Aspekty prawne AI w biznesie: 6 Filarowy mini-przewodnik prawny dla menedżerów

Sztuczna inteligencja (AI) przestała być futurystyczną wizją. Dziś jest realnym, codziennym podwykonawcą – pisze teksty, analizuje dane klientów i tworzy kod, stając się motorem wzrostu każdej nowoczesnej firmy. Tempo tych zmian jest wręcz zawrotne; modele, które wczoraj popełniały proste błędy, dziś piszą skomplikowane programy w kilka sekund.

Jednakże prawo, które ma to wszystko uregulować, biegnie za tą technologią, a nie przed nią. Mamy do czynienia z mozaiką starych przepisów (RODO, prawo autorskie, prawo konkurencji), które są na nowo interpretowane, oraz zupełnie nowych regulacji, takich jak przełomowy Europejski Akt o Sztucznej Inteligencji (AI Act). Dla kadry kierowniczej oznacza to jedno: gotowe, uniwersalne instrukcje nie istnieją i szybko się dezaktualizują.

Celem tego mini-przewodnika nie jest podanie listy zakazów i nakazów, a wyposażenie Was w kompas, który pozwoli bezpiecznie nawigować w tym nowym, prawnie niepewnym środowisku.

Dlaczego to jest kluczowe?

Bez wdrożenia wewnętrznych zasad i zrozumienia ram prawnych, każda interakcja zespołu z narzędziem AI rodzi realne ryzyko: od poważnych naruszeń RODO, przez spory o prawa autorskie do wygenerowanych treści, aż po odpowiedzialność cywilną za błędy (tzw. halucynacje) AI.

W kolejnych rozdziałach przejdziemy przez sześć kluczowych wymiarów zarządzania ryzykiem AI – od strategicznej zgodności regulacyjnej, przez weryfikację dostawcy, aż po odpowiedzialność cywilną za błąd i prawa własności intelektualnej. To kompetencja, która pozwoli managerom i właścicielom firm podejmować świadome decyzje i kontrolować ryzyko, jednocześnie w pełni wykorzystując potencjał innowacji. Zapraszam do lektury!

Możesz też obejrzeć skróconą wersję, którą przygotował Notebook LM

Rozdział I: Wymiar Strategiczny– zgodność regulacyjna i AI Act

Bezpieczeństwo prawne w interakcjach z AI opiera się obecnie na mozaice przepisów. Nie ma jednej, prostej ustawy, która odpowiadałaby na wszystkie pytania. Interakcja z AI opiera się na trzech głównych filarach prawnych:

Prawo starej ery: Rozporządzenie RODO (ochrona danych osobowych), Prawo Autorskie oraz Prawo Konkurencji (regulujące odpowiedzialność za wprowadzanie klientów w błąd, np. wadliwymi opisami produktów generowanymi przez AI).
Odpowiedzialność cywilna: Regulacje dotyczące odpowiedzialności za szkodę wyrządzoną przez wadliwy produkt (co wkrótce może objąć również autonomiczne systemy AI).
Nowe ramy regulacyjne (AI Act): Pierwsza na świecie kompleksowa próba uregulowania samej technologii.

Europejski Akt o Sztucznej Inteligencji (AI Act): Co menedżer musi wiedzieć

AI Act (Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 z dnia 13 czerwca 2024 r. w sprawie ustanowienia zharmonizowanych przepisów dotyczących sztucznej inteligencji) to kamień milowy w dążeniach UE do stworzenia etycznych i odpowiedzialnych ram dla AI. Rozporządzenie koncentruje się na podejściu opartym na ryzyku (ang. risk-based approach), co oznacza, że stopień obowiązków regulacyjnych zależy bezpośrednio od potencjalnego wpływu danego systemu AI na zdrowie, bezpieczeństwo i prawa podstawowe obywateli.

🌐 Link do polskiej wersji AI Act: Zachęcam do zapoznania się z pełną treścią Aktu w Dzienniku Urzędowym UE: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX:32024R1689

Praktyka dla menedżera: wstępna klasyfikacja systemów AI

Kluczowym obowiązkiem menedżera jest wstępna klasyfikacja systemów AI używanych w firmie. Akt dzieli systemy na cztery kategorie ryzyka:

Kategoria Ryzyka	Opis	Praktyczny Przykład	Obowiązki
Niedopuszczalne (Zakazane)	Systemy, które stwarzają nieakceptowalne ryzyko dla praw podstawowych.	Social scoring (ocena wiarygodności społecznej), manipulacja podprogowa w celu szkodliwego zmieniania zachowania.	Absolutnie zakazane. Ich stosowanie grozi surowymi karami.
Wysokie Ryzyko	Systemy, które mają znaczący wpływ na życie, bezpieczeństwo lub prawa podstawowe osób.	Systemy wspomagające decyzje w rekrutacji (sortowanie CV), ocena zdolności kredytowej, dyspozytury ruchu w infrastrukturze krytycznej.	Najwyższe wymogi! Obowiązek wdrożenia systemu zarządzania ryzykiem, szczegółowej dokumentacji technicznej, rejestracji w unijnej bazie, zapewnienia nadzoru ludzkiego (Human in the loop).
Ograniczone Ryzyko	Systemy, które wymagają pewnej transparentności, aby nie wprowadzać użytkownika w błąd.	Chatboty (wymóg informowania użytkownika, że rozmawia z maszyną), deepfake’i (wymóg oznaczenia, że treść jest sztucznie generowana).	Minimalne wymogi dotyczące transparentności i oznaczania.
Minimalne/Niskie Ryzyko	Systemy nie stwarzające znaczącego zagrożenia.	Filtry spamu, proste gry, większość standardowego generatywnego AI używanego do treści marketingowych.	Brak nałożonych konkretnych wymogów, choć zaleca się przestrzeganie dobrych praktyk (etyka, nadzór człowieka).

Wnioski i kierunek strategiczny:

Z punktu widzenia kadry kierowniczej, największe ryzyko leży w systemach Wysokiego Ryzyka. Nawet jeśli firma jest tylko użytkownikiem takiego systemu (a nie dostawcą), musi go używać zgodnie z dokumentacją dostarczoną przez dostawcę, dbać o jakość danych wejściowych i zapewniać odpowiedni nadzór ludzki.

Strategiczne działanie: Już teraz wdrożyć proces identyfikacji i klasyfikacji używanych systemów AI, aby być przygotowanym na pełne wejście Aktu w życie (co nastąpi etapami w latach 2025-2027). Patrzenie w przyszłość, a nie tylko w bieżący regulamin dostawcy, staje się wymogiem prawnym.

Rozdział II: Wymiar ryzyka kontrahenta – weryfikacja i umowa z dostawcą

Wdrażając narzędzie AI, należy odrzucić myślenie o nim jak o darmowej aplikacji. Z perspektywy menedżera, każde narzędzie AI to Cyfrowy Podwykonawca, któremu powierzacie strategiczne zadania i często wrażliwe dane. Właśnie dlatego kluczowe jest traktowanie dostawcy AI jako partnera strategicznego i dokładne prześwietlenie warunków współpracy, którymi są zazwyczaj ogólne regulaminy.

Regulamin: Umowa, która prawnie Cię wiąże

W świecie AI regulamin (Terms of Service, ToS) to nie jest długa, nudna stopka na dole strony, którą można pominąć. To jest Wasza umowa. Prawnie wiąże ona firmę z dostawcą i to w niej zapisane są zasady gry. Błędem jest zakładanie, że zasady te są u wszystkich dostawców takie same.

Na co zwracać szczególną uwagę w regulaminach i politykach prywatności:

Tożsamość i wiarygodność dostawcy:
1. Kryterium: transparentność. Czy firma jasno podaje swoją strukturę, adres i dane rejestracyjne?
1. Czerwona flaga: Brak zakładki „O Nas”, niejasne pochodzenie, młoda spółka bez historii i inwestycji w bezpieczeństwo. Renomowany dostawca to pierwszy filtr minimalizujący ryzyko.
Bezpieczeństwo i certyfikaty:
1. Zabezpieczenia techniczne. Szukaj haseł takich jak szyfrowanie danych, zarządzanie tożsamością i dostępem oraz informacja o przejściu niezależnych audytów.
1. Wymóg: Poszukaj wzmianek o posiadanych certyfikatach (np. ISO 27001). Stanowią one dowód, że dostawca dba o techniczne aspekty ochrony informacji w sposób metodyczny.
Lokalizacja przetwarzania danych (RODO i Transfer):
1. Kryterium: Miejsce procesowania. Gdzie fizycznie będą znajdować się Państwa dane? Jest to kluczowe z punktu widzenia zgodności z RODO.
1. UE vs. Poza UE: Jeśli dane przetwarzane są poza Unią Europejską (np. w USA), dostawca musi udowodnić, że zapewnia odpowiednie mechanizmy legalizujące taki transfer. Szukajcie w dokumentacji wyraźnego potwierdzenia stosowania Standardowych Klauzul Umownych (SKU/SCC) lub innych ram prawnych zapewniających odpowiedni poziom ochrony.

Wnioski: Wersja biznesowa to standard minimalny

Dla kadry kierowniczej podejmującej świadome decyzje, istnieje jasna konkluzja:

Wersje darmowe, konsumenckie są fundamentalnie niezgodne ze standardami bezpieczeństwa korporacyjnego. Firmy powinny traktować płatną, biznesową (komercyjną) subskrypcję jako standard minimalny w obszarze AI.

Wersje biznesowe z reguły oferują:

Gwarancje umowne o prywatności danych: Jasne zobowiązanie, że dane firmowe nie będą używane do trenowania modelu (o czym szerzej w Rozdziale III).
Centralną kontrolę: Narzędzia do zarządzania użytkownikami, audytu aktywności oraz, co najważniejsze, przejęcie kontroli nad ustawieniami prywatności przez administratora firmowego.
Umowę Powierzenia Przetwarzania (DPA/DPO): Niezbędny dokument w pracy z danymi osobowymi w myśl RODO.

Wersje komercyjne / biznesowe AI, które można wziąć pod uwagę:

Rozdział III: Wymiar ochrony danych – zarządzanie poufnością i RODO

Ten wymiar ryzyka dotyczy kluczowego pytania: Czego absolutnie nie wolno wprowadzać do czatu AI? Błędne założenie, że wprowadzane dane znikają bezpowrotnie, może prowadzić do naruszeń prawnych i finansowej straty. Jako administratorzy danych (zarówno wrażliwych danych firmowych, jak i danych osobowych klientów), to Państwo odpowiadają za ich bezpieczeństwo.

Podstawowa zasada: Trenowanie modeli a poufność

Największe ryzyko operacyjne w darmowych narzędziach AI dotyczy wykorzystania promptów i załączników do trenowania modelu.

Darmowe wersje (ryzyko wysokie): W większości konsumenckich, darmowych usług, Państwa rozmowy (po anonimizacji) mogą być domyślnie wykorzystywane do ulepszania i trenowania algorytmów. Oznacza to, że poufne informacje wklejone do czatu mogą stać się częścią publicznej wiedzy modelu, naruszając tajemnicę handlową.
Wersje komercyjne (kontrolowane ryzyko): W płatnych planach biznesowych dostawcy zazwyczaj oferują gwarancje umowne, że dane klienta są izolowane i nie są używane do trenowania. To jest jedna z głównych wartości, za którą firma płaci.

Złota Lista Danych Zakazanych

Zanim Państwa zespół zacznie używać AI na dużą skalę, należy stworzyć Złotą Listę Informacji Zakazanych – danych, których nigdy nie wolno wprowadzać do żadnego modelu ogólnego przeznaczenia

Krok	Praktyczne Działanie	Cel Prawny/Biznesowy
1. Identyfikacja „Serca Firmy”	Zrób audyt myślowy: co jest najbardziej wrażliwą informacją? (np. listy płac, unikalne receptury, strategie M&A, nieopatentowane pomysły technologiczne).	Ochrona tajemnicy przedsiębiorstwa i unikanie strat reputacyjnych/finansowych.
2. Kategoryzacja danych osobowych	Zawsze wyłączaj możliwość wprowadzania danych osobowych klientów i pracowników (imiona, nazwiska, adresy e-mail) do publicznych czatów AI.	Zgodność z RODO (obowiązek administratora danych) oraz unikanie kosztownych kar.
3. Weryfikacja ustawień prywatności	Wymagaj od pracowników, aby w darmowych narzędziach proaktywnie wyłączyli opcję „Ulepszaj model na podstawie moich danych” lub „zapisuj historię aktywności” (o ile firma zezwala na użycie darmowych wersji).	Kontrola przepływu danych i minimalizacja ryzyka wycieku.
4. Ustalenie procedury anonimizacji	Jeśli dane osobowe muszą być przetwarzane przez AI (np. streszczenie notatek), ustal procedury anonimizacji lub pseudonimizacji danych przed wprowadzeniem ich do modelu.	Zapewnienie zgodności z zasadą minimalizacji danych (RODO).

Wnioski: Zarządzanie dostępem i polityka użycia

W firmie musi obowiązywać prosta zasada: Nie można wklejać do zewnętrznego narzędzia tego, czego nie zostawiłoby się w otwartym segregatorze w publicznej kawiarni.

Działanie dla Menedżera: Wprowadźcie i egzekwujcie jasną politykę: tylko systemy AI objęte umową komercyjną i oferujące gwarancję niewykorzystywania danych do trenowania mogą przetwarzać dane wrażliwe (o ile jest to absolutnie konieczne). Polityka ta musi być regularnie komunikowana i szkolona w zespole.

Rozdział IV: Wymiar własności intelektualnej – prawa do wygenerowanych treści

Generatywna sztuczna inteligencja pozwala tworzyć unikalny tekst, grafikę czy kod w ciągu sekund. Pojawia się fundamentalne pytanie, na które prawo wciąż szuka odpowiedzi: Do kogo należą wygenerowane treści i czy firma może na nich zarabiać?

Dotychczas, utwór (w rozumieniu prawa autorskiego) był co do zasady uznawany za przejaw działalności twórczej człowieka. Wprowadzenie modelu AI jako współtwórcy skomplikowało tę definicję, stawiając sądy i prawników na całym świecie przed wyzwaniem ukształtowania nowego prawa.

Źródło pewności: siła regulaminu

Ponieważ powszechne prawo autorskie jest w tej kwestii niejasne, na ten moment głównym przewodnikiem i źródłem pewności jest regulamin dostawcy. To właśnie w nim, a nie w ustawie, dostawca musi określić zasady gry ( w Gemini na przykład użytkownicy biznesowi sa chronieni przeniesieniem na nich wszelkich praw, natomiast użytkownikom prywatnym udzielana jest licencja – Google udziela Państwu (użytkownikowi) „ogólnoświatowej, niewyłącznej, nieodpłatnej licencji na używanie, powielanie, modyfikowanie, dystrybuowanie… wygenerowanych treści.)

Kluczowe działanie dla menedżera: weryfikacja umowna

Menedżer musi poszukać w sekcjach Własność Intelektualna, Twoje Treści lub Prawa Licencyjne odpowiedzi na dwa krytyczne pytania:

Własność treści: Czy dostawca przenosi na Państwa firmę pełnię praw autorskich do wygenerowanego wyniku, czy tylko udziela licencji? Pełne przeniesienie praw daje najwyższy poziom bezpieczeństwa.
Zakres licencji: Jeśli jest to licencja, musi Państwo upewnić się, że jest to licencja komercyjna (pozwalająca na czerpanie zysków i użycie marketingowe) oraz że jest to licencja wyłączna (jeśli jest to kluczowy element marki, np. logo). Brak wyraźnej zgody na użycie komercyjne oznacza zakaz jego używania w biznesie.

Ryzyko: plagiat i naruszenie praw autorskich

Kwestia własności treści to tylko jedna strona medalu. Druga, równie istotna, to ryzyko, że wygenerowana treść narusza prawa osób trzecich (np. jest bardzo podobna do istniejącego dzieła chronionego prawem autorskim lub znakiem towarowym). Wynika to z faktu, że modele AI są trenowane na ogromnych zbiorach danych, które mogą zawierać materiały chronione.

Wymiar Ryzyka	Praktyczne Działanie	Cel Minimalizacji Ryzyka
Wkład twórczy	Inwestycja w szczegółowy i twórczy prompt. Im większy wkład merytoryczny i precyzja wizji pochodzi od człowieka, tym silniejsza argumentacja o udziale twórczym.	Zwiększenie szansy na uznanie treści za „utwór” w świetle prawa.
Weryfikacja wtórna	Zawsze wykonuj prosty test podobieństwa (np. odwrócone wyszukiwanie obrazem, analiza fragmentów kodu) dla kluczowych elementów (np. logo, layout strony).	Uniknięcie nieświadomego naruszenia praw autorskich lub znaku towarowego osób trzecich.
Kluczowe znaczenie	Rozróżnienie: ryzyko jest inne, gdy AI streszcza notatkę (niski poziom) i inne, gdy na wygenerowanej grafice opieramy branding nowej marki (wysoki poziom).	Adekwatne zwiększenie ostrożności i weryfikacji do poziomu ryzyka biznesowego.

Działanie dla menedżera: Załóż, że prawa do treści są niepewne. W przypadku projektów o kluczowym znaczeniu (np. kampania reklamowa, wizerunek marki) wymagaj pisemnej opinii prawnej potwierdzającej, że treść, którą zamierzasz wykorzystać, nie narusza praw osób trzecich i spełnia wymogi licencyjne dostawcy.

Rozdział V: Wymiar odpowiedzialności cywilnej i błędu (halucynacje)

Sztuczna inteligencja jest narzędziem, a narzędzia się mylą. Modele generatywne są szczególnie podatne na zjawisko halucynacji, czyli generowania informacji, które brzmią przekonująco, ale są całkowicie nieprawdziwe. Dla firmy, która opublikuje błędną treść lub podejmie złą decyzję w oparciu o wadliwe dane AI, pojawia się pytanie: Kto ponosi odpowiedzialność prawną i finansową za szkodę?

Źródło odpowiedzialności: Człowiek w procesie weryfikacji (Human in the Loop)

AI jest jedynie asystentem, a nie ekspertem. To menedżer, pracownik, czy ostatecznie firma, która podejmuje decyzję o wykorzystaniu lub publikacji treści wygenerowanej przez AI, ponosi pełną odpowiedzialność prawną za jej skutki. Wykorzystanie AI nigdy nie zwalnia z odpowiedzialności.

Kluczowe działanie: wprowadzenie nadzoru człowieka

Menedżer musi formalnie wprowadzić zasadę nadzoru ludzkiego (Human in the Loop) do procesów, w których wykorzystuje się AI. Oznacza to przyjęcie i egzekwowanie trzech protokołów:

1. Protokół weryfikacji faktów (zwalczanie halucynacji):

Ryzyko: Halucynacje i generowanie nieprawdziwych informacji (np. błędnych cytatów, danych rynkowych, analiz prawnych).
Działanie: Zespół musi weryfikować kluczowe fakty, dane finansowe i źródła podane przez AI, posługując się dwoma niezależnymi i wiarygodnymi źródłami. Żadna informacja, która ma trafić do klienta lub na rynek, nie może zostać opublikowana bez tego procesu.
Cel: Minimalizacja ryzyka wprowadzenia klientów w błąd, co jest podstawą zarzutów o nieuczciwe praktyki rynkowe oraz szkody reputacyjnej.

2. Protokół nadzoru merytorycznego (odpowiedzialność decyzyjna):

Ryzyko: Podjęcie niekorzystnej decyzji (np. w rekrutacji, ocenie kredytowej, doradztwie) opartej na błędnym lub uprzedzonym wyniku AI.
Działanie: Treści kluczowe i decyzje mające duży wpływ (np. HR, Finanse) muszą być formalnie zatwierdzane przez eksperta dziedzinowego. Należy ustanowić ścieżkę audytu, która udowodni, że ostateczna decyzja była świadoma, weryfikowana przez człowieka i nie była czysto autonomiczna.
Cel: Zabezpieczenie przed zarzutami dyskryminacji lub odpowiedzialności cywilnej za szkodę wynikającą z wadliwego procesu.

3. Protokół czystości danych wejściowych (Garbage In, Garbage Out):

Ryzyko: Generowanie błędnych wyników na podstawie nieaktualnych lub wadliwych wewnętrznych danych firmowych wprowadzonych do modelu.
Działanie: W myśl zasady „Garbage in, garbage out”, menedżer musi zapewnić, że wewnętrzne bazy danych, z których AI czerpie informacje (np. przy tworzeniu opisów produktów), są regularnie audytowane i wolne od błędów.
Cel: Zarządzanie ryzykiem odpowiedzialności za wadliwe usługi, które nie wynikają z błędu samego modelu, lecz z zaniedbania w zarządzaniu danymi źródłowymi.

Wnioski:

Ustanowienie tych formalnych, audytowalnych protokołów weryfikacji to najskuteczniejsza polisa ubezpieczeniowa przed prawnymi i finansowymi konsekwencjami halucynacji.

Rozdział VI: Wymiar zarządczy – kultura i szkolenia

Nawet najlepsze regulaminy i najbardziej rygorystyczne umowy z dostawcami nie ochronią firmy, jeśli pracownicy nie będą świadomi ryzyka i zasad użycia AI. W erze generatywnej sztucznej inteligencji, zarządzanie ryzykiem prawnym to przede wszystkim zarządzanie ludźmi, ich świadomością i nawykami. Dlatego dla menedżerów ten wymiar jest kluczowy: przekształcenie suchej polityki w realną, bezpieczną kulturę pracy.

Trzy Filary bezpiecznej kultury AI:

Wdrożenie systemów AI musi iść w parze z utworzeniem jasnych, zrozumiałych i egzekwowalnych zasad dla całego zespołu.

1. Polityka użycia AI – krótka, jasna i przejrzysta:

Stwórz wewnętrzną politykę użycia AI (WPUA). Nie może to być zbiór skomplikowanych paragrafów, ale krótki dokument, który odpowiada na kluczowe pytania:
- Co jest absolutnie zabronione? (np. wprowadzanie danych z Rozdziału III).
- Jakie narzędzia są zatwierdzone do użytku komercyjnego? (np. tylko płatne, biznesowe subskrypcje).
- Jaka jest procedura weryfikacji treści wygenerowanych przez AI? (odwołanie do Protokołu Nadzoru Ludzkiego z Rozdziału V).
Cel: Ustalenie jasnych granic odpowiedzialności i wdrożenie mechanizmu kontroli.

2. Szkolenia cykliczne i budowanie kompetencji:

Ryzyko prawne i technologia zmieniają się dynamicznie. Wprowadź cykliczne, obowiązkowe szkolenia (np. raz na kwartał) z zakresu bezpiecznego i etycznego używania AI. Upewnij się, że zespół rozumie, czym jest RODO i AI Act w praktyce, a nie tylko w teorii.
Cel prawny: W przypadku naruszenia (np. wycieku danych), udowodnienie, że firma dołożyła należytej staranności w celu przeszkolenia pracowników i zapobieżenia incydentowi.
Wskazówka: Zachęcaj do dzielenia się wiedzą (np. poprzez „1 dzień w miesiącu z AI”), by tworzyć kulturę, w której pracownicy wzajemnie monitorują i korygują swoje nawyki.

3. Transparentność i audytowalność procesów:

Działanie: Zapewnij możliwość audytu procesów AI.
- Ustal, czy i jak długo należy archiwizować prompty użyte do stworzenia kluczowych treści.
- Wprowadź obowiązek oznaczania treści generowanych przez AI (zarówno dla celów wewnętrznych, jak i zewnętrznych).
- Wyznacz osobę lub zespół odpowiedzialny za nadzór nad wdrażaniem AI i zgodnością (np. Dział Prawny w ścisłej współpracy z IT i Liderami Zespołów).
Cel: Budowanie zaufania na zewnątrz i stworzenie ścieżki audytu na wypadek kontroli (np. Urzędu Ochrony Danych Osobowych) lub sporu prawnego.

Wnioski:

Ryzyko w erze AI istnieje. Nawet najbardziej skomplikowany system AI ostatecznie będzie zależał od świadomości pracownika, który wprowadza do niego dane. Inwestycja w kulturę świadomego i odpowiedzialnego używania AI to najtańsza i najskuteczniejsza polisa ubezpieczeniowa, jaką kadra kierownicza może wykupić.

Zarządzanie AI w firmie wymaga od menedżerów sklasyfikowania ryzyka (AI Act), weryfikacji umów z dostawcami pod kątem praw autorskich i RODO oraz wdrożenia ścisłych protokołów „Human in the Loop” (nadzoru ludzkiego), by uniknąć odpowiedzialności za błędy. Fundamentem bezpieczeństwa nie jest sama technologia, ale świadomy zespół, dlatego kluczowe staje się wdrożenie wewnętrznych polityk i cyklicznych szkoleń. Aby skutecznie przygotować Państwa kadrę do tych wyzwań, zapraszamy do kontaktu w sprawie dedykowanego warsztatu w zakresie wdrażania AI w firmach.