Článek
Neúspěšné obchodní jednání, reklamace zákazníka nebo několikahodinová diskuse mezi kolegy mohou mít pro vývojáře umělé inteligence větší hodnotu než dokonale napsaná odborná příručka. Vzniká totiž trh, na kterém se obchoduje s interní historií podniků. Zájemci vykupují pracovní komunikaci, projektové dokumenty a záznamy rozhodování, aby z nich vytvořili materiál pro trénování pokročilých AI systémů.
Rozsah tohoto obchodování ukazují nabídky specializovaných společností. Americká Polyshares například veřejně uvádí, že za licenci k firemním provozním datům běžně nabízí 100 tisíc až dva miliony dolarů. Výsledná cena závisí především na kvalitě a rozsahu archivu. Nejde tedy o částku za jednu e-mailovou schránku, ale za využití většího souboru interních informací.
Na podobné nabídky upozornil také technologický magazín WIRED. Jeho redaktor Steven Levy popsal, jak se obchodníci snaží získat pracovní záznamy mediálních společností. Ve svých nabídkách zmiňují známé vývojáře AI, včetně OpenAI a Anthropicu. Samotné uvedení jejich jmen ovšem nedokazuje, že konkrétní firmy nabízené archivy skutečně koupily.
Zajímavější než výše nabízených částek je však důvod, proč mají zdánlivě obyčejné pracovní záznamy takovou hodnotu.
AI
Nejcennější nemusí být výsledek, ale cesta k němu
Představme si technickou podporu internetového obchodu. Zákazník nahlásí problém s objednávkou. První zaměstnanec jej nedokáže vyřešit, druhý objeví chybu v systému a třetí navrhne postup, který nakonec situaci napraví.
V běžné firemní evidenci zůstane informace, že reklamace byla vyřízena. V interní komunikaci se ale nachází něco podstatně zajímavějšího. Jednotlivé pokusy, odmítnutá řešení, argumenty zaměstnanců a okolnosti, které vedly ke konečnému rozhodnutí.
Takové záznamy mohou vývojářům pomoci naučit umělou inteligenci řešit složitější úkoly, které nemají jediný předem připravený postup. AI agent určený pro zákaznickou podporu například nemusí pouze odpovídat na dotazy. Může také vyhodnocovat dostupné informace, navrhovat další kroky nebo pracovat s několika podnikovými systémy.
Právě proto obchodníci hledají propojené soubory dat. Samostatný dokument popisuje určité rozhodnutí. E-mailová diskuse spolu s úkoly v projektovém systému a historií zákaznického požadavku dokáže ukázat, jak k němu pracovníci dospěli.
Polyshares mezi požadovanými zdroji výslovně uvádí Slack, Microsoft Teams, Google Drive, SharePoint, e-mailovou komunikaci, CRM systémy a záznamy zákaznické podpory. Zájem má rovněž o účetní a další podnikové systémy.
Pro vývoj AI jde o způsob, jak získat něco, co běžné internetové stránky zpravidla nenabízejí. Skutečné pracovní situace, které se vyvíjely během dnů, měsíců nebo dokonce let.
Zároveň se tím mění ekonomická hodnota firemní historie. Archiv, který podnik dosud uchovával pouze kvůli provozu, kontrole nebo zákonným povinnostem, se může stát samostatným zdrojem příjmů. Firmy tak nemusí prodávat software ani své výrobky. Mohou poskytovat licenci k datům, která vznikla při jejich každodenní činnosti.
Kdo rozhoduje o tom, co se s pracovními zprávami stane?
Představa, že podnik získá vysokou odměnu za starší dokumenty, může znít lákavě. V interním archivu se však často nachází mnohem více než informace o fungování samotné společnosti.
Pracovní e-maily mohou obsahovat zdravotní nebo rodinné záležitosti zaměstnanců, osobní údaje zákazníků, důvěrné obchodní nabídky či informace chráněné smlouvami. Zprávy navíc vznikaly za určitým účelem. Jejich autoři zpravidla nepsali kolegům proto, aby jejich komunikace později sloužila jako tréninkový materiál pro cizí společnost.
Obchodníci proto zdůrazňují anonymizaci. Polyshares deklaruje, že před předáním dat odstraňuje identifikační informace a že podnik si ponechává vlastnictví původních záznamů. To však samo o sobě neřeší všechny právní a etické otázky.
Odstranění jmen totiž automaticky neznamená, že člověka již nelze identifikovat. Jedinečná pracovní situace, kombinace několika údajů nebo podrobnosti o konkrétní zakázce mohou totožnost nepřímo odhalit.
Evropský sbor pro ochranu osobních údajů proto upozorňuje, že anonymitu modelů AI je nutné posuzovat individuálně. Zároveň zdůrazňuje, že při využívání osobních údajů musí existovat odpovídající právní základ.
Pro české podniky je toto rozlišení zásadní. Skutečnost, že společnost vlastní e-mailový server nebo platí zaměstnancům pracovní účet, jí nedává neomezené oprávnění předávat obsah komunikace komukoliv dalšímu.
Při případném licencování archivu je nutné posoudit účel zpracování, práva zaměstnanců, závazky vůči zákazníkům i ochranu obchodního tajemství. Zvlášť citlivá může být dokumentace advokátních kanceláří, zdravotnických zařízení nebo společností pracujících s důvěrnými klientskými údaji.
Vedle soukromí se ovšem objevuje také ekonomická otázka. Hodnotu těchto dat vytvářeli zaměstnanci při plnění každodenních povinností. Pokud podnik později poskytne archiv k trénování AI, může za něj dostat zaplaceno, zatímco jednotliví pracovníci se o obchodu vůbec nemusejí dozvědět.
A nejde jen o peníze. Systémy trénované na podobných záznamech mohou postupně zvládat část administrativních, analytických nebo komunikačních činností, které lidé dosud vykonávali sami. Prodej pracovních zkušeností tak otevírá otázku, jak se výsledky této automatizace promítnou do postavení zaměstnanců.
Zdroje: