Co nowego na rynku AI

21 lipca Microsoft i Mistral AI ogłosiły rozszerzenie strategicznego partnerstwa, którego centralnym elementem jest wielomiliardowe zobowiązanie Microsoftu do rozbudowy infrastruktury AI w Europie. Mistral rozbuduje swoje moce obliczeniowe o tysiące procesorów NVIDIA Vera Rubin, a Microsoft wykorzysta tę pojemność do treningu i uruchamiania modeli oraz zwiększenia zasobów własnych usług chmurowych. Jednocześnie modele Mistral Medium 3.5 i OCR 4 stały się dostępne w Microsoft Foundry, a Medium 3.5 również w Copilot Studio.

Partnerstwo jest wprost adresowane do firm z sektorów regulowanych — finansów, produkcji, ochrony zdrowia i infrastruktury krytycznej. Modele Mistrala można wdrażać w trzech wariantach: w chmurze Azure, w środowisku hybrydowym (Azure Local połączony z chmurą) oraz w pełni odłączonym, działającym niezależnie od internetu. Brad Smith z Microsoftu podkreślił, że Europa powinna mieć dostęp do najnowocześniejszej AI „bez utraty kontroli nad danymi, operacjami i cyfrową przyszłością” — to wyraźny ukłon w stronę rosnących w UE wymagań dotyczących suwerenności technologicznej.

Dla polskich firm to praktyczna zmiana z dwóch powodów. Po pierwsze, organizacje pracujące w ekosystemie Microsoftu (Azure, Copilot Studio) zyskują dostęp do europejskiego, wielojęzycznego modelu bezpośrednio w narzędziach, których już używają — bez osobnych umów i integracji. Po drugie, opcja wdrożenia w środowisku odłączonym od chmury otwiera drogę do AI dla banków, instytucji publicznych i firm z wymogami pełnej kontroli nad danymi. Jeśli dotychczas blokadą wdrożenia AI były wymogi compliance lub lokalizacji danych, warto w najbliższych tygodniach zweryfikować, czy nowa oferta Mistral na Azure ich nie zdejmuje.

Komisja Europejska opublikowała 20 lipca 2026 r. wytyczne dotyczące obowiązków transparentności dla dostawców i podmiotów stosujących systemy AI (art. 50 AI Act). Dokument ma pomóc firmom i organom nadzoru stosować przepisy w sposób spójny i proporcjonalny. Same obowiązki zaczną być stosowane 2 sierpnia 2026 r.

W praktyce art. 50 wymaga m.in. informowania użytkowników, że rozmawiają z systemem AI (np. chatbotem), a nie z człowiekiem, oznaczania treści wygenerowanych lub zmodyfikowanych przez AI — w tym w formacie odczytywalnym maszynowo — oraz ujawniania deepfake'ów. Wytyczne są formalnie niewiążące, ale Urząd ds. AI i organy krajowe będą się nimi kierować przy egzekwowaniu przepisów. Komisja udostępniła też wcześniej dobrowolny kodeks postępowania dotyczący oznaczania treści generowanych przez AI. Za naruszenie obowiązków transparentności AI Act przewiduje kary do 15 mln euro lub 3% rocznego światowego obrotu firmy.

Dla polskich firm to sygnał, że czas przygotowań właśnie się kończy. Jeśli używasz chatbota w obsłudze klienta, publikujesz treści marketingowe generowane przez AI albo wdrażasz voiceboty — do 2 sierpnia trzeba zinwentaryzować te systemy i dodać wymagane oznaczenia oraz komunikaty. Świeżo opublikowane wytyczne Komisji warto potraktować jako praktyczną checklistę: pokazują, jak regulatorzy będą interpretować przepisy, zanim zrobią to za nas kontrole.

Chiński startup Moonshot AI, wspierany przez Alibabę i wyceniany na ok. 31,5 mld USD, zaprezentował 16 lipca model Kimi K3 — z 2,8 bln parametrów największy dotąd model open-weight. K3 zajął pierwsze miejsce w benchmarku Frontend Code Arena, wyprzedzając m.in. Claude Fable 5, a w indeksie Artificial Analysis Intelligence uzyskał wynik 57, plasując się powyżej Claude Opus 4.8. Pełne wagi modelu mają zostać udostępnione 27 lipca na zmodyfikowanej licencji MIT, a dostęp przez API jest oferowany za ułamek cen amerykańskich konkurentów.

Rynki zareagowały gwałtownie: w piątek 17 lipca Nasdaq spadł o 1,5 proc., indeks giełdy w Tajwanie o ponad 6 proc., a japoński rynek zamknął się 4 proc. niżej; ETF półprzewodnikowy VanEck (SMH) znalazł się ponad 20 proc. poniżej czerwcowego szczytu. Komentatorzy porównują sytuację do premiery DeepSeek R1 ze stycznia 2025 r., gdy Nvidia straciła ok. 590 mld USD kapitalizacji w jedną sesję — tym razem przecena rozlała się jednak na cały sektor. Przez weekend trwała dyskusja, na ile tanie, otwarte modele z Chin podważają opłacalność setek miliardów dolarów inwestowanych w infrastrukturę AI w USA.

Dla polskich firm to sygnał praktyczny, nie tylko giełdowy. Po pierwsze, rosnąca konkurencja otwartych modeli będzie wywierać presję na ceny API u zachodnich dostawców — warto w najbliższych tygodniach zweryfikować stawki w bieżących umowach i kalkulacjach projektów AI. Po drugie, po publikacji wag 27 lipca Kimi K3 stanie się realną opcją do testów w scenariuszach self-hosted, co bywa atrakcyjne przy wymogach dotyczących danych. Zanim jednak chiński model trafi do środowiska produkcyjnego, konieczna jest ocena ryzyka prawnego i bezpieczeństwa (pochodzenie modelu, licencja, zgodność z AI Act i polityką danych firmy). Rozsądny ruch na dziś: obserwować, testować na niewrażliwych danych i renegocjować ceny — bez pochopnych migracji.

16 lipca 2026 r. Komisja Europejska wydała wobec Google dwie wiążące decyzje specyfikacyjne na podstawie aktu o rynkach cyfrowych (DMA). Pierwsza zobowiązuje Google do zapewnienia konkurencyjnym asystentom AI równego dostępu do funkcji systemu Android, z których dziś w pełni korzysta tylko Gemini — w tym aktywacji wybranego asystenta komendą głosową (analogicznie do „Hey Google") oraz wykonywania zadań w aplikacjach w imieniu użytkownika, np. zamówienia taksówki czy generowania podpowiedzi odpowiedzi w komunikatorach. Druga decyzja nakazuje udostępnianie zanonimizowanych danych wyszukiwania konkurencyjnym wyszukiwarkom, przy czym uprawnione do ich otrzymania są także chatboty AI oferujące funkcję wyszukiwania.

Terminy są konkretne: udostępnianie danych wyszukiwania ma ruszyć w styczniu 2027 r., a interoperacyjność asystentów AI na Androidzie ma być zapewniona do lipca 2027 r. Zmiany obejmą urządzenia z Androidem, z których korzysta około 60 proc. użytkowników w UE. Komisja przewidziała zabezpieczenia prywatności: wielowarstwową anonimizację, grupowanie użytkowników w zbiory co najmniej 1000 osób, usuwanie identyfikatorów i niezależne audyty. Google decyzje krytykuje — prezes ds. globalnych Kent Walker ostrzegł, że „grożą one podważeniem kluczowych zabezpieczeń prywatności i bezpieczeństwa dla milionów Europejczyków" — i spór z Brukselą o kształt wdrożenia wciąż trwa.

Dla polskich firm to sygnał, że rynek mobilnych asystentów AI w UE przestaje być domyślnie zamknięty na Gemini. Firmy rozwijające własnych agentów lub asystentów głosowych zyskają od lipca 2027 r. dostęp do funkcji systemowych Androida, którego dziś nie mają, a dostawcy narzędzi wyszukiwania i chatbotów będą mogli od stycznia 2027 r. ubiegać się o dane wyszukiwania Google. Praktyczny wniosek: planując wieloletnie wdrożenia asystentów AI w kanale mobilnym, nie warto zakładać trwałego uprzywilejowania Gemini na Androidzie — realne zmiany nastąpią w 2027 r., ale architekturę i wybór dostawców warto projektować z myślą o otwartym ekosystemie już teraz.

Microsoft pracuje nad narzędziem o roboczej nazwie Project Perception — systemem AI do cyberbezpieczeństwa, który skanuje kod, infrastrukturę chmurową i urządzenia końcowe w poszukiwaniu podatności, wyjaśnia ich skutki i proponuje konkretne poprawki. Informację podał jako pierwszy serwis The Information, a 17 lipca opisał ją TechRepublic. Według doniesień produkt może zadebiutować jeszcze w lipcu, choć Microsoft nie ogłosił oficjalnie ani dostępności, ani cennika.

Kluczowy jest sposób działania: zamiast kierować wszystkie zadania do jednego, drogiego modelu frontier, Project Perception rozdziela pracę między modele Microsoftu, OpenAI i Anthropic — dopasowując model do złożoności zadania. Rutynowe operacje, jak parsowanie logów czy inwentaryzacja zasobów, trafiają do tańszych modeli, a droższe systemy są rezerwowane dla złożonego wnioskowania. Dzięki temu Microsoft chce znacząco podciąć cenowo Claude Mythos — narzędzie Anthropic uznawane dziś za punkt odniesienia w bezpieczeństwie opartym na AI, ale też jedno z najdroższych na rynku.

Dla polskich firm, z których większość działa na stacku Microsoftu, oznacza to, że ciągłe, automatyczne skanowanie podatności przez AI staje się standardową funkcją ekosystemu, a nie drogim dodatkiem — warto to uwzględnić, zanim podpisze się długoterminową umowę na osobne narzędzie tej klasy. Druga lekcja jest szersza: routing zadań między tańsze i droższe modele to sprawdzony sposób na obniżenie kosztów także we własnych wdrożeniach AI. Na decyzje zakupowe jest jednak za wcześnie — przed adopcją trzeba poczekać na oficjalną premierę oraz odpowiedzi Microsoftu w sprawie cennika, retencji danych klientów i kontroli dostępu.

Pekiński startup Moonshot AI (wspierany przez Alibabę) wypuścił 16 lipca 2026 r. Kimi K3 — model typu mixture-of-experts o 2,8 biliona parametrów łącznie, określany jako jeden z największych modeli open-weight w historii. Model jest już dostępny przez stronę i API, a publikacja wag zapowiedziana jest do 27 lipca. Według deklaracji producenta K3 ustępuje pod względem ogólnych możliwości jedynie Claude Fable 5 (Anthropic) i GPT-5.6 (OpenAI).

Nie są to wyłącznie deklaracje: w ślepych testach porównawczych Arena deweloperzy preferowali Kimi K3 w kodowaniu frontendowym ponad wszystkie czołowe modele amerykańskie (76% wygranych, 1. miejsce w Frontend Code Arena), a w ocenie Artificial Analysis model uzyskał Elo 1547 w zadaniach długoterminowej pracy z wiedzą. Ceną za skok jakości jest wyższy koszt API: 3 USD za milion tokenów wejściowych i 15 USD za milion wyjściowych — wielokrotnie więcej niż poprzednik K2.6 (0,95/4 USD). Premiera zbiega się z doniesieniami o opóźnieniu Gemini 3.5 Pro przez Google, co dodatkowo podgrzewa dyskusję o tym, że modele otwarte realnie doganiają zamknięte systemy frontier.

Dla polskich firm to sygnał, że klasa frontier przestaje być zarezerwowana dla zamkniętych API amerykańskich dostawców. Jeśli 27 lipca wagi faktycznie trafią do otwartej dystrybucji, pojawi się opcja hostowania modelu tej klasy we własnej infrastrukturze lub w polskiej/europejskiej chmurze — istotna przy wymogach poufności danych i rosnącej presji kosztowej. Zanim jednak taki model trafi do produkcji, warto poczekać na finalną licencję i zweryfikować zgodność z obowiązkami przejrzystości wynikającymi z AI Act; do tego czasu rozsądnym krokiem jest pilotaż porównawczy na własnych zadaniach, zwłaszcza w scenariuszach programistycznych, gdzie K3 wypada najmocniej.

Tajwański TSMC, produkujący chipy m.in. dla Nvidii, AMD i Apple, zaraportował 16 lipca rekordowy kwartał: przychody wyniosły 1,27 bln dolarów tajwańskich (ok. 39 mld USD), o 36% więcej niż rok wcześniej, a zysk netto sięgnął 706,56 mld TWD (ok. 22 mld USD), rosnąc o 77,4% r/r. To piąty z rzędu kwartał z rekordowym zyskiem, a wyniki przebiły oczekiwania analityków.

Ważniejsze od samych liczb są podniesione prognozy. TSMC zwiększył plan wydatków kapitałowych na 2026 r. do 60–64 mld USD (wcześniej 52–56 mld USD) i oczekuje teraz wzrostu rocznych przychodów o ponad 40% w ujęciu dolarowym, wobec wcześniejszych „ponad 30%”. Motorem wzrostu pozostaje segment high-performance computing, obejmujący układy do centrów danych AI, który według danych z raportu odpowiada już za ok. 66% przychodów firmy. Wyniki TSMC są traktowane jako najtwardszy dostępny wskaźnik realnego popytu na infrastrukturę AI — firma produkuje fizyczne chipy na konkretne zamówienia, więc jej liczby trudno posądzać o marketingowy szum.

Dla polskich firm to sygnał, że globalne inwestycje w AI nie hamują, lecz przyspieszają — scenariusz „przeczekamy, aż bańka pęknie” staje się coraz bardziej ryzykowną strategią. Rosnący popyt na moc obliczeniową oznacza też, że dostęp do zasobów GPU i cen usług chmurowych AI pozostanie napięty; warto więc planować budżety na AI z wyprzedzeniem, zabezpieczać warunki u dostawców chmury i traktować wdrożenia AI jako inwestycję infrastrukturalną, a nie eksperyment do odłożenia na później.

Za niespełna trzy tygodnie, 2 sierpnia 2026 r., wchodzą w życie obowiązki przejrzystości z art. 50 unijnego rozporządzenia o sztucznej inteligencji (AI Act). Firmy korzystające z chatbotów, voicebotów i innych interaktywnych systemów AI będą musiały poinformować użytkownika, że komunikuje się z maszyną, a nie z człowiekiem — w jasny sposób, najpóźniej przy pierwszej interakcji. Oznaczane mają być także treści wygenerowane lub istotnie zmodyfikowane przez AI: obrazy, audio, wideo i teksty. Polskie media biznesowe w ostatnich dniach szeroko przypominają o zbliżającym się terminie.

Obowiązek obejmie m.in. chatboty na stronach internetowych, telefonicznych konsultantów-voiceboty, wirtualnych doradców w aplikacjach bankowych czy automatyczne systemy obsługi reklamacji. Przewidziano wyjątki — oznaczenia nie wymagają m.in. treści zweryfikowane przez człowieka, za które odpowiedzialność redakcyjną ponosi konkretna osoba, oraz zastosowania związane z wykrywaniem i zwalczaniem przestępstw. Za naruszenia grozi administracyjna kara do 15 mln euro lub do 3 proc. całkowitego światowego rocznego obrotu przedsiębiorstwa z poprzedniego roku — zależnie od tego, która kwota jest wyższa; dla MŚP stosuje się niższą z tych wartości.

Dla polskich firm oznacza to konkretne zadanie na najbliższe tygodnie: zinwentaryzować wszystkie punkty styku klienta z AI (chatboty, voiceboty, automatyczne odpowiedzi), dodać do nich wyraźny komunikat o rozmowie z systemem AI oraz wdrożyć procedury oznaczania materiałów generowanych przez AI w marketingu i komunikacji. To zmiany stosunkowo tanie w implementacji, ale ich brak po 2 sierpnia tworzy realne ryzyko finansowe — warto domknąć temat przed wakacyjnym szczytem urlopowym, a nie po nim.

OpenAI ogłosiło w czwartek 9 lipca premierę ChatGPT Work — agenta AI, który zbiera kontekst z podłączonych aplikacji, plików i przepływów pracy, a następnie samodzielnie tworzy gotowe dokumenty, arkusze kalkulacyjne, prezentacje, raporty i strony internetowe. Narzędzie potrafi nawigować po stronach WWW, analizować dane i łączyć się z usługami takimi jak Gmail, Figma czy Kalendarz Google. Wdrażanie zaczęło się od użytkowników planów Pro, Enterprise i Edu, a w kolejnych dniach obejmuje plany Plus i Business.

Razem z ChatGPT Work zadebiutował model GPT-5.6 w trzech wariantach: Sol (najwyższa wydajność, złożone rozumowanie i przepływy agentowe), Terra (zbalansowany, do codziennych zadań firmowych) oraz Luna (najszybszy i najtańszy, do zadań wysokowolumenowych). Według Sama Altmana model osiąga o 54% wyższą efektywność tokenową w agentowym kodowaniu względem konkurencji. Premiera zaostrza rywalizację o rynek „agentowego miejsca pracy” — Anthropic oferuje już Claude Cowork z wtyczkami dla działów prawnych, sprzedaży, marketingu i analizy danych, a Microsoft rozwija Copilot Cowork.

Dla polskich firm to sygnał, że automatyzacja pracy biurowej przechodzi z fazy czatbotów-asystentów do agentów wykonujących wielokrokowe zadania od początku do końca. Warto już teraz zinwentaryzować powtarzalne procesy dokumentowe (raportowanie, ofertowanie, analiza danych) i przetestować agentów na jednym z nich w formie pilotażu — porównując co najmniej dwie platformy, zanim organizacja zwiąże się z jednym ekosystemem. Kluczowe przed wdrożeniem są kwestie dostępu agenta do firmowych danych: zakres uprawnień, RODO i polityka bezpieczeństwa informacji.

W czwartek 9 lipca OpenAI udostępniło ChatGPT Work — platformę łączącą ChatGPT z narzędziem programistycznym Codex, która samodzielnie wykonuje długotrwałe, wieloetapowe zadania: tworzy dokumenty, prezentacje, arkusze kalkulacyjne i strony internetowe, działając w poprzek aplikacji i plików. Usługa ruszyła w wersji web i mobilnej najpierw dla użytkowników planów Pro, Enterprise i Edu, a w kolejnych dniach trafia do planów Plus i Business. Równolegle OpenAI szeroko udostępniło rodzinę modeli GPT-5.6 w trzech wariantach: Sol (flagowy), Terra i Luna (najtańszy, do wdrożeń wysokowolumenowych) — w ChatGPT, Codex i przez API.

OpenAI pozycjonuje nowe modele wokół kosztu, a nie samych benchmarków: flagowy Sol wyceniono na 5 USD za milion tokenów wejściowych i 30 USD za milion tokenów wyjściowych, a firma podkreśla stosunek wydajności do ceny jako kluczowy argument dla klientów korporacyjnych. Szeroka premiera GPT-5.6 była wcześniej opóźniona ze względu na zastrzeżenia rządu USA dotyczące bezpieczeństwa narodowego i wymagała zgody Departamentu Handlu. ChatGPT Work to bezpośrednia odpowiedź na Claude Cowork — agenta, którego Anthropic uruchomił w styczniu — co pokazuje, że rywalizacja przenosi się z chatbotów na autonomicznych agentów dla biznesu.

Dla polskich firm ten news oznacza dwie rzeczy. Po pierwsze, koszty pracy modeli klasy flagowej wyraźnie spadają — warto ponownie przeliczyć business case'y automatyzacji, które pół roku temu wychodziły na granicy opłacalności, oraz zweryfikować stawki u obecnego dostawcy. Po drugie, agentowe narzędzia typu ChatGPT Work i Claude Cowork stają się standardem pracy biurowej: jeśli firma korzysta z planów ChatGPT Business lub Enterprise, warto w najbliższych tygodniach uruchomić pilotaż na niskoryzykownych procesach (raporty, prezentacje, analizy), zanim zrobi to konkurencja — pamiętając przy tym o obowiązkach transparentności z AI Act, które wchodzą w sierpniu 2026 r.

Rada UE 29 czerwca 2026 przyjęła ostatecznie pakiet upraszczający AI Act (tzw. Digital Omnibus), po wcześniejszym poparciu Parlamentu Europejskiego z 16 czerwca i porozumieniu politycznym z 7 maja. Najważniejsza zmiana: obowiązki dla samodzielnych systemów AI wysokiego ryzyka z Załącznika III zostają przesunięte z 2 sierpnia 2026 na 2 grudnia 2027, a dla AI wbudowanej w produkty regulowane (Załącznik I) — na 2 sierpnia 2028. Formalna publikacja w Dzienniku Urzędowym UE spodziewana jest w lipcu 2026; do tego czasu obowiązujące pozostają dotychczasowe terminy.

Przesunięcie nie oznacza jednak zawieszenia całej regulacji. Obowiązki przejrzystości z art. 50 (m.in. oznaczanie treści generowanych przez AI oraz informowanie użytkowników, że rozmawiają z systemem AI) wchodzą w życie zgodnie z pierwotnym planem 2 sierpnia 2026 — z czteromiesięcznym okresem przejściowym na znakowanie wodne treści już obecnych na rynku (do 2 grudnia 2026). Obowiązki dla modeli ogólnego przeznaczenia (GPAI, art. 51–56) obowiązują już od sierpnia 2025 i nie ulegają zmianie. Pakiet wprowadza też nowe zakazy, m.in. generowania niekonsensualnych treści intymnych i materiałów CSAM, obowiązujące od 2 grudnia 2026.

Dla polskiej firmy oznacza to więcej czasu na najbardziej kosztowną część zgodności — pełną dokumentację, ocenę ryzyka i zarządzanie jakością systemów wysokiego ryzyka (np. w rekrutacji, scoringu kredytowym czy ochronie zdrowia) — ale nie usprawiedliwia odłożenia tematu. Jeśli wdrażacie chatboty, generatory treści marketingowych czy narzędzia obsługi klienta, wymóg oznaczania i przejrzystości dotyczy Was już od sierpnia 2026. Praktyczny wniosek: potraktujcie najbliższe tygodnie jako inwentaryzację — zmapujcie, które systemy AI są tylko „przejrzystością", a które kwalifikują się jako wysokiego ryzyka, i zaplanujcie prace zgodnie z realnymi datami, a nie jedną wspólną. Uwaga: nowe terminy stają się wiążące dopiero po publikacji w Dzienniku Urzędowym.

3 lipca 2026 Sejm rozpatrzył stanowisko Senatu do ustawy o systemach sztucznej inteligencji — przyjął 24 z 25 poprawek, kończąc prace parlamentarne. Ustawa, uchwalona przez Sejm 11 czerwca (421 głosów za, 3 przeciw, 18 wstrzymujących się), trafiła do prezydenta. To krajowa regulacja wdrażająca unijny AI Act do polskiego porządku prawnego.

Ustawa powołuje Komisję Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji jako krajowy organ nadzoru rynku AI i pojedynczy punkt kontaktowy z instytucjami UE oraz wprowadza piaskownice regulacyjne, czyli środowiska testowe dla firm pod okiem nadzoru. Nakłada się to na kalendarz samego AI Act: od 2 sierpnia 2026 zaczyna obowiązywać większość jego przepisów, w tym obowiązki przejrzystości (informowanie użytkowników o interakcji z AI, oznaczanie treści generowanych przez AI i deepfake'ów) oraz wymogi dla systemów wysokiego ryzyka. Za najpoważniejsze naruszenia — stosowanie zakazanych praktyk — grozi kara do 35 mln euro lub 7 proc. światowego rocznego obrotu, a za pozostałe uchybienia (m.in. obowiązki przejrzystości i modele ogólnego przeznaczenia) do 15 mln euro lub 3 proc. obrotu.

Dla polskiej firmy oznacza to konkretny, bliski termin: do 2 sierpnia 2026 zostało niecałe cztery tygodnie. Warto już teraz zinwentaryzować, gdzie i w jaki sposób organizacja używa AI (chatboty obsługowe, narzędzia rekrutacyjne, generowanie treści), oznaczyć kontakt z AI i materiały tworzone przez modele, wskazać osobę odpowiedzialną za zgodność oraz zweryfikować, czy któryś z systemów nie kwalifikuje się jako wysokiego ryzyka. Po podpisie prezydenta pojawi się też krajowy organ nadzoru — dobrze wejść w ten okres z uporządkowanym rejestrem zastosowań AI, a nie zaczynać porządki po pierwszej kontroli.

Z dniem 2 sierpnia 2026 zaczyna obowiązywać pozostała część unijnego AI Act, a wraz z nią realne uprawnienia egzekucyjne. Od tej daty europejski AI Office może po raz pierwszy nakładać kary na dostawców modeli ogólnego przeznaczenia (GPAI) — do 15 mln euro lub 3% globalnego rocznego obrotu, zależnie od tego, która kwota jest wyższa (art. 101). Same obowiązki dla dostawców GPAI — dokumentacja techniczna, instrukcje dla wdrażających, zgodność z prawem autorskim i publikacja podsumowania danych treningowych — obowiązują już od 2 sierpnia 2025, ale dopiero teraz Komisja dostaje narzędzia, by egzekwować je finansowo.

Ta sama data uruchamia stosowanie reguł dla systemów wysokiego ryzyka (m.in. rekrutacja, finanse, edukacja): obowiązkową klasyfikację, ocenę zgodności, dokumentację, monitoring i nadzór człowieka. Górny pułap sankcji w AI Act to 35 mln euro lub 7% globalnego obrotu za praktyki zakazane. Dobrowolny Kodeks Postępowania dla GPAI (finalna wersja z 10 lipca 2025) nie chroni w pełni przed karą, ale jego przestrzeganie jest brane pod uwagę jako okoliczność łagodząca przy ustalaniu wysokości grzywny. Co istotne dla polskiego rynku: Polska nie uchwaliła jeszcze ustawy wdrażającej AI Act (projekt z czerwca 2025 zaktualizowano w lutym 2026, ale prace nie są zakończone) — brak krajowej ustawy nie zwalnia jednak firm z obowiązków, a bezpośrednia egzekucja Komisji wobec modeli GPAI rusza niezależnie od tego.

Dla polskiej firmy oznacza to, że okno na uporządkowanie kwestii AI zamyka się w ciągu najbliższych tygodni. Nawet jeśli nie budujesz własnych modeli, korzystasz z GPAI (np. przez API dostawców) i możesz pełnić rolę „wdrażającego”, a przy zastosowaniach w HR, ocenie kredytowej czy scoringu — operatora systemu wysokiego ryzyka. Warto teraz zinwentaryzować, gdzie i jak wykorzystujesz AI, przypisać te zastosowania do kategorii ryzyka, sprawdzić dokumentację od dostawców modeli i wdrożyć nadzór człowieka tam, gdzie decyzje dotyczą ludzi. Odkładanie tego do sierpnia jest ryzykowne — po 2 sierpnia 2026 to nie jest już „dobra praktyka”, lecz egzekwowalny obowiązek prawny.

3 lipca 2026 r. Sejm zakończył parlamentarne prace nad ustawą o systemach sztucznej inteligencji, która wdraża do polskiego prawa unijny AI Act. Posłowie rozpatrzyli poprawki Senatu, przyjmując 24 z 25 rekomendowanych zmian i odrzucając jedynie ostatnią (405 głosów za odrzuceniem, 13 przeciw). Ustawę uchwalono wcześniej 11 czerwca (421 za, 3 przeciw, 18 wstrzymujących się), a Senat zgłosił poprawki 25 czerwca. Dokument trafia teraz do prezydenta.

Kluczowym elementem ustawy jest powołanie Komisji Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji (KRiBSI) — krajowego organu nadzoru rynku AI i pojedynczego punktu kontaktowego w relacjach z instytucjami UE. Komisja będzie mogła prowadzić kontrole, wydawać decyzje, nakładać kary administracyjne oraz wycofywać z rynku systemy niezgodne z przepisami. Obywatele zyskają możliwość składania skarg na systemy AI stosowane m.in. przez banki, pracodawców i placówki ochrony zdrowia. Ustawa uruchamia też piaskownice regulacyjne — środowiska testowe pod nadzorem państwa, bezpłatne dla mikro-, małych i średnich firm, a odpłatne dla dużych podmiotów.

Dla polskich firm to sygnał, że okres przygotowań się kończy. Od 2 sierpnia 2026 r. zaczynają obowiązywać kolejne przepisy AI Act, w tym obowiązki dla systemów wysokiego ryzyka i wymogi przejrzystości (np. informowanie użytkownika, że rozmawia z AI, oraz oznaczanie treści generowanych). Warto już teraz zinwentaryzować wykorzystywane systemy AI, sklasyfikować je pod kątem ryzyka i przypisać odpowiedzialność za zgodność — bo po podpisie prezydenta pojawi się realny organ (KRiBSI) z uprawnieniami kontrolnymi i sankcyjnymi. Piaskownice regulacyjne mogą być dobrym, bezpiecznym sposobem na przetestowanie wdrożeń przed pełnym uruchomieniem.

3 lipca 2026 r. Sejm zakończył prace nad ustawą o systemach sztucznej inteligencji, przyjmując 24 z 25 poprawek zgłoszonych przez Senat (jedną odrzucono). Ustawa, która wdraża w Polsce unijny AI Act, trafia teraz do prezydenta. Wcześniej Sejm uchwalił ją 11 czerwca (421 głosów za, 3 przeciw, 18 wstrzymujących się), a Senat rozpatrzył 25 czerwca.

Ustawa powołuje krajowy organ nadzoru — Komisję Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji (KRiBSI). Będzie ona odpowiadać za nadzór nad rynkiem systemów AI, prowadzenie postępowań i reagowanie na naruszenia, rozpatrywanie skarg (np. na dyskryminujące decyzje kredytowe czy zastosowania AI w ochronie zdrowia) oraz nakładanie sankcji administracyjnych. Ustawa tworzy też piaskownice regulacyjne — kontrolowane środowiska testowe, w których MŚP uczestniczą bezpłatnie, a duże firmy wnoszą jednorazową opłatę w wysokości trzykrotności płacy minimalnej. To krajowa nadbudowa nad AI Act, którego kluczowe obowiązki dla systemów wysokiego ryzyka wchodzą w pełni od 2 sierpnia 2026 r., a maksymalne kary sięgają 35 mln euro lub 7 proc. globalnego rocznego obrotu.

Dla polskich firm oznacza to, że okno na przygotowania szybko się zamyka — nadzór dostaje realne narzędzia do kontroli, a najważniejsza data (2 sierpnia) jest za niecały miesiąc. Warto już teraz zinwentaryzować wykorzystywane systemy AI, sklasyfikować je pod kątem ryzyka według AI Act, uporządkować dokumentację techniczną i nadzór człowieka oraz ustalić, kto w organizacji odpowiada za zgodność. Firmy planujące nowe wdrożenia mogą rozważyć piaskownice regulacyjne jako sposób na bezpieczne testowanie rozwiązań przed pełnym uruchomieniem.

Rada Unii Europejskiej 29 czerwca 2026 r. dała ostateczne zielone światło dla tzw. Digital Omnibus — pakietu upraszczającego przepisy AI Act, wcześniej zatwierdzonego przez Parlament Europejski 16 czerwca 2026 r. Akt zostanie opublikowany w Dzienniku Urzędowym UE i wejdzie w życie trzeciego dnia po publikacji. Najważniejsza zmiana dla przedsiębiorców: pierwotny termin 2 sierpnia 2026 r. dla systemów AI wysokiego ryzyka został przesunięty na stałe daty — 2 grudnia 2027 r. dla samodzielnych systemów z Załącznika III oraz 2 sierpnia 2028 r. dla AI wbudowanego w produkty regulowane (Załącznik I).

Przesunięcie obejmuje właśnie te zastosowania, które są najczęstsze w polskich firmach: systemy do automatycznego przeglądania i rankowania CV, narzędzia scoringu kredytowego i oceny ryzyka, czy systemy oceny pracowników. Uwaga jednak — 2 sierpnia 2026 r. pozostaje aktywną datą: wchodzą obowiązki przejrzystości z art. 50, czyli m.in. informowanie użytkownika, że rozmawia z AI (chatboty) oraz oznaczanie treści generowanych przez AI i deepfake'ów. Znakowanie (watermarking) dla systemów już obecnych na rynku ma czteromiesięczny okres przejściowy — do 2 grudnia 2026 r. Za praktyki zakazane grożą kary do 35 mln euro lub 7% światowego obrotu, a za naruszenie obowiązków przejrzystości do 15 mln euro lub 3% obrotu.

Dla polskiej firmy oznacza to więcej czasu, ale nie zwolnienie z pracy. Jeśli używacie chatbota obsługującego klientów lub generujecie treści marketingowe z AI, obowiązki informacyjne trzeba wdrożyć już na sierpień 2026 r. — to kwestia najbliższych tygodni. Wydłużony termin dla systemów wysokiego ryzyka (rekrutacja, HR, scoring) warto potraktować jako okno na spokojne przygotowanie dokumentacji technicznej, nadzoru ludzkiego i rejestrów — a nie na odłożenie tematu. Firmy, które zaczną teraz, unikną kosztownej presji w 2027 r.

Anthropic ogłosił 30 czerwca 2026 r. premierę Claude Sonnet 5 — modelu pozycjonowanego jako najbardziej „agentowy" Sonnet w historii firmy. Według producenta model potrafi samodzielnie tworzyć plany, korzystać z narzędzi takich jak przeglądarka czy terminal i realizować złożone zadania, przy wydajności zbliżonej do najmocniejszego modelu Anthropic, Opusa 4.8. Sonnet 5 jest już domyślnym modelem w planach Free i Pro oraz dostępny dla użytkowników Max, Team i Enterprise, a także w Claude Code (identyfikator API: claude-sonnet-5).

Kluczowa jest cena. Do 31 sierpnia 2026 r. obowiązuje stawka wprowadzająca 2 USD za milion tokenów wejściowych i 10 USD za milion tokenów wyjściowych, a od 1 września — 3 USD i 15 USD. To poziom modelu średniej klasy przy jakości do niedawna zarezerwowanej dla droższych, większych modeli. Anthropic deklaruje też niższy niż w Sonnet 4.6 wskaźnik niepożądanych zachowań i istotnie ograniczone zdolności w zadaniach cybersecurity. Premiera wpisuje się w szerszy trend: rynek przesuwa się z „maksymalizacji tokenów" ku efektywności kosztowej wdrożeń.

Dla polskiej firmy oznacza to, że projekty, które jeszcze pół roku temu wymagały najdroższych modeli, dziś mogą być rentowne na modelu tańszym o kilkukrotnie niższym koszcie za token. Jeśli rozważacie automatyzację obsługi klienta, przetwarzania dokumentów czy zadań agentowych, warto teraz przeliczyć ROI na nowych cenach i przetestować Sonnet 5 na realnym procesie — okno cenowe do końca sierpnia to dobry moment na pilotaż. Pamiętajcie równocześnie, że od 2 sierpnia 2026 r. wchodzą w pełni obowiązki AI Act dla systemów wysokiego ryzyka, więc wdrożenie warto od początku projektować zgodnie z wymogami dokumentacji i nadzoru.

2 sierpnia 2026 r. wchodzi w życie zasadnicza część obowiązków wynikających z unijnego rozporządzenia AI Act (2024/1689). Od tego dnia w pełni stosuje się m.in. reżim dla systemów wysokiego ryzyka wymienionych w załączniku III (np. rekrutacja, ocena zdolności kredytowej, edukacja), ruszają przepisy o nadzorze i zarządzaniu, a Komisja Europejska uzyskuje uprawnienia do bezpośredniej egzekucji wobec dostawców modeli ogólnego przeznaczenia (GPAI). Zaczyna obowiązywać też art. 50, nakładający obowiązek oznaczania treści generowanych przez AI. Kary za naruszenia mogą sięgać 35 mln euro lub 7% światowego obrotu za praktyki zakazane oraz do 15 mln euro lub 3% obrotu za uchybienia dotyczące systemów wysokiego ryzyka, modeli GPAI i wymogów przejrzystości.

W Polsce równolegle finalizowane są krajowe ramy egzekucji. Sejm przyjął ustawę o systemach sztucznej inteligencji (421 głosów za, 3 przeciw, 18 wstrzymujących), która powołuje Komisję Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji (KRiBSI) jako krajowy organ nadzoru rynku i punkt kontaktowy wobec instytucji UE. Ustawa przewiduje też piaskownice regulacyjne do testowania rozwiązań w kontrolowanych warunkach, ze zwolnieniami z opłat dla mikro-, małych i średnich firm, oraz mechanizm skarg obywatelskich z możliwością odwołania do sądu w Warszawie. Projekt jest obecnie procedowany w Senacie.

Dla polskiej firmy oznacza to, że do początku sierpnia warto zinwentaryzować wykorzystywane i wdrażane systemy AI, sprawdzić, czy któreś kwalifikują się jako wysokiego ryzyka, i przygotować dokumentację oraz oznaczanie treści generowanych przez AI. Nawet jeśli KRiBSI nie zacznie działać operacyjnie od razu, obowiązki rozporządzenia i tak wiążą, a ryzyko sankcji jest realne. Piaskownice regulacyjne mogą być praktyczną ścieżką dla firm wdrażających innowacyjne rozwiązania — to element, o który warto zapytać na etapie planowania projektu.

29 czerwca 2026 r. Rada UE udzieliła ostatecznej zgody na rozporządzenie upraszczające i porządkujące przepisy AI Act, po wcześniejszym poparciu Parlamentu Europejskiego z 16 czerwca. Nowelizacja, stanowiąca element unijnego pakietu „Omnibus VII”, przesuwa najbardziej uciążliwe obowiązki: dla samodzielnych systemów AI wysokiego ryzyka data ich stosowania zostaje przeniesiona na 2 grudnia 2027 r., a dla systemów wbudowanych w produkty — na 2 sierpnia 2028 r. Rozporządzenie wejdzie w życie trzeciego dnia po publikacji w Dzienniku Urzędowym UE.

Pakiet skraca też okres przejściowy na wdrożenie oznaczania treści generowanych przez AI z 6 do 3 miesięcy (nowy termin: 2 grudnia 2026 r.) i odracza obowiązek utworzenia krajowych piaskownic regulacyjnych do 2 sierpnia 2027 r. Jednocześnie dodano nowy zakaz: generowania niezgodnych z wolą osoby treści intymnych oraz materiałów CSAM (aplikacje typu „nudifier”), który zacznie obowiązywać od grudnia 2026 r. Co istotne, odroczenia nie dotyczą terminu 2 sierpnia 2026 r. — tego dnia aktywują się m.in. uprawnienia do nakładania kar wobec dostawców modeli ogólnego przeznaczenia (GPAI), obowiązki przejrzystości z art. 50 oraz nadzór rynkowy organów krajowych.

Dla polskiej firmy oznacza to więcej czasu na najkosztowniejsze wdrożenia związane z systemami wysokiego ryzyka (np. w HR, scoringu, procesach produkcyjnych), ale nie jest to sygnał, by wstrzymać przygotowania. Jeśli korzystasz z modeli generatywnych, do 2 sierpnia 2026 r. musisz zapewnić przejrzystość wobec użytkowników, a do 2 grudnia 2026 r. — poprawne oznaczanie treści generowanych przez AI. Warto teraz przeprowadzić inwentaryzację używanych systemów AI i przypisać je do kategorii ryzyka, aby wykorzystać wydłużone terminy na spokojne dostosowanie, zamiast robić to pod presją.

2 sierpnia 2026 r. zaczyna obowiązywać główna fala przepisów AI Act, a krajowe organy nadzoru zyskują uprawnienia do egzekwowania zgodności. Od tej daty obowiązują m.in. wymogi przejrzystości — oznaczanie treści generowanych przez AI oraz informowanie użytkowników, że rozmawiają z chatbotem — a także egzekwowanie obowiązków dostawców modeli ogólnego przeznaczenia (GPAI): dokumentacji technicznej, informacji dla integratorów oraz polityki poszanowania praw autorskich. Za naruszenia grożą kary do 35 mln euro lub 7% światowego rocznego obrotu.

Obraz zmienił tzw. Digital Omnibus. Rada i Parlament Europejski osiągnęły 7 maja 2026 r. wstępne porozumienie polityczne, które odracza stosowanie obowiązków dla samodzielnych systemów wysokiego ryzyka z Aneksu III na 2 grudnia 2027 r., a dla AI wbudowanej w produkty regulowane (Aneks I) na 2 sierpnia 2028 r. Do art. 5 dodano nowy zakaz dotyczący generowania bezprawnych treści intymnych i materiałów CSAM. Formalne przyjęcie i publikacja w Dzienniku Urzędowym UE są spodziewane jeszcze przed 2 sierpnia 2026 r.

Dla polskiej firmy oznacza to konkretny podział priorytetów. Jeśli budujesz lub wdrażasz systemy wysokiego ryzyka (rekrutacja, scoring, biometria), masz więcej czasu — ale nie jest to powód, by wstrzymać prace nad zgodnością. Pilne są natomiast obowiązki przejrzystości i wymogi wobec dostawców GPAI: jeśli używasz chatbotów lub generujesz treści AI w komunikacji z klientami, oznaczanie i ujawnianie musi działać do sierpnia. Warto teraz zinwentaryzować używane modele i narzędzia, ustalić rolę firmy (dostawca czy podmiot wdrażający) oraz upewnić się, że dostawcy GPAI dostarczają wymaganą dokumentację — to ona przesądzi o Twojej zgodności.

11 czerwca 2026 r. Sejm przyjął ustawę o systemach sztucznej inteligencji (głosami 421 za, 3 przeciw, 18 wstrzymujących się), która wdraża w Polsce unijne rozporządzenie AI Act. Ustawa powołuje nowy organ nadzoru rynku — Komisję Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji (KRiBSI). Będzie ona krajowym punktem kontaktowym wobec instytucji UE, a jej przewodniczący ma być powoływany przez Sejm za zgodą Senatu na pięcioletnią kadencję. Projekt trafił do Senatu.

KRiBSI ma kontrolować przestrzeganie unijnych i krajowych przepisów o AI, nakładać sankcje administracyjne za naruszenia, rozpatrywać skargi obywateli oraz wydawać firmom indywidualne opinie i wyjaśnienia. Ustawa przewiduje też piaskownice regulacyjne — kontrolowane środowiska testowe dla innowacyjnych systemów AI: mikro, małe i średnie przedsiębiorstwa są zwolnione z opłat za udział, a duże firmy wnoszą jednorazową opłatę w wysokości trzykrotności minimalnego wynagrodzenia. Cały proces dzieje się pod presją kalendarza UE: 2 sierpnia 2026 r. mija termin na uruchomienie przez państwa członkowskie krajowego nadzoru nad AI, a samo rozporządzenie staje się wtedy w pełni stosowane.

Dla polskich firm oznacza to, że okres niepewności co do tego, kto i jak będzie egzekwował przepisy o AI, dobiega końca — krajowy organ nadzoru zyskuje podstawę prawną, a do pełnego stosowania AI Act zostało około pięciu tygodni. Warto już teraz zinwentaryzować wykorzystywane i wdrażane systemy AI, sklasyfikować je według poziomu ryzyka i sprawdzić obowiązki przejrzystości oraz dokumentacji. Firmy planujące wdrożenia obarczone wątpliwościami prawnymi powinny rozważyć ścieżkę piaskownicy regulacyjnej (dla MŚP bezpłatną) zamiast czekać na pierwsze decyzje i sankcje KRiBSI.

11 czerwca 2026 r. Sejm przyjął ustawę o systemach sztucznej inteligencji, która wdraża do polskiego porządku prawnego unijny AI Act (rozporządzenie z 2024 r.). Za głosowało 421 posłów, 3 było przeciw, a 18 wstrzymało się od głosu. Ustawa tworzy krajowe ramy stosowania przepisów AI Act, w tym organizację nadzoru nad rynkiem systemów AI.

Centralnym elementem jest powołanie Komisji Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji — nowego organu nadzoru rynku, którego przewodniczącego powołuje Sejm za zgodą Senatu na 5-letnią kadencję, a w skład wchodzą m.in. przedstawiciele UOKiK, KNF, KRRiT i UKE. Ustawa wprowadza też piaskownice regulacyjne, czyli kontrolowane środowiska testowania innowacyjnych rozwiązań AI, w których mikro-, mali i średni przedsiębiorcy są zwolnieni z opłat. Obywatele zyskują prawo do składania skarg na naruszenia przepisów o AI, rozpatrywanych przez Sąd Ochrony Konkurencji i Konsumentów w Warszawie.

Dla polskich firm oznacza to, że okres swobody się kończy: większość wymogów AI Act — w tym obowiązki dla systemów wysokiego ryzyka oraz zasady przejrzystości i oznaczania treści generowanych przez AI — zacznie obowiązywać 2 sierpnia 2026 r. Warto już teraz zinwentaryzować wykorzystywane systemy AI, sklasyfikować je według poziomu ryzyka i przypisać odpowiedzialność za zgodność. Firmy rozwijające własne rozwiązania powinny rozważyć udział w piaskownicach regulacyjnych jako sposób na bezpieczne przetestowanie produktu przed wdrożeniem.

Unijny Digital Omnibus, którego formalne przyjęcie przez Radę UE jest spodziewane na 29 czerwca 2026 r., odracza większość obowiązków dla systemów AI wysokiego ryzyka: samodzielne systemy z Załącznika III (m.in. rekrutacja, scoring kredytowy, edukacja) mają czas do 2 grudnia 2027 r., a AI wbudowana w produkty regulowane z Załącznika I — do 2 sierpnia 2028 r. Kluczowe jest jednak to, czego Omnibus NIE przesunął: obowiązki transparentności z art. 50 rozporządzenia 2024/1689 (AI Act) wchodzą w życie zgodnie z pierwotnym harmonogramem, czyli 2 sierpnia 2026 r.

Art. 50 nakłada konkretne wymogi. Dostawcy muszą informować użytkowników, że mają do czynienia z systemem AI (np. chatbotem), o ile nie jest to oczywiste z kontekstu. Treści syntetyczne — tekst, obraz, audio, wideo — muszą być oznaczone w sposób możliwy do odczytu maszynowego i wykrycia jako wygenerowane przez AI. Podmioty stosujące AI (deployerzy) muszą ujawniać działanie systemów rozpoznawania emocji i kategoryzacji biometrycznej oraz oznaczać deepfake'i i treści tekstowe dotyczące spraw publicznych. Jedyny ukłon Omnibusu to czteromiesięczny okres przejściowy dla obowiązku oznaczania (watermarking, art. 50(2)) — do 2 grudnia 2026 r. — dla systemów wprowadzonych na rynek przed 2 sierpnia 2026 r.

Dla polskich firm oznacza to konkretny, nieprzesuwalny termin oddalony o nieco ponad pięć tygodni. Jeśli wykorzystujesz chatbota w obsłudze klienta, generujesz treści marketingowe lub graficzne za pomocą AI albo stosujesz materiały typu deepfake, do 2 sierpnia musisz wdrożyć stosowne oznaczenia i komunikaty informujące. Warto już teraz zinwentaryzować wszystkie punkty styku klientów i pracowników z AI, ustalić rolę firmy (dostawca czy deployer) i przygotować standardowe ujawnienia oraz oznaczanie treści — to relatywnie niski koszt w porównaniu z ryzykiem niezgodności, a w odróżnieniu od obowiązków dla systemów wysokiego ryzyka tej daty nie da się już „przeczekać”.

Polska kończy budowę krajowych ram nadzoru nad sztuczną inteligencją. Ustawę o systemach sztucznej inteligencji, która wdraża unijne rozporządzenie AI Act, Sejm przyjął 11 czerwca 2026 r. (421 głosów za, 3 przeciw, 18 wstrzymujących się), a następnie przyjął ją Senat — z poprawkami o charakterze głównie legislacyjno-technicznym. Jedna z poprawek zmienia harmonogram powoływania szefa nowego organu. Ustawa wraca teraz do Sejmu, który rozpatrzy senackie poprawki.

Ustawa powołuje Komisję Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji (KRiBSI) jako krajowy organ nadzoru rynku i pojedynczy punkt kontaktowy w relacjach z instytucjami UE. Komisja będzie m.in. wydawać decyzje, prowadzić rejestr skarg i tworzyć piaskownice regulacyjne, w których firmy mogą testować rozwiązania AI — mikro, małe i średnie przedsiębiorstwa są zwolnione z opłat za udział. Skargi obywateli będą mogły trafiać do KRiBSI, a sprawy sporne — do wyspecjalizowanego sądu w Warszawie. Prace toczą się pod presją kalendarza UE: 2 sierpnia 2026 r. państwa członkowskie mają mieć gotowe ramy instytucjonalne stosowania AI Act, a zaczynają obowiązywać przepisy dotyczące systemów wysokiego ryzyka oraz wymogi przejrzystości, w tym obowiązek oznaczania treści generowanych przez AI (art. 50).

Dla polskiej firmy to konkretny sygnał: ramy nadzoru przestają być teorią i zyskują krajowego egzekutora. Do 2 sierpnia warto zinwentaryzować, gdzie i jak organizacja używa AI, sklasyfikować zastosowania pod kątem ryzyka oraz przygotować oznaczanie treści generowanych lub istotnie modyfikowanych przez AI (zwłaszcza deepfake i materiały informacyjne). Firmy testujące innowacyjne rozwiązania powinny rozważyć piaskownice regulacyjne KRiBSI jako sposób na zgodne z prawem wdrożenie — to dobry moment, by mapowanie ryzyka i polityki użycia AI zamknąć przed sierpniem, a nie po pierwszych kontrolach.

11 czerwca 2026 r. Sejm przyjął ustawę o systemach sztucznej inteligencji, która wdraża w Polsce unijny AI Act. Za głosowało 421 posłów, 3 było przeciw, 18 wstrzymało się od głosu. Ustawa trafiła następnie do Senatu. Jej kluczowym elementem jest powołanie Komisji Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji (KRiBSI) jako krajowego organu nadzoru nad rynkiem systemów AI i pojedynczego punktu kontaktowego w relacjach z instytucjami UE.

KRiBSI zyska realne uprawnienia: będzie wydawać decyzje i nakładać sankcje administracyjne za naruszenia, prowadzić postępowania, rejestr skarg oraz wydawać indywidualne opinie i wyjaśnienia. Przewodniczącego powoła Sejm za zgodą Senatu na pięcioletnią kadencję. Dla firm istotne są dwa rozwiązania: piaskownice regulacyjne, czyli kontrolowane środowiska do testowania innowacyjnych systemów AI (z wyłączeniem opłat dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorstw), oraz możliwość uzyskania od Komisji indywidualnych opinii co do zgodności z przepisami. Ustawa domyka krajowe ramy egzekwowania AI Act, którego główne obowiązki — m.in. dotyczące systemów wysokiego ryzyka i przejrzystości — zaczynają obowiązywać od 2 sierpnia 2026 r.

Dla polskich firm oznacza to, że nadzór nad AI przestaje być abstrakcją — pojawia się konkretny organ z kompetencją do kontroli i kar (na gruncie AI Act za najpoważniejsze naruszenia grożą sankcje do 35 mln euro lub 7% światowego rocznego obrotu). Warto zareagować już teraz: zinwentaryzować wykorzystywane systemy AI i ich poziom ryzyka, przygotować obowiązki transparentności (w tym oznaczanie treści generowanych przez AI) przed 2 sierpnia, a firmy wdrażające własne rozwiązania powinny rozważyć piaskownicę regulacyjną KRiBSI jako bezpieczną ścieżkę testowania przed wejściem na rynek.

Rynek AI zmienia się szybciej niż jakakolwiek technologia wcześniej — nowe modele, regulacje i narzędzia pojawiają się praktycznie co tydzień. Większość firm nie ma czasu tego śledzić, a właśnie z tych zmian wynikają konkretne decyzje: co wdrożyć, czego unikać, na co się przygotować.

Dlatego uruchamiamy ten dział. Codziennie wybieramy 1–2 najważniejsze newsy ze świata AI i dopisujemy do nich krótki, praktyczny komentarz — co to oznacza dla Twojej firmy. Bez hype'u, bez przepisywania komunikatów prasowych. Konkret.

Jeśli chcesz porozmawiać o wdrożeniu AI u siebie, sprawdź nasze case studies albo napisz: m@suli.pl.