Sztuczna inteligencja to wsparcie, a nie zastępstwo

W dobie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji pojawia się pytanie o jej rolę w szeroko rozumianym obszarze bezpieczeństwa. Jak dziś wygląda współpraca człowieka i AI? Które kompetencje zyskują na znaczeniu? I czy algorytmom można zaufać przy odpowiedzialnych decyzjach operacyjnych? Na te pytania odpowiada Marek Skowronek, Chief Commercial & Solutions Officer oraz Member of the Board Securitas Polska, dzieląc się perspektywą rynku i przedstawiając przykłady współpracy z AI.

Na początek nakreślmy punkt wyjścia. Jak dziś wykorzystywana jest AI w obszarze security i w których aspektach przewyższa możliwości człowieka?

AI może działać bardzo skutecznie, ale jej efektywność zawsze zależy od kontekstu. Sama automatyzacja nie wystarcza, szczególnie w środowiskach podwyższonego ryzyka. Sztuczna inteligencja sprawdza się przy analizie dużych zbiorów danych, szybkim przetwarzaniu informacji i identyfikacji powtarzalnych wzorców. Człowiek natomiast pozostaje niezastąpiony tam, gdzie kluczowe są ocena sytuacji, odpowiedzialność i zrozumienie szerszego kontekstu.

Skoro AI daje przewagę w analizie, a ma ograniczenia w rozumieniu kontekstu, gdzie kończy się jej autonomia, a zaczyna rola człowieka?

AI działa z natury retrospektywnie – opiera się na danych historycznych i znanych wzorcach. Dobrze radzi sobie z tym, co już zostało zdefiniowane, ale ma trudności z nowymi, nieprzewidywalnymi sytuacjami i intencjami ludzi. Przy podwyższonym ryzyku, ograniczonej dostępności informacji i szybko zmieniających się warunkach nadal kluczowe pozostaje doświadczenie, umiejętność właściwej oceny sytuacji i odpowiedzialność człowieka.

Jaka jest rola operatora stacji monitorowania w świecie wspieranym przez AI?

Rola operatora zmieniła się diametralnie. Nie jest już jedynie obserwatorem polegającym na własnej spostrzegawczości – świadomie korzysta ze wsparcia AI, ale to on ostatecznie podejmuje decyzje. Operatorzy nigdy nie powinni bezkrytycznie przyjmować interpretacji generowanych przez AI – zawsze analizują je w kontekście rzeczywistości i obowiązujących procedur.

Intuicja i doświadczenie operatora pozostaną zawsze niezastąpione. AI nie rozpozna subtelnych, potencjalnie niebezpiecznych zachowań ani nie zinterpretuje w pełni kontekstu sytuacyjnego. Może też generować błędne wnioski („halucynacje”), a decyzje oparte na takich wskazaniach mogą mieć poważne konsekwencje. Dlatego krytyczna analiza i świadoma interwencja są kluczowe.

Biorąc pod uwagę, że AI może popełniać błędy, jak przygotować operatorów do odpowiedzialnego korzystania z tych narzędzi?

Podstawą jest jasne określenie ról: AI wspiera decyzje, człowiek jest decydentem. Systemy wykrywają ruch, sylwetki czy nietypowe zachowania oraz integrują dane z różnych źródeł, ale nie interpretują pełnego kontekstu zdarzeń. Przykładem jest sytuacja, gdzie system zarejestrował osobę trzymającą przedmiot o wysokiej temperaturze, ale nie powiązał tego z pożarem w pobliżu. Dopiero analiza operatora pozwoliła połączyć informacje w spójną całość i podjąć właściwą decyzję o powiadomieniu odpowiednich służb.

Szkoląc operatorów, podkreślamy, że AI nie może być traktowana bezkrytycznie. Systemy mogą generować fałszywe alarmy, nie wykrywać realnych zagrożeń lub błędnie je interpretować. Operator wie, że pozostaje ostatnim ogniwem bezpieczeństwa i ponosi pełną odpowiedzialność. To człowiek decyduje o wysłaniu patrolu, nadaniu komunikatu czy wezwaniu policji – technologia jest wsparciem, a nie zastępstwem.

Patrząc na współpracę człowieka i technologii, jak będzie wyglądać rola operatora w przyszłości?

Rozwój technologii i kompetencji operatorów musi postępować równolegle. Część zadań, szczególnie opartych na prostych analizach danych, ulega automatyzacji, ale pojawią się nowe obowiązki i wymagania kompetencyjne. Operator przyszłości będzie wysoko wykwalifikowanym specjalistą, przygotowanym do szybkiego podejmowania decyzji, których skutki mają realne konsekwencje dla ludzi. Ostatecznie to człowiek pozostaje niezbędnym ogniwem, nadającym sens i kontekst pracy technologii. •