Οι οργανισμοί που υιοθετούν Τεχνητή Νοημοσύνη χωρίς δομημένο πλαίσιο διαχείρισης κινδύνων δεν επενδύουν σε καινοτομία, αλλά μάλλον παίζουν με την αβεβαιότητα σε ένα τοπίο που αλλάζει συνεχώς. Και όσοι επιλέγουν να αγνοήσουν την ΤΝ, οδηγούνται σε ακόμη μεγαλύτερα επιχειρηματικά ρίσκα.

Οι έρευνες της McKinsey, The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year και The state of AI in 2025 δείχνουν ότι ένα κλάσμα μόνο από τους οργανισμούς διαθέτουν σαφείς πολιτικές, μηχανισμούς ελέγχου και διαδικασίες λήψης αποφάσεων για την ΤΝ, παρότι η χρήση της επεκτείνεται γρήγορα.

Αυτό σημαίνει ότι οι κίνδυνοι δεν προκύπτουν από την τεχνολογία, αλλά από την απουσία πλαισίου γύρω της.

Οι τρεις βασικές κατηγορίες κινδύνων από την Τεχνητή Νοημοσύνη

Στην πράξη, οι κίνδυνοι της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν είναι «τεχνικοί». Είναι επιχειρησιακοί, νομικοί και ηθικοί.

1. Ηθικοί και νομικοί κίνδυνοι

Εδώ ανήκουν η μεροληψία, η έλλειψη διευκρινήσεων και εξηγήσεων, η ευθύνη αποφάσεων, η παραβίαση κανονισμών και η πνευματική ιδιοκτησία. Οι εταιρείες που αξιοποιούν την AI χωρίς διαφάνεια και έλεγχο κινδυνεύουν από πρόστιμα, δικαστικές διενέξεις και απώλεια εμπιστοσύνης. Είναι η πιο φλέγουσα κατηγορία κινδύνων, ακριβώς επειδή συνδέεται με την κανονιστική συμμόρφωση και την εταιρική φήμη.

2. Κίνδυνοι από τα δεδομένα

Αφορούν την ασφάλεια, την ιδιωτικότητα και την ακεραιότητα των δεδομένων. Τα συστήματα ΤΝ είναι τόσο ασφαλή όσο το σύνολο των δεδομένων στο οποίο στηρίζονται. Μεγάλο μέρος των περιστατικών παραβιάσεων και διαρροών συνδέεται με προβλήματα στα δεδομένα, όχι στα μοντέλα. Χωρίς στρατηγική, οι οργανισμοί εκτίθενται διπλά: κινδυνεύουν από παραβίαση, αλλά και από λανθασμένα συμπεράσματα λόγω αστοχίας των δεδομένων, από την “κακή” ποιότητά τους.

3. Λειτουργικοί κίνδυνοι

Περιλαμβάνουν τη λανθασμένη λειτουργία των μοντέλων, τη δυσκολία ενσωμάτωσης, τη μοντελοκλοπή, τις αποκλίσεις απόδοσης και την παραπληροφόρηση. Καθώς η ΤΝ ενσωματώνεται σε κρίσιμες ροές εργασίας, τα λάθη δεν μένουν σε δοκιμαστικό επίπεδο. Μεταφέρονται στην καθημερινή λειτουργία και κοστίζουν.

Οι τρεις αυτές κατηγορίες δεν λειτουργούν ανεξάρτητα. Αντιθέτως, ενισχύουν η μία την άλλη διογκώνοντας την επικινδυνότητα και η απουσία στρατηγικής τις μετατρέπει από «πιθανούς» σε «αναπόφευκτους» κινδύνους.

Το ρυθμιστικό πλαίσιο στενεύει

Η Ευρωπαϊκή Ένωση κινείται με ένα αυστηρό και οριζόντιο πλαίσιο: το AI Act. Κατηγοριοποιεί τα συστήματα με βάση τον κίνδυνο και επιβάλλει κανόνες σε εφαρμογές υψηλής σημασίας όπως υγεία, εκπαίδευση, οικονομικά και δημόσια διοίκηση. Σε αντίθεση, οι ΗΠΑ και το Ηνωμένο Βασίλειο ακολουθούν πιο «χαλαρή» και αποβιομηχανοποιημένη προσέγγιση, βασισμένη σε οδηγίες και όχι σε αυστηρές υποχρεώσεις.

Ειδικά για τους ευρωπαϊκούς οργανισμούς αυτό σημαίνει ότι η παράλειψη στρατηγικής δεν είναι μόνο επιχειρηματικός κίνδυνος, αλλά και νομικός.

Το AI service denial ως νέο παράδειγμα κινδύνου

Η αυξημένη χρήση ΤΝ στις αποφάσεις για χρηματοδότηση, αξιολόγηση και εξατομίκευση υπηρεσιών έχει δημιουργήσει ένα νέο φαινόμενο: το AI service denial. Πρόκειται για αλγοριθμικές αποφάσεις που οδηγούν σε άρνηση υπηρεσιών ή ευκαιριών σε πελάτες, να παρεμβάλεται ανθρώπινος παράγοντας. Τα συστήματα αυτά μπορούν να τιμολογούν, να αξιολογούν ή να αποκλείουν ομάδες πολιτών με τρόπους που ξεφεύγουν από τα όρια της δικαιοσύνης και του ανταγωνισμού.

Το AI Act απαγορεύει πρακτικές που οδηγούν σε διακρίσεις τέτοιου τύπου. Οι οργανισμοί που δεν έχουν πλαίσιο χρήσης ΤΝ κινδυνεύουν να βρεθούν νομικά εκτεθημένοι χωρίς να το αντιληφθούν.

Τα διεθνή πλαίσια που δίνουν λύσεις

Οι επιχειρήσεις δεν χρειάζεται να ξεκινήσουν από το μηδέν. Υπάρχουν τρία αξιόπιστα πλαίσια που καθοδηγούν τον κύκλο ζωής της ΤΝ, στα οποία οι οργανισμοί μπορούν και οφείλουν να βασιστούν:

1. NIST AI Risk Management Framework
   Πρακτικό, ολοκληρωμένο, με σαφή βήματα για διαχείριση κινδύνων.
2. EU AI Act
   Είναι υποχρεωτικό για την ευρωπαϊκή αγορά. Ξεκαθαρίζει τι επιτρέπεται, τι απαγορεύεται και τι απαιτεί τεκμηρίωση.
3. ISO/IEC Standards
   Προσφέρουν κοινή γλώσσα και διαδικασίες για αξιολόγηση, διακυβέρνηση και ασφάλεια.

Τα πλαίσια αυτά δεν είναι θεωρητικοί οδηγοί. Είναι εργαλεία που μπορούν εν δυνάμει να μετατρέψουν την ΤΝ από πηγή κινδύνου σε πηγή αξίας.

Η εικόνα από τις έρευνες: επενδύουν όλοι, αλλά μια μειοψηφία με πλαίσιο

Έρευνα της Deloitte, AI ROI: The paradox of rising investment and elusive returns καταγράφει ότι, ενώ οι επενδύσεις στην ΤΝ αυξάνονται διεθνώς, η πλειονότητα των οργανισμών δεν βλέπει ακόμη σαφή απόδοση. Το πρόβλημα δεν είναι η τεχνολογία, αλλά η απουσία δομημένης στρατηγικής, governance και risk controls. Οι οργανισμοί που επενδύουν χωρίς σχέδιο εγκλωβίζονται σε επαναλαμβανόμενο πειραματισμό που δεν οδηγεί σε πραγματική επιχειρησιακή μεταμόρφωση.

Σε συνδυασμό με τις διαπιστώσεις της McKinsey, το συμπέρασμα είναι ξεκάθαρο:
Η αξία της ΤΝ εμφανίζεται μόνο όταν υπάρχει στρατηγική. Χωρίς αυτήν, η επένδυση παράγει ρίσκο, όχι αποτέλεσμα.

Κάλεσμα προς τα στελέχη

Η ΤΝ δεν είναι μελλοντική τεχνολογία, είναι εδώ ήδη. Είναι λειτουργικό εργαλείο του σήμερα που αλλάζει αγορές, εργασίες και προσδοκίες. Οι επιχειρήσεις μπορούν να επωφεληθούν από την υιοθέτηση της ΤΝ, αλλά κινδυνεύουν αν το κάνουν χωρίς πλαίσιο. Και ακόμη περισσότερο, υστερούν ανταγωνιστικά όταν οι γύρω τους την αξιοποιούν και προχωρούν.

Το ζητούμενο σήμερα δεν είναι «να έχουμε AI», αλλά να έχουμε στρατηγική για το AI. Και οι έρευνες συγκλίνουν στο ότι αυτό είναι το πραγματικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα για την επόμενη πενταετία.

• Tags: AI, Cyber Security, Deloitte, McKinsey