{"id":12338,"date":"2025-12-01T09:24:01","date_gmt":"2025-12-01T08:24:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.orange.pl\/poradnik-dla-firm\/?p=12338"},"modified":"2026-02-02T15:05:15","modified_gmt":"2026-02-02T14:05:15","slug":"ai-w-instytucji-publicznej-strategia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.orange.pl\/poradnik-dla-firm\/instytucje-publiczne\/ai-w-instytucji-publicznej-strategia\/","title":{"rendered":"Wywiad. AI w instytucji publicznej \u2013 strategia, etyka i zaufanie"},"content":{"rendered":"\n

Sztuczna inteligencja w sektorze publicznym przestaje by\u0107 technologiczn\u0105 ciekawostk\u0105, a staje si\u0119 narz\u0119dziem realnej zmiany. W rozmowie z dr Dot\u0105 Szymborsk\u0105 \u2013 etyczk\u0105 nowych technologii i liderk\u0105 sekcji ds. AI i demokracji<\/strong> Grupy Roboczej ds. Sztucznej Inteligencji przy Ministerstwie Cyfryzacji \u2013 pytamy, jak m\u0105drze wdra\u017ca\u0107 AI w urz\u0119dach, nie trac\u0105c z oczu obywatela.<\/strong><\/p>\n

Raporty pokazuj\u0105, \u017ce polska administracja publiczna mo\u017ce zyska\u0107 nawet 8 miliard\u00f3w z\u0142otych rocznie, gdyby w pe\u0142ni wykorzysta\u0142a potencja\u0142 sztucznej inteligencji<\/a>. Tymczasem AI bywa traktowana g\u0142\u00f3wnie jako spos\u00f3b na \u0142atanie brak\u00f3w kadrowych. Czy takie podej\u015bcie \u2013 zamiast my\u015blenia o strategicznej transformacji \u2013 nie ogranicza potencja\u0142u sektora publicznego?<\/strong><\/p>\n


Rzeczywi\u015bcie oszcz\u0119dno\u015bci i wzrost jako\u015bci us\u0142ug pojawiaj\u0105 si\u0119 wtedy, gdy sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/a> traktujemy jako element strategii organizacyjnej. Nie chodzi o to, \u017ceby wpisa\u0107 AI w grafik dy\u017cur\u00f3w, lecz \u017ceby w\u0142\u0105czy\u0107 je w spos\u00f3b my\u015blenia o tym, jak instytucja s\u0142u\u017cy obywatelowi. Zamiast pyta\u0107: \u201egdzie AI mo\u017ce odci\u0105\u017cy\u0107 urz\u0119dnika?\u201d, powinni\u015bmy zada\u0107 sobie pytanie: \u201ew jakim miejscu system oparty na sztucznej inteligencji skr\u00f3ci \u015bcie\u017ck\u0119 obywatela o kilka dni i zmniejszy liczb\u0119 odwo\u0142a\u0144 od decyzji?\u201d.<\/strong><\/p>\n

W praktyce oznacza to wdra\u017canie zasady\u00a0\u201eethics by design\u201d, czyli etyki projektowanej od pocz\u0105tku, a nie dopisywanej na ko\u0144cu projektu. Ju\u017c na etapie planowania ustalamy wi\u0119c jasne cele, kryteria jako\u015bci (np. terminowo\u015b\u0107 lub r\u00f3wne traktowanie wnioskodawc\u00f3w), wska\u017aniki ryzyka oraz spos\u00f3b nadzoru cz\u0142owieka nad dzia\u0142aniem systemu. W tym kontek\u015bcie m\u00f3wimy o tzw.\u00a0human oversight, czyli ludzkiej kontroli nad procesami zautomatyzowanymi \u2013 urz\u0119dnik pozostaje odpowiedzialny za decyzj\u0119, nawet je\u015bli korzysta z podpowiedzi maszyny.<\/p>\n

AI powinno uzupe\u0142nia\u0107, a nie zast\u0119powa\u0107 cz\u0142owieka.<\/strong> Automatyzujemy czynno\u015bci powtarzalne i \u017cmudne, jak analiza dokument\u00f3w, klasyfikacja wniosk\u00f3w czy porz\u0105dkowanie danych. Czas specjalist\u00f3w inwestujemy natomiast w to, co wymaga interpretacji, empatii i rozumienia kontekstu. W\u0142a\u015bnie tu ujawnia si\u0119\u00a0etyka wsp\u00f3\u0142pracy cz\u0142owiek \u2013 maszyna<\/strong>:<\/strong> technologia pomaga, ale nie przejmuje odpowiedzialno\u015bci.<\/p>\n

Najwi\u0119ksze korzy\u015bci pojawiaj\u0105 si\u0119 tam, gdzie budujemy wsp\u00f3lny \u201erdze\u0144\u201d rozwi\u0105za\u0144, kt\u00f3re mo\u017cna wsp\u00f3\u0142dzieli\u0107 mi\u0119dzy instytucjami. Przyk\u0142adem s\u0105 by\u0107 modu\u0142y\u00a0OCR\u00a0(ang.\u00a0Optical Character Recognition<\/em>, czyli rozpoznawanie tekstu z dokument\u00f3w papierowych lub skan\u00f3w) albo systemy kolejkowania wniosk\u00f3w. Dzi\u0119ki takim komponentom ka\u017cda instytucja nie musi tworzy\u0107 w\u0142asnych narz\u0119dzi od zera, lecz korzysta ze wsp\u00f3lnej, sprawdzonej infrastruktury. To nie tylko zwi\u0119ksza efektywno\u015b\u0107, ale te\u017c pozwala \u0142atwiej wprowadza\u0107 standardy etyczne i techniczne na poziomie ca\u0142ego sektora publicznego.<\/p>\n

Jak przej\u015b\u0107 od postrzegania AI wy\u0142\u0105cznie jako narz\u0119dzia operacyjnego do roli katalizatora g\u0142\u0119bszej modernizacji administracji publicznej \u2013 tak, by technologia faktycznie zmienia\u0142a spos\u00f3b dzia\u0142ania urz\u0119d\u00f3w i obs\u0142ugi obywateli?<\/strong><\/p>\n


Potrzebna jest zmiana logiki dzia\u0142ania urz\u0119d\u00f3w \u2013 z reaktywnej na refleksyjn\u0105. AI nie mo\u017ce by\u0107 jedynie dodatkiem do istniej\u0105cych procedur; musi sta\u0107 si\u0119 impulsem do ich przemy\u015blenia. Najlepszym sposobem, by to osi\u0105gn\u0105\u0107, jest uporz\u0105dkowane podej\u015bcie w kilku krokach, kt\u00f3re \u0142\u0105czy\u00a0ethics by design<\/strong>\u00a0z praktyk\u0105 zarz\u0105dzania jako\u015bci\u0105.<\/p>\n

Pierwszy krok to stworzenie\u00a0mapy decyzji \u2013 przegl\u0105du punkt\u00f3w w procesach administracyjnych, w kt\u00f3rych zapadaj\u0105 decyzje, wraz z okre\u015bleniem, kto faktycznie ponosi za nie odpowiedzialno\u015b\u0107. Dopiero wtedy mo\u017cna \u015bwiadomie wyznaczy\u0107 miejsca, w kt\u00f3rych warto wprowadzi\u0107 rozwi\u0105zania oparte na sztucznej inteligencji, i te, w kt\u00f3rych cz\u0142owiek musi pozosta\u0107 decydentem. Pozwala nam to jasno zdefiniowa\u0107, kto odpowiada za rezultat.<\/p>\n

Drugi etap to\u00a0pilota\u017c z hipotez\u0105. Ka\u017cdy projekt AI w administracji powinien zaczyna\u0107 si\u0119 od jasnego za\u0142o\u017cenia, co konkretnie chcemy poprawi\u0107, np. skr\u00f3ci\u0107 czas wydania decyzji z 30 do 10 dni albo zmniejszy\u0107 liczb\u0119 b\u0142\u0119d\u00f3w o okre\u015blony procent. Dzi\u0119ki temu technologia staje si\u0119 nie celem samym w sobie, ale \u015brodkiem do weryfikowalnej zmiany jako\u015bci dzia\u0142ania urz\u0119du.<\/p>\n

Krok trzeci to\u00a0zasada \u201eexplain first\u201d<\/strong>, czyli \u201epo pierwsze wyja\u015bnij\u201d jeszcze przed wdro\u017ceniem systemu. Zanim jakiekolwiek rozwi\u0105zanie trafi do u\u017cytku, trzeba zapyta\u0107, czy obywatel zrozumie, w jaki spos\u00f3b zapad\u0142a decyzja i czy audytor b\u0119dzie w stanie j\u0105 odtworzy\u0107<\/strong>. Ma to ogromne znaczenie w kontek\u015bcie zaufania spo\u0142ecznego \u2013 bez przejrzysto\u015bci nawet najlepszy model budzi podejrzenia.<\/p>\n

Czwarty element to\u00a0etyka wsp\u00f3\u0142pracy, czyli okre\u015blenie relacji pomi\u0119dzy cz\u0142owiekiem a systemem AI. Sprowadza si\u0119 to do prostego, lecz kluczowego modelu: \u201eAI proponuje, cz\u0142owiek zatwierdza\u201d. To cz\u0142owiek: urz\u0119dnik, specjalista, kontroler \u2013 podejmuje ostateczn\u0105 decyzj\u0119, a system dostarcza mu danych, rekomendacji i analiz. Taki podzia\u0142 r\u00f3l powinien by\u0107 jasno opisany, wraz z procedurami odwo\u0142ania i eskalacji w razie w\u0105tpliwo\u015bci co do dzia\u0142ania modelu.<\/p>\n

Na ko\u0144cu pozostaje\u00a0cykl uczenia<\/strong>, kt\u00f3ry pozwala, by organizacja stale si\u0119 doskonali\u0142a. Co miesi\u0105c warto przegl\u0105da\u0107 najwa\u017cniejsze wska\u017aniki jako\u015bci, ryzyka i liczb\u0119 skarg<\/strong>, a nast\u0119pnie aktualizowa\u0107 zar\u00f3wno modele, jak i procedury. To nie jest \u201eprojekt IT\u201d, tylko ci\u0105g\u0142y proces zarz\u0105dzania \u2013 podobny do zasad ISO, gdzie standardy nie s\u0105 czym\u015b raz wdro\u017conym, lecz \u017cywym systemem, kt\u00f3ry podlega audytom i poprawkom.<\/p>\n

Co ciekawe, to s\u0105 standardy, kt\u00f3re przyjmuje nie tylko moja sekcja GRAI koncentruj\u0105ca si\u0119 na demokracji i AI, ale r\u00f3wnie\u017c sekcja Joanny Szczygielniak zajmuj\u0105ca si\u0119 zdecydowanie bardziej aspektami polityk i procedur.<\/p>\n

W\u015br\u00f3d przeszk\u00f3d we wdra\u017caniu AI w administracji publicznej cz\u0119sto wymienia si\u0119 rozproszenie decyzyjne, brak kompetencji cyfrowych, obawy przed b\u0142\u0119dami prawnymi oraz ryzyko uzale\u017cnienia od dostawc\u00f3w. Kt\u00f3ra z tych barier jest dzi\u015b najtrudniejsza do prze\u0142amania i dlaczego?<\/strong><\/p>\n


Nie jest to ani prawo, ani brak technologii, ani nawet niedostatek kompetencji cyfrowych. Najtwardszym orzechem do zgryzienia wydaje si\u0119 zdolno\u015b\u0107 organizacyjna do zarz\u0105dzania zmian\u0105. Mo\u017cna mie\u0107 najlepsze przepisy, szkolenia i narz\u0119dzia, ale je\u015bli struktura urz\u0119du nie potrafi w\u0142\u0105czy\u0107 nowych rozwi\u0105za\u0144 w codzienn\u0105 praktyk\u0119, wszystko zatrzymuje si\u0119 na etapie pilota\u017cu. Wdra\u017canie AI to proces kulturowy, kt\u00f3ry wymaga zaufania, jasnych r\u00f3l i odwagi w podejmowaniu decyzji.<\/p>\n

Pierwszym krokiem do prze\u0142amania tej bariery jest\u00a0wprowadzenie standard\u00f3w zam\u00f3wie\u0144 opartych na zasadzie otwarto\u015bci<\/strong>. W praktyce oznacza to, \u017ce w umowach z dostawcami nale\u017cy wymaga\u0107 otwartych interfejs\u00f3w (czyli sposob\u00f3w, w jakie r\u00f3\u017cne systemy mog\u0105 si\u0119 ze sob\u0105 komunikowa\u0107) oraz tzw.\u00a0prawa do wyj\u015bcia<\/strong>. Chodzi o to, by urz\u0105d nie by\u0142 uwi\u0119ziony w jednym, zamkni\u0119tym ekosystemie konkretnego dostawcy i w razie potrzeby m\u00f3g\u0142 przenie\u015b\u0107 swoje dane, modele oraz procesy do innego rozwi\u0105zania bez utraty ci\u0105g\u0142o\u015bci dzia\u0142ania.<\/p>\n

Drugim elementem jest\u00a0jasny podzia\u0142 r\u00f3l i odpowiedzialno\u015bci. W ka\u017cdej organizacji, kt\u00f3ra wdra\u017ca systemy oparte na AI, powinien by\u0107 wyra\u017anie okre\u015blony\u00a0w\u0142a\u015bciciel procesu\u00a0(odpowiedzialny za to, w jakim celu technologia jest stosowana),\u00a0w\u0142a\u015bciciel danych\u00a0(czuwaj\u0105cy nad ich jako\u015bci\u0105, aktualno\u015bci\u0105 i bezpiecze\u0144stwem),\u00a0oficer etyki AI (odpowiedzialny za zgodno\u015b\u0107 rozwi\u0105za\u0144 z zasadami przejrzysto\u015bci, r\u00f3wno\u015bci i odpowiedzialno\u015bci) oraz\u00a0opiekun modelu (osoba techniczna, monitoruj\u0105ca, jak algorytm dzia\u0142a w praktyce). Dopiero taki zesp\u00f3\u0142 gwarantuje, \u017ce technologia nie wymknie si\u0119 spod kontroli i \u017ce decyzje podejmowane przy jej wsparciu b\u0119d\u0105 nie tylko skuteczne, ale te\u017c etyczne.<\/p>\n

Trzecim filarem s\u0105\u00a0szkolenia prowadzone \u201eprzy\u201d procesie, a nie \u201eobok\u201d niego<\/strong>. Zamiast organizowa\u0107 og\u00f3lne kursy z obs\u0142ugi AI, kt\u00f3re ko\u0144cz\u0105 si\u0119 na teorii, du\u017co skuteczniejsze s\u0105 warsztaty oparte na realnych przypadkach z \u017cycia urz\u0119du.<\/strong> Urz\u0119dnicy ucz\u0105 si\u0119 wtedy pracy z technologi\u0105 na konkretnych danych i dokumentach, r\u00f3wnocze\u015bnie analizuj\u0105c list\u0119 potencjalnych ryzyk \u2013 od b\u0142\u0119d\u00f3w prawnych, przez stronniczo\u015b\u0107 danych, po kwestie ochrony prywatno\u015bci. W takim modelu obok specjalist\u00f3w IT pojawiaj\u0105 si\u0119 ekspert prawny i etyczny, kt\u00f3rzy pomagaj\u0105 zrozumie\u0107, jak technologia wp\u0142ywa na odpowiedzialno\u015b\u0107 instytucji wobec obywatela.<\/p>\n

Zarz\u0105dzanie zmian\u0105 organizacyjn\u0105 wymaga wi\u0119c nie tyle nowych narz\u0119dzi, co nowego sposobu my\u015blenia. AI nie jest magicznym rozwi\u0105zaniem, kt\u00f3re wystarczy \u201epod\u0142\u0105czy\u0107\u201d. To partner, kt\u00f3rego trzeba umie\u0107 nadzorowa\u0107, rozumie\u0107 i rozlicza\u0107. Gdy administracja nauczy si\u0119 tej wsp\u00f3\u0142pracy, pozosta\u0142e bariery: prawne, kompetencyjne czy technologiczne \u2013 stan\u0105 si\u0119 znacznie \u0142atwiejsze do pokonania.<\/p>\n

Samorz\u0105dy maj\u0105 ograniczone zasoby i coraz cz\u0119\u015bciej korzystaj\u0105 z rozwi\u0105za\u0144 tworzonych przez firmy prywatne i startupy. Jak burmistrz czy w\u00f3jt \u2013 ju\u017c na etapie zam\u00f3wie\u0144 i wdro\u017ce\u0144 \u2013 <\/strong>mog\u0105 praktycznie chroni\u0107 si\u0119 przed uzale\u017cnieniem od jednego dostawcy technologii, zachowuj\u0105c jednocze\u015bnie otwarto\u015b\u0107 na innowacje? Jak w tym kontek\u015bcie zapewni\u0107 kontrol\u0119 nad danymi publicznymi i zaufanie obywateli do decyzji podejmowanych przez algorytmy?<\/strong><\/p>\n


Takie podej\u015bcie jest zrozumia\u0142e, poniewa\u017c nie da si\u0119 budowa\u0107 kompetencji technologicznych od zera w ka\u017cdej gminie. Problem pojawia si\u0119 jednak wtedy, gdy nowa technologia staje si\u0119 \u201eczarn\u0105 skrzynk\u0105\u201d, do kt\u00f3rej urz\u0105d nie ma pe\u0142nego dost\u0119pu. Uzale\u017cnienie od jednego dostawcy, zwane\u00a0vendor lock-in, to jedno z najpowa\u017cniejszych ryzyk, przed kt\u00f3rymi samorz\u0105dowcy powinni si\u0119 dzi\u015b zabezpiecza\u0107.<\/p>\n

Najprostsze wydaje si\u0119 wprowadzenie tzw.\u00a0minimum kontraktowego, czyli zestawu warunk\u00f3w, kt\u00f3re powinny znale\u017a\u0107 si\u0119 w ka\u017cdej umowie na wdro\u017cenie systemu opartego na AI. Po pierwsze \u2013\u00a0interoperacyjno\u015b\u0107, czyli zdolno\u015b\u0107 systemu do wsp\u00f3\u0142pracy z innymi rozwi\u0105zaniami. W praktyce oznacza to dost\u0119p do pe\u0142nej dokumentacji technicznej oraz interfejsu API (Application Programming Interface)<\/em>. Urz\u0105d powinien te\u017c mie\u0107\u00a0prawo do tworzenia w\u0142asnej kopii zbior\u00f3w wykorzystywanych przez system.<\/strong> Dzi\u0119ki temu zachowuje niezale\u017cno\u015b\u0107 i mo\u017ce monitorowa\u0107, jak i co jest przetwarzane.<\/p>\n

Wa\u017cnym elementem jest\u00a0mobilno\u015b\u0107 modeli. Samorz\u0105d powinien m\u00f3c wyeksportowa\u0107 kluczowe elementy rozwi\u0105zania, takie jak wagi modelu (parametry ucz\u0105ce si\u0119 na danych), wektory cech czy tzw. prompty (instrukcje, kt\u00f3re kieruj\u0105 zachowaniem systemu). Nawet je\u015bli dostawca nie ujawnia pe\u0142nego kodu \u017ar\u00f3d\u0142owego, urz\u0105d powinien mie\u0107 dost\u0119p do log\u00f3w decyzyjnych, aby m\u00f3c prze\u015bledzi\u0107, jak system dochodzi\u0142 do danego wyniku. To podstawowy warunek przejrzysto\u015bci i zgodno\u015bci z zasad\u0105\u00a0ethics by design.<\/p>\n

Wreszcie filar, kt\u00f3rym jest\u00a0pe\u0142na kontrola nad danymi publicznymi<\/strong>. W umowie z wykonawc\u0105 powinny by\u0107 jasno okre\u015blone: miejsce, w kt\u00f3rym dane s\u0105 przetwarzane (np. w Polsce lub w innym kraju UE), ich klasa ochrony (poziom bezpiecze\u0144stwa), plan retencji (jak d\u0142ugo i w jakim celu dane b\u0119d\u0105 przechowywane) oraz obowi\u0105zek przeprowadzania test\u00f3w wykrywaj\u0105cych ewentualne wycieki. Tylko wtedy mo\u017cna mie\u0107 pewno\u015b\u0107, \u017ce dane mieszka\u0144c\u00f3w nie stan\u0105 si\u0119 \u201eproduktem ubocznym\u201d komercyjnych eksperyment\u00f3w.<\/strong><\/p>\n

Wa\u017cny jest te\u017c\u00a0nadz\u00f3r cz\u0142owieka, czyli element etyki wsp\u00f3\u0142pracy. Samorz\u0105d powinien prowadzi\u0107\u00a0rejestr decyzji wspartych przez AI, okre\u015bli\u0107\u00a0pr\u00f3g eskalacji\u00a0(moment, w kt\u00f3rym decyzja powinna zosta\u0107 przekazana cz\u0142owiekowi do weryfikacji) oraz przeprowadza\u0107\u00a0losowe audyty\u00a0dzia\u0142ania systemu. To nie tylko wzmacnia kontrol\u0119, ale tak\u017ce buduje kompetencje organizacji \u2013 urz\u0105d uczy si\u0119, jak ocenia\u0107 efektywno\u015b\u0107 i ryzyka technologii.<\/p>\n

I wreszcie, niezwykle wa\u017cna jest\u00a0transparentno\u015b\u0107 wobec mieszka\u0144c\u00f3w. Obywatele maj\u0105 prawo wiedzie\u0107, \u017ce ich sprawa by\u0142a wsparta przez system oparty na sztucznej inteligencji. Powinni wi\u0119c dosta\u0107 prost\u0105 informacj\u0119, kiedy i w jaki spos\u00f3b to si\u0119 odby\u0142o. R\u00f3wnie istotne jest\u00a0prawo do odwo\u0142ania si\u0119 od wyniku wygenerowanego przez algorytm i ludzkiego przegl\u0105du decyzji. Zaufanie rodzi si\u0119 bowiem nie z perfekcyjno\u015bci technologii, lecz z jasno\u015bci zasad jej dzia\u0142ania.<\/p>\n

Jako cz\u0142onkini sekcji w Grupie Roboczej ds. Sztucznej Inteligencji (GRAI) przy Ministerstwie Cyfryzacji zajmuje si\u0119 Pani rewizj\u0105 krajowej polityki rozwoju AI. Jaki jest jej najwa\u017cniejszy, praktyczny cel \u2013 zw\u0142aszcza z punktu widzenia samorz\u0105d\u00f3w i urz\u0119dnik\u00f3w, kt\u00f3rzy maj\u0105 j\u0105 p\u00f3\u017aniej stosowa\u0107?<\/strong><\/p>\n


Najwa\u017cniejszym, praktycznym celem rewizji krajowej polityki rozwoju sztucznej inteligencji jest\u00a0przej\u015bcie od dokumentu strategicznego do zestawu realnych narz\u0119dzi, kt\u00f3re pomagaj\u0105 instytucjom, w tym samorz\u0105dom, bezpiecznie, etycznie i efektywnie wdra\u017ca\u0107 AI w codziennej pracy.<\/p>\n

Chodzi o to, by polityka nie by\u0142a zbiorem deklaracji, ale swoistym \u201esystemem operacyjnym\u201d dla administracji publicznej: z katalogiem wsp\u00f3lnych us\u0142ug, standard\u00f3w, wzorc\u00f3w i \u015bcie\u017cek wsparcia. To w\u0142a\u015bnie ta praktyczno\u015b\u0107, podkre\u015blana w raporcie GRAI, jest kluczowym wyr\u00f3\u017cnikiem aktualizacji dokumentu. Bardzo si\u0119 ciesz\u0119, \u017ce pod kierownictwem Joanny Szczegielniak mog\u0142am nad nim pracowa\u0107. W zaktualizowanej polityce proponujemy mi\u0119dzy innymi:<\/p>\n