Najczęstsze błędy w automatyzacjach AI

Jakie są najczęściej popełniane błędy przy wdrażaniu automatyzacji procesów biznesowych z użyciem AI?

Jako Sagiton Automation pomagamy przedsiębiorcom nie tylko w samym automatyzowaniu procesów, ale również w tworzeniu odpowiednich strategii automatyzacji firmy – zobacz przykłady wdrożeń. Wielu naszych klientów, przed podjęciem współpracy z nami, próbowało automatyzacji na własną rękę, co nie zawsze kończyło się pomyślnie. Firmy bowiem napotykają wyzwania, które mogą zamienić obiecującą technologię w źródło problemów: od wycieków danych po błędy logiczne i decyzje oparte na nietrafnych analizach. W tym artykule przyjrzymy się pięciu realnym przykładom trudności, z którymi borykają się organizacje przy wdrażaniu AI, oraz pokażemy, jak można je skutecznie rozwiązać. Jako Sagiton posiadamy osobną markę zajmującą się cyberbezpieczeństwem, a więc temat bezpieczeństwa narzędzi automatyzacji nie jest nam obcy. Poniższy artykuł nie jest więc tylko teorią – to lekcje płynące z praktyki, które mogą pomóc Twojej firmie uniknąć kosztownych błędów i faktycznie zrealizować postawione cele biznesowe. Artykuł napisany na bazie raportów Cyberhaven Labs, Salesforce, Gartner oraz McKinsey.

1. Wyciek danych poufnych

W ostatnich miesiącach coraz częściej słyszymy o wyciekach danych, które nie są już wynikiem ataków hakerskich, ale... działania sztucznej inteligencji. Choć AI potrafi ułatwić życie i zautomatyzować wiele procesów, to bywa też źródłem poważnych problemów, zwłaszcza gdy chodzi o bezpieczeństwo informacji. Zobacz na realnym przykładzie, jak uniknąć wycieku danych poufnych podczas wdrożenia automatyzacji procesów biznesowych.

Problem naszego klienta: pewna firma produkcyjna zdecydowała się na wdrożenie sztucznej inteligencji do automatyzacji powtarzalnych procesów ofertowania. Ich celem było przyspieszenie przygotowywania ofert dla klientów na podstawie dostarczonej dokumentacji. Szybko jednak pojawiła się poważna obawa: co się stanie, jeśli AI przeanalizuje ich polityki cenowe i przypadkowo ujawni je w niekontrolowany sposób? Ryzyko było realne – raport Cyberhaven Labs z 2024 roku wykazał, że

27% danych przesyłanych do systemów AI to informacje wrażliwe‍

Za takie dane wrażliwe możemy uznać m.in. strategie cenowe czy dane klientów, a więc ich upublicznienie stwarza realne zagrożenie dla poufności.

Zaproponowane przez nas rozwiązanie: aby zminimalizować to ryzyko, zaproponowaliśmy podejście hybrydowe. Sztuczna inteligencja została ograniczona do roli ekstrakcji surowych danych z dokumentacji klienta, takich jak specyfikacje zamówienia czy wymagania techniczne. Następnie te dane przekazywano do statycznego algorytmu, który samodzielnie generował ofertę. Dzięki temu AI jako narzędzie automatyzacji nie miało dostępu do pełnych polityk cenowych ani finalnych kwot, co znacząco obniżyło ryzyko wycieku.

Rezultat odpowiedniej strategii wdrażania automatyzacji: w efekcie firma mogła bezpiecznie korzystać z automatyzacji procesów odpowiedzialnych za ofertowanie, nie narażając swoich strategii cenowych na ujawnienie. Proces pozostał szybki i precyzyjny, a dane wrażliwe zostały skutecznie zabezpieczone przed nieautoryzowanym dostępem. To rozwiązanie pokazało, że odpowiednia konfiguracja narzędzi automatyzacji może chronić poufność przy jednoczesnej optymalizacji procesów i zachowaniu poufności.

2. Prywatność danych osobowych

W dobie rosnącej popularności sztucznej inteligencji firmy usługowe coraz częściej decydują się na wdrożenie automatyzacji w celu przetwarzania danych osobowych swoich klientów. Choć sztuczna inteligencja pozwala na lepsze dopasowanie ofert i szybszą obsługę, niesie też ryzyko naruszenia prywatności, zwłaszcza gdy dane są gromadzone bez pełnej świadomości użytkowników.

Problem naszego klienta: firma ubezpieczeniowa planowała wykorzystać sztuczną inteligencję do automatycznej kalkulacji ryzyka klientów, co miało usprawnić proces oceny polis. Zanim jednak przesłali dane – takie jak nazwiska, historie ubezpieczeń czy szczegóły zdrowotne – pojawiła się obawa: co, jeśli te informacje trafią do publicznego modelu AI i zostaną niewłaściwie wykorzystane lub ujawnione? Przesyłanie tego typu danych bez ich odpowiedniej anonimizacji jest jednym z najczęstszych błędów podczas korzystania z narzędzi automatyzacji AI. Raport Cyberhaven Labs z 2024 roku podkreśla, że:

Najbardziej wrażliwym typem danych wprowadzanych do narzędzi AI są dane z działu obsługi klienta obejmujące poufne informacje udostępniane przez klientów w zgłoszeniach do pomocy technicznej.

Dane te są często wprowadzane bez odpowiednich zabezpieczeń, co rodzi ryzyko naruszenia prywatności i zgodności z regulacjami takimi jak RODO.

Zaproponowane przez nas rozwiązanie: weryfikację i poprawianie błędów zaczęliśmy od wdrożenia wielowarstwowego podejścia do ochrony danych. Pierwszym krokiem była anonimizacja danych przed ich wprowadzeniem do systemu AI, co eliminowało możliwość identyfikacji klientów. Ze względu na specyfikę biznesu ubezpieczeniowego, dodatkowo wdrożyliśmy prywatny model AI – odizolowany od zewnętrznego dostępu i będący do dyspozycji tylko dla autoryzowanego personelu. Na koniec przeprowadziliśmy pentesty modelu AI , aby zweryfikować, czy system jest w pełni bezpieczny i odporny na potencjalne wycieki. Testy penetracyjne, to kontrolowane symulacje ataków hakerskich mające na celu sprawdzenie, jak dobrze zabezpieczony jest dany system, sieć lub aplikacja.

Rezultat odpowiedniej strategii wdrażania automatyzacji: dzięki tym działaniom firma mogła spokojnie wdrożyć AI do kalkulacji ryzyka, nie martwiąc się o naruszenie prywatności klientów. Anonimizacja i prywatny model zapewniły zgodność z regulacjami, a pentesty potwierdziły niezawodność systemu. Proces oceny ryzyka stał się szybszy i bardziej precyzyjny, a dane klientów pozostały bezpieczne.

3. Błędne interpretacje AI

Sztuczna inteligencja, mimo swojej zaawansowanej technologii, wciąż nie jest wolna od niedoskonałości – jednym z najczęstszych błędów jest zła interpretacja. Czasem AI potrafi wyciągać niewłaściwe wnioski na podstawie niepełnych lub źle zrozumianych danych, co może prowadzić do nieprawidłowej realizacji procesów.

Problem naszego klienta: jedna z firm, z którą współpracowaliśmy chciała wdrożyć chatbota opartego na sztucznej inteligencji – miał on odpowiadać na pytania o działalność firmy bezpośrednio na ich stronie internetowej. Początkowo system działał dobrze, ale problem pojawił się, gdy narzędzie automatyzacji przeanalizowało case study, w którym podany był budżet projektu. AI zaczęło podawać tę kwotę jako standardową dla wszystkich zapytań, co oczywiście było błędną interpretacją danych wejściowych – rzeczywiste koszty mogły być zupełnie inne. Jak wskazuje Raport Salesforce z 2023 roku:

42% firm nie ufa dokładności AI z powodu braku kontekstu.

Zaproponowane przez nas rozwiązanie: aby rozwiązać ten problem, dostosowaliśmy konfigurację chatbota. Model AI został zasilony wiedzą o standardowych kosztach minimalnych (kwotach „od”) dla poszczególnych usług, co dało mu solidną bazę do odpowiedzi. Gdy klient pytał o inną kwotę, system wyświetlał komunikat: „Koszty zależą od szczegółów, zapraszamy do kontaktu z działem obsługi klienta”. Dodatkowo, w przypadku braku możliwości podania ceny, generowane było automatyczne zgłoszenie do działu sprzedaży, który decydował o uzupełnieniu modelu odpowiednimi informacjami, w celu uniknięcia przyszłych błędów danych wejściowych. Proces aktualizacji wiedzy zaprojektowaliśmy w prostym interfejsie użytkownika, umożliwiającym osobom nietechnicznym – np. z marketingu czy sprzedaży – łatwe dodawanie nowych informacji.

Rezultat odpowiedniej strategii wdrażania automatyzacji: chatbot zaczął dostarczać wiarygodne i precyzyjne odpowiedzi, eliminując ryzyko dezinformacji. Klienci otrzymywali jasne komunikaty, a firma zyskała narzędzie automatyzacji, które nie tylko wspierało obsługę, ale też rozwija się dzięki współpracy z działem sprzedaży. To podejście pokazało, jak przy rozwiązaniach AI, nadal ważna jest współpraca z zespołem.

4. Brak uzasadnienia dla automatyzacji z użyciem AI

Choć strategia wdrożenia automatyzacji z użyciem AI bywa postrzegana jako najbardziej nowoczesne rozwiązanie, nie zawsze jest ono uzasadnione. W wielu przypadkach klasyczne, statyczne algorytmy programistyczne okazują się szybsze, bardziej przewidywalne i wystarczające do wykonania konkretnych obliczeń.

Problem naszego klienta: firma z branży budowlanej chciała zautomatyzować proces projektowania i wyceny na podstawie dokumentacji klienta. Ich zadaniem było stworzenie koncepcji projektowej, a następnie jej precyzyjna wycena. Klient upierał się, by sztuczna inteligencja przeprowadziła cały proces – od projektu po finalne obliczenia – tak, aby jeszcze szybciej osiągnąć założone przez niego cele biznesowe. Szybko okazało się, że wyniki AI były niespójne, a system nie radził sobie z dokładnym policzeniem projektu, co zwiększało ryzyko błędów. Gartner w 2024 roku podaje, że:

62% firm napotyka trudności z adopcją AI.

Często właśnie przez jego nieuzasadnione zastosowanie w zadaniach wymagających precyzji.

Zaproponowane przez nas rozwiązanie: przedstawiliśmy bardziej zrównoważone podejście. Sztuczna inteligencja została wykorzystana wyłącznie w fazie koncepcyjnej, generując warianty projektowe na podstawie wymagań klienta. Model AI otrzymał instrukcje, jak przygotować projekt, aby był policzalny, ale weryfikację poprawności i finalne obliczenia powierzyliśmy statycznemu algorytmowi. To rozwiązanie sprawdzało, czy projekt spełnia wymagania zgodnie ze sztuką budowlaną, eliminując ryzyko polegania wyłącznie na AI w kluczowych momentach realizacji procesu.

Rezultat odpowiedniej strategii wdrażania automatyzacji: firma otrzymała efektywne narzędzie do tworzenia koncepcji projektowych, a statyczny algorytm zapewnił precyzyjną wycenę zgodną z normami budowlanymi. To podejście zminimalizowało ryzyko błędów, przyspieszyło proces i pozwoliło na optymalne wykorzystanie technologii tam, gdzie faktycznie przynosiła wartość – bez niepotrzebnego forsowania AI w każdym aspekcie.

5. Niska jakość i błędy danych wejściowych

Skuteczność procesu wdrożenia automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji w dużej mierze zależy od jakości danych, na których jest oparta. Niska jakość lub błędy w danych wejściowych mogą prowadzić do nieprawidłowych wyników, błędnych decyzji i utraty zaufania do systemu.

Problem naszego klienta: firma handlowa zdecydowała się na wdrożenie sztucznej inteligencji do optymalizacji procesów prognozowania sprzedaży. Klient liczył na lepsze planowanie zapasów i szybsze osiągnięcie założonych celów biznesowych. Jednak dane wejściowe przesłane do narzędzia automatyzacji – nieaktualne, zduplikowane i niekompletne – sprawiły, że wyniki AI były chaotyczne i bezużyteczne. Raport McKinsey The state of AI in 2023 z 2023 roku wskazuje, że:

60% firm napotyka trudności z uzyskaniem wartości z AI.

Dzieje się tak właśnie z powodu słabej jakości danych, które prowadzą do nietrafnych analiz i decyzji.

Zaproponowane przez nas rozwiązanie: zanim uruchomiliśmy system AI, przeprowadziliśmy gruntowne uporządkowanie baz danych – usunęliśmy duplikaty, zaktualizowaliśmy nieaktualne wpisy i uzupełniliśmy brakujące informacje. Następnie wdrożyliśmy automatyczne procesy aktualizacji danych, które zapewniły ich bieżącą spójność i jakość. Dopiero po tych krokach AI mogło pracować na solidnym fundamencie, generując wiarygodne prognozy sprzedaży.

Rezultat odpowiedniej strategii wdrażania automatyzacji: po zapewnieniu wysokiej jakości danych, prognozy sprzedaży stały się precyzyjne i użyteczne, co pozwoliło firmie na lepsze zarządzanie zapasami i optymalizację decyzji biznesowych. To doświadczenie potwierdziło, że bez solidnego przygotowania danych nawet najbardziej zaawansowane automatyzacje procesów biznesowych z AI nie przyniosą oczekiwanych rezultatów.

Podsumowując – jak unikać błędów przy korzystaniu z AI?

Powyższe przykłady – wyciek danych poufnych, kwestie prywatności, błędne interpretacje AI, nieuzasadnione użycie technologii i niska jakość danych – pokazują, że sukces wdrożenia narzędzi automatyzacji zależy od czegoś więcej niż tylko zaawansowanych algorytmów. Kluczowa jest strategia automatyzacji oparta na rozwadze: od zabezpieczenia danych, przez precyzyjne dopasowanie narzędzi do potrzeb, po solidne przygotowanie fundamentów w postaci uporządkowanych baz. Rozwiązania takie jak statyczne algorytmy, anonimizacja, prywatne modele z pentestami, intuicyjne interfejsy dla nietechnicznych użytkowników czy automatyzacja procesów danych mogą przekuć wyzwania w realne korzyści. Na naszym blogu https://www.sagiton.pl/blog dzielimy się takimi lekcjami, aby Twoja firma mogła wykorzystać AI z głową – bez zbędnego ryzyka i rozczarowań. Jakie wnioski wyciągasz dla swojego biznesu?