Wdrożenie AI w urzędzie: najwięcej pracy jest wokół modelu

Planujesz asystenta AI dla pracowników urzędu i zakładasz, że najtrudniejszy będzie wybór modelu? W praktyce wdrożenie AI w urzędzie to w większości praca wokół modelu: bezpieczne połączenie z siecią zamawiającego, anonimizacja danych, logowanie pracowników, integracje z repozytoriami dokumentów, umowa powierzenia i procedura odbioru. Piszę to z perspektywy wykonawcy wdrożenia w dużym urzędzie miasta. Poniżej opisuję, co z tego wynika dla osób, które takie projekty planują i opisują w zamówieniu.

Wdrożenie AI w urzędzie: dlaczego model to najmniejsza część

Sam model językowy da się dziś uruchomić stosunkowo szybko, w chmurze albo we własnej infrastrukturze. Czas i ryzyko leżą gdzie indziej: w tym, jak model dostaje dane, kto może z niego korzystać i kto odpowiada za to, co się dzieje z dokumentami.

W urzędzie każdy z tych tematów ma swojego właściciela. Sieć i bezpieczeństwo to dział informatyki, dane osobowe to inspektor ochrony danych, dokumenty to komórki merytoryczne i kancelaria, a umowa to dział prawny i zamówień. Wykonawca, który rozmawia tylko z jednym z nich, prędzej czy później utknie. Dlatego wdrożenie AI w urzędzie zaczynam od listy osób decyzyjnych w każdym z tych obszarów, a dopiero potem przechodzę do architektury. O tym, jakie modele sprawdzają się w zamkniętej infrastrukturze, pisałem w tekście o polskich modelach w zamkniętej sieci.

Bezpieczne połączenie z siecią urzędu

Pierwsza decyzja dotyczy tego, jak wykonawca w ogóle dostaje się do środowiska, w którym działa system. Najbezpieczniejsza odpowiedź brzmi: tylko wtedy, gdy musi, i tylko tam, gdzie musi.

Dobre ustalenia na tym etapie obejmują:

• dostęp przez kanał wskazany i kontrolowany przez dział informatyki urzędu, a nie przez rozwiązanie wykonawcy,
• dostęp nadawany na czas prac i zamykany po ich zakończeniu,
• imienne konta dla osób wykonawcy, bez kont współdzielonych,
• zapis, kto i kiedy się łączył, po stronie urzędu.

Najważniejsza lekcja z tego etapu: opisz w dokumentacji, czego wykonawca potrzebuje, a czego nie. Stały, nieograniczony dostęp do sieci urzędu nie jest potrzebny do utrzymania asystenta AI. Jeśli zamówienie tego nie precyzuje, obie strony tracą czas na negocjacje, które można było rozstrzygnąć na papierze.

Anonimizacja danych, zanim trafią do modelu

Anonimizacja to warstwa, która usuwa lub zastępuje dane osobowe w treści, zanim model ją przetworzy. W urzędzie to często warunek, bez którego nie ma zgody na wdrożenie, zwłaszcza gdy część zadań ma obsługiwać model poza siecią urzędu.

W praktyce trzeba ustalić kilka rzeczy:

• jakie kategorie danych są w dokumentach i które z nich muszą zniknąć,
• czy odpowiedź ma wracać do pracownika z przywróconymi danymi, czy bez nich,
• gdzie działa mechanizm anonimizacji i kto ma dostęp do tabeli zamian,
• jak sprawdzać, czy anonimizacja nie przepuszcza danych w nietypowych dokumentach.

Ten element dobrze zaplanować razem z inspektorem ochrony danych od pierwszego tygodnia projektu. Wtedy jego uwagi trafiają do projektu, a nie do protokołu z odbioru. Warto też od razu ustalić, czy logi zapytań do asystenta są przechowywane, jak długo i kto może je przeglądać, bo pracownicy wpisują do nich treść spraw.

Logowanie przez katalog i integracje z repozytoriami dokumentów

Pracownicy urzędu powinni logować się do asystenta tym samym kontem, którego używają na co dzień, przez katalog użytkowników urzędu. To nie jest wygoda, tylko bezpieczeństwo: gdy ktoś odchodzi, dział informatyki wyłącza jedno konto i dostęp do asystenta znika razem z nim.

Z katalogu da się też przenieść uprawnienia. Pracownik jednego wydziału nie powinien dostać w odpowiedzi fragmentu dokumentu, do którego nie ma dostępu w repozytorium. Dlatego integracja z repozytoriami dokumentów musi respektować uprawnienia źródła, a nie tylko kopiować pliki do bazy wiedzy.

Przy integracjach sprawdzam, skąd system pobiera dokumenty, jak często, co się dzieje przy zmianie wersji i jak usunięty dokument znika z odpowiedzi. Każde z tych pytań wymaga osoby po stronie urzędu, która zna dane repozytorium.

Umowa powierzenia, odbiór i odpowiedzialność działów

Jeśli wykonawca przetwarza dane osobowe w imieniu urzędu, potrzebna jest umowa powierzenia przetwarzania. Jej obowiązkowe elementy opisuje rozporządzenie RODO w części o podmiocie przetwarzającym. Warto ją przygotować równolegle z umową główną, a nie po jej podpisaniu.

Druga sprawa to procedura odbioru. Asystent AI nie odpowiada zawsze tak samo, więc odbiór trzeba oprzeć na uzgodnionym zestawie pytań testowych, sprawdzeniu źródeł w odpowiedziach i testach uprawnień. Ogólne zasady opisałem w tekście o odbiorze systemu i testach akceptacyjnych.

Trzecia to podział odpowiedzialności. Przed startem warto spisać w jednej tabeli, kto po stronie urzędu odpowiada za sieć, dane osobowe, treść dokumentów, decyzje merytoryczne i kontakt z wykonawcą. Bez tego każda sprawa sporna krąży między działami.

Lista kontrolna przed ogłoszeniem zamówienia

Zanim opiszesz zamówienie, odpowiedz na piśmie na kilka pytań:

1. Jakiego dostępu do sieci potrzebuje wykonawca, na jak długo i przez jaki kanał.
2. Które dane muszą zostać zanonimizowane i kto to zatwierdza.
3. Przez jaki katalog użytkowników logują się pracownicy i jak przenoszone są uprawnienia.
4. Z jakich repozytoriów dokumentów korzysta asystent i kto je zna po stronie urzędu.
5. Jak wygląda odbiór: zestaw pytań testowych, kryteria, osoby odbierające.

Wdrożenie AI w urzędzie udaje się wtedy, gdy praca wokół modelu jest zaplanowana tak samo starannie jak sam model. Jeśli przygotowujesz taki projekt i chcesz sprawdzić opis zamówienia z perspektywy wykonawcy, możesz napisać do mnie. Więcej o samym podejściu do projektów AI znajdziesz w tekście o wdrażaniu aplikacji AI w firmie.