🌱 Odpowiedzialny rozwój

Polityka Odpowiedzialnej AI

Polityka Odpowiedzialnej AI Persooa - human-in-the-loop, wyjaśnialność, minimalizacja danych, privacy by design, mitygacja biasu, kontrole bezpieczeństwa, AI governance i zasady generatywnej AI.

Ostatnia aktualizacja: 2026-06-19

Persooa Responsible AI Policy 2026 Wersja 2026.1


Cel

Persooa projektuje, wdraża i prowadzi systemy AI dla klientów ekosystemu Synerise: AI decisioning, rekomendacje, predykcje (churn, likelihood-to-buy, Next-Best-Action), personalizację real-time oraz agentic customer engagement. Niniejsza polityka określa zasady, według których robimy to odpowiedzialnie - w zgodzie z zasadą risk-based wynikającą m.in. z AI Act oraz dobrych praktyk rynkowych.


Kategoryzacja ryzyka

Każdy przypadek użycia AI klasyfikujemy według poziomu wpływu na klienta końcowego:

PoziomPrzykładyWymagany nadzór
NiskiRekomendacje produktowe, content personalizationMonitoring, możliwość rezygnacji
ŚredniSegmentacja, scoring marketingowy, best time to contactHuman review reguł, testy biasu
WysokiDecyzje wpływające na dostęp do ofert, cen lub świadczeńHuman-in-the-loop, wyjaśnialność, audyt

Przypadków wysokiego ryzyka w obszarach regulowanych (np. scoring kredytowy) nie realizujemy bez wyraźnego mandatu, ram prawnych i nadzoru po stronie klienta.

Praktyki zakazane. Persooa nie projektuje ani nie wdraża systemów AI należących do kategorii niedopuszczalnego ryzyka w rozumieniu AI Act - w szczególności technik manipulacji podprogowej, eksploatacji podatności (wiek, niepełnosprawność, sytuacja ekonomiczna) ani scoringu społecznego.

Mapowanie skali. Stosujemy własną, wewnętrzną klasyfikację ryzyka (niski/średni/wysoki) inspirowaną podejściem risk-based AI Act; nie jest ona tożsama z ustawowymi kategoriami AI Act (niedopuszczalne / wysokie / ograniczone / minimalne). Formalna kwalifikacja konkretnego systemu w rozumieniu AI Act dokonywana jest wspólnie z klientem.

Role w rozumieniu AI Act. W typowym modelu współpracy klient występuje jako podmiot wdrażający (deployer), a Persooa jako partner konfigurujący i operujący rozwiązanie na platformie Synerise. Obowiązki właściwe dla deployera (m.in. ocena skutków dla praw podstawowych - FRIA tam, gdzie wymagana, nadzór człowieka, informowanie osób) pozostają po stronie klienta; dostarczamy dokumentację i wsparcie niezbędne do ich realizacji. Gdy zakres prac czyni Persooa dostawcą komponentu AI, przyjmujemy odpowiadające temu obowiązki dokumentacyjne - podział ról potwierdzamy w umowie.


Human-in-the-loop

  • Decyzje o istotnym wpływie na klienta końcowego pozostają pod nadzorem człowieka.
  • AI wspiera decyzję, nie zdejmuje odpowiedzialności z organizacji.
  • Definiujemy jasne punkty eskalacji, w których system przekazuje sprawę człowiekowi.
  • Operatorzy mają możliwość zatrzymania (kill switch) i nadpisania działania automatyzacji.

Wyjaśnialność (explainability)

  • Dla modeli decyzyjnych i rekomendacyjnych potrafimy opisać logikę działania, kluczowe cechy wejściowe i ograniczenia.
  • Preferujemy rozwiązania interpretowalne tam, gdzie poziom ryzyka tego wymaga.
  • Dokumentujemy modele (cel, dane, założenia, metryki, znane ograniczenia) tak, by klient mógł je audytować.

Minimalizacja danych (data minimization)

  • Model otrzymuje wyłącznie dane realnie niezbędne do realizacji celu.
  • Unikamy gromadzenia „na zapas"; zakres danych dobieramy do przypadku użycia.
  • Stosujemy pseudonimizację i agregację tam, gdzie to wystarczające do osiągnięcia wyniku.

Privacy by design

  • Prywatność jest projektowana w architekturze rozwiązania od początku, nie doklejana na końcu.
  • Cele przetwarzania są jawne; dane nie są wykorzystywane do celów niezgodnych z pierwotnym przeznaczeniem bez podstawy.
  • Mechanizmy zgód i preferencji klienta są respektowane na poziomie aktywacji (Karta Etyki Danych).

Mitygacja biasu

  • Testujemy modele pod kątem niezamierzonej dyskryminacji wobec grup chronionych i wrażliwych.
  • Monitorujemy drift modeli i jakość danych wejściowych w czasie.
  • Nie wykorzystujemy wrażliwych cech (ani ich bezpośrednich proxy) jako podstawy targetowania.
  • W razie wykrycia szkodliwego biasu wstrzymujemy lub korygujemy model.

Kontrole bezpieczeństwa

  • Dostęp do danych treningowych i produkcyjnych zgodnie z zasadą najmniejszych uprawnień.
  • Środowiska oddzielone (dev/test/prod), kontrola wersji modeli i danych.
  • Zabezpieczenia przed nadużyciem modeli (np. prompt injection, data exfiltration) w rozwiązaniach z GenAI.
  • Szczegóły: Deklaracja Bezpieczeństwa i Governance.

AI Governance

  • Każdy projekt AI ma przypisanego właściciela odpowiedzialnego za zgodność z niniejszą polityką.
  • Prowadzimy rejestr przypadków użycia AI realizowanych dla klienta (model inventory).
  • Decyzje o uruchomieniu przypadków wysokiego ryzyka wymagają akceptacji po stronie klienta.
  • Polityka jest przeglądana co najmniej raz w roku oraz przy istotnych zmianach regulacyjnych.
  • Dla przypadków podwyższonego ryzyka zapewniamy logowanie kluczowych zdarzeń działania systemu (audit trail) umożliwiające prześledzenie decyzji.
  • Po wdrożeniu prowadzimy monitorowanie modeli (jakość, drift, incydenty); istotne nieprawidłowości raportujemy klientowi i wspieramy go w realizacji obowiązków zgłoszeniowych wynikających z regulacji.

Zasady generatywnej AI (GenAI)

  • Człowiek weryfikuje - treści generowane przez AI przed publikacją lub działaniem przechodzą przegląd człowieka tam, gdzie ryzyko tego wymaga.
  • Brak danych klienta w publicznych modelach - nie wprowadzamy poufnych danych klienta do narzędzi GenAI, które nie zapewniają odpowiednich gwarancji przetwarzania.
  • Oznaczanie - tam, gdzie wymagają tego regulacje lub etyka, oznaczamy interakcje i treści generowane przez AI.
  • Zakaz deceptive AI - nie tworzymy systemów udających człowieka w sposób wprowadzający w błąd ani manipulacyjnych deepfake.
  • Prawa własności intelektualnej - respektujemy prawa autorskie i licencje przy wykorzystaniu GenAI.
  • Transparentność wg AI Act (art. 50). Tam, gdzie ma to zastosowanie, zapewniamy, że osoba fizyczna jest informowana o interakcji z systemem AI, a treści generowane lub istotnie modyfikowane przez AI są możliwe do oznaczenia jako sztucznie wygenerowane (w tym w formacie nadającym się do odczytu maszynowego, jeżeli wymaga tego regulacja).

Agenci AI (agentic commerce)

  • Agenci działają w jasno zdefiniowanych granicach uprawnień; poza nimi eskalują do człowieka.
  • Krytyczne działania agentów są odwracalne lub wymagają potwierdzenia.
  • Działania agentów są logowane i audytowalne.
  • Klient końcowy jest informowany, gdy wchodzi w interakcję z systemem AI.
  • W personalizacji ofert i cen w UE nie różnicujemy klientów wyłącznie ze względu na przynależność państwową lub lokalizację, zgodnie z zasadami przeciwdziałania nieuzasadnionemu blokowaniu geograficznemu (Rozporządzenie UE 2018/302).

Właściciel dokumentu: Zarząd Persooa / osoba odpowiedzialna za AI Governance. Przegląd: roczny. Wersja: 2026.1. Dokument ma charakter informacyjny i nie stanowi wiążącego zobowiązania umownego.

Zacznijmy

Rośnij w sposób, który ma sens.

Umów bezpłatną rozmowę - pokażemy, jak budować wzrost odpowiedzialnie: na własnych danych, z poszanowaniem prywatności i z wynikiem potwierdzonym, nie obiecanym.