Polityka prywatności a AI: 12 pytań do dostawcy, zanim podpiszesz DPA (checklista + szablon) 

Wgrywasz fakturę, CV albo bazę klientów do ChatGPT, Claude albo DeepSeek i podpisujesz DPA jednym kliknięciem, bo tak jest w panelu. Problem zaczyna się później: nie wiesz, co z tą umową, czy Twoja polityka prywatności w ogóle obejmuje to narzędzie i gdzie fizycznie leżą dane klientów. Poniżej dwanaście pytań, które warto zadać dostawcy przed podpisaniem, plus szablon dokumentów, które musisz dostać. Wszystko opieram na konkretnych zapisach: art. 28 RODO, art. 53 i 55 AI Act, opinia EDPB 28/2024 oraz trzy realne dokumenty, które możesz dziś otworzyć i porównać.

Zacznij od najważniejszej rzeczy: umowa powierzenia i polityka prywatności to dwa różne dokumenty, a AI komplikuje oba. Polityka mówi Twoim klientom, co się dzieje z ich danymi. Umowa powierzenia mówi, co Ty zlecisz dostawcy AI i za co odpowiadasz. Firma, która zaktualizowała politykę, ale podpisała DPA zdalnie, nadal ma dziurę.

Co zmieniło AI w Twojej polityce prywatności

Europejska Rada Ochrony Danych przyjęła w grudniu 2024 opinię 28/2024 o przetwarzaniu danych osobowych przy budowaniu i wdrażaniu modeli AI. Jej najważniejszy wniosek dla Ciebie: dane, które wklejasz do czatu, nie znikają bezpowrotnie w momencie wklejenia.

Opinia wyznacza dwa warunki, żeby uznać model za anonimowy. Po pierwsze, powinno być mało prawdopodobne, by model bezpośrednio lub pośrednio zidentyfikował osoby, których dane posłużyły do jego budowy. Po drugie, powinno być mało prawdopodobne, by dało się wydobyć te dane z modelu zapytaniami. Próg jest wysoki. Jak pisze analiza tej opinii, model, który potrafi odtworzyć dane osobowe konkretnych osób, nie jest zanonimizowany, niezależnie od tego, czy trenował na danych zanonimizowanych.

Drugi wniosek jest mniej wygodny. Dane mogą zostać wchłonięte w parametrach modelu i pozostać w nich jako obiekty matematyczne. Nie da się ich wyciągnąć prostym „wyczyszczeniem" czatu, a usunięcie rozmowy z interfejsu nie gwarantuje usunięcia jej z warstwy treningowej.

Jest dobra wiadomość dla małej firmy. Opinia EDPB nie wiąże bezpośrednio w EOG, ale przyjmuje test trzech kroków dla podstawy „prawnego interesu" i wymaga wykazania, że przetwarzanie jest ściśle niezbędne, a bilans praw się zgadza. W bilansie liczą się m.in. to, czy dane były publiczne, jaka jest relacja między osobą a administratorem, z jakiego źródła zebrano dane i czy osoba w ogóle wie, że jej dane są w sieci. Przy danych klientów firmy ten bilans bywa trudny do obronienia, bo relacja jest jednoznaczna, a świadomość podpowiedzi - zerowa.

Do tego dochodzi AI Act, który nakłada obowiązki na dostawcę modelu ogólnego przeznaczenia, a nie na Ciebie: dokumentację techniczną procesu treningu (art. 53 ust. 1 lit. a), informacje dla podmiotów integrujących model (lit. b), politykę zgodności z prawem autorskim i poszanowania praw (lit. c) oraz publiczne podsumowanie danych treningowych według szablonu Biura AI (lit. d). Dla modeli o istotnym ryzyku dochodzi art. 55: ewaluacja z testami adwersarialnymi, ocena i ograniczanie ryzyka, zgłaszanie poważnych incydentów oraz poziom cyberbezpieczeństwa modelu i jego infrastruktury.

Jedna rzecz warta zapamiętania: w art. 53 nie ma polityki prywatności dostawcy AI ani instrumentu „wyrzuć moje dane z treningu". Jedyną polityką, o której mówi przepis, jest polityka praw autorskich. Liczenie na to, że prawo za Ciebie rozwiąże sprawę trenowania, nie zadziała - ten zapis musi powstać między Tobą a dostawcą. Ten sam mechanizm opisuję przy zgodności produktowej z AI.

Polityka prywatności i umowa powierzenia to osobne dokumenty

Art. 28 ust. 1 RODO mówi wprost: administrator ma korzystać wyłącznie z podmiotów przetwarzających dających wystarczające gwarancje wdrożenia odpowiednich środków technicznych i organizacyjnych. Twoje narzędzie AI jest takim podmiotem, jeśli przetwarza w Twoim imieniu dane osobowe. Jednak „używam ChatGPT w pracy" nie kończy się klauzulą w regulaminie dostawcy - potrzebna jest umowa.

Art. 28 ust. 3 wyznacza zawartość, bez której umowy nie ma. Musi określać przedmiot i czas przetwarzania, charakter i cel przetwarzania, rodzaj danych osobowych, kategorie osób, których dane dotyczą, oraz obowiązki i prawa administratora. Do tego lista ośmiu zobowiązań podmiotu przetwarzającego: przetwarzanie wyłącznie na udokumentowanych poleceniach (lit. a), poufność osób upoważnionych (lit. b), pomoc w realizacji praw osób (lit. c), pomoc w spełnieniu obowiązków z art. 32-36, czyli bezpieczeństwa, DPIA i naruszeń (lit. d), usunięcie lub zwrot danych po zakończeniu usługi (lit. e), udostępnienie informacji i umożliwienie audytu (lit. f), informowanie o podwykonaniu polecenia naruszającego RODO (lit. h) oraz przeniesienie tych samych obowiązków na podprzetwarzających (ust. 4).

Uwaga na podpunkt o poufności: obejmuje on nie tylko pracowników dostawcy, ale też wszystkich, kto ma dostęp do Twoich danych po Twojej stronie. Jeśli w firmie z modelem rozmawia kilka osób, warto mieć to zapisane osobno, bo dostawca sprawdza uprawnienia u siebie, nie u Ciebie.

Zobowiązania, które wyglądają na drobiazg, potrafią zablokować wyjście z usługi: usunięcie danych w terminie 120 dni od zakończenia stosunku, przechowywanie kopii zapasowych zaszyfrowanych przez kolejne 120 dni, obowiązek zgłoszenia audytu co najmniej 14 dni roboczych wcześniej i realizacji go w 2 dni robocze. Tak konkretne terminy wyglądają w realnej polskiej umowie powierzenia GetResponse, do której wracam niżej. Zestaw elementów przy umowach opisuję też przy analizie umów z wykorzystaniem AI.

Dwanaście pytań do dostawcy AI przed podpisaniem

Dane, które u Ciebie wpadają do modelu

1. Czy moje prompty i odpowiedzi służą do trenowania waszych modeli - w wersji domyślnej, poza planem konsumenckim? Pytanie ma być o wersję komercyjną i o wersję darmową osobno, bo to dwa różne produkty. Dla punktu odniesienia: dokumentacja komercyjna Anthropic z 18 sierpnia 2026 mówi wprost, że domyślnie dane wejściowe i wyjściowe z produktów komercyjnych nie służą do trenowania ich modeli, a wykorzystanie rozmów może nastąpić po jawnym zgłoszeniu opinii lub błędu. Odpowiedź „nie trenujemy" bez numeru dokumentu jest odpowiedzią marketingową.

2. Co dokładnie dzieje się z rozmową, gdy ktoś kliknie kciuk w górę lub w dół? Tu dochodzi zapis, którego nie ma w regulaminie. Ta sama dokumentacja mówi, że przy zgłoszeniu opinii cała rozmowa jest przechowywana w wewnętrznym systemie do 5 lat. W praktyce oznacza to, że jedno kliknięcie pracownika zmienia status Twoich danych, więc warto sprawdzić, czy w panelu da się tę opcję wyłączyć dla całej organizacji.

3. Które pola w promptach należy wyłączyć, żeby model nie dostał danych wrażliwych i danych dzieci? Poproś o pisemną odpowiedź z listą pól, które da się zablokować. Realne umowy różnią się tu mocno: umowa GetResponse wprost zastrzega, że usługa „nie jest przeznaczona do przetwarzania szczególnych kategorii danych osobowych, o których mowa w art. 9 RODO ... ani też danych osobowych dzieci". To znaczy, że Twoja umowa z dostawcą musi sama wyłączać takie przypadki, bo dokument dostawcy nie robi tego za Ciebie.

4. Czy model potrafi odtworzyć dane konkretnej osoby, jeśli ktoś zapyta wprost? To pytanie o próg anonimowości z opinii EDPB. Poproś o pisemną odpowiedź o mechanizm ochrony, nie o deklarację „nie ujawniamy danych". Model, który potrafi zrekonstruować dane konkretnej osoby, nie jest zanonimizowany.

Model, trening i prawo sprzeciwu

5. Na jakiej podstawie prawnej odbyło się trenowanie i czy dostawca udostępni publiczne podsumowanie danych treningowych? Art. 53 ust. 1 lit. d AI Act nakłada na dostawcę obowiązek sporządzenia i upublicznienia dostatecznie szczegółowego podsumowania treści użytych do trenowania, według szablonu Biura AI. To najprostszy sposób, by sprawdzić, czy Twoje dane w ogóle mogły tam trafić.

6. Jak osoba, której dane są w zbiorze treningowym, sprzeciwia się przetwarzaniu? Opinia EDPB wskazuje, że administratorzy i wdrażający muszą zapewnić osobom możliwość sprzeciwu. Pytanie o procedurę u dostawcy ujawnia, czy da się z niej skorzystać bez Twojego udziału.

7. Czy dostawca odda Ci publiczne podsumowanie treningu i dokumentację techniczną na pisemną prośbę? Dokumentacja z art. 53 ust. 1 lit. a i informacje z lit. b są objęte tajemnicą przedsiębiorstwa, ale art. 53 zobowiązuje do ich udostępnienia organom i podmiotom integrującym model. Poproś o procedure, nie o same dokumenty.

Gdzie leżą dane i jak długo

8. Gdzie fizycznie są centra danych i która lokalizacja dotyczy planu, który kupiłem? Na to pytanie łatwo dostać odpowiedź niespójną. W polityce prywatności jednego z narzędzi AI dla firm czytamy w jednym miejscu, że dane publicznej usługi są przechowywane głównie w Unii Europejskiej, w centrach we Frankfurcie, w drugim, że dane klientów z UE leżą w centrach w Niemczech, Wielkiej Brytanii i na Słowacji, a w trzecim, że klient może wybrać lokalizację wyłącznie w USA albo wyłącznie w Europie. Trzy zdania, trzy różne odpowiedzi. Pytanie „a w moim planie to jest gdzie?" zwykle wszystko porządkuje.

9. Jak długo prompt i odpowiedź są przechowywane po skasowaniu rozmowy, i co z kopiami zapasowymi? Poproś o terminy w dniach, nie o hasło „usuwamy dane". Wzorzec z polskiej umowy powierzenia: 60 dni po dezaktywacji konta, 120 dni od zakończenia stosunku, kopie zapasowe zaszyfrowane przez kolejne 120 dni. Jeśli dostawca nie poda terminów, wpisz je do umowy sam.

10. Kto stoi między mną a modelem jako podwykonawca i gdzie są jego centra? Art. 28 ust. 2 RODO wymaga uprzedniej pisemnej zgody na podwykonawcę i informowania o zmianach, by dać Ci szansę sprzeciwu. Poproś o listę z lokalizacjami. Jeśli jest ich kilkanaście, to nie jest wada - to informacja.

Umowa, audyt i wyjście

11. Jak wygląda audyt: termin zgłoszenia, czas trwania, koszt i możliwość zastąpienia go certyfikatem? Wzorzec do porównania: zgłoszenie co najmniej 14 dni roboczych przed terminem, realizacja w 2 dni robocze, maksymalnie raz w roku, chyba że audyt wymaga prawo lub organ nadzorczy albo wystąpi istotne naruszenie. W razie poważnego naruszenia koszt ponosi dostawca, nie Ty. Alternatywą dla wizytacji jest odwołanie się do wyników monitoringu, jeśli dostawca ma certyfikację z art. 42 RODO albo kodeks z art. 40.

12. Ile wynosi odpowiedzialność dostawcy i czy dotyczy naruszeń danych, których nie zauważyłeś? Pytanie zawsze prowadzi do negocjacji, ale masz punkt odniesienia. W umowie GetResponse całkowita odpowiedzialność jest ograniczona do równowartości stałej opłaty abonamentowej za 3 miesiące, a odpowiedzialność za utracone korzyści jest wyłączona poza winą umyślną i rażącym niedbalstwem. Przy danych klientów Twoich klientów taki limit bywa zbyt niski, żeby go przyjąć bez dyskusji.

Szablon: cztery załączniki i klauzule do wklejenia

Umowa powierzenia dla dostawcy AI powinna mieć te same załączniki co każda porządna umowa powierzenia, plus jeden dodatkowy. Załącznik nr 1 opisuje przedmiot: charakter przetwarzania (zautomatyzowany i niezautomatyzowany), cel, czas, rodzaj danych i kategorie osób. Załącznik nr 2 to opis środków technicznych i organizacyjnych z art. 32 RODO. Załącznik nr 3 to lista podprzetwarzających z krajami. Do tego dochodzi Załącznik nr 4, którego w większości umów nie ma: zakaz wykorzystywania Twoich danych do trenowania modeli oraz definicja retencji promptów i odpowiedzi.

W całym tekście polskiej umowy powierzenia GetResponse nie ma ani jednego zapisu o wykorzystywaniu danych klienta do trenowania modeli, o retencji promptów i odpowiedzi ani o polityce prywatności dostawcy. To nie wada tego dokumentu, tylko dowód, że ten punkt nie jest standardem rynkowym i trzeba go wpisać samemu. Drugi dowód daje polityka narzędzia AI dla firm: deklaruje, że rozmowy i polecenia są przechowywane do przeglądania sesji i debugowania, ale „nie wykorzystuje tych danych do uczenia modeli, analiz ani żadnych celów pobocznych", a do tego „podpisujemy umowy powierzenia przetwarzania danych z każdym z naszych podwykonawców" i wypełnia Twój własny szablon umowy, jeśli go wyślesz. Taki zapis jest realny i negocjowalny.

Czwarta rzecz, którą warto mieć osobno, to wewnętrzna polityka wklejania. Nawet najlepsza umowa nie zadziała, jeśli pracownik wklei do modelu całą tabelę z rozmową z klientem. Prosta instrukcja w stylu „do modelu wklejaj tylko zadanie, imiona zamieniaj na role, kwoty i numery zostaw w firmie" kosztuje godzinę i zdejmuje z Tobą największe ryzyko.

Polityka prywatności firmy: trzy miejsca do aktualizacji

Umowa powierzenia i polityka prywatności to dwa osobne obowiązki, a politykę też trzeba ruszyć. Art. 13 ust. 1 lit. e i art. 14 ust. 1 lit. e RODO wymagają podania odbiorców lub kategorii odbiorców danych, a lit. f - okresu przechowywania albo kryteriów jego ustalenia. Dołóż do tego informację o zautomatyzowanym podejmowaniu decyzji, jeśli narzędzie AI takie decyzje wspiera: art. 13 ust. 2 lit. a i art. 14 ust. 2 lit. h żądają informacji o istnieniu takiego przetwarzania, w tych przypadkach o logice, znaczeniu i przewidywanych skutkach dla osoby.

Druga sprawa to termin. Gdy dane osoby dostajesz nie od niej, tylko od pracownika, klienta albo dostawcy, informację przekaż w rozsądnym terminie, najpóźniej w ciągu miesiąca od otrzymania danych (art. 14 ust. 3 lit. a). UODO przypomina, że administrator powinien odpowiedzieć na żądanie niezwłocznie, najpóźniej w ciągu miesiąca, i może ten czas wydłużyć o kolejne dwa miesiące.

Trzecia: jeśli model wspiera decyzje o tym, kto dostaje pracę albo jakie warunki handlowe, to już nie jest kwestia informacji, tylko art. 22 RODO i realna ocena ryzyka. O tym, co jest legalne przy rekrutacji po AI Act, pisałem osobno - warto to przeczytać przed wdrożeniem, nie po pierwszym incydencie.

Trzy czerwone flagi z prawdziwych polityk prywatności

W trzech opisanych sytuacjach zacząłeśbyś od złego miejsca, gdybyś czytał tylko jeden dokument.

Po pierwsze, sprzeczność w jednej polityce na temat lokalizacji danych - opisana wyżej przy pytaniu ósmym. Trzy zdania w jednym tekście, każde inne. Które jest prawdziwe dla Twojego planu, wiesz dopiero po pytaniu do wsparcia, więc pytaj, zanim podpiszesz.

Po drugie, brak zakazu trenowania w umowie powierzenia, mimo że polityka lub panel deklarują, że Twoje dane nie służą do trenowania. Sama deklaracja na stronie dostawcy nie jest zapisem umownym i znika przy pierwszej zmianie warunków. Wpisuj zakaz do umowy.

Po trzecie, rozbieżności w samych przepisach, na których opierają się podobne checklisty. Dostępne podsumowania AI Act różnią się w numerze artykułu dotyczącego kary za naruszenie obowiązków dostawcy modelu ogólnego - jedne podają art. 99, inne art. 101, choć kwota się zgadza: do 3% światowego obrotu albo 15 mln euro, w zależności od tego, co jest wyższe. Strona z tekstem art. 53 ostrzega, że przepis został zmieniony przez Digital Omnibus on AI i jej treść może nie odpowiadać aktualnemu brzmieniu, a druga strona twierdzi, że przepis się nie zmienił. Wniosek jest jeden: weryfikuj aktualne brzmienie w EUR-Lex, zanim oprzesz na nim wewnętrzną procedurę.

Ta sama ostrożność dotyczy dat. Jedno źródło podaje, że obowiązki art. 53 mają zastosowanie od 2 sierpnia 2025, z regułami przejściowymi dla modeli wprowadzonych na rynek wcześniej, a drugie dodaje konkretny termin przejściowy: 2 sierpnia 2026 dla modeli postawionych przed 2 sierpnia 2025. Kodeks praktyki dla modeli ogólnego przeznaczenia Komisja oceniła jako adekwatny 10 lipca 2025, a zgłoszenie poważnego incydentu ma nastąpić bez zwłoki, a w każdym razie w ciągu dwóch tygodni. Próg mocy obliczeniowej, od której model ma charakter modelu ogólnego przeznaczenia, to 10²³ FLOP, a próg ryzyka systemowego to 10²⁵ operacji zmiennoprzecinkowych. Te liczby porządkują temat, ale Twoja umowa nie może polegać na tym, że przekroczyłby je dostawca.

Twój pierwszy tydzień z DPA

Nie zaczynaj od czytania AI Act. Zrób szybki przegląd, ile macie narzędzi AI w firmie i gdzie one są wpięte - arkusz audytu AI w firmie porządkuje to w kilka kroków. Zrób listę dostawców z realnym przetwarzaniem danych osobowych, a resztę oznacz jako narzędzia bez danych firmy.

Do każdego dostawcy z listy wyślij dwanaście pytań z tej listy i poproś o odpowiedzi w piśmie. Wyznacz sobie tydzień na odpowiedzi, bo to etap, który najczęściej się przeciąga. Potem weź DPA, porównaj z elementami art. 28 ust. 3 i wpisz to, czego brakuje: zakaz trenowania i terminy retencji.

Jeżeli dostawca nie chce podpisać DPA albo odmawia wpisania zakazu trenowania, masz trzy wyjścia: zrezygnować z narzędzia, ograniczyć je do danych fikcyjnych albo przenieś model na własny serwer. Ten ostatni wariant opisuję osobno przy modelach open weights na własnym serwerze - koszt migracji rośnie, ale dane przestają opuszczać Twoją infrastrukturę.

Jedno pytanie, które warto zadać dostawcy od razu, brzmi: czy na piśmie potwierdzi, że Twoje dane nie służą do trenowania. Odpowiedź w panelu nie chroni Cię przed zmianą warunków, odpowiedź w umowie - tak. A przy wyborze modelu warto jeszcze zerknąć, czy można ufać DeepSeek z danymi firmowymi, bo to jedno z tych pytań, na które dostawcy odpowiadają najbardziej różnie.

Jeśli chcesz przejść przez to ze mną krok po kroku, napisz - odpowiadam zwykle tego samego dnia.