Obietnica decyzji i dla kogo
Decyzja: jeśli używasz narzędzi no‑code z funkcjami AI, możesz to zrobić zgodnie z RODO — ale tylko po wdrożeniu minimalizacji danych i jasnych podstaw prawnych.
To przewodnik dla właścicieli SMB, product managerów i osób odpowiedzialnych za zgodność, które chcą korzystać z gotowych integracji AI bez dużego działu prawnego.
2–4 pytania, szybkie wskazówki (werdykty)
Czy mogę wysyłać do modelu pełne dane klientów? — Nie dla danych wrażliwych; rozważ anonimizację lub przetwarzanie lokalne.
Czy zgoda wystarczy jako podstawa prawna? — Czasem; sprawdź warunki zgody (dobrowolna, konkretna, świadoma) i alternatywne podstawy (np. umowa/niezbędność). Zobacz też wytyczne EDPB.
Czy mogę użyć darmowego API modelu do testów z rzeczywistymi danymi? — Ryzykowne; testuj na danych syntetycznych lub pseudonimizowanych.
Czy zmiany prawne wpływają na moje plany? — Możliwe; propozycje zmian w prawie unijnym były dyskutowane na poziomie Komisji (patrz doniesienia prasowe), więc monitoruj źródła regulacyjne.
Czym jest problem (krótko)
No‑code = narzędzia pozwalające budować aplikacje bez programowania. Gdy dołączasz AI (np. generatywne modele) — zaczynasz przetwarzać dane osobowe w usługach zewnętrznych. W praktyce: formularz klienta → integracja no‑code → zewnętrzny model = łańcuch odpowiedzialności. EDPS wydał praktyczne wskazówki dotyczące generatywnej AI, które opisują ryzyka i zasady postępowania. (Przeczytasz je pod hasłem Wytyczne EDPS.)
Jak zacząć — praktyczna ścieżka
Pierwsze 5–15 minut
Otwórz arkusz i odpowiedz: jakie pola trafiają do AI? (imap danych = mapa danych).
Odrzuć pola wrażliwe: PESEL, dane zdrowotne, przekazy finansowe — jeśli nie są niezbędne, nie wysyłaj.
Wybierz środowisko testowe: używaj danych syntetycznych lub pseudonimizowanych.
Co zrobić dalej (kolejne 1–2 dni)
Sprawdź dokumentację integracji (gdzie dane są przechowywane, czy są używane do treningu modeli).
Ustal podstawę prawną (zgoda/umowa/niezbędność) i zapis w polityce prywatności. Zobacz praktyczne wskazówki EDPB dotyczące podstaw prawnych.
Wdroż logi i procedurę usuwania danych (retencja).
Jeśli czegoś nie możesz zweryfikować w dokumentacji dostawcy, napisz do niego e‑mail z prośbą o potwierdzenie (gdzie dane są przechowywane/wykorzystywane). Brak odpowiedzi to sygnał podwyższonego ryzyka.
Fakty → Skutek → Werdykt (przykłady)
Fakt: wiele komercyjnych modeli korzysta z danych klientów do poprawy usług. Skutek: twoje wpisy mogą zostać użyte przy treningu (ryzyko wycieku/powtórzenia treści). Werdykt: nie wysyłaj danych identyfikujących bez umowy i SLA.
Fakt: RODO wymaga oceny ryzyka i minimalizacji danych; EDPB opublikował wytyczne dotyczące stosowania art.6 (podstawy prawnej). Skutek: możesz liczyć się z koniecznością dokumentacji i testów zgodności. Werdykt: dla SMB priorytet — minimalizacja i dokumentacja. Źródło: Guidelines EDPB.
Fakt: legislacyjne propozycje na poziomie UE były negocjowane i mogą wpływać na zasady użycia danych w trenowaniu modeli. Skutek: reguły mogą się zmienić w krótkim terminie; monitoruj doniesienia. Werdykt: projekty zmian nie zwalniają cię dziś z obowiązków RODO. Przeczytaj aktualne doniesienia (np. raporty prasowe o Digital Omnibus).
Tabela: szybkie decyzje dla typowych danych
| Typ danych | Ryzyko | Mini‑werdykt |
|---|---|---|
| Dane publiczne (np. imię, nazwisko firmowe) | Niskie | OK przy minimalnej anonimizacji |
| Dane osobowe (kontakt klienta) | Średnie | OK po pseudonimizacji i jasnej podstawie prawnej |
| Dane wrażliwe (PESEL, zdrowie) | Wysokie | Nie wysyłaj poza lokalne, kontrolowane środowisko |
Plusy, typowe skargi i synteza
Plusy: szybkie prototypowanie, niższe koszty wejścia, szybkie iteracje.
Typowe skargi: brak jasności gdzie model przechowuje dane, brak kontroli nad treningiem, nieczytelne polityki prywatności dostawcy. To są realne ryzyka, nie marketingowe strachy.
Synteza: no‑code + AI to narzędzie, nie cel. Jeśli chcesz szybciej testować hipotezy produktowe — używaj, ale wdroż minimalizację i jasne podstawy prawne. Jeśli przetwarzasz dane wrażliwe — zablokuj integrację lub przenieś przetwarzanie do zamkniętego środowiska.
Werdykt per segment
Startup testujący UX → zielone światło z danymi syntetycznymi.
Mała firma obsługująca klientów → ostrożne: pseudonimizacja + zgody.
Firma medyczna/finansowa → czerwone światło: wymagane środki techniczne i prawne, rekomendowana konsultacja prawna.
Co zrobić teraz — prosty next step
Zrób mapę danych (10–30 min).
Usuń/anonimizuj wszystko, co nie jest niezbędne.
Sprawdź dokumentację dostawcy API (gdzie i czy dane służą do treningu). Jeśli dokumentacja nie wystarcza — żądaj umowy powierzenia danych.
Zanotuj podstawę prawną w rejestrze czynności przetwarzania.
Jeśli chcesz zweryfikować szczegóły prawne i przykłady zapisów, przeczytaj oficjalne wytyczne: Wytyczne EDPS o generatywnej AI oraz dokument EDPB dotyczący art.6.1(f) jako odniesienie do uzasadnienia przetwarzania. Jeśli jakaś kwestia jest niepewna — sprawdź bezpośrednio dokumentację dostawcy i oficjalne źródła regulatorów (linki powyżej).
Puenta
Idealne dla: zespołów produktowych, które potrzebują szybkiego prototypu bez danych wrażliwych.
Będzie frustrować, wybierz inne rozwiązanie jeśli: przetwarzasz dane wrażliwe lub oczekujesz pełnej kontroli nad treningiem modeli.
Prosty start: mapa danych + pseudonimizacja + zapis podstawy prawnej — to najmniejszy zestaw, który zmniejszy ryzyko zgodności z RODO.
