Umelá inteligencia sa šíri rýchlejšie, než ju dokážu firmy zvládnuť: to je jeden z kľúčových záverov štúdie „Data & AI Barometer 2026“, ktorú zverejnili spoločnosti Coface a Les Echos Etudes. Citlivé údaje, povolené spôsoby využitia, ľudská validácia, zodpovednosti… Keďže zavádzanie umelej inteligencie do firiem nie je len o výbere nástroja, riaďte sa týmto kontrolným zoznamom štyroch kľúčových krokov, aby ste vytvorili konkrétny rámec a prešli od experimentovania k skutočnému vplyvu.
Keď prax (príliš) predbieha pravidlá
Vzhľadom na to, že umelá inteligencia (AI) sa čoraz viac stáva súčasťou firemných postupov, otázka jej regulácie sa stáva nevyhnutnou. A to oprávnene: automatizované vykazovanie, analýza portfólia zákazníkov, detekcia slabých signálov… Umelá inteligencia sa najčastejšie šíri spočiatku prostredníctvom spôsobov, akými ju tímy využívajú, a to ešte predtým, ako je stanovená firemná politika.
Pre drvivú väčšinu spoločností však platí, že hoci sa umelá inteligencia už široko zaviedla, jej rámec riadenia ešte nie je stanovený. Potvrdzuje to aj Barometer dát a umelej inteligencie 2026, ktorý vydali spoločnosti Coface a Les Echos Etudes na základe prieskumu medzi 900 francúzskymi rozhodovateľmi: 60 % spoločností ešte tento rámec neformalizovalo, z toho viac ako tretina v súčasnosti nemá žiadny rámec a neplánuje ho zaviesť ani v blízkej budúcnosti, zatiaľ čo štvrtina o tom uvažuje, avšak zatiaľ neformalizovala žiadne pravidlá.
Prioritou preto nie je okamžité vybudovanie komplexného systému, ale skôr vytvorenie rámca, ktorému budú rozumieť všetci zamestnanci, a stanovenie spoločných pravidiel, ktoré tímom umožnia využívať potenciál umelej inteligencie bez ohrozenia firemných údajov, rozhodnutí alebo zodpovednosti.
Úspešné zavedenie umelej inteligencie v rámci spoločnosti nemusí nutne začínať vypracovaním rozsiahleho dokumentu s pravidlami ani nákupom novej digitálnej platformy.
Prvý míľnik sa opiera o štyri strategické opatrenia:
- ochrana príslušných údajov,
- výber primeraných spôsobov využitia,
- zabezpečenie ľudského dohľadu,
- rozdelenie zodpovedností.
Základ, ktorý je zámerne jednoduchý, no zároveň dostatočne pevný na to, aby sa z experimentálnej fázy prešlo k reálnemu vplyvu.
Krok 1: Vytvorte jasné ohraničenie medzi jednotlivými súbormi údajov
Informácie o zákazníkoch, finančné, osobné alebo strategické údaje: nie všetky údaje sú vhodné na spracovanie pomocou akéhokoľvek nástroja. Je to najmä preto, že rôzne typy údajov majú rôznu úroveň citlivosti. S verejnými údajmi, históriou platieb, databázou zákazníkov alebo prognózou peňažných tokov nemožno zaobchádzať rovnakým spôsobom.
Začnite tým, že svoje súbory údajov rozdelíte do troch kategórií:
- údaje, ktoré je možné voľne využívať v schválených nástrojoch;
- údaje, ktoré si vyžadujú osobitné opatrenia, ako je anonymizácia alebo obmedzený prístup;
- údaje, ktoré majú byť vylúčené z externej služby umelej inteligencie.
Pre každého finančného riaditeľa, credit manažéra alebo vedúceho oddelenia riadenia rizík predstavuje tento proces triedenia počiatočnú poistku, ktorá zaručuje, že okamžitá úspora času, ktorú prináša umelá inteligencia, sa pre spoločnosť nestane rizikom v oblasti dôvernosti alebo dodržiavania predpisov.
Krok 2: Definovanie prípadov použitia a rozsahu uplatnenia
Nenechajte sa oklamať lákavým príkladom použitia: nemusí to byť nutne dobrý východiskový bod pre váš projekt v rámci organizácie. Využitie umelej inteligencie musí v tomto prípade predovšetkým spĺňať konkrétnu obchodnú potrebu. Vytvorenie správy, vykonanie revízie portfólia alebo identifikácia nezvyčajných odchýlok sú činnosti, ktoré spoločnosť nevystavujú riziku rovnakým spôsobom: nemajú ani rovnaký dopad, ani rovnakú úroveň rizika.
Jasne a jednoducho rozdeľte spôsoby použitia do troch kategórií:
- používanie oprávnenia s úplnou autonómiou;
- použitia, ktoré podliehajú monitorovaniu;
- využitie podliehajúce predchádzajúcemu schváleniu.
Ďalej definujte rozsah použitia pre každú z týchto kategórií a priraďte k nim konkrétny ukazovateľ: čas spracovania, relevantnosť upozornení, miera prijatia alebo zníženie počtu manuálnych úloh.
Tento prístup vám umožňuje rýchlo otestovať hodnotu projektu ešte predtým, ako do neho investujete väčšie množstvo zdrojov.
Krok 3: Určite úroveň autonómie umelej inteligencie
Umelá inteligencia dokáže vykonávať rozsiahle analýzy, odhaľovať nezrovnalosti a navrhovať riešenia, avšak je potrebné sa vyvarovať riziku, že sa stane – či už predvolene alebo automaticky – subjektom, ktorý bude rozhodovať o všetkých vašich rozhodnutiach, vrátane tých najcitlivejších.
Zhrnúc to, čím viac sa organizácia viaže na dané rozhodnutie, tým jasnejšie musí byť definovaná úloha ľudských odborných znalostí a dohľadu. Napríklad zamietnutie úverového limitu, výber dodávateľa, posúdenie prípadu podvodu alebo vstup na nový trh sú strategické rozhodnutia s finančnými, obchodnými alebo regulačnými dôsledkami, ktoré môžu mať významný vplyv na vašu organizáciu.
Mali by ste preto určiť, v akých oblastiach a v ktorých fázach vašich procesov predstavujú odborné znalosti, overovanie a validácia skutočnú pridanú hodnotu. Cieľom nie je sledovať každý jednotlivý výstup, ale sústrediť odborné znalosti tam, kde by chyba mohla vašu firmu stáť najviac.
Krok 4: Stanovenie úloh a zodpovedností
V podnikoch, rovnako ako pri každom kolektívnom projekte, platí, že ak má každý na starosti niečo… nikto nepreberá zodpovednosť (ani nekoná)!
Dáta, IT, obchodné jednotky, právne oddelenie a oddelenie dodržiavania predpisov: Umelá inteligencia zasahuje do viacerých oblastí a rôznych tímov vo vašej organizácii. Spoločná zodpovednosť však nesmie znamenať oslabenie zodpovednosti. Každý prípad použitia musí mať jasne určeného zodpovedného.
Pri všetkých vašich projektoch jasne definujte (a pravidelne o tom informujte!) jednotlivé tímy, kto je za čo zodpovedný, a to na základe úloh, ktoré je potrebné vykonať:
- kto schvaľuje testovanie,
- kto to sleduje,
- kto prijíma konečné rozhodnutie.
Toto jasné rozdelenie zodpovedností urýchľuje rozhodovací proces a zabezpečuje konzistentnosť, pričom zabraňuje tomu, aby sa projekt zasekol v sérii schvaľovacích procesov kvôli chýbajúcej jasnej zodpovednosti. Mali by ste tiež naplánovať pravidelné prehodnotenia vášho rámca umelej inteligencie: nástroje, použité údaje aj riziká sa môžu meniť.
Dáta a umelá inteligencia > prechod od experimentovania k dosahovaniu výsledkov
> Premeňte riadenie komerčných rizík na hnací motor rastu:Stiahnite si globálnu štúdiu spoločnosti Coface a získajte prístup k programu „Open Advantage“ – 5 kľúčových stratégií, ktoré vám pomôžu dosiahnuť rast.
