Skip to main content
Marsh logo

Artykuł

AI w biznesie: Cztery kwestie do rozważenia dla menedżerów ryzyka

Poznaj kluczowe kwestie dla menedżerów ds. ryzyka w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji. Dowiedz się, jak zarządzać ryzykiem, zapewnić zgodność z przepisami i zwiększyć efektywność operacyjną w biznesie.

By , 

01/10/2025 · 5 minut czytania

Sztuczna inteligencja (AI) ma bogatą historię, sięgającą połowy XX wieku, kiedy to pionierzy, tacy jak Alan Turing i John McCarthy, położyli fundamenty pod uczenie maszynowe i inteligentne systemy. Od tego czasu AI ewoluowała od prostych systemów opartych na regułach do złożonych algorytmów zdolnych do uczenia się na podstawie ogromnych ilości danych. W Europie implikacje AI w biznesie są znaczące. Firmy wykorzystują AI do zwiększenia efektywności operacyjnej, poprawy doświadczeń klientów oraz napędzania innowacji.

Jednak AI w biznesie rodzi również istotne kwestie dotyczące prywatności danych, etycznego użycia oraz zgodności z regulacjami. W miarę jak organizacje przyjmują technologie AI, muszą poruszać się w złożonościach europejskich ram prawnych, które kładą nacisk na przejrzystość, odpowiedzialność i ochronę praw jednostki.

Aby skutecznie wdrożyć strategię sztucznej inteligencji i zarządzać związanymi z nią ryzykami, menedżerowie ryzyka mogą podjąć kilka kluczowych kroków:

1. Wyjaśnienie odpowiedzialności za AI

Zarządzanie ryzykiem związanym z AI często bywa niejasne w organizacjach. Odpowiedzialność za ryzyka związane z AI może być rozproszona w różnych działach, takich jak IT, zgodność i operacje, bez wyraźnego wskazania, kto ostatecznie ponosi odpowiedzialność. Taki brak jasności może prowadzić do fragmentacji komunikacji, gdzie różne zespoły mają sprzeczne priorytety lub nie współpracują efektywnie.

Kto jest głównym właścicielem ryzyka AI w Państwa organizacji?

Źródło: Airmic (ankieta przeprowadzona wśród członków Airmic w dniu 27 sierpnia 2024 roku).

Aby rozwiązać te wyzwania, menedżerowie ryzyka powinni zdefiniować odpowiedzialność za ryzyko AI. Można to osiągnąć, tworząc międzydziałowy zespół ds. zarządzania AI, który obejmuje przedstawicieli kluczowych działów, zapewniając, że wszystkie istotne perspektywy są brane pod uwagę w procesie podejmowania decyzji.

2. Ocena potencjalnych ryzyk związanych z AI

Niezwykle ważne jest, aby uznać ryzyka związane z wdrożeniem AI, w tym:

  • Naruszenie przepisów (w tym przepisów dotyczących ochrony danych)
  • Stronniczość algorytmiczna
  • Halucynacje

Organizacje muszą zrozumieć wpływ AI na swój profil ryzyka. Na przykład, poleganie na dużych zbiorach danych do trenowania modeli AI może zwiększyć ryzyko naruszenia przepisów dotyczących ochrony danych, szczególnie jeśli wrażliwe informacje są niewłaściwie obsługiwane lub niewystarczająco chronione.

Dodatkowo, stronniczość algorytmiczna może prowadzić do niesprawiedliwych lub dyskryminacyjnych wyników, co potencjalnie zaszkodzi reputacji organizacji i skutkuje konsekwencjami prawnymi. Naruszenie przepisów staje się kluczową kwestią, ponieważ organizacje muszą poruszać się w zmieniających się przepisach i wytycznych dotyczących użycia AI, szczególnie w regionach z rygorystycznymi regulacjami ochrony danych, takich jak UE. Te zmiany wprowadzone przez AI wymagają kompleksowej ponownej oceny istniejących strategii zarządzania ryzykiem, aby sprostać unikalnym wyzwaniom stawianym przez technologie AI.

Aby skutecznie złagodzić i przenieść ryzyka związane z wdrożeniem AI, menedżerowie ryzyka powinni najpierw przeprowadzić dokładną ocenę ryzyka AI, która obejmuje praktyki dotyczące obsługi danych, sprawiedliwość algorytmiczną i zgodność z regulacjami. Powinni ocenić, jak te ryzyka wpływają na ich istniejące portfolio ubezpieczeniowe, zapewniając, że pokrycie i limity są wystarczające. Następnie powinni rozważyć przeniesienie pozostałych ryzyk poprzez ubezpieczenie. Proaktywnie zajmując się ryzykami AI, menedżerowie ryzyka mogą pomóc swoim organizacjom wykorzystać korzyści płynące z AI, minimalizując jednocześnie potencjalne negatywne skutki.

3. Wdrażanie programów szkoleniowych AI i strategii komunikacji

Kompleksowy program szkoleniowy i komunikacyjny jest niezbędny do przedstawienia korzyści oraz oczekiwanych wyników inicjatyw AI, a także do wyposażenia pracowników w umiejętności potrzebne do pracy z systemami AI. Mechanizmy feedbackowe umożliwiają ciągły dialog i dostosowanie między zarządzaniem ryzykiem a biznesem.

Brak szkolenia i komunikacji może hamować inicjatywy AI, tworząc zamieszanie, opór i brak zaangażowania wśród pracowników. Gdy pracownicy nie są odpowiednio informowani o celu AI, mogą postrzegać ją jako zagrożenie dla swoich miejsc pracy, a nie jako szansę. Jeśli pracownicy nie są pewni, jak korzystać z AI, mogą wrócić do przestarzałych procesów, co prowadzi do nieefektywności i utraty możliwości innowacji.

Kompleksowy, międzydziałowy program szkoleniowy i komunikacyjny powinien zapewnić pracownikom wiedzę i umiejętności niezbędne do odniesienia sukcesu w środowisku wzbogaconym o AI. Program ten powinien obejmować sesje wprowadzające, które wyjaśniają podstawy AI, jej zastosowania w organizacji oraz konkretne korzyści, jakie przynosi ich rolom.

4. Monitorowanie wpływu AI

Ustanowienie metryk do monitorowania wpływu sztucznej inteligencji w biznesie jest niezbędne do oceny jej skuteczności i podejmowania świadomych decyzji, przy jednoczesnym przestrzeganiu przepisów UE dotyczących ochrony danych oraz etycznego użycia AI.

Ocena użycia i efektywności AI w organizacjach jest kluczowa, aby zapewnić, że te technologie przynoszą zamierzone korzyści, jednocześnie przestrzegając odpowiednich regulacji.

Bez odpowiedniej oceny organizacje ryzykują wdrożenie systemów AI, które nie spełniają celów biznesowych lub nie przynoszą zwrotu z inwestycji. Na przykład, chatbot obsługi klienta oparty na AI może być wdrożony w celu poprawy doświadczeń użytkowników. Jednak jeśli nie jest skutecznie trenowany lub monitorowany, może prowadzić do zwiększonej frustracji i niezadowolenia klientów, co ostatecznie szkodzi reputacji marki. Ponadto, jeśli organizacje nie ocenią wydajności algorytmów AI, mogą nieumyślnie utrwalać stronniczości lub podejmować decyzje na podstawie przestarzałych danych, co prowadzi do problemów etycznych i potencjalnych konsekwencji prawnych.

Przed ustanowieniem solidnego programu monitorowania inicjatyw AI organizacje powinny zdefiniować kluczowe wskaźniki wydajności (KPI), które są zgodne z ich celami strategicznymi. KPI mogą obejmować:

  • Wskaźniki dokładności prognoz AI
  • Wyniki satysfakcji użytkowników
  • Czas reakcji dla usług opartych na AI
  • Metryki zgodności związane z ochroną danych i etycznym użyciem AI

Menedżerowie ryzyka mogą następnie współpracować z analitykami danych i zespołami IT, aby opracować ramy do zbierania i analizy danych w celu monitorowania programu. Te ramy powinny obejmować regularne raportowanie, takie jak miesięczne lub kwartalne przeglądy, aby ocenić wydajność usług AI w odniesieniu do KPI. Menedżerowie ryzyka powinni również promować integrację pętli feedbackowych, które umożliwiają ciągłe doskonalenie na podstawie wniosków uzyskanych z monitorowania.

Wykorzystanie AI przy jednoczesnym minimalizowaniu ryzyk

Menedżerowie ryzyka muszą wykorzystać okazję, aby poprowadzić swoją organizację przez transformacyjną podróż AI i jej potencjalne korzyści dla biznesu oraz społeczeństwa. Wdrażając ramy zarządzania AI, rozpoznając potencjalne ryzyka, zapewniając pracownikom szkolenie oraz monitorując metryki wydajności, mogą skutecznie zarządzać związanymi z tym wyzwaniami i minimalizować ryzyka związane z prywatnością danych, stronniczością algorytmiczną oraz zgodnością z regulacjami.

Jeśli chcą Państwo dowiedzieć się więcej o ochronie organizacji przed ryzykami związanymi z AI, prosimy o kontakt z Państwa przedstawicielem Marsh.

Skontaktuj się z nami