AI Act wszedł, Meta ciąga OpenAI po sądach, a większość firm dalej ma bałagan.

Największy problem z AI nie polega dziś na tym, że brakuje narzędzi. Problem polega na tym, że narzędzi jest za dużo, wszyscy testują wszystko naraz, a porządek w danych i dostępach wygląda często jak szuflada z kablami po przeprowadzce. Ja to widzę coraz częściej: ktoś odpala chatbot, ktoś inny podpina API, ktoś stawia agenta na VPS-ie, a potem wszyscy są zdziwieni, że nikt nie wie, gdzie poszły dane i kto za to odpowiada.

Zauważyłem też, że sam wybór modelu przestał być najważniejszą decyzją. Jeszcze chwilę temu rozmowa kręciła się wokół tego, czy lepszy jest model A czy B. Dziś przewaga coraz częściej siedzi gdzie indziej: w integracjach, kosztach tokenów, jakości kontekstu i w tym, czy mam ogarnięte procesy. Jeśli tego nie mam, to nawet najlepszy model działa jak silnik Ferrari wsadzony do wózka z marketu.

Meta POZWAŁA OpenAI, AI Act ZACZĄŁ obowiązywać - co to zmienia

Do tego doszły przepisy. AI Act w UE już nie jest pieśnią przyszłości, tylko czymś, co realnie dotyka firm, freelancerów i zespoły. A obok prawa mam jeszcze drugi front: bezpieczeństwo. Bo kiedy widzę, jak łatwo ludzie wrzucają dane klientów do przypadkowych narzędzi albo budują wewnętrzne appki na skróty, to od razu wiem, skąd potem biorą się wycieki i nerwowe gaszenie pożarów.

Jeśli więc zastanawiasz się, co to wszystko realnie zmienia, to moja odpowiedź jest prosta: mniej liczy się zachwyt nad AI, bardziej liczy się higiena pracy. Ja bym dziś nie zaczynał od pytania „jakiego modelu używać?”, tylko od pytania „czy w ogóle panuję nad tym, co już wdrożyłem?”.

Rynek AI przypomina wyścig zbrojeń, ale dla mnie ważniejsze jest to, co z tego wynika na co dzień

Skala jest absurdalna. Nvidia raportowała 81,6 mld USD przychodu i wzrost o 85% rok do roku. Prognozy dla inwestycji w infrastrukturę AI mówią o przekroczeniu 1 biliona USD do 2027 roku. To już nie jest zabawa dla geeków w piwnicy. To jest walec, który jedzie przez rynek i zmienia zasady gry szybciej, niż większość firm zdąży dopisać nowy punkt do polityki bezpieczeństwa.

Tylko że z mojego punktu widzenia ta skala jest ciekawa głównie z jednego powodu: pokazuje, że ceny, dostępność modeli i infrastruktury będą się dalej zmieniać jak w kalejdoskopie. W praktyce oznacza to tyle, że nie opłaca mi się przywiązywać religijnie do jednego dostawcy. Lepiej mieć podejście pragmatyczne: sprawdzać koszt tokenów, sens integracji i to, czy konkretne narzędzie faktycznie skraca mi robotę.

To zresztą widać też po modelach otwartych. Różnice jakościowe między czołówką się zmniejszają, a koszty potrafią być znacznie niższe. Deepseek, o którym ostatnio głośno, był przywoływany z ceną około 0,87 USD za 1 mln tokenów wyjścia, przy kontekście 1 000 000 tokenów i skali 1,6 biliona parametrów. Dla mnie to nie jest ciekawostka do tweetów. To jest realny argument biznesowy: jeśli mam podobny efekt końcowy taniej, to zaczynam liczyć, gdzie przepalam budżet bez sensu.

Modele są ważne, ale przewagę daje dziś to, co podłączysz do modelu

Właśnie dlatego tak mocno patrzę na integracje i standardy typu MCP. Sam pomysł jest prosty: asystent przestaje być tylko oknem czatu, a zaczyna być czymś, co realnie dotyka narzędzi. Poczta, kalendarz, dysk, reklamy, hosting, CRM. I nagle nie pytam już „czy AI umie napisać odpowiedź?”, tylko „czy AI umie wykonać całą sekwencję działań bez mojego przeklikiwania pięciu zakładek?”.

To jest ta zmiana, którą wielu ludzi przegapia. Kiedy Google, Meta czy dostawcy hostingu udostępniają mosty do własnych usług, to w praktyce dostaję możliwość zbudowania małych automatyzacji albo pełnoprawnych agentów. Tylko tu znowu wraca stary problem: jeśli podepnę wszystko wszystkim, bez kontroli dostępów, to sam sobie szykuję katastrofę.

W moim przypadku najlepiej sprawdza się zasada minimalnego zaufania. Każdy agent, każde API i każda integracja powinny mieć dokładnie tyle uprawnień, ile potrzeba do roboty. Nie więcej. Inaczej taki sprytny pomocnik staje się czymś w rodzaju praktykanta z kluczami do całego biura, serwerowni i jeszcze sejfu na dokładkę.

Agenci już potrafią robić robotę, za którą jeszcze niedawno płaciło się freelancerowi albo agencji

I to jest moment, w którym wiele osób robi się nerwowych. Słusznie, ale bez paniki. Ja nie uważam, że agent AI magicznie zastąpi każdego specjalistę. Uważam za to, że coraz szybciej zastępuje chaosową, powtarzalną robotę, którą wiele osób sprzedawało jako usługę premium.

Dobrym przykładem są eksperymenty z agentami ogarniającymi kampanie reklamowe end-to-end. Jeśli taki system potrafi postawić sklep, podpiąć reklamy, generować kreacje i pilnować działań na VPS-ie, to dla prostszych przypadków wynik zaczyna być porównywalny z tym, co oferuje słabszy freelancer albo przeciętna agencja. To nie znaczy, że wszystko działa idealnie. To znaczy tylko tyle, że poprzeczka wejścia dramatycznie spadła.

Ja patrzę na to dość chłodno. Jeśli moja praca polega wyłącznie na klikaniu w panelach i kopiowaniu schematów, to mam problem. Jeśli jednak umiem ustawić strategię, pilnuję ekonomii, rozumiem klienta i potrafię zapanować nad całością, to AI staje się dla mnie mnożnikiem, a nie katem z toporem.

Największe ryzyko nie siedzi w AI. Siedzi w ludzkim bałaganie

Tu robi się mniej sexy, ale dużo ważniej. Coraz więcej firm ma zjawisko, które ja nazywam dzikim zachodem wdrożeń. Ktoś zbudował sobie aplikację z pomocą AI. Ktoś wrzucił klucz API do repozytorium. Ktoś odpalił wewnętrzny skrypt na danych klientów. Ktoś inny połączył narzędzie bez zgody zespołu bezpieczeństwa, bo „chciał tylko sprawdzić”. I tak rodzi się shadow AI.

Skala problemu robi wrażenie, ale nie w dobrym sensie. W przywoływanych danych przewija się około 380 000 publicznych aplikacji zbudowanych w takim stylu, a około 4 na 10 wycieków dotyczy danych medycznych, finansowych albo tajemnic firmy. To już nie jest margines. To jest pełnoprawny problem operacyjny.

Popełniłem kiedyś błąd polegający na tym, że ufałem, iż „jakoś to jest ogarnięte”, skoro narzędzie działało. To był naiwny odruch. Dzisiaj zakładam odwrotnie: skoro coś powstało szybko, to trzeba sprawdzić to dwa razy mocniej. Szczególnie jeśli w grze są dostępy, dane klientów albo automatyczne publikowanie treści czy zmian w systemach.

• Najpierw spisuję wszystkie miejsca, w których w ogóle używam AI: chatboty, automatyzacje, VPS-y, integracje, skrypty i prototypy.
• Potem robię audyt dostępów: kto ma klucze, kto ma dostęp do repozytoriów, które integracje mają za szerokie zgody, gdzie siedzą dane wrażliwe.
• Następnie sprawdzam aplikacje budowane „na szybko”, zwłaszcza te z vibe codingu: czy nie ma hardkodowanych sekretów, czy testowe dane są zanonimizowane, czy da się to bezpiecznie utrzymać.
• Na końcu ustalam prostą zasadę: bez właściciela procesu i bez odpowiedzialnej osoby nowe narzędzie nie wchodzi do obiegu.

To nie brzmi spektakularnie, wiem. Ale właśnie takie nudne rzeczy ratują skórę. Nie kolejny prompt z Twittera.

AI Act nie zabija AI. On po prostu kończy epokę robienia wszystkiego po cichu

Od 2 sierpnia obowiązują kolejne elementy AI Act w UE i dla wielu osób to brzmi groźnie, choć w praktyce część zasad jest po prostu zdroworozsądkowa. Jeśli używam treści generowanych przez AI, voicebotów albo systemów, które wchodzą z człowiekiem w kontakt bez jasności, z czym ma do czynienia, to muszę zadbać o przejrzystość. Artykuł 50 dotyczy właśnie takich obowiązków informacyjnych.

Największe wymogi zostały przesunięte do grudnia 2027, więc nie mamy sytuacji, w której jutro pół Europy musi zamknąć projekty. Ale to nie znaczy, że można to olać. Kary mogą sięgać do 3% rocznego obrotu albo 15 mln EUR. I szczerze? Sam strach przed karą jest tu dla mnie mniej ważny niż to, że brak przejrzystości niszczy zaufanie.

Jeśli klient rozmawia z botem, to powinien o tym wiedzieć. Jeśli materiał został wygenerowany lub istotnie przetworzony przez AI, to powinienem umieć to uczciwie oznaczyć. Jeśli używam systemu wysokiego ryzyka, to nie mogę udawać, że to tylko sprytny plugin do Excela. Dla mnie to jest bardziej kwestia dojrzałości niż biurokracji.

Co ja bym zrobił przez najbliższe 30 dni, gdybym dziś zaczynał porządkowanie AI od zera

Nie rzucałbym się na wszystko naraz. W moim przypadku najlepiej działa podejście od najbliższego ogniska pożaru do dalszych tematów. Czyli najpierw sprawdzam to, co już działa w firmie lub w moim biznesie, a dopiero potem dokładam nowe automatyzacje.

Zacząłbym od marketingu, sprzedaży i obsługi klienta, bo tam AI najczęściej dotyka danych, komunikacji i integracji zewnętrznych. Spisałbym wszystkie narzędzia, oznaczył miejsca kontaktu z klientem, przejrzał zgody i klucze, a potem dopiero uporządkował bazę wiedzy i procedury. Bo bez sensownego kontekstu AI nie robi porządku. AI tylko przyspiesza to, co już mam. Jeśli mam bałagan, to dostaję bałagan na sterydach.

To jest chyba najważniejsza rzecz, jaką ostatnio zauważyłem. Ludzie chcą wdrażać agentów, ale nie potrafią powiedzieć, gdzie leży aktualna oferta, która wersja cennika jest prawdziwa i kto ma dostęp do głównego konta reklamowego. To trochę tak, jakbyś próbował zbudować autonomiczny pociąg na torach zrobionych z makaronu.

Co teraz powinieneś zrobić?

Ja patrzę na ten moment rynku bez histerii, ale też bez złudzeń. AI nie zwolni. Regulacje też nie znikną. A przewagę zdobędą nie ci, którzy najgłośniej krzyczą o nowych modelach, tylko ci, którzy połączą sensowne wdrożenia z porządkiem w procesach, kosztach i bezpieczeństwie.

Jeśli miałbym zostawić Ci jedną myśl, to byłaby prosta: nie zaczynaj od kolejnego narzędzia. Zacznij od mapy tego, co już działa u Ciebie bokiem, po cichu albo „tymczasowo”. Właśnie tam najczęściej siedzi ryzyko i właśnie tam najszybciej da się odzyskać kontrolę.

Najważniejsze rzeczy, które bym zapamiętał:

• sam model ma dziś mniejsze znaczenie niż koszty, integracje i jakość kontekstu,
• agenci są już wystarczająco dobrzy, żeby przejąć prostą, powtarzalną robotę,
• shadow AI i aplikacje budowane na szybko są realnym źródłem wycieków,
• AI Act wymusza przejrzystość, a nie tylko papierologię,
• bez porządku w danych i dostępach AI będzie wzmacniać chaos zamiast go naprawiać.

Next Step: jeszcze dzisiaj otwórz dokument i spisz wszystkie miejsca, w których Ty albo Twój zespół używacie AI, nawet jeśli to „tylko test”. Bez tego nie ruszysz dalej sensownie.

A jak to wygląda u Ciebie: większy problem widzisz dziś w kosztach AI, w bezpieczeństwie, czy jednak w zwykłym organizacyjnym bałaganie?