Shadow AI w firmie. Jak pracownicy narażają tajemnicę przedsiębiorstwa, korzystając z ChatGPT?
Firma nie musi paść ofiarą cyberataku, żeby stracić kontrolę nad poufnymi informacjami. Czasem wystarczy, że pracownik skopiuje fragment raportu, wklei go do ChatGPT i poprosi o krótkie podsumowanie.
Nie próbuje nikogo oszukać. Po prostu chce szybciej wykonać zlecone zadanie. Problem zaczyna się wtedy, kiedy organizacja nie wie, jakie informacje opuszczają jej środowisko, z jakich narzędzi korzystają pracownicy i na jakich warunkach przekazują im firmowe dane.
To jeden z mechanizmów powstawania Shadow AI w firmie. Czyli korzystania z narzędzi „sztucznej inteligencji” poza wiedzą albo zasadami organizacji. Nie chodzi wyłącznie o sam ChatGPT. W grę wchodzą również inne chatboty, asystenci związani z programowaniem, generatory treści i funkcje AI w aplikacjach, z których pracownicy korzystają na co dzień.
Warto zadać sobie pytanie, czy firma rozumie, co dzieje się z informacjami, które trafiają do tych narzędzi.
Czym jest Shadow AI w firmie?
Shadow AI to wykorzystywanie narzędzi „sztucznej inteligencji” bez odpowiedniej wiedzy, zgody albo kontroli organizacji. Zjawisko przypomina znane już Shadow IT, czyli korzystanie z oprogramowania i usług informatycznych poza oficjalnym systemem firmy.
Różnica polega na tym, że narzędzia związane z generowaniem AI nie tylko przechowują informacje. Mogą analizować przekazane dokumenty, przekształcać je, wyciągać wnioski, tworzyć podsumowania i generować nową treść na podstawie danych wejściowych.
Pracownik może użyć prywatnego konta w ChatGPT, żeby przeanalizować ofertę handlową. Może wkleić fragment umowy, aby szybciej znaleźć najważniejsze postanowienia. Programista może przekazać kod do debugowania, a menedżer notatki ze spotkania po to, aby przygotować podsumowanie dla zespołu.
Każde z tych działań może przynieść realną korzyść. Ryzyko pojawia się wtedy, kiedy pracownik samodzielnie decyduje, jakie informacje wolno przekazać, z jakiego narzędzia skorzystać i jakie warunki przetwarzania zaakceptować.
Firma może mieć formalną politykę bezpieczeństwa, a jednocześnie nie wiedzieć, jak pracownicy faktycznie wykonują swoją pracę. Właśnie ta rozbieżność między zasadami a codzienną praktyką stanowi istotę problemu w dzisiejszym świecie.
Jak pracownicy mogą ujawnić tajemnicę przedsiębiorstwa w ChatGPT?
Nie każdy dokument firmowy zawiera tajemnicę przedsiębiorstwa. Nie każda informacja wewnętrzna ma też taką samą wartość biznesową. Dlatego ocena ryzyka wymaga uwzględnienia zarówno treści dokumentu, jak i celu jego wykorzystania.
Pracownik może przekazać do narzędzia AI między innymi:
- kod źródłowy, dokumentację techniczną albo informacje o rozwijanym produkcie;
- raport sprzedażowy, marże, plany cenowe i niepublikowane wyniki finansowe;
- oferty, warunki negocjacji i dane dotyczące klientów;
- protokoły spotkań, wewnętrzne analizy i plany strategiczne;
- dane osobowe, dane kontrahentów, hasła albo klucze dostępowe.
Niektóre informacje są poufne ze względu na umowę albo przyjęte zasady. Inne mogą mieć wartość gospodarczą właśnie dlatego, że nie są powszechnie znane, a firma podejmuje działania, aby zachować ich poufność.
Zgodnie z unijną dyrektywą dotyczącą ochrony tajemnic przedsiębiorstwa znaczenie mają między innymi niejawny charakter informacji, jej wartość handlowa wynikająca z poufności oraz podjęcie rozsądnych działań w celu utrzymania jej w tajemnicy.
Dlatego nie wystarczy już tylko oznaczyć pliku jako „poufny”. Firma musi również wiedzieć, jak pracownicy mogą z niego korzystać i jakie zabezpieczenia obowiązują podczas przekazywania informacji do zewnętrznych usług.
Samo wprowadzenie danych do narzędzia AI nie przesądza automatycznie o naruszeniu tajemnicy przedsiębiorstwa. Może jednak stworzyć ryzyko utraty kontroli nad informacją, naruszenia zobowiązań umownych albo niezgodnego z zasadami przetwarzania danych.
Co wydarzyło się w Samsungu po wykorzystaniu ChatGPT przez pracowników?
W 2023 roku problem przestał być wyłącznie hipotetyczny. Media, w tym Bloomberg i branżowe serwisy technologiczne, opisały przypadki pracowników Samsunga, którzy wprowadzali poufne informacje do ChatGPT.
Według opisywanych relacji pracownicy działu półprzewodników przekazywali narzędziu fragmenty kodu źródłowego, prosili o pomoc w jego optymalizacji i wykorzystywali AI do przygotowywania notatek ze spotkania. Wkrótce po ujawnieniu tych przypadków firma wprowadziła ograniczenia dotyczące korzystania z generatywnej AI przez pracowników.
Ta historia pokazuje mechanizm, który łatwo przeoczyć. Pracownicy nie muszą mieć zamiaru ujawnienia firmowych informacji. Wystarczy, że uznają narzędzie za wygodny sposób rozwiązania problemu, a organizacja nie określiła jasnych granic jego wykorzystania.
Nie należy jednak wyciągać z tego przypadku wniosku, że każde dane przesłane do ChatGPT automatycznie trafiają do treningu modelu albo stają się publicznie dostępne. Sposób przetwarzania zależy od rodzaju usługi, ustawień i obowiązujących warunków. W przypadku Samsunga istotny był sam fakt przekazania wrażliwych informacji do zewnętrznego narzędzia bez wystarczającej kontroli nad tym procesem.
Jak duża jest skala Shadow AI i ryzyka związanego z danymi?
Problem nie ogranicza się do pojedynczych incydentów. Raporty firm zajmujących się cyberbezpieczeństwem wskazują, że korzystanie z generatorów AI szybko staje się częścią codziennych procesów biznesowych, często poza formalnie zatwierdzonymi kanałami.
Według raportu Netskope Cloud and Threat Report: Generative AI 2025 aż 72% wykorzystania generatorów AI w analizowanych organizacjach przypisano Shadow IT, czyli używaniu narzędzi poza oficjalną kontrolą firmy. Netskope wskazywał również na gwałtowny wzrost ilości danych przesyłanych do aplikacji asystentów AI.
Z kolei raport Cyberhaven 2025 AI Adoption & Risk Report, oparty na danych z przepływów pracy około 7 milionów pracowników, wykazał, że 34,8% danych firmowych przekazywanych do narzędzi AI stanowiły dane wrażliwe. Dwa lata wcześniej udział ten wynosił 10,7%.
Wyniki tych badań należy interpretować w ich kontekście. Nie opisują one wszystkich firm ani nie dowodzą, że w każdej organizacji występuje taki sam poziom ryzyka. Pokazują jednak, że wykorzystywanie AI i przekazywanie jej danych biznesowych to procesy, które wymagają kontroli.
Dlaczego pracownicy korzystają z AI poza kontrolą firmy?
Najprostsze wyjaśnienie tego dlaczego pracownicy korzystają z asystentów AI mówi, że pracownicy łamią zasady. W praktyce warto jednak sprawdzić, czy organizacja w ogóle stworzyła zasady, które da się zastosować w codziennej pracy.
Pracownik otrzymuje raport do przeanalizowania, ma kilka godzin na przygotowanie prezentacji i wie, że narzędzie AI może skrócić zadanie do kilkunastu minut. Jeżeli firma wymaga skrócenia czasu i nie określiła, z jakich rozwiązań wolno korzystać, a jednocześnie oczekuje szybkich rezultatów, pracownik może sam znaleźć sposób na przyspieszenie pracy.
Nie musi przy tym rozumieć różnic między kontem prywatnym a firmowym. Może nie wiedzieć, czy jego rozmowy są przechowywane, jak długo dostawca zachowuje dane ani jakie ustawienia wpływają na ich wykorzystanie.
Pojawia się zatem konflikt między formalnym bezpieczeństwem a praktyczną efektywnością. Organizacja oczekuje skrócenia czasu, sprawności, ale nie zawsze określa granice, w których pracownik może ją osiągać.
Wielokrotnie podczas spotkań z pracownikami i szkoleń obserwowałam, jak uczestnicy korzystali z narzędzi AI i przesyłali im firmowe dokumenty, nie dostrzegając w tym potencjalnego ryzyka. Traktowali to jako zwykły sposób na usprawnienie pracy. Po prostu chcieli przeanalizować raport, uporządkować informacje albo szybciej przygotować podsumowanie.
Nie zawsze rozumieli, dlaczego przekazanie dokumentu zewnętrznemu narzędziu może stanowić problem. Skoro AI pomagało im wykonać zadanie, samo korzystanie z niego wydawało się naturalne. Nie zastanawiali się przy tym, jakie informacje przekazują, na jakich warunkach są one przetwarzane ani czy firma dopuściła takie zastosowanie.
Te obserwacje pokazują, dlaczego nie wystarczy przypisać odpowiedzialności pracownikowi i przypomnieć mu o obowiązku zachowania poufności. Jeżeli organizacja nie wyjaśnia, jakie dane można przekazywać do AI i z jakich narzędzi wolno korzystać, pracownik może nie rozpoznać ryzyka, nawet jeśli działa w dobrej wierze.
Dlatego problem Shadow AI wymaga czegoś więcej niż zakazu. Firma musi określić zasady, ale również zadbać o to, by pracownicy rozumieli ich uzasadnienie i wiedzieli, jak bezpiecznie wykonać swoje zadania.
Podobny problem pojawia się wtedy, kiedy AI przestaje być jedynie narzędziem wykonującym polecenia, a zaczyna uczestniczyć w procesie tworzenia i rozwijania treści. Więcej o tej zależności piszę w artykule – Tokarczuk korzysta z AI. Co dzieje się z myślą pisarza, gdy rozwija ją maszyna?
Czy ChatGPT w wersji biznesowej chroni firmowe dane?
Wersja narzędzia ma znaczenie, ale sama nazwa „biznesowa” nie powinna kończyć analizy ryzyka.
W przypadku usług OpenAI dane wprowadzane i generowane w ramach produktów biznesowych, takich jak ChatGPT Business, ChatGPT Enterprise oraz API, nie są domyślnie wykorzystywane do trenowania modeli. Inne produkty i ustawienia mogą podlegać odmiennym zasadom. Microsoft również opisuje odrębne zabezpieczenia danych dla użytkowników firmowych rozwiązań Copilot.
Nie oznacza to jednak, że każdy dokument można bez ograniczeń przesłać do dowolnego środowiska biznesowego. Nadal znaczenie mają warunki umowy, konfiguracja konta, uprawnienia użytkowników, retencja danych, integracje, wymagania dotyczące ochrony danych osobowych oraz wewnętrzne zobowiązania firmy, a przede wszystkim zdrowy rozsądek.
Przed dopuszczeniem konkretnego narzędzia do pracy z poufnymi informacjami organizacja powinna ustalić:
- jakie dane są przekazywane i w jakim celu;
- jakie zasady przechowywania oraz wykorzystania danych obowiązują u dostawcy;
- kto może uzyskać dostęp do rozmów, plików i wyników;
- czy narzędzie jest zatwierdzone do danej kategorii informacji;
- jak firma będzie reagować na incydent i dokumentować jego przebieg.
Jak podzielić firmowe dane przed przekazaniem ich do AI?
Procedura korzystania z AI powinna być zrozumiała dla osoby, która wykonuje zadanie pod presją czasu. Pomaga w tym prosta klasyfikacja informacji. Można wykorzystać system trzech kolorów, pod warunkiem że firma dopasuje go do własnych kategorii danych i zatwierdzonych narzędzi.
- Zielone – informacje dopuszczone do użycia – Dane publiczne, opublikowane materiały i przygotowane zestawy testowe bez informacji poufnych. Można je przetwarzać w zatwierdzonych narzędziach zgodnie z ich warunkami.
- Żółte – informacje wymagające oceny – wewnętrzne raporty, robocze dokumenty i opisy procesów, które nie zawierają oczywistych danych wrażliwych, ale mogą ujawniać informacje o działalności firmy. Ich wykorzystanie wymaga sprawdzenia kategorii danych oraz dopuszczonego środowiska AI.
- Czerwone – informacje objęte zakazem przekazywania bez odrębnej zgody – tajemnice przedsiębiorstwa, niepublikowane wyniki finansowe, poufne dane klientów, wrażliwy kod źródłowy, hasła i klucze dostępowe. Takie dane nie powinny trafiać do niezatwierdzonych narzędzi. Ewentualne przetwarzanie w specjalnie dopuszczonym środowisku musi wynikać z zasad bezpieczeństwa firmy.
Dane osobowe wymagają dodatkowej oceny. Nie zawsze muszą być bezwzględnie wykluczone z każdego zastosowania AI, ale ich przetwarzanie musi mieć odpowiednią podstawę, cel i zabezpieczenia. Sama zgoda przełożonego nie zastępuje wymogów prawnych.
System kolorów nie jest gotową polityką bezpieczeństwa. To narzędzie, które pomaga przełożyć zasady na decyzję podejmowaną podczas codziennej pracy.
Dlaczego regulamin korzystania z AI nie wystarczy?
Regulamin może określać, jakie narzędzia są dopuszczone, jakie dane wolno przekazywać i kto odpowiada za zatwierdzenie wyjątków. Nie odpowie jednak samodzielnie na pytanie, czy pracownicy rzeczywiście postępują zgodnie z tymi zasadami.
Jeżeli firma nie wie, z jakich narzędzi korzystają poszczególne zespoły, może nie zauważyć, że AI jest już częścią ważnego procesu biznesowego. Pracownicy mogą używać kilku usług równolegle, logować się na prywatne konta albo korzystać z funkcji AI w aplikacjach, które organizacja już wdrożyła.
Dlatego przed przygotowaniem procedury warto ustalić, jak wygląda rzeczywisty przepływ informacji i odpowiedzieć na szereg różnych pytań. Kto przekazuje dane? Jakie dokumenty trafiają do narzędzi? W jakim celu? Które procesy są zależne od prywatnych kont i nieformalnych rozwiązań? Kto zatwierdza narzędzia i jak firma sprawdza przestrzeganie zasad?
Dopiero na tej podstawie można ocenić, czy potrzebna jest zmiana procedury, wybór innego środowiska, ograniczenie dostępu, szkolenie pracowników czy przebudowa konkretnego procesu.
Warto również uwzględnić kompetencje pracowników. Artykuł 4 unijnego AI Act odnosi się do zapewniania odpowiedniego poziomu kompetencji w zakresie AI przez dostawców i podmioty stosujące systemy AI, z uwzględnieniem wiedzy, doświadczenia oraz kontekstu użycia. W praktyce oznacza to, że sama publikacja regulaminu nie powinna zastępować zrozumiałych instrukcji i przygotowania osób, które korzystają z narzędzi.
Jak firma może ograniczyć ryzyko związane z Shadow AI?
Pierwszym krokiem nie powinno być automatyczne blokowanie wszystkich narzędzi. Najpierw trzeba rozpoznać, jaką funkcję AI pełni w organizacji i dlaczego pracownicy po nią sięgają.
Następnie firma może:
1. Rozpoznać faktyczne wykorzystanie AI – ustalić, jakie narzędzia i konta są używane oraz w jakich procesach pojawiają się firmowe informacje.
2. Sklasyfikować dane – określić, które informacje są publiczne, wewnętrzne, poufne lub objęte szczególnymi wymaganiami.
3. Zatwierdzić narzędzia i zastosowania – ocenić warunki usług, ustawienia bezpieczeństwa, dostęp i sposób przetwarzania danych.
4. Ustalić zasady dla konkretnych zadań – pracownik powinien wiedzieć, czy może użyć AI do streszczenia raportu, analizy umowy, pracy z kodem lub przygotowania oferty.
5. Zapewnić bezpieczną alternatywę – jeżeli AI ma usprawniać pracę, firma powinna wskazać dopuszczone rozwiązanie i wyjaśnić, jak z niego korzystać.
6. Sprawdzać, czy zasady działają – zmiany narzędzi i sposobów pracy wymagają okresowego przeglądu procedur.
Odpowiedzialne zarządzanie AI nie polega wyłącznie na ograniczaniu ryzyka. Chodzi również o to, aby organizacja wiedziała, gdzie technologia rzeczywiście pomaga, a gdzie tworzy niekontrolowane zależności.
Jeżeli niekontrolowany przepływ informacji prowadzi do incydentu, problem może wyjść poza obszar bezpieczeństwa i wpłynąć na reputację organizacji. Dlatego warto rozumieć również mechanizmy eskalacji problemów w środowisku cyfrowym. Opisuję je w artykule – Firmowy kryzys wizerunkowy w social media. Jak go rozpoznać i reagować na czas?
Co Shadow AI w firmie mówi o sposobie działania organizacji?
Shadow AI bywa przedstawiane jako problem technologiczny. Jednak narzędzia są tylko częścią obrazu. Równie ważne są oczekiwania wobec pracowników, obieg informacji, sposób podejmowania decyzji i różnica między formalnymi zasadami a codzienną praktyką.
Jeżeli pracownik regularnie przekazuje dokumenty do zewnętrznego narzędzia, warto sprawdzić nie tylko, dlaczego to robi, ale także jaki problem próbuje rozwiązać. Może brakuje mu odpowiedniego oprogramowania. Może proces wymaga wielokrotnego wykonywania tych samych czynności. Może firma oczekuje szybkich rezultatów, ale nie określiła bezpiecznego sposobu ich osiągania.
To hipotezy, które trzeba zweryfikować, a nie automatycznie przypisywać każdej organizacji.
Samo wdrożenie procedury nie naprawi procesu, którego rzeczywistego przebiegu firma nie zna. Z kolei całkowity zakaz może ograniczyć widoczne użycie AI, nie usuwając przyczyn, dla których pracownicy po nią sięgają.
Dlatego analiza Shadow AI powinna zaczynać się od ustalenia faktów takich jak: jakie informacje przepływają przez organizację, kto podejmuje decyzje, gdzie powstają wyjątki i jakie zależności pozostają poza formalnym systemem kontroli.
Właśnie dlatego interesuje mnie ta różnica między tym, jak organizacja zakłada, że działa, a tym, jak rzeczywiście przebiegają jej procesy. Dopiero jej rozpoznanie pozwala ocenić, czy problemem jest brak procedury, niewłaściwe narzędzie, presja organizacyjna czy połączenie kilku czynników.
Wykorzystywanie AI zmienia nie tylko obieg informacji, lecz także sposób tworzenia treści i podejmowania decyzji. W innym kontekście analizuję tę zależność w artykule – Jak Google rozpoznaje treści ChatGPT
Źródła i bibliografia
1. Bloomberg, Samsung Bans Staff’s AI Use After Spotting ChatGPT Data Leak, 2 maja 2023 r. – relacja o incydentach związanych z przekazywaniem poufnych danych do narzędzi generatywnej AI.
2. Netskope Threat Labs, Cloud and Threat Report: Generative AI 2025 – dane dotyczące korzystania z aplikacji generatywnej AI w organizacjach, Shadow AI i ryzyka związanego z przepływem danych.
3. Cyberhaven Labs, 2025 AI Adoption & Risk Report – analiza wykorzystania AI i danych wrażliwych w przepływach pracy pracowników.
4. OpenAI, Poufność danych biznesowych, bezpieczeństwo i zgodność z przepisami – informacje o zasadach przetwarzania danych w produktach biznesowych OpenAI.
5. Microsoft Learn, Enterprise data protection in Microsoft 365 Copilot – informacje o ochronie danych w środowisku Microsoft Copilot.
7. Unia Europejska, Akt w sprawie sztucznej inteligencji (AI Act), art. 4 – kompetencje w zakresie AI.
