Wykorzystanie danych operacyjnych w analityce i sztucznej inteligencji otwiera przed firmami ogromne możliwości rozwoju, ale jednocześnie stawia zarządy przed poważnym wyzwaniem prawnym. Jak korzystać z potencjału danych, nie naruszając przepisów RODO w zarządzie spółki? Jak zachować równowagę między innowacją a zgodnością z regulacjami? Odpowiedzialne podejście do danych to dziś nie tylko kwestia bezpieczeństwa, ale kluczowy element strategii zarządzania. W dzisiejszym artykule wyjaśniamy, jak zarząd może legalnie i świadomie wykorzystywać dane operacyjne w projektach analitycznych i systemach AI.

RODO w zarządzie spółki – Odpowiedzialność zarządu za zgodność analityki i AI z RODO

Zarząd spółki ponosi bezpośrednią odpowiedzialność za nadzór nad procesami przetwarzania danych osobowych, również w kontekście RODO w analityce biznesowej i systemów sztucznej inteligencji. Zgodnie z zasadą rozliczalności określoną w art. 5 ust. 2 RODO organizacja musi być w stanie wykazać, że wszystkie działania z danymi są zgodne z przepisami. W praktyce oznacza to konieczność wprowadzenia formalnych procedur oceny ryzyka, dokumentowania decyzji o sposobach przetwarzania oraz zapewnienia, że każdy projekt wykorzystujący dane operacyjne został zweryfikowany pod kątem legalności i proporcjonalności.

Wymaga to także wdrażania koncepcji Privacy by Design w systemach AI, czyli projektowania rozwiązań z myślą o ochronie prywatności już od etapu planowania. Zarząd nie może delegować pełnej odpowiedzialności na dział IT czy compliance — jego rola polega na nadzorze strategicznym, akceptacji ryzyka i tworzeniu kultury zgodności. Brak tego nadzoru może prowadzić do naruszeń, za które odpowiada nie tylko organizacja, ale i osoby pełniące funkcje kierownicze.

RODO w zarządzie spółki – Legalne podstawy wykorzystania danych operacyjnych

Z punktu widzenia RODO w analityce biznesowej dane operacyjne — takie jak logi systemowe, dane transakcyjne czy informacje o aktywności klientów i użytkowników — mogą stanowić dane osobowe, jeśli umożliwiają identyfikację osoby fizycznej. Każde ich przetwarzanie musi więc mieć jasno określoną podstawę przetwarzania danych w B2B, dopasowaną do celu analitycznego lub technologicznego. Najczęściej stosowane w analityce i systemach AI są dwie: zgoda użytkownika lub uzasadniony interes administratora (art. 6 ust. 1 lit. a i f RODO). Zgoda powinna być świadoma, dobrowolna i możliwa do wycofania, natomiast uzasadniony interes wymaga przeprowadzenia tzw. testu równowagi — czyli oceny, czy interes organizacji nie narusza praw osób, których dane dotyczą. Dodatkowo, w przypadku zautomatyzowanego profilowania lub decyzji opartych wyłącznie na działaniu AI, należy spełnić warunki określone w art. 22 RODO, zapewniając realną możliwość interwencji człowieka.

Anonimizacja, DPIA i nadzór nad cyklem życia danych

Istotnym elementem zgodnego z prawem przetwarzania danych w systemach AI jest minimalizacja i anonimizacja informacji, które mogą identyfikować osobę fizyczną. Europejska Rada Ochrony Danych w opinii 28/2024 wskazuje, że dane można uznać za anonimowe wyłącznie wtedy, gdy nie istnieje realna możliwość odtworzenia tożsamości osoby, nawet przy użyciu dodatkowych informacji lub metod inferencyjnych. Jeżeli pełna anonimizacja nie jest możliwa, należy zastosować pseudonimizację i środki ograniczające ryzyko reidentyfikacji, zgodnie z zasadą Privacy by Design w systemach AI, która nakazuje uwzględnianie ochrony prywatności już na etapie projektowania rozwiązań technologicznych. RODO wymaga również przeprowadzenia oceny skutków dla ochrony danych (DPIA) dla każdego projektu, który może powodować wysokie ryzyko dla praw i wolności osób, w tym dla systemów AI wykorzystujących dane osobowe.

Warto przy tym pamiętać, że również podstawa przetwarzania danych w B2B musi być jasno określona — niezależnie od tego, czy przetwarzanie odbywa się w ramach relacji z klientami biznesowymi, czy użytkownikami końcowymi. Zarząd musi nadzorować, aby DPIA była przeprowadzana nie tylko formalnie, ale i praktycznie — z analizą źródeł danych, ryzyk, środków zabezpieczających i planu monitoringu w całym cyklu życia projektu.

Integracja RODO z regulacjami AI Act i budowa kultury zgodności

Nadchodzące przepisy unijnego AI Act nie zastępują RODO, lecz uzupełniają je o wymogi specyficzne dla systemów sztucznej inteligencji. Oznacza to, że każdy projekt AI wykorzystujący dane osobowe musi być równocześnie zgodny z oboma aktami prawnymi. W tym kontekście RODO w analityce biznesowej staje się fundamentem odpowiedzialnego zarządzania danymi — wyznacza granice, w których organizacja może legalnie przetwarzać informacje operacyjne i trenować modele AI. Zarząd powinien dopilnować, aby firma posiadała spójne procedury audytu, dokumentacji i nadzoru nad modelami AI, uwzględniające kwestie przejrzystości, nadzoru człowieka i zarządzania ryzykiem. Niezbędne staje się też promowanie kultury odpowiedzialnego korzystania z danych — regularne szkolenia, jasne procedury, komunikacja między działami prawnym, IT i analitycznym oraz włączenie zasad „privacy by design w systemach AI” i „ethics by default” w politykę firmy.