Sektor publiczny coraz śmielej otwiera się na rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Z jednej strony wynika to z potrzeby usprawnienia procesów urzędowych, z drugiej – z rosnących oczekiwań społecznych wobec jakości i szybkości obsługi. AI przestaje być futurystycznym pojęciem – staje się realnym wsparciem w codziennym funkcjonowaniu administracji.
W praktyce można już wskazać kilka obszarów, w których nowoczesne technologie szczególnie dobrze wpisują się w potrzeby instytucji publicznych. Jednym z nich jest rozumienie języka naturalnego, które pozwala maszynom analizować treść pism i wniosków czy pomagać w przygotowywaniu odpowiedzi. Rozpoznawanie mowy z kolei ułatwia rejestrację wypowiedzi, tworzenie protokołów lub obsługę telefoniczną bez udziału człowieka.
Duże znaczenie zyskuje także wizja komputerowa, wykorzystywana przy analizie obrazu, monitoringu przestrzeni publicznej czy rozpoznawaniu dokumentów. W urzędach, które obsługują obcokrajowców, sprawdza się automatyczne tłumaczenie dokumentów i korespondencji. W tle rozwija się robotyka, wspierająca procesy techniczne i logistyczne, a także systemy eksperckie, które potrafią odwzorować wiedzę urzędnika i podejmować rutynowe decyzje według ustalonych zasad.
Nie można też pominąć uczenia maszynowego – dziedziny, która pozwala analizować ogromne zbiory danych, wychwytywać wzorce i przewidywać zjawiska społeczne czy gospodarcze. Dzięki temu administracja może szybciej reagować na potrzeby obywateli i lepiej planować działania.
Każde z tych rozwiązań ma swoje miejsce i sens tylko wtedy, gdy odpowiada na rzeczywiste wyzwania danej instytucji. Odpowiednie dopasowanie technologii do celów publicznych staje się dziś jednym z kluczowych zadań dla nowoczesnej administracji – tej, która nie boi się zmian i potrafi wykorzystać potencjał danych, automatyzacji i cyfrowej współpracy.
AI w administracji publicznej na świecie – od wizji do praktyki
W ostatnich latach można zauważyć wyraźny zwrot administracji publicznej w stronę technologii opartych na sztucznej inteligencji. Choć skala wdrożeń jest różna w zależności od regionu świata, trend jest niepodważalny – AI staje się jednym z filarów nowoczesnego zarządzania publicznego.
Z raportu „Who is Winning the AI Race: China, the EU or the United States?” przygotowanego przez Center for Data Innovation wynika, że liderem we wdrażaniu sztucznej inteligencji w sektorze publicznym pozostają Stany Zjednoczone. Na drugim miejscu znajdują się Chiny, a dopiero za nimi – Unia Europejska. Autorzy raportu wskazują, że przyczyną tej różnicy jest głównie skala finansowania i tempo inwestycji w technologie cyfrowe. Europejski potencjał rozwoju AI w administracji ściśle wiąże się więc z możliwościami ekonomicznymi poszczególnych państw. Na tle kontynentu wyróżniają się jednak Finlandia i Estonia – kraje, które konsekwentnie budują spójne strategie cyfrowej transformacji sektora publicznego.
Badania przeprowadzone przez IDC pod koniec 2019 roku pokazały, że już wówczas 30% instytucji publicznych w Europie Zachodniej korzystało z rozwiązań opartych na AI, a kolejne 20% planowało ich wdrożenie w ciągu roku. W Europie Środkowo-Wschodniej skala była znacznie mniejsza – jedynie 3% podmiotów wykorzystywało takie technologie, a 8% deklarowało zamiar ich wprowadzenia.
Najwięcej zastosowań sztucznej inteligencji w sektorze publicznym dotyczy finansów, ochrony zdrowia, polityki społecznej, wymiaru sprawiedliwości i rolnictwa. AI wspiera m.in. wykrywanie nadużyć finansowych, analizę poboru podatków, personalizację usług dla obywateli, a także monitorowanie i raportowanie zdarzeń w czasie rzeczywistym. Zyskują też rozwiązania pomagające optymalizować wydatki socjalne, ustalać poziom podatków czy reagować na zagrożenia cybernetyczne.
Dobrym przykładem praktycznego wdrożenia jest projekt miasta Amsterdam – MORA (Melding Openbare Ruimte Amsterdam) – umożliwiający mieszkańcom zgłaszanie problemów w przestrzeni publicznej. System analizuje treść zgłoszeń przesyłanych przez aplikację, media społecznościowe czy telefon i automatycznie kieruje je do właściwego wydziału. Dzięki temu liczba zgłoszeń wzrosła niemal dwukrotnie, a zadowolenie mieszkańców z pracy urzędu zwiększyło się o około 30%.
Podobne efekty przyniosło wdrożenie narzędzia opartego na AI w rumuńskiej Agencji Finansowania Inwestycji Wiejskich, które pozwoliło zautomatyzować wypłatę środków unijnych. Czynności, które wcześniej zajmowały pracownikom nawet 10 dni, obecnie trwają zaledwie kilka minut.
W Szwedzkim Rejestrze Gruntów zastosowano z kolei technologię rozpoznawania pisma odręcznego do przetwarzania historycznych akt nieruchomości. Dzięki temu urzędnicy, którzy dotąd spędzali tysiące godzin na ręcznym analizowaniu dokumentów, mogą dziś uzyskać wyniki znacznie szybciej i z większą dokładnością.
Interesujący przykład pochodzi również z Londynu, gdzie wdrożono inteligentny system ostrzegawczy analizujący dane o ruchu pociągów i przewidujący możliwe opóźnienia. Pozwoliło to lepiej zarządzać ruchem kolejowym i ograniczyć łączne opóźnienia o kilkaset minut dziennie.
Wszystkie te inicjatywy pokazują, że dobrze zaprojektowane wdrożenie AI nie jest celem samym w sobie, lecz narzędziem – takim, które pozwala administracji działać szybciej, precyzyjniej i bliżej obywatela. To właśnie ta praktyczna użyteczność decyduje o tym, że sztuczna inteligencja stopniowo staje się naturalnym elementem współczesnego zarządzania publicznego.
Polska administracja w dobie sztucznej inteligencji – pierwsze kroki i konkretne wdrożenia
Choć Polska dołączyła do wyścigu o cyfrową transformację administracji nieco później niż światowi liderzy, tempo wdrożeń rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji wyraźnie przyspiesza. Według raportu „Government AI Readiness Index” przygotowanego przez Oxford Insights i IDRC, nasz kraj w 2019 roku uplasował się na 27. miejscu spośród 194 państw i regionów świata pod względem gotowości administracji publicznej do wdrażania technologii AI. Na ocenę wpływały takie elementy jak poziom zarządzania, infrastruktura cyfrowa, jakość danych, kompetencje urzędników oraz dostępność usług publicznych online.W ostatnich latach w Polsce można wskazać kilka znaczących przykładów praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji przez instytucje publiczne.
Jednym z nich jest inicjatywa Krajowej Administracji Skarbowej, która już w 2019 roku rozpoczęła poszukiwania narzędzi do walki z cyberprzestępczością. Efektem było opracowanie rozwiązania wykorzystującego mechanizmy uczenia maszynowego do przeszukiwania stron internetowych i tzw. Dark Webu pod kątem treści związanych z działalnością przestępczą. System, zwany potocznie „inteligentnym robotem KAS”, analizuje dane z wykorzystaniem wzorców słów i obrazów, automatycznie rozszerzając swoje modele i zwiększając skuteczność wykrywania nielegalnych działań.
Według strategii rozwoju KAS na lata 2021–2024, wykorzystanie sztucznej inteligencji ma przyczynić się nie tylko do skuteczniejszej walki z przestępczością skarbową, ale też do zwiększenia efektywności poboru podatków, ceł i opłat.
Kolejny przykład pochodzi z działalności Urzędu Ochrony Konkurencji i Konsumentów, który w ramach projektu „Artificial Intelligence for Consumer Protection Empowerment” zainicjował stworzenie systemu automatycznej analizy wzorców umów stosowanych w obrocie konsumenckim. Celem jest szybkie wykrywanie klauzul niedozwolonych. Narzędzie analizuje teksty umów, rozpoznaje wzorce, uczy się na podstawie istniejących orzeczeń i rozbudowuje bazę klauzul abuzywnych. Projekt o wartości blisko 1,5 mln zł ma odciążyć pracowników UOKiK, którzy dotychczas analizowali ogromne zbiory dokumentów ręcznie.
Innym obszarem, w którym AI wspiera instytucje publiczne, jest ochrona środowiska. Przykładem może być system TRAPPER, opracowany przez Polską Akademię Nauk i Politechnikę Białostocką, wykorzystywany w badaniach nad fauną Puszczy Białowieskiej. Kamery z czujnikami ruchu rejestrują obraz i przekazują go do systemu opartego na sztucznej inteligencji, który automatycznie rozpoznaje gatunki zwierząt, ich zachowania i inne cechy. Dzięki temu możliwe jest prowadzenie badań w znacznie szerszej skali, przy jednoczesnym ograniczeniu kosztów i zaangażowania personelu.
Wszystkie te projekty pokazują, że choć Polska dopiero buduje swoją pozycję w globalnym rankingu cyfrowej administracji, kierunek rozwoju jest wyraźny. Sztuczna inteligencja staje się narzędziem, które pozwala urzędom działać szybciej, trafniej i bardziej transparentnie – a to właśnie te cechy w najbliższych latach będą decydować o jakości usług publicznych.
Korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w sektorze publicznym
Wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w administracji publicznej niesie ze sobą realną szansę na podniesienie jakości usług świadczonych obywatelom. Technologie AI coraz częściej stają się narzędziem wspierającym tworzenie lepszych polityk publicznych, szybsze podejmowanie decyzji oraz skuteczniejszą komunikację z obywatelami. Dzięki zdolności do analizy ogromnych zbiorów danych, identyfikowania wzorców i wykrywania nieprawidłowości, sztuczna inteligencja może wspierać administrację w bardziej trafnym planowaniu działań i reagowaniu na potrzeby społeczne.
Jednym z kluczowych atutów AI jest możliwość usprawnienia procesów decyzyjnych – algorytmy potrafią wychwycić zależności, które często umykają ludzkiemu oku. W efekcie instytucje publiczne mogą dokładniej planować wykorzystanie zasobów, przewidywać zapotrzebowanie w poszczególnych obszarach czy szybciej reagować na zagrożenia, np. w zakresie cyberbezpieczeństwa lub nadużyć finansowych.
Zastosowanie sztucznej inteligencji przynosi również wymierne korzyści organizacyjne i ekonomiczne. Systemy oparte na AI pozwalają optymalizować operacje, automatyzować żmudne czynności, redukować koszty i skracać czas realizacji zadań. W wymiarze społecznym technologie te umożliwiają personalizację usług publicznych – od indywidualnych powiadomień po inteligentne systemy obsługi wniosków i zapytań obywateli.
Korzyści z wdrożeń AI szczególnie widoczne są w sektorach o dużej złożoności danych. W ochronie zdrowia sztuczna inteligencja pomaga zarówno w diagnostyce, jak i w zarządzaniu systemem opieki. Ułatwia planowanie zasobów, skraca czas analizy dokumentacji medycznej i wspiera lekarzy w doborze terapii. Wskazują na to m.in. wyniki raportu Fundacji AI Law Tech „Iloraz Ochrony Zdrowia”, który podkreśla znaczenie AI dla efektywnego zarządzania placówkami i jakości leczenia pacjentów.
W wymiarze sprawiedliwości sztuczna inteligencja ułatwia wykrywanie złożonych przestępstw finansowych, takich jak karuzele VAT, a także wspiera działania służb odpowiedzialnych za bezpieczeństwo. Może analizować wzorce zachowań przestępczych, wykrywać propagandę ekstremistyczną, identyfikować niebezpieczne transakcje i pomagać w reagowaniu na sytuacje kryzysowe.
Niezależnie od sektora, efekty wdrażania AI mają charakter uniwersalny. Wśród najczęściej wskazywanych korzyści znajdują się: ograniczenie błędów ludzkich, automatyzacja procesów, przyspieszenie analizy złożonych danych, zwiększenie efektywności działań i oszczędność środków publicznych. AI pozwala także lepiej wykorzystywać potencjał pracowników – odciąża ich z rutynowych obowiązków, umożliwiając skupienie się na zadaniach wymagających wiedzy, empatii i doświadczenia.
W dobrze zaprojektowanym modelu administracji publicznej sztuczna inteligencja nie zastępuje człowieka – staje się jego wsparciem, wzmacniającym zdolność instytucji do działania szybciej, mądrzej i z większą korzyścią dla obywatela.
Na co zwrócić uwagę wybierając rozwiązania AI dla sektora publicznego?
Wdrażanie sztucznej inteligencji w administracji publicznej nie jest przedsięwzięciem technologicznym, lecz organizacyjnym i prawnym. To proces, który wymaga pogodzenia innowacji z rygorem przepisów o zamówieniach publicznych, finansach, ochronie danych i konkurencji. Dlatego zanim jakikolwiek urząd zdecyduje się na zakup rozwiązań opartych na AI, powinien przejść przez kilka etapów — od analizy potrzeb, przez dialog z rynkiem, po określenie zasad eksploatacji i utrzymania systemu.
Pierwszym krokiem jest ocena adekwatności. Nie każde wyzwanie cyfrowe wymaga sztucznej inteligencji, a wiele z nich można rozwiązać dzięki usprawnieniu już istniejących narzędzi i lepszej interoperacyjności systemów. Warto przypomnieć przykład brytyjskiej firmy Accurx, która pierwotnie chciała użyć uczenia maszynowego do poprawy skuteczności przepisywania antybiotyków, by ostatecznie stwierdzić, że skuteczniejszym narzędziem są proste wiadomości tekstowe przypominające pacjentom o wizytach. W sektorze publicznym zasada ta jest szczególnie ważna – zamawiający powinni upewnić się, że technologia kognitywna jest rzeczywiście potrzebna, proporcjonalna i opłacalna.
Kiedy decyzja o wdrożeniu zostanie podjęta, należy jasno zdefiniować problem, który ma zostać rozwiązany. AI ma sens tam, gdzie istnieje duża ilość stabilnych i reprezentatywnych danych, które pozwalają przewidywać przyszłe zdarzenia, a zadanie jest powtarzalne i możliwe do opisania algorytmicznie. Warto przy tym korzystać z doświadczeń innych administracji — chociażby brytyjskich wytycznych rządowych, które wskazują pięć podstawowych kryteriów oceny zasadności użycia AI: czy dane są wystarczające i bezpieczne, czy ich użycie jest etyczne, czy istnieje wystarczająca ich ilość do nauki modelu, czy zadanie jest zbyt powtarzalne dla człowieka oraz czy przewidywania będą rzeczywiście użyteczne. Dopiero po przejściu tego testu można podjąć decyzję o zakupie lub budowie rozwiązania.
W Polsce podstawowe kierunki rozwoju w tym zakresie określa przyjęty przez Radę Ministrów dokument „Polityka dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce od roku 2020”. Zakłada on trzy horyzonty działań: krótkoterminowy (do 2023 r.), średnioterminowy (do 2027 r.) i długoterminowy (po 2027 r.), obejmujące rozwój gospodarki, nauki i administracji. Wśród priorytetów krótkoterminowych znalazło się zwiększenie liczby zamówień publicznych dotyczących AI w administracji rządowej, samorządach oraz spółkach Skarbu Państwa — także w ramach programu GovTech Polska.
Kluczowym narzędziem przygotowującym udane postępowania są wstępne konsultacje rynkowe, które pozwalają zamawiającemu poznać aktualne technologie, poziom cen i możliwości dostawców. Dają one szansę uniknąć sytuacji, w której opis przedmiotu zamówienia ogranicza konkurencję lub nie odpowiada faktycznym możliwościom rynku. Zamawiający może w tym procesie korzystać z doradztwa ekspertów, wykonawców lub innych instytucji publicznych — pod warunkiem, że nie narusza to zasad uczciwej konkurencji. W przypadku, gdy wykonawca uczestniczy w konsultacjach, administracja powinna zniwelować jego przewagę informacyjną poprzez zapewnienie jawności komunikacji i odpowiednie terminy składania ofert.
W zależności od charakteru projektu możliwe są różne tryby udzielania zamówienia. Gdy przedmiot jest twórczy lub koncepcyjny, stosuje się konkurs, który w polskiej praktyce wciąż jest rzadkością (ok. 0,07% wszystkich postępowań). Konkurs pozwala wybrać najlepsze opracowanie koncepcyjne i nagrodzić jego autora — często poprzez zaproszenie do negocjacji z wolnej ręki w celu realizacji projektu. GovTech i Urząd Zamówień Publicznych rekomendują w tym zakresie procedurę dwuetapową, w której najpierw powstają opracowania studialne, a następnie konkretne prace konkursowe.
Drugim trybem jest partnerstwo innowacyjne, stosowane wtedy, gdy produkt lub usługa nie istnieją jeszcze na rynku. Umożliwia ono prowadzenie prac badawczo-rozwojowych z jednym lub kilkoma wykonawcami, a następnie zakup wytworzonego rozwiązania, jeśli spełni ono uzgodnione parametry wydajności i kosztów. Zaletą partnerstwa jest możliwość obserwowania różnych prototypów równolegle, choć kosztem jest konieczność zapłaty kilku podmiotom jednocześnie.
Na etapie planowania warto spojrzeć na cały cykl życia systemu AI: od fazy opracowania, przez uruchomienie, po eksploatację. Każdy z tych etapów generuje inne obowiązki. Systemy uczące się wymagają okresowych aktualizacji, audytów i ponownego trenowania modeli, a także zabezpieczenia kosztów utrzymania — przechowywania danych w chmurze, mocy obliczeniowych czy testów bezpieczeństwa. Zamawiający powinni przewidzieć te elementy w budżecie i umowie, uwzględniając także możliwość przeniesienia usług lub danych do innego dostawcy w przyszłości, by uniknąć uzależnienia od jednej firmy.
Szczególne znaczenie ma też kwestia praw autorskich do wytworzonych rozwiązań. Choć technicznie AI może tworzyć dzieła (jak w projekcie The Next Rembrandt), obecne przepisy prawa autorskiego w Polsce i UE nie przewidują ochrony dla utworów powstałych bez udziału człowieka. Dlatego umowy z wykonawcami muszą precyzyjnie określać zasady przeniesienia praw lub udzielenia licencji do kodu, modeli, dokumentacji i wszystkich efektów pracy systemu.
Zamawiający powinni także dążyć do przejrzystości systemów i unikać tzw. black box, czyli modeli, których działania nie da się zweryfikować. Najlepszym rozwiązaniem jest stosowanie tzw. wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (Explainable AI), która umożliwia zrozumienie logiki podejmowanych decyzji. Ma to znaczenie nie tylko dla bezpieczeństwa i zaufania, ale również dla zgodności z art. 22 RODO, który gwarantuje obywatelowi prawo do uzyskania wyjaśnienia podstaw decyzji wydawanej automatycznie. Otwartość modeli zwiększa również interoperacyjność i ogranicza ryzyko vendor lock-in, czyli uzależnienia od jednego dostawcy.
Kolejnym warunkiem powodzenia projektów AI jest właściwe zarządzanie danymi. To one są „paliwem” dla algorytmów, dlatego muszą być dokładne, wiarygodne i właściwie sklasyfikowane. Polityka danych powinna obejmować kwestie jakości, bezpieczeństwa, kontroli dostępu oraz otwartości — zgodnie z zasadą, że dane publiczne mają charakter dobra wspólnego. W dokumencie „Polityka Rozwoju Sztucznej Inteligencji w Polsce na lata 2019–2027” podkreśla się, że otwarte dane są warunkiem rozwoju krajowych rozwiązań AI i nie powinny być nadmiernie zamykane w ramach komercyjnych ekosystemów.
Nie można też pominąć wymiaru etycznego i prawnego. W kwietniu 2019 r. Komisja Europejska przyjęła „Wytyczne w zakresie etyki dotyczące godnej zaufania sztucznej inteligencji”, które wskazują trzy filary: zgodność z prawem, etyczność i solidność techniczną. W dokumencie wymieniono również cztery zasady, które powinny przyświecać projektantom systemów — poszanowanie autonomii człowieka, zapobieganie szkodom, sprawiedliwość oraz możliwość wyjaśnienia decyzji — a także siedem wymagań techniczno-organizacyjnych, obejmujących m.in. nadzór człowieka, bezpieczeństwo, ochronę prywatności, przejrzystość, niedyskryminację, dobrostan społeczny i odpowiedzialność.
Te wytyczne nie są jedynie deklaracją — stanowią praktyczne wskazanie dla zamawiających, jak projektować postępowania przetargowe. Aspekty etyczne powinny być uwzględniane już na etapie koncepcji systemu, a następnie zapisane w specyfikacjach technicznych i umowach. W sektorze publicznym każda decyzja oparta na AI musi być nie tylko skuteczna, ale również zrozumiała, uczciwa i zgodna z wartościami państwa prawa.
Dobrze przeprowadzony proces zakupu i wdrożenia sztucznej inteligencji w administracji nie zaczyna się od technologii, lecz od rozumienia problemu. Dopiero później pojawia się pytanie o narzędzie, procedurę i wykonawcę. AI, w takim ujęciu, nie jest celem — jest środkiem do sprawniejszego, bardziej transparentnego i odpowiedzialnego działania instytucji publicznych.
Zakupy rozwiązań AI w administracji publicznej – między innowacją a odpowiedzialnością
Zakupy rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję są w istocie szczególną odmianą zakupów systemów informatycznych, a więc podlegają wszystkim wyzwaniom typowym dla tej kategorii postępowań. Oznacza to, że zamawiający mierzy się z koniecznością bardzo precyzyjnego opisania przedmiotu zamówienia, mimo że technologia, którą zamierza kupić, dynamicznie się zmienia i niejednokrotnie trudno przewidzieć jej dalszy rozwój. Problemem jest też zachowanie konkurencyjności w sytuacji, gdy rynek IT jest silnie skoncentrowany, a niektóre rozwiązania są de facto zmonopolizowane przez globalnych producentów. Dochodzą do tego różne modele sprzedaży, rozmaite konstrukcje praw do oprogramowania, ryzyko uzależnienia od dostawcy (tzw. vendor lock-in) czy konieczność zapewnienia interoperacyjności nowych systemów z już istniejącą infrastrukturą.
W przypadku sztucznej inteligencji dochodzi jednak dodatkowa warstwa trudności. Mamy do czynienia z technologią wciąż uznawaną za innowacyjną, o bardzo różnym poziomie dojrzałości. Towarzyszą jej nie tylko problemy stricte techniczne, lecz także prawne i etyczne — dotyczące m.in. dostępu do danych, przejrzystości algorytmów, możliwości ich audytu oraz zapewnienia zgodności z zasadami ochrony prywatności. Regulacje w tym zakresie dopiero się kształtują, a prawo — jak zwykle — reaguje wolniej niż rynek. Mimo to, w oparciu o istniejące przepisy, możliwe jest przeprowadzanie zakupów zgodnych z prawem i z zasadami przejrzystości.
W większości przypadków zakup systemu opartego na AI będzie odbywał się w trybie przetargu nieograniczonego, poprzedzonego konsultacjami rynkowymi, które pozwolą lepiej zrozumieć potencjał i ograniczenia dostępnych technologii. Tam, gdzie zamawiający dysponuje własnymi kompetencjami i wiedzą, takie konsultacje mogą nie być konieczne. W sytuacjach bardziej złożonych — zwłaszcza przy tworzeniu nowych rozwiązań — właściwszym trybem będzie partnerstwo innowacyjne, w ramach którego możliwe jest testowanie prototypów, porównywanie ich skuteczności i wybór najbardziej efektywnego modelu na podstawie osiąganych rezultatów pośrednich.
Jednocześnie instytucje publiczne powinny pamiętać, że dążenie do efektywności nie może odbywać się kosztem transparentności i rozliczalności. Już na etapie przygotowywania postępowania warto wprowadzać zapisy gwarantujące przejrzystość stosowanych technologii, w tym np. możliwość przeprowadzenia niezależnego audytu systemu czy udostępnienia – przynajmniej w części – kodu lub algorytmu decydującego o sposobie działania programu. Ma to szczególne znaczenie, ponieważ algorytmy wykorzystywane przez instytucje publiczne mogą, przy spełnieniu określonych warunków, zostać uznane za informację publiczną, a zatem podlegać udostępnieniu obywatelom.
Nie sposób przy tym wskazać jednego, uniwersalnego modelu postępowania. W jednych przypadkach umowa na wdrożenie systemu AI będzie zbliżona do typowych kontraktów informatycznych, w innych – znacznie bardziej rozbudowana, obejmująca m.in. szczegółowe zasady nadzoru nad działaniem algorytmu, procedury oceny jego skutków oraz zapisy dotyczące aspektów etycznych i praw do wytworów sztucznej inteligencji.
Kupowanie AI to wciąż nowe doświadczenie dla sektora publicznego. Stawia przed zamawiającymi pytania, które jeszcze kilka lat temu nie były zadawane: kto ponosi odpowiedzialność za decyzje algorytmu, jak zapewnić ich weryfikowalność, w jaki sposób chronić dane i równocześnie zachować otwartość systemu. Choć przepisy nie oferują jeszcze kompletnych odpowiedzi, to nie oznacza, że administracja musi stać w miejscu. Istniejące instrumenty prawa zamówień publicznych, przy rozsądnym ich wykorzystaniu i właściwym opisie potrzeb, pozwalają prowadzić te procesy w sposób zgodny z prawem, przejrzysty i bezpieczny.
W tym sensie zakup rozwiązań AI nie różni się od innych zamówień IT — wymaga rzetelnego przygotowania, świadomości ryzyk i umiejętności łączenia pragmatyzmu z odpowiedzialnością. Sztuczna inteligencja w administracji ma sens tylko wtedy, gdy służy człowiekowi, a nie zastępuje jego osąd — i to powinno pozostać punktem odniesienia przy każdym kolejnym przetargu.
Udostępnij
Najczęściej zadawane pytania
Czy administracja publiczna w Polsce faktycznie wykorzystuje już sztuczną inteligencję w swojej działalności?
Tak. Choć Polska wciąż nadrabia dystans wobec liderów cyfrowej transformacji, coraz więcej instytucji wdraża rozwiązania oparte na AI. Krajowa Administracja Skarbowa korzysta z inteligentnych narzędzi do wykrywania cyberprzestępczości, Urząd Ochrony Konkurencji i Konsumentów opracowuje system automatycznej analizy klauzul niedozwolonych w umowach, a naukowcy z PAN i Politechniki Białostockiej wykorzystują AI w projekcie TRAPPER do obserwacji fauny w Puszczy Białowieskiej. To przykłady pokazujące, że sztuczna inteligencja nie jest już futurystycznym pomysłem, ale realnym narzędziem wspierającym administrację.
Jakie są główne korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w sektorze publicznym?
AI pozwala przyspieszyć i usprawnić procesy decyzyjne, ograniczyć błędy ludzkie oraz poprawić jakość usług publicznych. Ułatwia analizę danych, przewidywanie potrzeb społecznych, wykrywanie nadużyć czy planowanie wydatków. W ochronie zdrowia wspiera diagnozę i zarządzanie zasobami, w administracji lokalnej pomaga w obsłudze zgłoszeń mieszkańców, a w wymiarze sprawiedliwości – w analizie danych finansowych i przeciwdziałaniu przestępczości. Największą wartością AI jest jej zdolność do uczenia się i doskonalenia, co pozwala urzędom działać coraz sprawniej i bardziej przewidywalnie.
Jakie wyzwania wiążą się z zakupem i wdrażaniem AI przez instytucje publiczne?
Największym wyzwaniem jest pogodzenie innowacyjności z rygorem przepisów – od prawa zamówień publicznych po ochronę danych osobowych. Trudności budzi precyzyjny opis przedmiotu zamówienia w dynamicznie zmieniającym się świecie technologii, ryzyko uzależnienia od jednego dostawcy (vendor lock-in) czy zapewnienie przejrzystości działania algorytmów. Administracja powinna unikać tzw. „czarnych skrzynek”, stawiać na wyjaśnialną AI (Explainable AI) i gwarantować możliwość audytu systemów. Kluczowe jest też zabezpieczenie praw własności intelektualnej, danych oraz etyczny nadzór nad decyzjami podejmowanymi przez systemy.
Artykuły blogowe
AI w edukacji i oświacie – jak szkoły mogą robić to odpowiedzialnie
Sztuczna inteligencja staje się jednym z kluczowych czynników kształtujących współczesne…
AI w służbie zdrowia
Znaczenie i skala zjawiska Ai Sztuczna inteligencja (AI) zmienia sposób,…
Cyberbezpieczeństwo – najczęściej zadawane pytania.
1. Co to jest atak hakerski typu phishing i jak…
Obsługa prawna AI
Szukasz prawnika od sztucznej inteligencji? Potrzebujesz wsparcia prawnego przy wdrażaniu lub projektowaniu systemów AI? A może chcesz upewnić się, że Twoja działalność spełnia wymogi rozporządzenia AI Act i innych przepisów dotyczących nowych technologii?
Nasze specjalizacje
RODO
Prowadzisz firmę? Potrzebujesz pomocy prawnej w zakresie RODO? Skorzystaj z oferty naszej Kancelarii i zadbaj o bezpieczeństwo przetwarzania danych osobowych w swoje firmy.
E-commerce
Prowadzisz swój biznes w Internecie? Dostosuj swój e-commerce do obecnych wymagań prawnych. Skorzystaj z doświadczenia naszej Kancelarii i spełniaj wymogi prawne dotyczące świadczenia usług droga elektroniczną.
Obsługa firm
Kancelaria prowadzi sprawy związanej prawem spółek oraz prawem handlowym. Obsługujemy prawnie małych, średnich oraz dużych przedsiębiorców, działających zarówno w formie spółki osobowej, jak i kapitałowej.