ChatGPT bez logowania w firmie: Od ryzyka do infrastruktury

Problem to nie ChatGPT. Problem to utrata kontroli.

W niemal każdej firmie pracownicy potajemnie korzystają z publicznych narzędzi AI. Z prywatnych kont ChatGPT, przez podejrzane strony obiecujące „ChatGPT bez logowania”, kopiując dane do Claude.ai czy Gemini — bez wiedzy działu IT, bez zgody, bez jakiejkolwiek kontroli. Bariera wejścia jest zerowa, wzrost produktywności natychmiastowy. Rezultat: Shadow IT na masową skalę.

Ryzyko nie jest teoretyczne. Prompty przesyłane do publicznych usług AI są przetwarzane na serwerach poza kontrolą firmy. Bez umowy enterprise dane mogą być wykorzystywane do trenowania modeli. Szczególnie niebezpieczne są liczne strony oferujące „ChatGPT za darmo i bez logowania” — brakuje tam nawet minimalnej ochrony, jaką zapewnia bezpośrednie konto OpenAI. Poufne informacje — dane płacowe, projekty umów, dokumenty strategiczne — trafiają do systemów, do których firma nie ma dostępu, prawa do usunięcia danych ani możliwości audytu. W kontekście polskiego rynku oznacza to potencjalne naruszenie RODO, za które UODO może nałożyć surowe kary.

Działy IT stoją przed dylematem: zakaz nie działa, bo korzyści są zbyt oczywiste i pracownicy znajdują obejścia. Tolerowanie nie wchodzi w grę, bo Inspektor Ochrony Danych (IOD), Rada Zakładowa i audyt wewnętrzny prędzej czy później zadadzą pytania.

Odpowiedzią nie jest ani zakaz, ani tolerancja. Odpowiedzią jest infrastruktura.

Czego naprawdę potrzebują pracownicy — i dlaczego potajemnie korzystają z ChatGPT

Gdy pracownicy sięgają po ChatGPT mimo zakazu, świadczy to przede wszystkim o jednym: firma nie oferuje alternatywy. Pracownicy szukają prostego interfejsu, który działa natychmiast, rozumie naturalny język i pomaga w codziennej pracy. Streszczanie dokumentów, redagowanie e-maili, analiza plików, odpowiadanie na pytania o wewnętrzne regulaminy.

Ta potrzeba jest uzasadniona. Musi jednak zostać zaspokojona w środowisku kontrolowanym przez firmę — nie na serwerach podmiotów trzecich reklamujących się hasłem „ChatGPT bez logowania”, których modelem biznesowym jest zbieranie danych.

Firmowa infrastruktura czatu daje każdemu pracownikowi dokładnie taki interfejs — z jedną kluczową różnicą: dane pozostają w infrastrukturze firmy. Prompty nie są przesyłane na zewnątrz. Korzystanie jest logowane i podlega audytowi. Uprawnienia dostępu opierają się na istniejącym modelu ról. A co najważniejsze: pracownicy nie muszą już potajemnie korzystać z zewnętrznych narzędzi, bo mają lepszą, oficjalną alternatywę.

Dlaczego podejście niezależne od modeli to jedyny sensowny wybór

Najczęstszy błąd przy wdrażaniu AI w firmie: wybranie jednego modelu od jednego dostawcy jako standard. ChatGPT Enterprise dla wszystkich, Copilot na szeroką skalę albo stały kontrakt na Claude.

Problem: LLM-y rozwijają się szybciej niż jakiekolwiek zamówienia korporacyjne. To, co dziś jest najlepszym modelem do analizy tekstu, za pół roku może zostać wyparte przez tańszy lub wydajniejszy model. Kto buduje całą infrastrukturę na jednym dostawcy, ma vendor lock-in w najbardziej krytycznej decyzji technologicznej nadchodzących lat.

Architektura niezależna od modeli rozwiązuje ten problem: jednolity interfejs czatu dla wszystkich pracowników, a za nim warstwa orkiestracji routująca między modelami — Claude, ChatGPT, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek, gpt-oss. W zależności od przypadku użycia, kosztów lub wymogów ochrony danych odpowiedni model jest wybierany automatycznie. Zmiana modelu następuje bez modyfikacji interfejsu i bez konieczności ponownego szkolenia pracowników.

Gosign buduje tę infrastrukturę AI jako niezależną od modeli i otwartą platformowo — jako wdrożenie chmurowe na Azure lub GCP albo w pełni self-hosted w infrastrukturze klienta.

Od interfejsu czatu do platformy agentów

Interfejs czatu zgodny z RODO to punkt wejścia. Ale prawdziwa wartość pojawia się, gdy interfejs nie tylko odpowiada na pytania, lecz uruchamia procesy.

To przejście od czatu do infrastruktury agentów.

Konkretnie: pracownik przesyła w czacie zwolnienie lekarskie. Document Agent odczytuje dokument, wyodrębnia istotne dane, sprawdza terminy na podstawie regulaminu pracy i przygotowuje zapis w SAP. Workflow Agent orkiestruje dalszy proces: powiadomienie przełożonego, weryfikacja zastępstwa, kalkulacja wynagrodzenia za czas choroby. Knowledge Agent odpowiada na pytania pracownika na podstawie aktualnych polityk firmowych.

Interfejs czatu staje się jednolitym punktem wejścia dla wszystkich trzech typów agentów. Pracownik widzi prostą rozmowę. W tle infrastruktura orkiestruje agentów dokumentowych, procesowych i wiedzowych — z pełnym Audit Trail i Human-in-the-Loop przy krytycznych decyzjach.

Governance to nie funkcja. Governance to architektura.

Każde niekontrolowane użycie ChatGPT tworzy martwy punkt: jakie dane zostały wprowadzone? Jakie odpowiedzi posłużyły do podejmowania decyzji? Kto, kiedy i o co pytał?

W firmowej infrastrukturze czatu z Governance by Design takie martwe punkty nie istnieją.

Każda interakcja jest logowana — prompt, odpowiedź, użyty model, znacznik czasu, rola użytkownika. Działania mające wpływ na decyzje przechodzą przez Decision Layer, który oddziela analizę od podejmowania decyzji. Krytyczne procesy wymagają zatwierdzenia przez człowieka, wbudowanego architektonicznie jako Human-in-the-Loop.

Dla Rady Zakładowej oznacza to: przejrzystość wykorzystania AI w firmie, udokumentowaną i weryfikowalną w każdej chwili. Dla audytu wewnętrznego: kompletny Audit Trail. Dla Inspektora Ochrony Danych (IOD): przetwarzanie danych w kontrolowanym środowisku, bez przesyłania do podmiotów trzecich, udokumentowane zgodnie z RODO.

Co dział IT musi teraz zdecydować

Pytanie nie brzmi już, czy pracownicy korzystają z AI. Pytanie brzmi, czy robią to w środowisku kontrolowanym, czy niekontrolowanym.

Trzy decyzje architektoniczne czekają na podjęcie.

Po pierwsze: hosting. Czy infrastruktura czatu powinna działać na Azure, GCP czy w pełni self-hosted? Odpowiedź zależy od istniejącego krajobrazu IT i wymogów ochrony danych. Wszystkie trzy opcje są technicznie równoważne — self-hosting nie wiąże się z żadnymi kompromisami architektonicznymi.

Po drugie: strategia modelowa. Jakie modele powinny być dostępne i jak sterowane jest routowanie? Architektura niezależna od modeli zachowuje wszystkie opcje i zapobiega vendor lock-in.

Po trzecie: roadmapa agentów. Czy interfejs czatu powinien docelowo łączyć się z agentami przetwarzającymi dokumenty i orkiestrującymi procesy? Jeśli tak — a odpowiedź brzmi niemal zawsze tak — to infrastruktura musi być na to zaprojektowana od samego początku.

W Gosign budujemy dokładnie taką infrastrukturę: niezależną od modeli, zgodną z RODO, z integracją agentów i Governance by Design. Od koncepcji do działającego interfejsu czatu w 4–6 tygodni. W infrastrukturze klienta, pod pełną kontrolą klienta. Bez SaaS, bez vendor lock-in.