LinkedIn domyślnie wyszkoli AI na treściach użytkowników. Co to znaczy dla marek i pracowników?

Zmiany na LinkedIn obejmują m.in. UE/EOG, Szwajcarię, Kanadę i Hongkong, do tego działają domyślnie, a rezygnacja z nich jest możliwa dopiero ustawieniach prywatności. Co to znaczy komunikacji firm, employer brandingu i polityk danych?

Jak i gdzie LinkedIn będzie szkolić swoje AI na treściach użytkowników?

LinkedIn od 3 listopada 2025 r. zaczyna wykorzystywać część treści użytkowników do trenowania własnych narzędzi generatywnej AI, zaś zmiana dotyczyć będzie członków w UE/EOG, Szwajcarii, Kanadzie i Hongkongu; domyślnie jest włączona, a rezygnacja (opt-out) jest możliwa w ustawieniach prywatności^[1].

Serwis argumentuje to rozwojem funkcji typu asystent pisania czy rekomendacje. Zakres danych obejmuje to, co publikujesz publicznie na LinkedIn:

• profil (np. doświadczenie, edukacja),
• posty,
• komentarze,
• aktywność w grupach.

Nie wchodzą do niego jednak wiadomości prywatnych oraz konta nieletnich^[2].

Jeśli nic nie zrobisz, Twoje przyszłe treści (ze wskazanymi wyżej wyłączeniami) będą domyślnie trafiać do puli uczącej modele. Część serwisów podkreśla, że rezygnacja dotyczy co do zasady danych „na przyszłość”, więc opłaca się podjąć decyzję jak najszybciej^[3]. Jak wypisać się ze zmian? Całkiem prosto:

• Zaloguj się do LinkedIn.
• Przejdź do sekcji Ustawienia i prywatność.
• Kliknij Prywatność danych.
• Znajdź opcję „Data for Generative AI improvement/Dane dla rozwoju generatywnej AI” i przestaw przełącznik na wyłączony^[4].

Co zmiany na LinkedIn oznaczają dla użytkowników?

Dlaczego zmiany w jednym z najpopularniejszych serwisów społecznościowych będą ważne dla marek i działów HR lub marketingu? Powodów jest kilka, ale pierwszym jest kwestia zgodności z politykami firmy – jeśli pracownicy publikują materiały klienckie lub quasi-wewnętrzne (np. slajdy, fragmenty opisów produktów), warto jasno opisać, co wolno, a czego nie, szczególnie przy projektach objętych NDA. Pojawia się też ryzyko „wypłynięcia” fragmentów treści do modeli, które w przyszłości mogą generować podobne struktury tekstu czy podsumowania.

Nie da się też nie zauważyć, że jest to element większego trendu: Meta również uruchomiła szkolenie AI na danych europejskich użytkowników z trybem sprzeciwu, co pokazuje, że standardem staje się domyślne włączanie udziału w treningu z opcją rezygnacji^[5].

LinkedIn powołuje się na „uzasadniony interes” jako podstawę prawną przetwarzania; w UE temat zapewne trafi pod lupę organów ochrony danych. Niezależne redakcje i eksperci prywatności już zwracają uwagę na różnice pomiędzy regionami oraz domyślny charakter włączenia. Dla firm oznacza to konieczność zsynchronizowania polityk prywatności, klauzul informacyjnych i wewnętrznych wytycznych dot. publikacji służbowych profili^[6]. Poza Europą (w tym w USA) LinkedIn trenował modele na danych użytkowników wcześniej, a teraz „dociąga” do tego standardu kolejne rynki^[7].

Jak przygotować się do zmian na LinkedIn?

Zrób dwie rzeczy równolegle: przegląd ustawień (firmowo i dla profili leadershipu) oraz przegląd polityk publikacji, aby uniknąć niezamierzonych ekspozycji wiedzy klientowskiej.

Jeśli Twoja strategia employer brandingu zakłada aktywne dzielenie się wiedzą przez zespół, rozważ szablon disclaimerów i „czerwone linie” treści. Zadbaj także przegląd zgód i klauzul informacyjnych w rekrutacji (LinkedIn jest jednym z głównych kanałów), żeby uniknąć rozjazdu między oczekiwaniami kandydata a realnym użyciem danych przez platformę.

Internet przyzwyczaja nas do modelu „domyślne włączone, możesz się wypisać”. Warto założyć, że podobne przełączenia pojawią się w innych narzędziach, z których korzystają zespoły marketingowe – od CRM-ów po platformy reklamowe. Regularny audyt ustawień prywatności i szkolenie zespołu powinny wejść do stałego kalendarza obok przeglądu budżetów i efektywności. Analizy mediów technologicznych i przewodniki ochrony prywatności pokazują, że całkowite zablokowanie użycia danych w treningu bywa trudne, ale świadome decyzje znacząco zmniejszają ekspozycję ryzyka^[8].