu?", „Czego się boisz, kiedy używasz tych narzędzi?". Odpowiedzi na te pytania są warte więcej niż strony procedur, bo mówią Ci, gdzie AI faktycznie odpowiada na potrzebę, a gdzie jest tylko zabawką.

To moment, w którym shadow AI wychodzi z cienia. Dlatego, że stworzyłaś_eś warunki, w których nikt nie musi się chować.

Masz już mapę z kroku 1 i zrozumienie z kroku 2. Teraz potrzebujesz prostego sposobu, żeby to poukładać, zanim w ogóle dojdziesz do pisania jakichkolwiek zasad.

Najprostszy filtr, jaki znam, składa się z trzech słów: Faster, Better, New. Każde zastosowanie AI w Twojej organizacji wpada do jednej z tych trzech szuflad. Posortuj to, co zebrałaś_eś w diagnozie.

• Faster, czyli to samo, tylko szybciej. AI jako szybszy korektor, szybsze pisanie maili, szybsze streszczanie wniosku grantowego. Tu zatrzymuje się większość organizacji. To wartościowe, ale to dopiero wierzchołek. I to właśnie tutaj najczęściej dochodzi do nieostrożności, bo „przecież to tylko skrócenie tekstu". W tej szufladzie trzeba najszybciej ustalić, jakie dane wolno wklejać.
• Better, czyli ta sama praca, ale lepszej jakości. Głębsza analiza wyników ankiety wśród beneficjentów, lepiej skonstruowana komunikacja z osobami wpłacającymi, sensowniejsza interpretacja raportu. AI tu nie tylko przyspiesza, ale poprawia wynik, jeśli ktoś umie ją poprowadzić. To poziom, na którym warto inwestować w kompetencje zespołu, nie tylko w narzędzia.
• New, czyli coś, czego wcześniej nie dało się zrobić. Tu jest największy potencjał, szczególnie dla małej organizacji bez wielkiego zespołu. Automatyzacja raportowania, która sama zbiera dane z arkusza i przygotowuje zestawienie. Asystent, który czyta Wasze wnioski i odpowiada na pytania w ich kontekście. Procesy działające bez ciągłego nadzoru. To rzeczy, które kiedyś wymagały dodatkowego etatu, a których jeden etat i tak nie udźwignął.

Po co to sortowanie? Pokazuje dwie rzeczy naraz. Po pierwsze, gdzie jest ryzyko: najwięcej go w szufladzie Faster, gdzie ludzie działają najszybciej i najmniej uważnie. Po drugie, gdzie jest niewykorzystana szansa: najwięcej jej w New, gdzie zwykle nie dzieje się jeszcze nic.

I dopiero teraz, kiedy wiesz, co się dzieje, rozumiesz dlaczego, i masz to poukładane w trzy kategorie, przychodzi moment na politykę korzystania z AI. Tyle że teraz nie będzie to dokument napisany w próżni. Będzie odpowiedzią na konkretne rzeczy, które widzisz w swojej organizacji. Dwie strony, nie dwadzieścia. Z jednym właścicielem i terminem przeglądu. Powstała razem z zespołem, więc zespół czuje się jej współautorem, a nie adresatem zakazów.

To cała sekwencja: zobacz, zrozum, poukładaj, spisz zasady. Polityka jest jej finałem.

Muszę jasno wskazać granicę, bo łatwo z tego tekstu wyciągnąć fałszywy wniosek, że wystarczy „ogarnąć AI" i problem zarządzania znika.

Nie znika. AI nie zdecyduje za Ciebie, jakie dane są w Twojej organizacji wrażliwe. Nie przeprowadzi rozmowy z zespołem, bo ta rozmowa jest aktem zaufania między ludźmi, a nie czynnością do zautomatyzowania. Nie zastąpi też osądu, który mówi Ci, że akurat ten wniosek grantowy lepiej napisać samodzielnie, bo zależy od niego roczny budżet.

Jest jeszcze jeden mit, na który warto uważać: że „kup subskrypcję i masz wdrożone AI". Nie masz. Zakup narzędzia to może 20 procent drogi. Reszta to ludzie, ich kompetencje, uporządkowane dane i zmiana sposobu pracy. Między efektownym demo a działającym wdrożeniem ginie ogromna część projektów AI, właśnie dlatego, że ktoś pomylił zakup z procesem.

AI jest punktem wyjścia, nie gotowym produktem. Odzyskuje Wam czas, ale to, na co go przeznaczycie i czy zrobicie to bezpiecznie, zostaje w ludzkich rękach. W Twoich.

Nie musisz robić wszystkiego naraz. Wystarczy pierwszy krok:

• Dziś zadaj osobom z zespołu cztery pytania z kroku 1. Nawet mimochodem.
• W tym tygodniu zapisz odpowiedzi i posortuj je na Faster, Better i New. Zaznacz, gdzie w grę wchodzą dane osób.
• W tym miesiącu umów godzinną rozmowę zespołową, bez straszenia, i dopiero z niej wyprowadź dwustronicową politykę.

Pracuję z organizacjami społecznymi od ponad dwudziestu lat i jednego jestem pewien: to nie technologia jest tu trudna. Trudne jest przyznanie, że coś dzieje się w organizacji bez naszej wiedzy, i spokojne zajęcie się tym, zamiast udawania, że problemu nie ma. Połowa Twojego zespołu już używa AI. Najlepsze, co możesz zrobić, to to zauważyć.