Jak zabezpieczyć dane w governance przed wdrożeniem AI?

Sztuczna inteligencja już długo nie jest tylko futurystyczną wizją — to element codziennego funkcjonowania firm. Automatyzuje, personalizuje, dodaje przewagi konkurencyjnej. Ale żeby to wszystko działało, potrzebujemy czegoś fundamentalnego — dobrych danych, dlatego tak istotne jest ich zabezpieczenie przed wdrożeniem AI.

A tu pojawia się problem: 81% ekspertów ds. danych przyznaje, że ich organizacje wciąż mają poważne problemy z jakością danych w projektach AI, a 90% menedżerów twierdzi, że kierownictwo firmy nie zwraca na to uwagi.

Mówiąc prosto – to nie brak technologii, a brak porządku w danych sprawia, że wiele AI nie przynosi oczekiwanych efektów. Jeśli nie zadbasz o jakość danych i governance jeszcze przed startem, nawet najbardziej zaawansowane modele mogą zawieść — i to nie tylko pod względem technicznym, ale też reputacyjnym i biznesowym. Dlatego właśnie prowadzimy Cię dalej – w tym artykule pokażemy CI, jak istotne jest zabezpieczenie danych przed wdrożeniem AI. Zapraszamy do lektury!

Governance danych – definicja i znaczenie

Zarządzanie danymi, czyli data governance, to nie jest tylko zestaw procedur — to strategiczne podejście, które traktuje dane jako jeden z najcenniejszych aktywów organizacji. To fundament, dzięki któremu dane stają się rzetelnym, bezpiecznym i wartościowym zasobem, wspierającym decyzje biznesowe, automatyzację i transformację cyfrową.

W praktyce obejmuje to:

• Polityki bezpieczeństwa i jakości danych — jasno określające, jak chronić dane przed nieautoryzowanym dostępem i zapewnić ich integralność.
• Role i odpowiedzialności za dane — ustalające, kto zarządza danymi, kto sprawuje nad nimi kontrolę, a kto je wykorzystuje.
• Mechanizmy monitoringu i audytu — umożliwiające wykrywanie i reagowanie na nieprawidłowości w przetwarzaniu danych.
• Zgodność z regulacjami — jak RODO, normy ISO czy inne, które stanowią ramy prawne odpowiedzialnego podejścia do danych.
• Narzędzia wspierające zarządzanie dostępem i metadanymi — takie jak katalogi danych, mechanizmy kontroli dostępu czy systemy śledzenia źródeł i historii danych.

W skrócie: zabezpieczenie danych governance przed wdrożeniem AI to fundament, który gwarantuje, że projekty AI nie naruszą bezpieczeństwa, nie wprowadzą chaosu danych ani nie narażą organizacji na konsekwencje prawne.

Ryzyka związane z brakiem governance

Firmy, które wdrażają AI bez odpowiedniego governance, narażają się na:

• błędy decyzyjne – modele uczą się na nieaktualnych lub błędnych danych,
• problemy prawne – wykorzystanie danych bez zgód lub wbrew regulacjom,
• utrata reputacji – klienci i partnerzy tracą zaufanie,
• koszty naprawcze – konieczność poprawy systemów i wypłaty odszkodowań.

Przykład:
Firma e-commerce wdrożyła system AI do rekomendacji ofert, ale zignorowała brak zgód marketingowych części klientów. Efekt? Skargi, kary finansowe i negatywne publikacje w mediach branżowych.

Audyt danych – pierwszy krok

Audyt danych to kluczowy etap w procesie przygotowania organizacji do wdrożenia sztucznej inteligencji. Pozwala odpowiedzieć na istotne pytania:

• Skąd pochodzą dane?
• Kto jest ich właścicielem?
• Czy są aktualne, spójne i kompletne?
• Czy można je legalnie wykorzystać do trenowania AI?

Dzięki audytowi firma unika sytuacji, w której AI działa na podstawie niezweryfikowanych informacji.

Potrzebujesz wsparcia w przeprowadzeniu audytu danych?

summ-it oferuje kompleksowe usługi audytowe, zarówno w środowiskach on-premise, jak i chmurowych (Azure, AWS, Google Cloud, Oracle). Dzięki wieloletniemu doświadczeniu oraz autorskiemu programowi audytowemu, specjaliści summ-it identyfikują wąskie gardła, optymalizują wydajność oraz zapewniają bezpieczeństwo danych.

Narzędzia wspierające audyt

Microsoft Purview, Collibra i Talend to zaawansowane platformy wspierające audyt danych – umożliwiają identyfikację źródeł danych, kontrolę dostępu, ocenę ich jakości oraz zgodność z regulacjami. Dzięki nim firmy mogą skutecznie zarządzać informacją, eliminować ryzyko związane z niekompletnymi lub nielegalnie wykorzystywanymi danymi i przygotować solidne podstawy pod projekty AI.

Klasyfikacja i kategoryzacja danych

Dane różnią się poziomem wrażliwości – inaczej chroni się dane operacyjne, a inaczej dane medyczne czy finansowe. Klasyfikacja danych pozwala firmie przypisać im odpowiednie polityki ochrony i dostępu. Przed wdrożeniem sztucznej inteligencji kluczowe jest zrozumienie, które dane są krytyczne i wymagają szczególnej ochrony – to właśnie zabezpieczenie danych governance przed wdrożeniem AI pozwala uniknąć ryzyk związanych z nieuprawnionym dostępem czy naruszeniem prywatności.

Na przykład w branży retail dane o historii zakupów mogą być analizowane w modelach AI, ale muszą być wyraźnie oddzielone od danych osobowych klientów, aby uniknąć naruszeń prywatności. Podobnie w sektorze zdrowia, dane medyczne pacjentów są klasyfikowane jako wysoce poufne i wymagają zaawansowanych środków ochrony, takich jak szyfrowanie i kontrola dostępu, aby zapewnić zgodność z regulacjami, takimi jak HIPAA.

Wdrażając odpowiednią klasyfikację danych, organizacje mogą skutecznie zarządzać dostępem, zapewniać zgodność z regulacjami i minimalizować ryzyko związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

 Zarządzanie dostępem i bezpieczeństwo

Zasada najmniejszego uprzywilejowania (least privilege) powinna być złotym standardem: pracownicy mają dostęp tylko do tych danych, które są im niezbędne.

Mechanizmy ochrony:

• role i uprawnienia w systemach,
• szyfrowanie danych w spoczynku i w ruchu,
• monitoring aktywności użytkowników,
• systemy DLP (Data Loss Prevention).

Przykłady narzędzi: Azure Active Directory, Okta, Databricks Unity Catalog

Zgodność z regulacjami

AI nie działa w próżni – każda firma podlega przepisom, które definiują sposób przetwarzania danych. Kluczowe regulacje:

• RODO – ochrona danych osobowych w UE,
• ISO 27001 – standard zarządzania bezpieczeństwem informacji,
• HIPAA – ochrona danych medycznych w USA.

Przykład:
W firmie farmaceutycznej dane pacjentów muszą być pseudonimizowane. Bez tego wdrożenie AI do analizy badań klinicznych byłoby nielegalne.

Transparentność i dokumentacja procesów AI – zabezpieczenie danych governance przed wdrożeniem AI

AI jest często postrzegane jako „czarna skrzynka”. Governance pomaga wprowadzić przejrzystość poprzez: • dokumentowanie źródeł danych,
• opis metod przetwarzania,
• wskazanie kryteriów decyzyjnych algorytmów.

Przykład z HR: Jeśli AI analizuje CV kandydatów, kryteria wyboru muszą być jasno określone i udokumentowane – to chroni przed zarzutami o dyskryminację i stanowi element zabezpieczenia danych governance przed wdrożeniem AI.

Przykłady wdrożeń w różnych branżach

• Finanse: Bank audytuje dane klientów przed wdrożeniem AI do oceny ryzyka kredytowego.
• Retail: Sieć sklepów oddziela dane zakupowe od danych osobowych, aby bezpiecznie personalizować oferty.
• Produkcja: Dane z czujników maszyn analizowane przez AI są dostępne tylko dla zespołu technicznego.
• Medycyna: AI analizuje obrazy medyczne, a dane pacjentów są pseudonimizowane.
• HR: AI wspiera rekrutację, ale procesy decyzyjne są transparentne i udokumentowane.

W każdym z tych przypadków kluczowe jest zabezpieczenie danych governance przed wdrożeniem AI, aby zapewnić zgodność z regulacjami i ochronę prywatności – niezależnie od branży.

Narzędzia wspierające governance danych

• Microsoft Purview – katalog danych, zgodność, klasyfikacja.
• Collibra – zarządzanie jakością i politykami danych.
• Talend – integracja i kontrola jakości danych.
• Databricks Unity Catalog – zarządzanie dostępem i metadanymi.
• Azure Active Directory – kontrola tożsamości i uprawnień.

Narzędzia takie jak Microsoft Purview, Collibra, Talend czy Databricks Unity Catalog wspierają zabezpieczenie danych governance przed wdrożeniem AI, umożliwiając klasyfikację, kontrolę dostępu i zgodność z regulacjami.

Rekomendacje strategiczne dla firm

1. Przeprowadź audyt danych jeszcze przed rozpoczęciem projektu AI – – to pierwszy krok do zabezpieczenia danych governance przed wdrożeniem AI.

2. Wdróż klasyfikację danych i polityki bezpieczeństwa.

3. Zadbaj o pełną zgodność z regulacjami prawnymi.

4. Dokumentuj wszystkie procesy związane z danymi i AI.

5. Korzystaj z dedykowanych narzędzi wspierających governance.

6. Edukuj zespoły – pracownicy powinni rozumieć, dlaczego dane są kluczowe.

7. Powołaj Data Stewardów odpowiedzialnych za nadzór nad danymi w poszczególnych obszarach.

Podsumowanie

Governance danych to nie dodatek, lecz warunek konieczny skutecznego i bezpiecznego wdrożenia AI. Zabezpieczenie danych governance przed wdrożeniem AI pozwala firmom nie tylko zminimalizować ryzyka prawne i finansowe, ale również zbudować przewagę konkurencyjną.

Zanim uruchomisz pierwszy model AI, odpowiedz na pytanie: czy moje dane są gotowe?