AI Builder a bezpieczeństwo danych i zgodność z regulacjami

Wprowadzenie do AI Builder i jego zastosowań

AI Builder to zaawansowane narzędzie dostępne w ramach platformy Microsoft Power Platform, które umożliwia użytkownikom tworzenie modeli sztucznej inteligencji bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy programistycznej czy doświadczenia w dziedzinie uczenia maszynowego. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi graficznemu, AI Builder pozwala na szybkie wdrażanie rozwiązań opartych na AI w codziennych procesach biznesowych.

Główne zastosowania AI Builder koncentrują się wokół automatyzacji i usprawnienia działań operacyjnych, analizy danych oraz podejmowania decyzji na podstawie prognoz i wzorców wyodrębnionych z danych. Użytkownicy mogą tworzyć modele klasyfikujące obrazy, analizujące tekst, przetwarzające formularze, a także przewidujące trendy i zachowania klientów.

AI Builder znajduje zastosowanie w wielu branżach – od finansów i sprzedaży, przez obsługę klienta, po logistykę i administrację. Umożliwia m.in. automatyczne odczytywanie danych z dokumentów, identyfikację produktów na zdjęciach, analizę opinii klientów czy przewidywanie zapotrzebowania na produkty lub usługi.

Dzięki integracji z usługami Microsoft, takimi jak Power Automate, Power Apps czy Dynamics 365, AI Builder pozwala na płynne wdrażanie modeli AI w istniejące procesy i aplikacje, przyczyniając się do zwiększenia efektywności i konkurencyjności organizacji.

Znaczenie bezpieczeństwa danych w kontekście AI

W dobie rosnącej popularności sztucznej inteligencji (AI) oraz coraz szerszego zastosowania narzędzi takich jak AI Builder, bezpieczeństwo danych staje się kluczowym aspektem każdej wdrażanej technologii. Systemy AI, korzystające z dużych ilości danych w celu uczenia maszynowego oraz automatyzacji procesów, nie tylko zwiększają efektywność działania przedsiębiorstw, ale również podnoszą ryzyko związane z ochroną poufnych informacji.

Jednym z głównych wyzwań jest zapewnienie, że dane wykorzystywane przez narzędzia AI są odpowiednio chronione przed nieautoryzowanym dostępem, manipulacją czy wyciekiem. Ze względu na charakter działania modeli AI – które często analizują dane osobowe, finansowe lub strategiczne – odpowiednie zabezpieczenia są nie tylko praktyczną koniecznością, ale również obowiązkiem wynikającym z przepisów prawa.

Bezpieczeństwo danych w kontekście AI obejmuje kilka kluczowych obszarów:

• Integralność danych – zapewnienie, że dane wykorzystywane w modelach AI nie zostały zmodyfikowane w sposób nieuprawniony.
• Poufność danych – ochrona informacji przed dostępem osób nieupoważnionych, zarówno na etapie przetwarzania, jak i przechowywania.
• Dostępność danych – gwarancja, że dane będą dostępne dla uprawnionych użytkowników dokładnie wtedy, gdy są potrzebne w procesach analitycznych i decyzyjnych.

W kontekście AI Builder, który ułatwia tworzenie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji bez konieczności głębokiej wiedzy technicznej, szczególne znaczenie ma to, jak platforma ta wspiera użytkowników w utrzymaniu bezpieczeństwa danych. Nawet przy uproszczonym dostępie do narzędzi AI, konieczne jest stosowanie odpowiednich standardów zabezpieczeń, aby uniknąć poważnych konsekwencji prawnych i reputacyjnych. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Zgodność AI Builder z RODO i innymi regulacjami

AI Builder, jako część platformy Microsoft Power Platform, został zaprojektowany z uwzględnieniem globalnych standardów ochrony danych osobowych. Jego wykorzystanie w środowiskach biznesowych wymaga jednak szczególnej uwagi w kontekście zgodności z regulacjami prawnymi, takimi jak RODO (GDPR), CCPA czy HIPAA. Każda z tych regulacji nakłada na organizacje obowiązki związane z przetwarzaniem danych osobowych oraz zapewnieniem ich bezpieczeństwa.

RODO (Rozporządzenie o Ochronie Danych Osobowych) obowiązujące w Unii Europejskiej, kładzie nacisk na przejrzystość, ograniczenie celu, minimalizację danych oraz prawo do bycia zapomnianym. Z kolei np. CCPA (California Consumer Privacy Act) skupia się na prawie do informacji oraz możliwości sprzeciwu wobec sprzedaży danych osobowych. AI Builder, jako narzędzie przetwarzające dane, musi więc być używany w sposób umożliwiający spełnienie tych wymogów.

W kontekście AI Builder istotne jest m.in. to, w jaki sposób dane są wprowadzane do modeli oraz jak są przechowywane i analizowane. Narzędzie to wspiera organizacje w spełnianiu wymogów regulacyjnych dzięki integracji z funkcjonalnościami Microsoft Dataverse, umożliwiającymi m.in. kontrolę dostępu, audytowanie operacji oraz klasyfikację danych.

Zgodność z przepisami nie jest jednorazowym procesem – wymaga ciągłego monitorowania i dostosowywania konfiguracji narzędzi takich jak AI Builder do zmieniających się przepisów oraz specyfiki branżowej. W kolejnych krokach istotne będzie również zarządzanie ryzykiem oraz wykorzystanie mechanizmów ochrony prywatności już na etapie projektowania modeli – tzw. podejście privacy by design. Dla osób, które chcą poszerzyć swoją wiedzę w tym zakresie, polecamy Kurs Compliance i bezpieczeństwo danych w organizacji.

Mechanizmy zabezpieczające dane w AI Builder

AI Builder, będący częścią ekosystemu Microsoft Power Platform, został zaprojektowany z uwzględnieniem wysokich standardów bezpieczeństwa i zarządzania danymi. Wbudowane mechanizmy ochrony mają na celu zapewnienie integralności, poufności oraz dostępności danych podczas całego cyklu życia modeli sztucznej inteligencji. Poniżej omówiono kluczowe kategorie zabezpieczeń stosowanych w AI Builder. W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

1. Szyfrowanie danych

• Szyfrowanie w spoczynku: Dane przechowywane w AI Builder są domyślnie szyfrowane przy użyciu usługi Microsoft Azure Storage Encryption z wykorzystaniem algorytmu AES-256.
• Szyfrowanie w tranzycie: Transmisja danych między interfejsem użytkownika, API, a usługami zaplecza odbywa się za pośrednictwem protokołu HTTPS (TLS 1.2+).

2. Kontrola dostępu i uwierzytelnianie

• Role-based access control (RBAC): AI Builder integruje się z Azure Active Directory, umożliwiając nadawanie precyzyjnych uprawnień użytkownikom i grupom.
• Uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA): Wspierane w ramach Microsoft 365, pozwala dodatkowo zabezpieczyć dostęp do aplikacji integrujących się z AI Builder.

3. Izolacja środowisk

Środowiska Power Platform umożliwiają logiczną separację danych używanych w różnych aplikacjach, co minimalizuje ryzyko przypadkowego ujawnienia danych wrażliwych. Użytkownik może tworzyć środowiska testowe, produkcyjne i deweloperskie, zachowując odrębność zbiorów danych i modeli.

4. Audyt i monitorowanie

• Rejestrowanie działań: AI Builder przechowuje logi operacji związanych z trenowaniem i wdrażaniem modeli, umożliwiając śledzenie zmian i analizę incydentów bezpieczeństwa.
• Integracja z Microsoft Purview: Pozwala na scentralizowane monitorowanie zgodności i klasyfikację danych używanych w modelach AI.

5. Ograniczenie ekspozycji danych

AI Builder wykorzystuje techniki ograniczania zakresu danych wejściowych, m.in. poprzez:

• anonimizację danych treningowych,
• filtrowanie danych przy integracji z tabelami Dataverse,
• możliwość ręcznego wyboru kolumn danych przy tworzeniu modelu.

6. Bezpieczne API

Interfejsy API wykorzystywane do integracji AI Builder z innymi aplikacjami wspierają autoryzację opartą o tokeny OAuth 2.0 i ograniczają dostęp do zasobów zgodnie z przypisanymi uprawnieniami.

Porównanie wybranych mechanizmów

Zastosowanie powyższych mechanizmów tworzy wielowarstwową strukturę zabezpieczającą dane użytkowników AI Builder, co znacząco ogranicza potencjalne zagrożenia związane z przetwarzaniem danych przez modele sztucznej inteligencji.

Dobre praktyki w zakresie ochrony danych przy użyciu AI

Ochrona danych osobowych w środowiskach wykorzystujących sztuczną inteligencję, takich jak AI Builder, wymaga świadomego podejścia do projektowania, wdrażania i utrzymania rozwiązań. Poniżej przedstawiono zalecane dobre praktyki, które minimalizują ryzyko naruszenia prywatności i wspierają zgodność z obowiązującymi przepisami. W celu pogłębienia wiedzy z zakresu bezpieczeństwa danych i regulacji, warto również zapoznać się z Kursem RODO w praktyce: bezpieczeństwo danych osobowych w organizacji.

• Zasada minimalizacji danych: Przetwarzaj tylko te dane, które są niezbędne do realizacji celu modelu AI. Ograniczenie zbieranych informacji zmniejsza ryzyko nieuprawnionego ujawnienia danych.
• Anonimizacja i pseudonimizacja: W miarę możliwości stosuj techniki anonimizacji lub pseudonimizacji danych wejściowych do modelu, aby ograniczyć możliwość zidentyfikowania osoby fizycznej.
• Kontrola dostępu: Zarządzaj dostępem do danych i modeli poprzez role i uprawnienia, zapewniając, że tylko upoważnione osoby mają możliwość przetwarzania danych wrażliwych.
• Rejestracja aktywności: Wdrażaj mechanizmy audytu i logowania operacji związanych z danymi, co wspiera transparentność i umożliwia wykrywanie ewentualnych naruszeń.
• Szyfrowanie danych: Stosuj szyfrowanie danych zarówno w trakcie przesyłania, jak i przechowywania, aby chronić je przed nieautoryzowanym dostępem.
• Testowanie na danych syntetycznych: Podczas fazy rozwoju i testowania modeli wykorzystuj dane syntetyczne lub zanonimizowane, zamiast rzeczywistych danych osobowych.
• Regularne przeglądy i aktualizacje: Przeprowadzaj okresowe oceny ryzyka i aktualizuj polityki ochrony danych zgodnie z rozwojem technologii i zmianami regulacyjnymi.
• Szkolenie zespołów: Zapewnij edukację pracowników korzystających z AI Builder w zakresie ochrony danych i przepisów prawa, co zmniejsza ryzyko błędów operacyjnych.

Poniższa tabela przedstawia zestawienie wybranych praktyk w odniesieniu do ich celu i przykładowych zastosowań:

Przestrzeganie powyższych zasad pozwala nie tylko na zwiększenie poziomu bezpieczeństwa danych w projektach AI, ale także wspiera organizacje w spełnianiu wymogów prawnych oraz oczekiwań użytkowników w zakresie prywatności.

Zarządzanie ryzykiem i odpowiedzialność prawna

Wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, takich jak AI Builder, wiąże się nie tylko z technologicznymi korzyściami, ale także z szeregiem potencjalnych zagrożeń prawnych i organizacyjnych. Dlatego właściwe zarządzanie ryzykiem oraz zrozumienie zakresu odpowiedzialności prawnej mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia zgodności i ochrony danych.

Identyfikacja i klasyfikacja ryzyk w AI Builder

AI Builder, jako narzędzie umożliwiające tworzenie modeli AI bez konieczności pisania kodu, może być wykorzystywany przez użytkowników nietechnicznych. To zwiększa ryzyko niezamierzonego przetwarzania danych wrażliwych, błędnej interpretacji wyników modelu czy użycia danych niezgodnych z regulacjami. Kluczowe typy ryzyk można sklasyfikować następująco:

• Ryzyko operacyjne: np. wykorzystanie niezweryfikowanych źródeł danych lub błędna konfiguracja modelu.
• Ryzyko prawne: np. naruszenie przepisów RODO lub brak podstawy prawnej do przetwarzania danych.
• Ryzyko reputacyjne: wynikające z potencjalnych wycieków danych lub kontrowersyjnych decyzji podejmowanych przez model.

Modele odpowiedzialności prawnej

Podczas korzystania z AI Builder konieczne jest uregulowanie kwestii odpowiedzialności w przypadku incydentu związanego z bezpieczeństwem danych. W zależności od sposobu wdrożenia, odpowiedzialność może spoczywać na różnych podmiotach:

Strategie zarządzania ryzykiem

Aby skutecznie zarządzać ryzykiem związanym z użyciem AI Builder, organizacje powinny wdrożyć następujące działania:

• Regularna ocena ryzyk związanych z nowymi modelami AI (np. poprzez przeprowadzanie Data Protection Impact Assessments).
• Dokumentowanie procesów przetwarzania danych oraz podejmowanych decyzji przez modele AI.
• Stosowanie kontroli dostępu i audytów użytkowników korzystających z AI Builder.
• Szkolenie użytkowników w zakresie odpowiedzialnego wykorzystania narzędzi AI i zasad ochrony danych.

Zarządzanie ryzykiem i odpowiedzialnością prawną w kontekście AI Builder wymaga zintegrowanego podejścia – łączącego aspekty technologiczne, prawne i organizacyjne. Tylko wtedy możliwe jest zapewnienie zgodności z przepisami oraz ochrona interesów zarówno organizacji, jak i użytkowników końcowych.

Wyzwania i przyszłość bezpieczeństwa danych w AI

Wraz z dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji oraz rosnącą popularnością narzędzi takich jak AI Builder, pojawiają się nowe wyzwania w obszarze ochrony danych i zgodności z regulacjami. Użytkownicy i organizacje wdrażające rozwiązania AI muszą mierzyć się z coraz bardziej złożonymi zagadnieniami dotyczącymi bezpieczeństwa informacji, etyki oraz transparentności procesów przetwarzania danych.

Jednym z kluczowych wyzwań pozostaje zapewnienie odpowiedniego poziomu ochrony danych w kontekście ich przetwarzania przez modele uczące się na dużych zbiorach informacji. Pomimo stosowania zaawansowanych narzędzi zabezpieczających, ryzyko wycieku danych lub ich nieuprawnionego wykorzystania wciąż istnieje, zwłaszcza w środowiskach chmurowych i rozproszonych.

Drugim istotnym aspektem jest stale zmieniający się krajobraz regulacyjny. Pojawiają się nowe ramy prawne, takie jak AI Act w Unii Europejskiej, które mogą wymagać aktualizacji polityk zarządzania danymi i dostosowania procesów wytwarzania modeli AI. Dla organizacji oznacza to konieczność nieustannego monitorowania przepisów oraz inwestowania w mechanizmy zgodności.

W kontekście przyszłości, eksperci prognozują wzrost znaczenia rozwiązań z zakresu privacy-by-design i explainable AI. Będą one odgrywać kluczową rolę w budowaniu zaufania do narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, szczególnie w sektorach wrażliwych, takich jak finanse, opieka zdrowotna czy administracja publiczna.

Ostatecznie, przyszłość bezpieczeństwa danych w AI będzie wymagać ścisłej współpracy między twórcami technologii, regulatorami oraz użytkownikami końcowymi. Tylko poprzez wspólne działania możliwe będzie zapewnienie, że rozwój sztucznej inteligencji będzie zgodny z zasadami ochrony prywatności oraz odpowiedzialnego przetwarzania danych.

Podsumowanie i rekomendacje

AI Builder to zaawansowane narzędzie umożliwiające tworzenie modeli sztucznej inteligencji bez konieczności posiadania wiedzy programistycznej. Dzięki integracji z platformą Microsoft Power Platform znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak automatyzacja procesów biznesowych, analiza danych czy rozpoznawanie obrazów i tekstu.

W kontekście bezpieczeństwa danych i zgodności z regulacjami AI Builder oferuje szereg mechanizmów wspierających bezpieczne przechowywanie oraz przetwarzanie informacji. Kluczowe znaczenie ma tutaj dostosowanie technologii do obowiązujących przepisów, takich jak RODO, HIPAA czy CCPA.

Dla organizacji korzystających z AI Builder istotne jest przyjęcie odpowiednich strategii zarządzania danymi, które zapewnią nie tylko ochronę prywatności użytkowników, ale również minimalizację ryzyka związanego z naruszeniami i odpowiedzialnością prawną.

Rekomendacje dla organizacji:

• Regularnie weryfikować ustawienia prywatności i zabezpieczeń w ramach środowiska Power Platform.
• Szkolenie zespołów odpowiedzialnych za wdrażanie AI w zakresie odpowiedzialności prawnej i zasad ochrony danych.
• Monitorowanie zmian w przepisach i aktualizowanie procedur bezpieczeństwa zgodnie z nowymi wymaganiami.
• Wdrażanie audytowalnych procesów tworzenia i wykorzystywania modeli AI, by zachować transparentność w działaniu.

Bezpieczne i zgodne z regulacjami korzystanie z AI Builder wymaga świadomego podejścia do technologii, procesów oraz odpowiedzialności. Przy odpowiednim zarządzaniu narzędzie to może znacząco podnieść efektywność operacyjną bez narażania organizacji na ryzyko prawne. Jeśli chcesz poznać więcej takich przykładów, zapraszamy na szkolenia Cognity, gdzie rozwijamy ten temat w praktyce.

Copilot w Teams – jak AI wspiera spotkania i komunikację zespołów 26 grudnia 2025

Relacje w modelu danych Power BI – jak poprawnie łączyć wiele tabel? 23 grudnia 2025