Uradi sam AI impact assessment za svoj mali biznis [Test]
Šamar realnosti: Zašto tvoj biznis treba AI procjenu odmah
Angažovanje advokatske kancelarije da ti napiše AI procjenu uticaja (DPIA) koštaće te minimalno 2.000 KM. Poverenik za informacije ne prašta neznanje. Ako tvoj algoritam za preporuku kupaca počne da diskriminiše, tvoj novčanik će biti taj koji krvari. Možeš platiti drugima da pametuju, ili možeš uzeti alat u ruke i sam proći kroz ovaj proces. Ja sam ovo uradio za tri svoja klijenta prošlog mjeseca. Bilo je naporno, prsti su me bolili od kucanja, ali nismo platili ni marke kazne. Izbjegni marketinške laži o ‘automatskom usklađivanju’. To ne postoji. Postoji samo rad, papir i tvoja odgovornost.
Zašto ti treba JIS odvijač (a ne Phillips) za tvoje podatke
Baš kao što ne pokušavaš odvrnuti japanski vijak običnim krstastim odvijačem jer ćeš ga ‘pojesti’, tako ne možeš raditi AI procjenu opštim frazama. Moraš precizno ući u strukturu svog modela. Prva stvar koju moraš uraditi je ispuniti osnovni obrazac. Ako ne znaš razliku između ulaznih podataka i logike odlučivanja, tvoja procjena je beskorisna. Često čujem ‘stručnjake’ koji kažu da je dovoljno imati Privacy Policy. To je laž. To je kao da staviš flaster na slomljenu nogu.
Osjetit ćeš onaj specifičan miris prašine i ozona kada tvoj server počne da vrti analizu prodaje. To je trenutak kada moraš biti fokusiran. Ako koristiš AI u analizi podataka, tvoja procjena mora sadržavati tačan put kuda ti podaci idu. Nema ‘vjerovatno’. Mora biti ‘fiksno’.
Da li zaista moram angažovati pravnika?
Ne. Većinu stvari možeš sam ako pratiš smjernice Poverenika. Pravnik ti treba tek kad skaliraš na desetine hiljada korisnika. Za mali biznis, ti si taj koji najbolje poznaje svoje kupce. Ti znaš gdje ‘škripi’ u tvom Excelu.
Šta ako moj AI model pogriješi?
Odmah moraš imati protokol za gašenje. To je tvoj ‘panic button’. Ako AI počne halucinirati, moraš imati dokumentovanu proceduru kako to ispraviti u 15 minuta. Ne sutra. Odmah.
Anatomija promašaja: Kako smo spržili bazu podataka
Slušaj dobro. Jedan moj kolega je preskočio fazu normalizacije podataka jer je žurio. Rezultat? AI model je počeo da šalje kupcima cijene od 0 KM. Izgubio je 4.000 KM za jedno popodne. Problem nije bio u kodu, nego u tome što nije uradio procjenu rizika na samom početku. Sređivanje haosa u podacima je osnova svake procjene. Ako preskočiš ovaj korak, tvoja AI procjena je samo gomila beskorisnog papira. Drvo će puknuti tamo gdje je čvor. Tvoj biznis će pući tamo gdje su podaci prljavi.
UPOZORENJE: Nikada ne unosi JMBG ili brojeve kartica kupaca u javne AI modele poput besplatnog ChatGPT-a. To je siguran put do sudske tužbe i gubitka licence. Shvati ovo ozbiljno: 120v struja te može ubiti, a curenje podataka ti može ubiti firmu.
Zašto ovo radi: Nauka iza procjene
Zašto uopšte gubimo vrijeme na ovo? Zato što AI algoritmi rade na principu statističke vjerovatnoće, a ne apsolutne istine. Kada radiš procjenu uticaja, ti zapravo mapiraš ‘entropiju’ svog sistema. Svaki put kada dodaš novi set podataka, ti povećavaš rizik od greške. Ako ne dokumentuješ kako tvoj model uči, gubiš kontrolu nad njim. To je fizika upravljanja. Što je veći pritisak podataka, to su zidovi tvoje procjene moraju biti deblji.
Fizika kajanja i finansijski ubod
Voda se širi kad se smrzne i puca cijevi. Podaci se šire u tvojim serverima i ako nisu pravilno procijenjeni, pucaju tvoju privatnost. Prošle godine, jedan mali web-shop je platio kaznu jer su pratili kretanje kupaca bez jasne procjene rizika. Poverenik za informacije ne sluša izgovore o tome kako je AI komplikovan. Ne kupuj skupi softver za usklađenost. Uzmi običnu svesku, popišite svaki senzor, svaku skriptu i svaku bazu. To je pravi DIY pristup. Možda će te leđa boljeti od sjedenja, ali tvoj novčanik će ti biti zahvalan. Kao što moj komšija kaže: ‘Bolje dva sata planiranja, nego dva mjeseca popravljanja’.