Bruna: Když je zboží zdarma, zbožím jste vy a vaše data

Nedávno jste řekl, že většina firem i lidí svoje data rozdává zdarma. Co to znamená?

Poukazuji na skrytou ekonomiku, kde platíme svými informacemi místo penězi. Je to jako chodit po nákupním centru bez cenovek – ve skutečnosti platíte tím, že obchodníkům umožňujete sledovat každý váš pohyb. Pro firmy to má zásadní dopady. Mnoho českých podniků používá "bezplatné" nástroje jako Google Analytics nebo Facebook Business Manager. Tyto služby ale nejsou zdarma. Zaplatíte svými daty, která poskytovatelé využívají k budování vlastního byznysu a zdokonalování služeb nabízených všem, včetně vaší konkurence.

Firmy často o svá data přicházejí, aniž by si to uvědomily. Jak to v praxi vypadá?

Ztráta kontroly nad daty je plíživý proces, ne jednorázový únik. Uvedu tři typické scénáře z české podnikatelské praxe. Za prvé, nevýhodné smluvní podmínky: E-shop na outsourcované platformě často souhlasí s podmínkami, které provozovateli umožňují analyzovat prodejní trendy a chování zákazníků. Tyto informace pak platforma využívá ke zlepšování služeb pro všechny své klienty, včetně přímých konkurentů.

Za druhé, fragmentace dat. Středně velká firma typicky používá oddělené systémy pro CRM, e-mailing a sociální sítě. Výsledkem je roztříštěný pohled na zákazníka a neschopnost data efektivně propojit a využít.

Za třetí, většině českých firem chybí systematický přístup ke správě dat, jasná pravidla, role a postupy. Bez tohoto základu je udržení kontroly prakticky nemožné, podobně jako byste se snažili řídit firmu bez organizační struktury a finančního řízení.

Co často chybí, je pochopení, že data jsou strategické aktivum vyžadující stejnou péči jako finance nebo lidské zdroje.

Proč jsou data důležitá pro vývoj a fungování umělé inteligence? Co s nimi AI vlastně dělá?

AI bez dat je jako auto bez paliva, technicky dokonalé, ale nehybné. Představte si umělou inteligenci jako žáka, který se učí rozpoznávat vzory, čím více příkladů vidí, tím lépe dokáže předvídat a reagovat.

V konkrétní rovině to znamená následující. Bankovní AI pro detekci podvodů nejprve analyzuje tisíce historických transakcí, kde jsou označené podvodné operace. Hledá vzory a souvislosti – například že podvody často zahrnují neobvyklou lokalitu nebo specifickou posloupnost operací.

Výrobní firma využívá AI k predikci poruch strojů. Systém se naučí, že určité vzorce vibrací nebo teploty předcházejí selhání, a může upozornit na nutnost údržby dříve, než dojde k nákladnému prostoji.

Co hrozí firmám, které nad svými daty ztrácejí kontrolu? Může je to ohrozit třeba i obchodně?

Ztráta kontroly nad daty představuje pro firmu existenční riziko ve třech klíčových dimenzích. V obchodní rovině jsou dopady okamžité a bolestivé. Středně velký český výrobce ztratil po ukončení spolupráce s dodavatelem CRM systému přístup ke své zákaznické databázi.

V oblasti kybernetické bezpečnosti jsou hrozby stále sofistikovanější. Ransomware útoky jsou dnes cílené i na menší firmy – útočníci zašifrují firemní data a požadují výkupné. Podle aktuálních statistik trvá průměrné obnovení provozu po takovém útoku více než tři týdny, což může pro českou malou firmu znamenat existenční problém. A většina těchto útoků začíná jednoduchým phishingem – podvodným e-mailem, kterému někdo ve firmě uvěří.

Z regulatorního pohledu představuje GDPR pro nepřipravené firmy významné riziko. Pokuta může dosáhnout až čtyř procent globálního obratu. Pro středně velkou českou firmu s obratem 100 milionů to znamená potenciální pokutu čtyři miliony korun.

Lze data nějak ochránit a zároveň z nich vytěžit obchodní hodnotu? Máte pro firmy praktický tip, jak začít?

Ochrana dat a jejich obchodní využití jdou ruku v ruce. Nabízím praktický třífázový přístup, který funguje i pro menší české firmy:

Fáze 1: Datový audit. Zmapujte, jaká data vlastníte (zákaznická, provozní, finanční), kde jsou uložena (vlastní servery, cloud, papírové dokumenty) a kdo k nim má přístup. Toto je základní krok, který nevyžaduje vysoké investice, pouze systematický přístup.

Fáze 2: Implementace datové správy. Vytvořte jasná pravidla a role pro správu dat. Určete, kdo je zodpovědný za jaká data, klasifikujte je podle citlivosti a nastavte pravidla pro jejich ukládání a sdílení. Pro malou firmu to může být jednoduchý dokument, pro větší organizaci komplexnější systém.

Fáze 3: Hybridní přístup k uložení. Pro citlivá data (zákaznické údaje, know-how) volte vlastní zabezpečené řešení, zatímco běžná provozní data můžete svěřit kvalitním cloudovým službám. Konkrétní příklad: výrobní firma ukládá data o svých jedinečných postupech na vlastní servery, zatímco obecnější data o provozu má v cloudu.

Jak může běžný člověk poznat, že se s jeho daty zachází neeticky nebo nelegálně?

Za prvé, podezřelé cílení reklamy. Pokud dostáváte personalizované reklamy na produkt, o kterém jste pouze mluvili, ale nikdy jste ho nehledali online, může to znamenat, že aplikace odposlouchává vaše rozhovory. Řešení? Pravidelně kontrolujte oprávnění aplikací a vypínejte mikrofon u služeb, které ho nepotřebují k základní funkčnosti.

Za druhé, nevyžádaná komunikace. Obdržíte-li marketingový e-mail od společnosti, s níž jste nikdy nekomunikovali, pravděpodobně vaše data byla prodána bez vašeho vědomí. V takovém případě využijte svého práva podle GDPR a požádejte o informaci, odkud získali vaše kontaktní údaje.

Praktické doporučení je, používejte pro registrace k různým službám samostatnou e-mailovou adresu a sledujte, kam "uniká". A pamatujte základní pravidlo digitální ekonomiky – pokud je produkt zdarma, produktem jste pravděpodobně vy a vaše data.