Intedat
Porady i triki 24 sierpnia 2026

Które narzędzia AI najlepiej chronią Państwa dane? Nowy ranking prywatności AI na rok 2026

Które narzędzia AI najlepiej chronią Państwa dane? Nowy ranking prywatności AI na rok 2026

Generatywna AI w ciągu kilku lat stała się stałym elementem codziennej pracy. Pracownicy korzystają z ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot czy Perplexity do przygotowywania tekstów, analizy dokumentów, researchu, pracy z danymi oraz komunikacji z klientami. Wraz z rosnącym wykorzystaniem AI coraz większe znaczenie ma jednak dla firm pytanie: co właściwie dzieje się z informacjami, które wprowadzamy do AI? Nowe badanie firmy Incogni za rok 2026 porównało 13 najbardziej znanych platform generatywnej AI pod względem ochrony prywatności i sposobu obchodzenia się z danymi użytkowników. Wyniki pokazują dość wyraźne różnice. Do najlepiej ocenionych narzędzi należą Vibe od Mistral AI oraz ChatGPT od OpenAI, natomiast na przeciwnym końcu rankingu znalazły się między innymi Microsoft Copilot, Meta AI i Kimi. Nie znaczy to jednak, że którekolwiek z narzędzi AI jest z punktu widzenia ochrony danych całkowicie bezpieczne.

Badanie porównało 13 platform AI

Badacze Incogni przeanalizowali następujące usługi:

Ocenie podlegało łącznie 11 kryteriów podzielonych na trzy główne obszary:

  1. co dzieje się z danymi użytkownika i jego rozmowami,
  2. jak transparentnie firmy AI wyjaśniają swoje praktyki,
  3. jakie inne dane osobowe zbierają i komu mogą je przekazywać.

Im niższy wynik końcowy uzyskała platforma, tym mniejsze ryzyko dla prywatności stanowiła według metodyki Incogni.

Najmniejsze ryzyko: Vibe i ChatGPT

Najlepszą ogólną ocenę uzyskał Vibe firmy Mistral AI, tuż za nim znalazł się ChatGPT.

Obie platformy uzyskały około 12 punktów, tworząc osobną grupę przed większością konkurentów.

W przypadku ChatGPT badanie podkreśla przede wszystkim transparentność OpenAI. Według Incogni OpenAI ma spośród analizowanych firm bardzo zrozumiale opracowane informacje o ochronie prywatności i stosunkowo przejrzyście wyjaśnia, w jaki sposób mogą być wykorzystywane dane użytkowników.

Użytkownicy ChatGPT mogą również dość łatwo wyłączyć wykorzystywanie swoich rozmów do dalszego trenowania modeli.

To istotna różnica względem niektórych konkurencyjnych platform, gdzie podobną opcję trudno znaleźć lub wymaga ona na przykład wysłania osobnego wniosku.

Najwyższe ryzyko według badania: Copilot, Meta AI i Kimi

Na przeciwnym końcu wyników znajdują się przede wszystkim:

Powodem nie jest wyłącznie sama sztuczna inteligencja.

Wielkie firmy technologiczne, takie jak Microsoft i Meta, prowadzą rozbudowane ekosystemy usług, a ich zasady ochrony danych osobowych często obejmują jednocześnie wiele różnych produktów.

Użytkownikom może być więc trudniej ustalić, jakie zasady odnoszą się konkretnie na przykład do Copilota czy Meta AI.

Incogni zwraca uwagę na to, że Microsoft może uzyskiwać informacje również od brokerów danych, a aplikacja Copilot na iOS deklaruje wykorzystanie niektórych danych w połączeniu z partnerami reklamowymi.

Meta natomiast według badania należy do firm, których aplikacje mobilne zbierają najszersze spektrum danych.

Czy firmy AI wykorzystują Państwa rozmowy do trenowania modeli?

W większości przypadków mogą.

Badanie pokazuje, że w konsumenckich wersjach AI powszechne jest wykorzystywanie interakcji użytkowników do ulepszania lub trenowania modeli.

Istotna jest jednak różnica między poszczególnymi typami kont.

Według Incogni wielu dostawców stosuje model, w którym:

Takie podejście stosują według badania na przykład OpenAI, Google, Microsoft, Perplexity AI czy Mistral AI.

Firmy nie powinny więc automatycznie zakładać, że bezpłatne osobiste konto pracownika i firmowa usługa AI mają takie same warunki dotyczące danych.

W większości narzędzi trenowanie można wyłączyć. Nie zawsze jednak łatwo

Incogni podzieliło narzędzia AI również według tego, jak łatwo można zapobiec wykorzystaniu przyszłych rozmów do trenowania modeli.

Stosunkowo proste wyłączenie

Do platform ze stosunkowo prostym przełącznikiem należą na przykład:

Użytkownik może zatrzymać wykorzystywanie przyszłych rozmów do trenowania modelu bez istotnej utraty funkcjonalności.

Gemini

Gemini również umożliwia ograniczenie wykorzystywania nowych rozmów, jednak ustawienie to jest połączone z funkcją Gemini Apps Activity. Jego wyłączenie wpływa więc jednocześnie na zapisywanie rozmów w historii.

Bardziej skomplikowana procedura

W przypadku niektórych platform opcja odmowy jest wprawdzie dostępna, ale jej praktyczne użycie jest znacznie mniej komfortowe.

Na przykład w przypadku Kimi może być konieczny kontakt z pomocą techniczną i weryfikacja tożsamości. W przypadku niektórych innych usług badanie nie znalazło żadnego jasnego i prostego mechanizmu.

Raz wykorzystanych danych może już nie dać się usunąć z modelu

Jednym z najważniejszych wniosków badania jest fakt, który w dyskusjach o ochronie danych w AI łatwo przeoczyć:

Wyłączenie trenowania dotyczy przede wszystkim danych przyszłych.

Według Incogni żadna z analizowanych platform nie daje użytkownikowi prostej możliwości usunięcia jego informacji z modelu po tym, jak zostały już wykorzystane do jego trenowania.

Dla firm wynika z tego prosta zasada:

Do publicznych narzędzi AI pracownicy nie powinni wprowadzać informacji, które nie powinny opuścić firmy, jeśli firma nie wie precyzyjnie, jakie warunki ma ustawione dane konto.

Może to być na przykład:

Modele AI korzystają również z publicznie dostępnych informacji w internecie

Badanie zwraca uwagę na jeszcze jeden obszar, interesujący nie tylko z perspektywy ochrony prywatności, ale również z perspektywy AI Visibility.

Prawie wszyscy analizowani dostawcy podają, że przy tworzeniu modeli w pewnym stopniu wykorzystują również publicznie dostępne informacje.

Może to obejmować treści stron internetowych lub sieci społecznościowych.

Grok na przykład, według opublikowanych informacji, wykorzystuje publiczne wpisy w serwisie X, a Meta wykorzystuje publiczne treści z Facebooka i Instagrama. Niektórzy inni dostawcy podają kombinację publicznych, licencjonowanych i prywatnych zbiorów danych.

Jednocześnie praktycznie żaden dostawca nie publikuje precyzyjnej listy zbiorów danych użytych do trenowania swoich modeli.

Właśnie ten obszar Incogni określa jako jedno z istotnych niedociągnięć obecnego ekosystemu AI.

Publiczna dostępność informacji o firmie w erze AI staje się coraz ważniejsza

Z perspektywy firm ten rozwój ma jeszcze drugą stronę.

Tak jak ważna jest ochrona danych niepublicznych, coraz ważniejsze jest prawidłowe publikowanie informacji, które z założenia mają być publiczne.

Na przykład:

Asystenci AI są coraz częściej wykorzystywani do wyszukiwania dostawców, partnerów, produktów lub usług.

Firma, o której w internecie dostępne są tylko fragmentaryczne, przestarzałe lub niespójne informacje, może być więc dla systemów AI znacznie trudniejsza do zidentyfikowania i zrozumienia.

Ważne jest jednak rozróżnienie dwóch rzeczy:

Fakt, że treść witryny może znaleźć się w danych treningowych modelu AI, automatycznie nie oznacza, że firma będzie dobrze widoczna w odpowiedziach ChatGPT, Gemini, Claude czy Perplexity.

AI Visibility zależy również od dostępności aktualnych informacji, ich struktury, wiarygodności źródeł, kontekstu oraz zdolności systemów AI do prawidłowego skojarzenia firmy z konkretnymi produktami, usługami lub branżami.

Dla firm powstają dwie równoległe strategie

Rozwój generatywnej AI stawia na pierwszy rzut oka przeciwstawne wymagania.

1. Chronić informacje, które mają pozostać niepubliczne

Firmy powinny określić zasady dotyczące tego, jakie informacje pracownicy mogą wprowadzać do systemów AI oraz jakie produkty AI można wykorzystywać do pracy z danymi wrażliwymi.

Przy intensywnym wykorzystaniu w firmie zazwyczaj większy sens ma środowisko firmowe lub enterprise z jasno określonymi warunkami przetwarzania danych niż korzystanie z osobistych bezpłatnych kont.

2. Aktywnie publikować informacje, dzięki którym firma ma być znajdowana

Jednocześnie firma powinna zapewnić, że publiczne informacje o jej produktach, usługach i kompetencjach są w internecie:

Właśnie ten obszar staje się podstawą nowej dyscypliny określanej jako AI Visibility, GEO (Generative Engine Optimization) lub LLM optimization.

Co wynika z badania

Badanie Incogni pokazuje, że między poszczególnymi platformami generatywnej AI istnieją znaczące różnice w podejściu do ochrony prywatności.

W rankingu za rok 2026 najlepiej wypadły Vibe od Mistral AI oraz ChatGPT od OpenAI, przy czym ChatGPT wyróżnił się przede wszystkim transparentnością informacji o postępowaniu z danymi użytkowników.

Żadna platforma nie jest jednak z punktu widzenia ochrony danych całkowicie bezpieczna.

Dla firm będzie więc coraz ważniejsze rozdzielanie dwóch kategorii informacji:

Dane, które mają zostać wewnątrz firmy, należy chronić przed systemami AI.

Informacje, dzięki którym AI ma znaleźć firmę i polecić ją potencjalnym klientom, trzeba natomiast systematycznie i solidnie publikować.

Generatywna AI zmienia więc jednocześnie zasady ochrony danych firmowych oraz zasady widoczności firm w internecie.

Źródło

Artykuł powstał na podstawie badania Gen AI and LLM Data Privacy Ranking 2026, opublikowanego przez firmę Incogni. Badanie przeanalizowało 13 platform AI według 11 kryteriów związanych z wykorzystywaniem danych użytkowników, transparentnością i udostępnianiem informacji osobowych. Zbieranie danych trwało od 15 czerwca do 6 lipca 2026 roku.

W kilka minut zobaczą Państwo firmy warte kontaktu.

lub

Google Kontynuuj z kontem Google Microsoft Kontynuuj z kontem Microsoft

Rejestrując się, akceptują Państwo nasz Regulamin i Politykę prywatności.

Bez karty. Rezygnacja w każdej chwili.