Jak przygotować firmę na AI Act – krok po kroku

Wprowadzenie do AI Act i jego znaczenie dla firm

Unijne rozporządzenie o sztucznej inteligencji, znane jako AI Act, to pierwszy kompleksowy akt prawny mający na celu uregulowanie wykorzystania systemów AI w sposób bezpieczny, przejrzysty i zgodny z wartościami Unii Europejskiej. AI Act wprowadza ramy prawne, które mają na celu zminimalizowanie ryzyk związanych z technologiami AI oraz zapewnienie ochrony praw podstawowych obywateli, takich jak prywatność, bezpieczeństwo czy niedyskryminacja.

Dla firm oznacza to konieczność analizy i dostosowania się do nowych wymagań regulacyjnych. AI Act wprowadza podejście oparte na ocenie ryzyka i dzieli systemy sztucznej inteligencji na cztery główne kategorie: niedozwolone, wysokiego ryzyka, ograniczonego ryzyka oraz minimalnego ryzyka. Każda z tych kategorii wiąże się z różnym poziomem obowiązków dotyczących dokumentacji, przejrzystości, nadzoru i zgodności.

Dla przedsiębiorstw, które już wykorzystują lub planują wdrożenie rozwiązań AI, AI Act oznacza konieczność weryfikacji używanych technologii i procesów pod kątem zgodności z przepisami. Nie chodzi wyłącznie o firmy technologiczne – regulacje obejmują wszelkie organizacje, które korzystają z AI w swoich produktach, usługach lub procesach decyzyjnych. Dotyczy to m.in. branż finansowej, zdrowotnej, logistycznej, HR czy marketingowej.

Znaczenie AI Act dla firm jest więc dwojakie: z jednej strony wymusza spełnienie określonych norm i obowiązków, z drugiej – może stanowić przewagę konkurencyjną dzięki budowaniu zaufania klientów i partnerów do odpowiedzialnego wykorzystania technologii sztucznej inteligencji.

Identyfikacja zastosowań systemów AI w organizacji

Przygotowanie firmy do zgodności z AI Act należy rozpocząć od dokładnej identyfikacji, gdzie i w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w organizacji. W praktyce oznacza to przegląd wszystkich procesów, produktów i usług, które mogą zawierać komponenty AI lub bazować na algorytmach uczących się. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Systemy AI mogą być stosowane w bardzo różnorodnych obszarach funkcjonowania firmy – zarówno w działaniach wewnętrznych, jak i w ofercie kierowanej do klientów. W zależności od branży mogą to być między innymi:

• Obsługa klienta – chatboty, voiceboty, systemy rekomendacyjne wspierające sprzedaż;
• Zarządzanie personelem – narzędzia do analizy CV, planowania grafików pracy, monitorowania efektywności pracowników;
• Marketing i sprzedaż – algorytmy personalizujące oferty, analizujące zachowania klientów czy przewidujące rotację;
• Logistyka i operacje – systemy optymalizujące łańcuchy dostaw, zarządzające magazynem lub przewidujące zapotrzebowanie;
• Finanse i ryzyko – modele do oceny zdolności kredytowej, wykrywania nadużyć czy prognozowania wyników finansowych;
• Rozwój produktów – wykorzystanie AI w analizie danych R&D, testowaniu prototypów lub symulacjach.

Należy przy tym pamiętać, że AI może być stosowane zarówno w formie gotowych rozwiązań zewnętrznych (np. dostarczanych przez firmy trzecie), jak i wewnętrznie opracowanych modeli algorytmicznych. Kluczowe jest rozpoznanie pełnego spektrum zastosowań – także tych mniej oczywistych – aby możliwa była dalsza ocena zgodności z przepisami AI Act.

Ocena ryzyka i klasyfikacja systemów AI zgodnie z AI Act

Jednym z kluczowych wymogów AI Act jest przeprowadzenie wstępnej oceny ryzyka oraz przypisanie systemom sztucznej inteligencji odpowiedniej klasy zgodnie z ich potencjalnym wpływem na prawa i bezpieczeństwo ludzi. Proces ten pozwala określić, jakie obowiązki spoczywają na firmie wdrażającej lub stosującej dany system AI.

AI Act wprowadza cztery poziomy ryzyka dla systemów sztucznej inteligencji:

Klasyfikacja ryzyka nie jest jednorazowym zadaniem – wymaga dokładnego zrozumienia kontekstu użycia systemu AI oraz możliwych konsekwencji jego działania. Proces ten powinien być udokumentowany i wsparty analizą prawną oraz techniczną. Zaleca się korzystanie z międzydziałowych zespołów, łączących specjalistów IT, compliance, prawników i użytkowników biznesowych.

W praktyce może to oznaczać m.in. konieczność:

• przeprowadzenia oceny wpływu na prawa podstawowe (Fundamental Rights Impact Assessment),
• sprawdzenia, czy system znajduje się na liście zastosowań wysokiego ryzyka określonej w załącznikach do AI Act,
• udokumentowania kryteriów oceny i przyjętej klasyfikacji.

Poprawna klasyfikacja stanowi fundament dalszych działań związanych z zapewnieniem zgodności z przepisami – od projektowania systemu, przez jego wdrożenie, aż po monitorowanie i audyt. Aby lepiej zrozumieć cały proces i przygotować organizację na nowe wymagania regulacyjne, warto rozważyć udział w Kursie AI Act w praktyce – compliance, ryzyka i obowiązki.

Opracowanie i wdrożenie odpowiednich procedur zgodności

Wprowadzenie AI Act nakłada na firmy obowiązek dostosowania się do określonych wymagań prawnych i technicznych związanych z wykorzystaniem systemów sztucznej inteligencji. Kluczowym krokiem w tym procesie jest opracowanie i wdrożenie procedur zgodności, które pozwolą na bieżące zarządzanie ryzykiem, dokumentowanie działań i zapewnienie transparentności systemów AI.

Procedury zgodności powinny być dostosowane do kategorii ryzyka przypisanej danemu systemowi AI oraz do roli, jaką organizacja odgrywa w jego cyklu życia – np. jako dostawca, użytkownik lub dystrybutor. Poniższa tabela ilustruje podstawowe różnice w podejściu do wdrażania procedur zgodności w zależności od roli firmy:

Aby skutecznie wdrożyć procedury zgodności, firma powinna przygotować co najmniej następujące elementy:

• Polityki i wytyczne wewnętrzne – dokumenty regulujące sposób wdrażania i użytkowania AI w organizacji.
• Procesy oceny zgodności – ustalone ścieżki audytów, testów i przeglądów zgodnych z AI Act.
• System dokumentacji – repozytorium zawierające pełną dokumentację techniczną i operacyjną systemów AI.
• Mechanizmy zgłaszania incydentów – procedury umożliwiające szybkie reagowanie na nieprawidłowości i naruszenia.

Wdrożenie tych procedur wymaga współpracy wielu działów – w tym zespołów prawnych, IT, działu compliance oraz zarządu. Zintegrowane podejście pozwala nie tylko spełnić wymagania regulacyjne, ale również zwiększyć zaufanie do systemów AI wdrażanych w organizacji. W Cognity mamy doświadczenie w pracy z zespołami, które wdrażają to rozwiązanie – dzielimy się tym także w artykule.

Szkolenia i budowanie świadomości wśród pracowników

Jednym z kluczowych elementów przygotowania organizacji do wymogów AI Act jest odpowiednie przygotowanie zespołu – zarówno pod względem wiedzy, jak i świadomości obowiązków wynikających z nowych regulacji. Wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji wymaga nie tylko technologicznej gotowości, ale też odpowiedzialnego podejścia całej organizacji do kwestii etyki, ryzyka i zgodności z prawem.

Dlaczego szkolenia są istotne?

AI Act nakłada obowiązki nie tylko na twórców i dostawców systemów AI, ale też na ich użytkowników. Dlatego konieczne jest, aby pracownicy na różnych szczeblach rozumieli podstawowe pojęcia związane ze sztuczną inteligencją, potrafili rozpoznać zastosowania systemów wysokiego ryzyka oraz wiedzieli, jak postępować zgodnie z procedurami zgodności.

Grupy docelowe i zakresy tematyczne szkoleń

Szkolenia powinny być dostosowane do roli pracowników w organizacji. Poniższa tabela przedstawia przykładowy podział tematyczny:

Budowanie kultury odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji

Poza formalnymi szkoleniami warto inwestować w działania zwiększające świadomość całej organizacji – poprzez webinary, newslettery tematyczne, materiały e-learningowe czy wewnętrzne sesje Q&A. Zbudowanie kultury odpowiedzialnego korzystania z AI pozwala nie tylko minimalizować ryzyko prawne, ale także wspiera bardziej etyczne i transparentne praktyki w całej firmie. Dobrym punktem wyjścia może być udział w Kursie AI a RODO – jak łączyć zgodność regulacyjną z wdrażaniem nowych technologii, który kompleksowo łączy aspekty prawne i technologiczne.

Praktyczne wskazówki:

• Regularnie aktualizuj materiały szkoleniowe w oparciu o zmiany legislacyjne i techniczne.
• Ustal procedury onboardingowe obejmujące podstawy AI Act dla nowych pracowników.
• Utrzymuj dostępność materiałów referencyjnych i kanałów konsultacyjnych.
• Wprowadź mechanizmy oceny efektywności szkoleń, np. testy wiedzy lub audyty kompetencji.

Wdrożenie skutecznego programu edukacyjnego to nie tylko kwestia zgodności z regulacją, ale także inwestycja w kompetencje przyszłości i odporność organizacyjną na ryzyka związane z technologiami AI.

Monitorowanie, audyt i aktualizacja procesów AI

Stałe monitorowanie, audytowanie oraz aktualizacja procesów związanych ze sztuczną inteligencją to kluczowe elementy zapewnienia zgodności z AI Act. Przepisy te zakładają, że organizacje muszą nie tylko wdrożyć odpowiednie środki ostrożności, ale także systematycznie sprawdzać, czy ich systemy AI zachowują się zgodnie z założeniami, są bezpieczne i uczciwe oraz spełniają wymagania regulacyjne przez cały cykl życia.

Dlaczego monitoring i audyt są istotne?

Systemy AI są dynamiczne – uczą się, ewoluują i mogą zmieniać swoje zachowanie w czasie. Z tego powodu raz wdrożone rozwiązanie nie gwarantuje stałej zgodności. Monitoring pozwala na bieżące wychwytywanie nieprawidłowości, a audyty umożliwiają okresową kontrolę zgodności z wymaganiami AI Act, szczególnie w kontekście systemów zakwalifikowanych jako wysokiego ryzyka.

Elementy skutecznego monitoringu i audytu

• Automatyczne logowanie i śledzenie decyzji systemu AI – rejestrowanie danych wejściowych, wyjściowych oraz podstaw decyzji umożliwia analizę działania systemu.
• Regularna walidacja modelu – testy wydajności i dokładności pomagają ocenić, czy model nadal spełnia swoje zadanie zgodnie z założeniami.
• Audyt wewnętrzny i zewnętrzny – przegląd procesów przez niezależnych ekspertów zwiększa wiarygodność i pozwala wykryć luki w zgodności.
• Systemy alertowe – automatyzacja wykrywania anomalii pozwala na szybką reakcję w przypadku potencjalnych naruszeń.

Aktualizacja procesów i modeli AI

W kontekście AI Act firmy są zobowiązane do ciągłego aktualizowania zarówno swoich modeli, jak i procedur operacyjnych. Może to oznaczać konieczność:

• dostosowania algorytmów w odpowiedzi na nowe dane lub zmieniające się warunki rynkowe,
• aktualizacji dokumentacji technicznej i oceny ryzyka,
• dostosowania interfejsów i sposobu prezentacji wyników systemu AI w celu zwiększenia przejrzystości.

Porównanie metod nadzoru

Wdrożenie skutecznego systemu monitorowania i audytu to nie tylko wymóg prawny – to również szansa na zwiększenie przejrzystości, zaufania klientów oraz poprawę jakości działania systemów AI.

Współpraca z partnerami i dostawcami technologii

AI Act nakłada obowiązki nie tylko na podmioty rozwijające i wdrażające sztuczną inteligencję, ale także na organizacje współpracujące z dostawcami technologii i partnerami biznesowymi. Skuteczna adaptacja do nowych regulacji wymaga ścisłej koordynacji w całym łańcuchu dostaw AI, szczególnie jeśli firmy korzystają z zewnętrznych rozwiązań opartych na AI lub integrują komponenty od różnych producentów.

Współpraca z partnerami powinna opierać się na wzajemnym zrozumieniu obowiązków wynikających z AI Act. Kluczowe jest określenie, kto pełni rolę dostawcy (provider), a kto użytkownika (user) systemów AI – ponieważ to wpływa na zakres wymogów prawnych. Należy również zadbać o przejrzystość modeli współpracy oraz wymianę informacji technicznych i zgodności.

W praktyce oznacza to m.in.:

• zapewnienie, że dostawcy technologii dostarczają niezbędną dokumentację i deklaracje zgodności,
• weryfikację, czy wykorzystywane systemy AI zostały odpowiednio sklasyfikowane i ocenione pod kątem ryzyka,
• wprowadzenie zapisów dotyczących zgodności z AI Act w umowach i kontraktach,
• ustanowienie stałych kanałów komunikacji i mechanizmów reagowania na niezgodności lub zmiany regulacyjne.

Budowanie relacji opartych na zaufaniu i współodpowiedzialności stanie się jednym z fundamentów skutecznego zarządzania zgodnością z AI Act w złożonym środowisku technologicznym.

Podsumowanie i dalsze kroki we wdrożeniu AI Act

Wraz z uchwaleniem regulacji AI Act przedsiębiorstwa w całej Unii Europejskiej stają przed nowym wyzwaniem – zapewnieniem zgodności wykorzystywanych systemów sztucznej inteligencji z wymogami prawnymi. AI Act, jako pierwsze kompleksowe rozporządzenie dotyczące AI na świecie, wprowadza ramy prawne mające na celu zwiększenie bezpieczeństwa, przejrzystości i odpowiedzialności w zakresie wykorzystywania technologii sztucznej inteligencji.

Regulacja różnicuje systemy AI według poziomu ryzyka, co oznacza, że nie wszystkie przedsiębiorstwa będą musiały podejmować takie same działania. Firmy korzystające z systemów wysokiego ryzyka będą musiały wdrożyć szereg procedur dotyczących nadzoru, dokumentacji i przejrzystości. Z kolei organizacje stosujące AI w mniej newralgicznych obszarach będą zobowiązane raczej do minimalnych działań informacyjnych lub transparentnościowych.

Aby skutecznie przygotować się na wejście w życie AI Act, firmy powinny już teraz przyjąć proaktywne podejście. Oznacza to rozpoczęcie od inwentaryzacji stosowanych rozwiązań AI, identyfikacji potencjalnych zagrożeń i określenia kategorii ryzyka. Równie istotne będzie zaangażowanie odpowiednich zespołów – zarówno technologicznych, jak i prawnych – w celu zrozumienia obowiązków wynikających z regulacji.

Wdrożenie AI Act nie jest jednorazowym projektem, lecz procesem ciągłym, który wymaga zaangażowania na wielu poziomach organizacyjnych. Kluczowe będzie również monitorowanie zmian legislacyjnych i wytycznych interpretacyjnych, które będą się pojawiały wraz z rozwojem praktyki stosowania prawa. Przedsiębiorstwa, które odpowiednio wcześnie zaczną przygotowania, będą mogły nie tylko uniknąć ryzyk prawnych i finansowych, ale także budować zaufanie klientów i partnerów biznesowych poprzez odpowiedzialne wykorzystanie technologii AI. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

Jak zamienić wady w zalety? 26 stycznia 2026

GitHub Copilot i GenAI – czym są i jak zmieniają codzienną pracę developera? 24 stycznia 2026