Wyzwania związane z zarządzaniem agentowym AI w ramach unijnej ustawy o sztucznej inteligencji z 2026 r.

Wraz z wejściem w życie przepisów wykonawczych unijnej ustawy o sztucznej inteligencji (AI Act) w sierpniu 2025 r. – a pełne obowiązki w zakresie zgodności z przepisami będą obowiązywać do 2026 r. – pojawia się nowy, drażliwy problem dla liderów technologicznych w Europie i poza nią. Agentowe systemy AI, które autonomicznie wykonują wieloetapowe zadania w środowiskach korporacyjnych, ujawniają głębokie luki w zarządzaniu, których istniejące ramy zgodności nigdy nie były w stanie obsłużyć.

Stawka jest ogromna. Organizacje wdrażające te autonomiczne agenty mogą zostać ukarane grzywnami w wysokości do 35 milionów euro lub 7% globalnego rocznego obrotu za najpoważniejsze naruszenia. Niepokojąca rzeczywistość jest taka, że wiele przedsiębiorstw nie ma obecnie wiarygodnego sposobu na wyjaśnienie działań swoich agentów AI, nie mówiąc już o udowodnieniu, że te działania są zgodne z prawem.

Co napędza kryzys zarządzania

W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli sztucznej inteligencji, które reagują na pojedynczy komunikat i generują pojedynczy wynik, systemy agentowe AI działają z pewnym stopniem niezależności, który fundamentalnie zmienia rachunek ryzyka. Agenci mogą przesyłać dane między platformami, inicjować transakcje, komunikować się z zewnętrznymi interfejsami API i łączyć sekwencje decyzji – często z minimalnym nadzorem człowieka na każdym etapie.

To właśnie ta autonomia czyni je cennymi. Firmy takie jak Salesforce, Microsoft i Google w ciągu ostatnich osiemnastu miesięcy poczyniły znaczące inwestycje w architekturę agentową. Platforma Agentforce firmy Salesforce, agenci Copilot firmy Microsoft i agenci Vertex AI firmy Google obiecują automatyzację złożonych przepływów pracy w biznesie, które wcześniej wymagały ingerencji człowieka na każdym kroku.

Ale oto wyzwanie dla zarządzania: kiedy agent podejmuje ważną decyzję – na przykład odrzuca wniosek o ubezpieczenie, dokonuje wstępnej selekcji danych medycznych pacjenta lub zgłasza pracownika do oceny okresowej – organizacja, która go wdraża, potrzebuje pełnego śladu audytu. Kto zatwierdził zakres działania agenta? Jakie dane wpłynęły na decyzję? Czy istniał znaczący nadzór ludzki? Zgodnie z wymogami unijnej ustawy o sztucznej inteligencji (AI) dotyczącymi systemów wysokiego ryzyka, te pytania nie są opcjonalne. Są one wymagane prawnie.

Dlaczego ustawa UE o sztucznej inteligencji sprawia, że jest to pilne

Ustawa UE o sztucznej inteligencji (AI) klasyfikuje aplikacje AI według poziomów ryzyka, a najbardziej rygorystyczne obowiązki dotyczą przypadków użycia wysokiego ryzyka – w tym decyzji dotyczących zatrudnienia, oceny zdolności kredytowej, egzekwowania prawa, zarządzania migracją i infrastruktury krytycznej. Aby lepiej zrozumieć te kategorie, zapoznaj się z naszym przeglądem 5 architektur obliczeniowych AI, które każdy inżynier musi znać w 2025 roku .

Oto, co muszą wykazać organizacje wdrażające systemy agentowe w tych domenach:

• Śledzenie: Pełne rejestrowanie działań, danych wejściowych i wyjściowych agenta przez cały cykl jego życia operacyjnego.
• Nadzór ludzki: Mechanizmy pozwalające wykwalifikowanym osobom na interwencję, ominięcie zabezpieczeń lub wyłączenie systemu w dowolnym momencie.
• Zarządzanie ryzykiem: ciągła ocena, w jaki sposób autonomiczne zachowanie agenta może prowadzić do szkodliwych lub dyskryminacyjnych skutków.
• Przejrzystość: przejrzysta dokumentacja umożliwiająca organom regulacyjnym i osobom zainteresowanym zrozumienie sposobu podejmowania decyzji.

Problem polega na tym, że wiele wdrożeń sztucznej inteligencji opartej na agentach zaciera granice odpowiedzialności. Gdy agent koordynuje działania w wielu systemach – pobierając dane z jednej bazy danych, przeprowadzając wnioskowanie za pomocą innego modelu i przesyłając wynik do trzeciej aplikacji – łańcuch decyzyjny staje się nieprzejrzysty. Nawet inżynierowie, którzy zbudowali system, mogą mieć trudności z odtworzeniem dokładnej logiki stojącej za konkretnym wynikiem.

Luka w odpowiedzialności, którą liderzy muszą zniwelować

Liderzy przedsiębiorstw ponoszą ostateczną odpowiedzialność za wdrażane systemy, niezależnie od stopnia ich autonomii. Jest to zasada, którą wyraźnie podkreśla unijna ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act). Wdrażający systemy AI wysokiego ryzyka – nie tylko deweloperzy – mają istotne obowiązki w zakresie przestrzegania przepisów.

Jednak badanie McKinsey z początku 2025 roku wykazało, że chociaż 72% organizacji wdrożyło jakąś formę sztucznej inteligencji w swoich operacjach, mniej niż połowa wdrożyła formalne struktury zarządzania tymi wdrożeniami. W przypadku systemów agentowych różnica jest prawdopodobnie większa, ponieważ wiele przedsiębiorstw wciąż znajduje się w fazie pilotażowej i traktuje zarządzanie jako problem do rozwiązania w późniejszym czasie.

To podejście szybko staje się nie do utrzymania. Analitycy branżowi ostrzegają, że organizacje muszą traktować zarządzanie agentami AI z taką samą rygorystycznością, z jaką stosują je do kontroli finansowej czy ochrony danych zgodnie z RODO. Jeśli nie można czegoś zweryfikować, nie można tego obronić — a organy regulacyjne w końcu się o to zwrócą.

Co mówią eksperci

Kilka prominentnych głosów w polityce dotyczącej sztucznej inteligencji wskazało systemy agentowe jako ślepy punkt regulacji. Naukowcy z Instytutu Ady Lovelace argumentują, że istniejące ramy zarządzania sztuczną inteligencją zakładają stosunkowo statyczną relację między danymi wejściowymi a wyjściowymi – założenie, które zawodzi, gdy agenci łączą ze sobą wiele autonomicznych decyzji w czasie.

Z kolei Gartner prognozował pod koniec 2024 r., że do 2028 r. co najmniej 15% codziennych decyzji biznesowych będzie podejmowanych autonomicznie przez agentów AI — w porównaniu z praktycznie zerowym poziomem w 2023 r. Taka prognoza sugeruje, że problem zarządzania będzie się jedynie nasilać wraz ze skalowaniem wdrożenia.

Dla liderów IT przesłanie jest jasne: czekanie na to, aż regulacje staną się normatywne, zanim podejmie się działania, to strategia skazana na porażkę. Ustawa UE o sztucznej inteligencji (AI Act) określa szerokie obowiązki, a zadaniem organizacji będzie wykazanie, że spełniły je poprzez udokumentowane i uzasadnione praktyki zarządzania. Osoby zainteresowane budowaniem solidnych programów nadzoru nad sztuczną inteligencją powinny zapoznać się z naszym poradnikiem „Microsoft Open Source Toolkit Secures AI Agents at Runtime” .

Co się stanie dalej

Warto uważnie śledzić kilka wydarzeń do końca 2025 r. i na początku 2026 r.:

1. Dokumenty zawierające wytyczne regulacyjne: Oczekuje się, że Europejski Urząd ds. Sztucznej Inteligencji opublikuje szczegółowe wytyczne dotyczące zgodności z przepisami o wysokim ryzyku, które mogą w szczególności dotyczyć systemów wieloagentowych i agentowych.
2. Funkcje rozliczalności dostawców: Duzi dostawcy usług w chmurze prawdopodobnie dostarczą ulepszone funkcje rejestrowania, wyjaśniania i kontroli dla swoich platform agentów w obliczu rosnącej presji związanej z zapewnieniem zgodności.
3. Zmiany w ubezpieczeniach i odpowiedzialności: Można spodziewać się pojawienia się produktów ubezpieczeniowych od odpowiedzialności cywilnej związanych ze sztuczną inteligencją, ponieważ przedsiębiorstwa będą dążyć do przeniesienia części ryzyka regulacyjnego związanego z systemami autonomicznymi.
4. Napięcia związane z egzekwowaniem przepisów transgranicznych: Firmy mające siedzibę poza UE, ale obsługujące klientów europejskich, będą musiały zmierzyć się ze złożonymi pytaniami jurysdykcyjnymi dotyczącymi tego, w jaki sposób zasady zarządzania agentami mają zastosowanie do ich działalności.

Podsumowanie

Agentowa sztuczna inteligencja (AI) stanowi jedną z najważniejszych zmian w technologii przedsiębiorstw od czasu pojawienia się chmury obliczeniowej. Jednak ta sama autonomia, która zapewnia tym systemom tak dużą moc, utrudnia również zarządzanie nimi – a harmonogram wdrażania unijnej ustawy o AI nie pozostawia miejsca na samozadowolenie.

Liderzy, którzy traktują zarządzanie jako coś drugorzędnego, ryzykują nie tylko kary regulacyjne, ale także utratę zaufania klientów, pracowników i partnerów. Organizacje, które odniosą sukces w nowych przepisach, to te, które wbudują rozliczalność w swoje systemy agencyjne od podstaw, zamiast modyfikować je dopiero, gdy kryzys zgodności z przepisami wymusi na nich zmianę.