Organizacje w Europie redefiniują podejście do wdrażania sztucznej inteligencji w zarządzaniu usługami IT. Wydajność przestaje być jedynym kryterium – teraz równie ważne są zgodność, przejrzystość i kontrola nad danymi.*
Sztuczna inteligencja z impetem weszła do świata ITSM – zarządzania usługami IT. Obiecuje automatyzację zgłoszeń, skrócenie czasu reakcji i zwiększenie efektywności zespołów IT. W dobie cięć budżetowych i presji na optymalizację, AI jawi się jako naturalny sojusznik CIO. Jednak tam, gdzie pojawia się technologia, pojawiają się też pytania: co z danymi? Gdzie są przetwarzane? Czy wiemy, jak działa model, który podejmuje decyzje w naszym środowisku IT?
W Europie te pytania mają szczególny ciężar. W przeciwieństwie do wielu rynków światowych, kontynent zderza się z falą regulacji, które nie tylko określają ramy działania AI, ale również zmieniają sposób, w jaki można ją w ogóle wdrożyć. ITSM staje się dziś jednym z pierwszych obszarów, gdzie te wymagania materializują się w praktyce.
Suwerenność danych to nie slogan
Regulacje takie jak RODO, NIS2, DORA czy nadchodzące unijne rozporządzenie o sztucznej inteligencji (AI Act) wprowadzają konkretne obowiązki: dane muszą być odpowiednio chronione, użytkownik ma prawo do informacji, a system AI musi działać w sposób przejrzysty i przewidywalny. W kontekście ITSM – gdzie przetwarzane są dane incydentów, dostępów, logi czy dane osobowe pracowników – to nie są detale.
O ile w wielu przypadkach firmy przyzwyczaiły się do modelu SaaS z serwerami „gdzieś w chmurze”, o tyle AI w ITSM stawia poprzeczkę wyżej. Zespoły IT coraz częściej pytają: czy nasze dane są wykorzystywane do trenowania zewnętrznych modeli? Czy da się wytłumaczyć, dlaczego asystent AI podjął taką, a nie inną decyzję? Czy mamy gwarancję, że dane nie opuszczają Europy?
Czarna skrzynka nie wystarczy
Jednym z głównych zarzutów wobec wielu rozwiązań AI jest ich nieprzejrzystość. Modele typu „black box” potrafią działać skutecznie, ale nie wyjaśniają, na jakiej podstawie podejmują decyzje. W obszarze ITSM to duży problem – nie tylko techniczny, ale też prawny i organizacyjny.
Przykład? Automatyczne klasyfikowanie incydentów przez AI. Jeśli model przypisze priorytet „niski” do zgłoszenia dotyczącego problemów z bezpieczeństwem, a potem okaże się, że doszło do incydentu poważnego – organizacja musi wykazać, dlaczego tak się stało. Wymóg dokumentowania logiki działania modelu i zapewnienia jego „wyjaśnialności” (explainability) staje się kluczowym elementem strategii wdrożeniowej.
Europejska alternatywa – więcej niż zgodność
Na tym tle rośnie popyt na rozwiązania AI „projektowane dla Europy” – a więc takie, które nie tylko są zgodne z przepisami, ale też oferują klientom realną kontrolę nad danymi i modelem. Coraz więcej dostawców podkreśla, że ich systemy:
- przechowują dane wyłącznie w europejskich centrach danych,
- nie wykorzystują treści użytkowników do dalszego trenowania modeli,
- oferują lokalne wdrożenie lub działanie w chmurze prywatnej,
- wspierają wyjaśnialność modeli zgodnie z AI Act.
Takie podejście to nie tylko kwestia legalności. Organizacje zaczynają dostrzegać, że lokalność przekłada się na lepszą kontrolę, szybszą reakcję na zmiany przepisów oraz dopasowanie do lokalnych realiów – zarówno językowych, jak i operacyjnych.
AI, która zna swoje miejsce
W przypadku ITSM szczególnie ważna okazuje się specjalizacja. Ogólne modele AI – na przykład czatboty generatywne, które nie rozumieją kontekstu działania zespołu IT – często zawodzą. Dlatego skuteczna AI w tym obszarze to taka, która:
- rozumie strukturę systemów IT,
- wspiera konkretne role (np. agenta wsparcia technicznego, administratora IT, analityka incydentów),
- działa w ramach jasno zdefiniowanych procesów (zgodnych z ITIL, DevOps, itp.),
- automatyzuje powtarzalne czynności, ale nie podejmuje decyzji bez kontroli człowieka.
To zmiana podejścia – od „inteligentnego wszystkowiedzącego pomocnika” do „kompetentnego narzędzia wspierającego konkretny proces”.
CIO: między innowacją a odpowiedzialnością
Dla liderów IT wybór AI do ITSM przestaje być wyłącznie kwestią technologii czy ceny. Staje się decyzją strategiczną, która dotyka kwestii reputacji, zgodności z przepisami i zaufania użytkowników. Coraz częściej słyszymy pytanie: „czy to rozwiązanie wspiera nasze wartości i strategię organizacyjną?”, a nie tylko: „czy działa?”.
Z tej perspektywy inwestowanie w europejskie rozwiązania AI nie jest już tylko opcją – to wymóg, jeśli organizacja chce wprowadzać innowacje bez ryzyka naruszenia przepisów, utraty danych czy zaufania pracowników.
