AI w smartfonach pracowników. Czy firmy wiedzą, do jakich danych ma dostęp?

Materiał sponsorowany

AI w smartfonie staje się częścią systemu

Jeszcze niedawno korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji (AI) najczęściej oznaczało otwarcie konkretnej strony internetowej lub aplikacji i wpisanie polecenia. Dziś funkcje AI są coraz mocniej integrowane z systemami operacyjnymi, przeglądarkami, pakietami biurowymi i aplikacjami wykorzystywanymi na co dzień.

To istotna zmiana również z punktu widzenia bezpieczeństwa. Użytkownik może zetknąć się z narzędziami AI, nawet jeśli nie miał takiego zamiaru. Funkcje te mogą bowiem pojawiać się wraz z aktualizacją oprogramowania, zmianą domyślnego asystenta lub rozbudową możliwości aplikacji, z których pracownik już korzysta.

Skalę tego trendu pokazuje prognoza Counterpoint Research. Według analityków, smartfony wyposażone w funkcje generatywnej AI mają stanowić 45 proc. globalnych dostaw w 2026 roku, wobec 36 proc. rok wcześniej. To pokazuje, jak szybko sztuczna inteligencja staje się częścią powszechnie używanych urządzeń. 

Dobrym przykładem zachodzących zmian jest ekosystem Google. Jak informował Dziennik.pl, 4 września 2026 r. rozpoczął się proces stopniowego zastępowania Asystenta Google przez model Gemini. Zmiana obejmuje m.in. smartfony, tablety, zegarki i Android Auto. 

Kroki podjęte przez amerykański koncern pokazują kierunek, w jakim zmierza branża. Drogą tą podążają też inne firmy technologiczne, wprowadzając i rozwijając swoich „inteligentnych asystentów” w produktach. Ich zadaniem ma być wsparcie użytkowników w wielu codziennych czynnościach, takich jak praca z tekstem czy obsługa aplikacji. 

Dla organizacji oznacza to jedno: możliwości urządzeń mogą zmieniać się wraz z rozwojem usług i oprogramowania, niekoniecznie w wyniku osobnej decyzji firmowego działu IT. A im więcej funkcji AI może wykonać w imieniu użytkownika, tym ważniejsze staje się ustalenie, z jakich informacji może faktycznie korzystać.

Co AI w telefonie może zobaczyć?

Smartfon nie jest już tylko urządzeniem do rozmów i przeglądania internetu. Dla wielu osób to podstawowe narzędzie dostępu do poczty (prywatnej i służbowej), komunikatorów, kalendarza, dokumentów czy nawet systemów biznesowych i danych klientów. W jednym miejscu spotykają się więc informacje prywatne oraz zasoby organizacji.

Jeżeli użytkownik przyzna asystentowi AI dostęp do określonych treści, może je wykorzystywać do realizacji zadania. 

Przykładami mogą być analiza udostępnionego ekranu czy podsumowanie treści dokumentu, ale także korzystanie z szerszego kontekstu, czyli danych z różnych aplikacji i usług, do których asystent AI ma uprawnienia. 

Nie brakuje też narzędzi, które wymagają przyznania uprawnień do kontaktów, wiadomości i innych danych znajdujących się na urządzeniu. Google w centrum prywatności aplikacji z Gemini wskazuje, że asystent może korzystać m.in. z zawartości ekranu, logów połączeń i wiadomości oraz kontaktów, a niektóre rozmowy sprawdzają przeszkoleni weryfikatorzy.

Nie oznacza to jednak, że AI czyta ekran telefonu przez cały czas. Dostęp do informacji zależy od wykorzystywanej funkcji, uprawnień, ustawień i czynności wykonywanej przez użytkownika. 

Z perspektywy organizacji kluczowe jest to, czy zarówno pracownik, jak i firma wiedzą, jakie informacje są udostępniane w danym scenariuszu i na jakich zasadach się je przetwarza.

Znaczenie ma też miejsce przetwarzania. Część operacji AI może odbywać się bezpośrednio na urządzeniu, a część wymaga wykorzystania infrastruktury chmurowej. Zależy to od modelu, urządzenia i konkretnej funkcji.

Przetwarzanie lokalne może ograniczyć konieczność przesyłania danych poza telefon, ale samo w sobie nie rozwiązuje wszystkich kwestii bezpieczeństwa. Z kolei przy usługach chmurowych organizacja musi dodatkowo rozumieć zasady przekazywania, przechowywania i wykorzystywania informacji.

W praktyce na ekranie smartfona może znaleźć się zarówno prywatna wiadomość, jak i fragment umowy, dane osobowe klienta czy dokument dotyczący projektu. Dla asystenta AI, który analizuje zawartość ekranu, to po prostu kolejne dane – nie rozróżnia on, które informacje są prywatne, a które należą do organizacji i podlegają szczególnej ochronie.

Polityka korzystania z AI nie nadąża za praktyką

Organizacje nie pozostają całkowicie obojętne na ten problem. Coraz częściej opracowują zasady korzystania ze sztucznej inteligencji, określają dopuszczone narzędzia i wskazują informacje, których nie należy udostępniać modelom.

Skala wykorzystania AI pokazuje jednak, że praktyka szybko wyprzedza formalne procedury.

Według raportu „Cyberportret polskiego biznesu 2026”, przygotowanego przez ESET i DAGMA Bezpieczeństwo IT na podstawie badania ponad tysiąca osób, 62 proc. pracowników wykonujących obowiązki przy komputerze co najmniej trzy dni w tygodniu korzysta z narzędzi AI w pracy. Jednocześnie tylko 27 proc. organizacji ma spisaną politykę korzystania z tych rozwiązań. 

Ta różnica nie sprowadza się do braku odpowiedniego dokumentu, lecz pokazuje szerszy problem: pracownicy mogą korzystać z technologii, której zasady nie zostały jasno określone, a organizacja nie zawsze posiada narzędzia pozwalające egzekwować przyjęte reguły.

Dobra polityka korzystania z AI powinna odpowiadać na konkretne pytania:

• Które aplikacje i narzędzia są dopuszczone do użytku służbowego? 
• Jakie dane można im udostępniać i jakie uprawnienia przyznawać? 
• Czy rozwiązanie może korzystać z dokumentów organizacji? 
• Kto odpowiada za weryfikację ustawień i uprawnień? 
• Jak postępować, gdy nowe funkcje pojawią się wraz z aktualizacją systemu?

Należy jednak podkreślić, że samo zapisanie odpowiedzi nie gwarantuje, iż będą stosowane w praktyce. Przykładowo, jeżeli pracownik może swobodnie instalować aplikacje, przekazywać informacje między środowiskiem służbowym i prywatnym albo korzystać z niezatwierdzonych usług, formalne zasady mogą nie wystarczyć.

Shadow AI. Dlaczego sama blokada nie rozwiązuje problemu?

Zjawisko korzystania z narzędzi AI bez wiedzy lub nadzoru organizacji określa się jako shadow AI. Może ono przybierać różne formy: od używania prywatnego konta w publicznym modelu po kopiowanie treści służbowych do aplikacji, której dział IT nie zatwierdził.

Najczęściej nie chodzi o celowe łamanie zasad, lecz o wygodę i oszczędność czasu. Pracownik chce sprawnie przygotować podsumowanie, przeanalizować dokument czy uporządkować informacje. Jeżeli firmowe zasady są niejasne, a zatwierdzone narzędzie jest trudno dostępne lub nie oferuje potrzebnych funkcji, pokusa szukania alternatywy rośnie.

Dane z raportu „Cyberportret polskiego biznesu 2026” pokazują skalę tego wyzwania. 

35 proc. użytkowników deklaruje, że próbowałoby obejść firmową blokadę, gdyby pracodawca ograniczył dostęp do preferowanych narzędzi AI. Z kolei 26 proc. badanych zadeklarowało, że w takiej sytuacji wygenerowałoby potrzebne treści na prywatnym sprzęcie, a następnie przesłało je służbową pocztą. 

Co dziesiąty pracownik przyznaje, że udostępnia wrażliwe dane firmowe otwartym modelom AI.

Jaki z tego wniosek? Takie zachowania pokazują ograniczenia strategii opartej wyłącznie na zakazach. Zablokowanie jednej aplikacji nie musi wyeliminować potrzeby, którą pracownik próbuje zaspokoić. Może za to skłonić go do sięgnięcia po rozwiązanie, nad którym organizacja ma jeszcze mniejszą kontrolę.

W przypadku smartfonów dochodzi do tego problem działania w dwóch sferach w ramach jednego urządzenia: prywatnej i służbowej. 

Mówiąc prościej, na tym samym telefonie mogą działać zatwierdzone aplikacje biznesowe, prywatne komunikatory, narzędzia AI i usługi systemowe. Bez odpowiednich zabezpieczeń granica między tymi środowiskami może być trudna do utrzymania. Szczególnie widoczne jest to w modelu BYOD (Bring Your Own Device), w którym pracownik wykorzystuje do celów służbowych prywatny telefon.

Shadow AI należy więc traktować nie tylko jako problem dyscypliny pracowników, ale także jako sygnał, że organizacji brakuje skutecznych narzędzi i procesów. Rozwiązaniem nie musi być całkowity zakaz AI. Bardziej użyteczne jest kontrolowane dopuszczenie tych funkcji, które wspierają pracę, przy jednoczesnym ograniczeniu dostępu do danych, do których nie powinny mieć wglądu.

Od zapisów w regulaminie do ustawień urządzenia

W tym miejscu pojawia się rola systemu MDM (Mobile Device Management), czyli rozwiązania służącego do centralnego zarządzania urządzeniami mobilnymi. 

Jego zadaniem nie jest zastąpienie polityki AI ani – tym bardziej – wyłączenie technologii sztucznej inteligencji na sprzęcie i w całej organizacji. Chodzi o przełożenie ustalonych zasad bezpieczeństwa na konkretne konfiguracje i ograniczenia na poziomie mobilnego sprzętu.

Pierwszym obszarem jest kontrola aplikacji. 

Organizacja może określić, jakie narzędzia mają być dostępne na urządzeniach służbowych, zarządzać ich instalacją i aktualizacjami oraz konfigurować uprawnienia, które aplikacje otrzymują. Pozwala to dopuścić sprawdzone rozwiązania AI zamiast stosować jeden zakaz wobec wszystkich.

Drugim obszarem jest separacja danych służbowych i prywatnych. 

W przypadku obsługiwanych konfiguracji, takich jak profil służbowy na Androidzie, aplikacje i dane organizacji mogą być oddzielone od prywatnej części urządzenia. Na urządzeniach Apple podobny efekt daje rozdzielenie aplikacji i danych zarządzanych przez organizację od prywatnych – np. przez blokadę otwierania dokumentów służbowych w prywatnych aplikacjach. 

Administratorzy mogą również kontrolować wybrane sposoby wymiany informacji między częścią służbową i prywatną, w tym kopiowanie i wklejanie danych. Szczegółowy zakres możliwości zależy od systemu, rodzaju urządzenia i zastosowanej konfiguracji. 

Trzecim obszarem jest centralne zarządzanie ustawieniami i uprawnieniami. 

Zamiast oczekiwać, że każdy użytkownik samodzielnie skonfiguruje telefon zgodnie z firmowymi wymaganiami, organizacja może wdrażać określone ustawienia dla grup urządzeń. Ułatwia to utrzymanie spójnych zasad i reagowanie na zmiany w sposobie korzystania ze sprzętu.

Nie należy jednak traktować MDM jako rozwiązania, które automatycznie eliminuje każde zagrożenie związane z AI. Jego rola polega na ograniczaniu ryzyka poprzez zarządzanie aplikacjami, kontrolę ich uprawnień oraz centralną konfigurację urządzeń mobilnych.

Bezpieczeństwo urządzeń mobilnych wymaga kontroli, nie tylko zakazów

Rozwój sztucznej inteligencji sprawia, że zarządzanie urządzeniami mobilnymi staje się coraz ściślej związane z ochroną informacji. 

Sama lista dopuszczonych narzędzi nie wystarczy, jeżeli organizacja nie potrafi zadbać o to, gdzie działają aplikacje, jakie otrzymują uprawnienia i w jaki sposób dane służbowe mogą opuszczać kontrolowane środowisko.

Potrzebne jest połączenie jasnej polityki korzystania z AI, edukacji pracowników oraz mechanizmów egzekwowania zasad. Dzięki temu organizacja może korzystać z nowych możliwości technologii, nie tracąc kontroli nad informacjami, które powinna chronić.

Przykładem rynkowego rozwiązania wspierającego takie podejście jest Proget MDM — polski, niezależny system do centralnego zarządzania i zabezpieczania urządzeń mobilnych. 

Rozwiązanie umożliwia m.in.: zarządzanie aplikacjami, tworzenie skutecznych polityk bezpieczeństwa i rozdzielanie przestrzeni służbowej od prywatnej. Dzięki temu ochrona danych firmowych nie opiera się wyłącznie na deklaracjach i zakazach, lecz na ustawieniach wymuszanych centralnie. 

Dziś najważniejsze pytanie nie brzmi bowiem, czy dopuścić AI do pracy, lecz jak umożliwić jej bezpieczne wykorzystanie. Wraz z rozwojem funkcji dostępnych na smartfonach kontrola nad aplikacjami i przepływem danych staje się nie dodatkiem do polityki bezpieczeństwa, ale jednym z warunków jej skuteczności.