Rozporządzenie najpierw pyta, kim jesteś
Dwa słowa niosą w tym rozporządzeniu większość ciężaru i żadne z nich nie brzmi „wysokie ryzyko”. Dostawca buduje system AI albo zleca jego zbudowanie i wprowadza go do obrotu pod własną nazwą. Podmiot stosujący używa systemu AI we własnej działalności, na własną odpowiedzialność. Niemal każdy obowiązek jest zaadresowany do jednego albo drugiego, więc pierwsze pytanie nie brzmi „co robi mój system”, tylko „kim jestem przy tym konkretnym systemie”.
Większość firm, które cokolwiek automatyzują, jest jednym i drugim naraz. Podmiotem stosującym wobec asystenta wbudowanego w CRM, bo zbudował go i wypuścił ktoś inny. Dostawcą wobec bota, którego zespół złożył na API modelu i podpisał własnym logo. Ta sama firma, to samo popołudnie, dwa różne zestawy obowiązków, a papiery do każdego z nich lądują u innego kontrahenta.
Ta granica potrafi się przesunąć bez niczyjej decyzji. Zgodnie z artykułem 25 podmiot stosujący staje się dostawcą systemu wysokiego ryzyka w trzech sytuacjach: gdy opatrzy cudzy system własną nazwą albo znakiem towarowym, gdy istotnie go zmodyfikuje, albo gdy zmieni jego przeznaczenie tak, że system dotąd nienależący do wysokiego ryzyka - w tym system ogólnego przeznaczenia - do niego trafia. Pierwotny dostawca nie znika, ma współpracować i udostępnić potrzebne informacje, ale dokumentacja zgodności jest od tej chwili twoja.
To godzina z arkuszem, zanim będzie to godzina z prawnikiem. Wypisz każdy system AI na produkcji, dopisz dostawcę, dopisz, czyje logo stoi pod wynikiem, i zaznacz, czy zmieniałeś przeznaczenie. Ten sam odruch inwentaryzacji, który rozstrzyga, ile kontroli naprawdę wymaga dany proces, podpowiada też, w której z dwóch ról akurat występujesz.
Kalendarz, stan na wrzesień 2026
To jedyna sekcja tego tekstu, która się dezaktualizuje, i robi to szybciej niż cokolwiek innego na tym blogu. Tekst ukazał się 24 lipca 2026, a 24 września 2026 sprawdziliśmy daty poniżej ponownie, tym razem w opublikowanych aktach, unijnym i polskim. Zanim na czymkolwiek stąd oprzesz decyzję, otwórz podlinkowane źródła i sprawdź stan bieżący. To wskazówki inżynierskie od ludzi, którzy takie systemy budują, aktualne na dzień sprawdzenia, i nie są poradą prawną.
Zacznij od statusu prawnego, bo przez całe lato relacje myliły się w obie strony. Digital Omnibus on AI, pakiet przesuwający terminy dla wysokiego ryzyka, już obowiązuje. Parlament Europejski zatwierdził go 16 czerwca 2026, Rada przyjęła go ostatecznie 29 czerwca, a akt podpisano 8 lipca. Jako rozporządzenie (UE) 2026/1744 ukazał się w Dzienniku Urzędowym UE 24 lipca 2026 i wszedł w życie trzeciego dnia po publikacji, czyli 27 lipca, jeszcze przed 2 sierpnia.
Czyli: przesunięcie przestało być zapowiedzią i jest prawem. Kiedy pisaliśmy pierwszą wersję tego tekstu, Gibson Dunn przypominał, że nowe daty zwiążą dopiero po publikacji w Dzienniku Urzędowym. Ten warunek jest już spełniony. Nie wyrzucajcie jednak tego, co zrobiliście pod wysokie ryzyko. Żaden obowiązek nie zrobił się lżejszy. Przesunęła się wyłącznie data, do której jest przypięty.
Nie ruszył się natomiast artykuł 50, czyli przejrzystość. To akurat ta część, na którą firma z normalną automatyzacją jest najbardziej wystawiona, i jednocześnie ta, do której prawie nikt się nie przygotowywał, bo rok uwagi poszedł na klasyfikację wysokiego ryzyka.
| Obowiązek | Kogo wiąże | Od kiedy | Co realnie zmieniasz w systemie |
|---|---|---|---|
| Praktyki zakazane (art. 5) | Wszystkich: dostawców i podmioty stosujące | 2 lutego 2025, już obowiązuje; dwa nowe zakazy z omnibusa (generowanie intymnych wizerunków osób bez ich zgody i materiałów z wykorzystywaniem dzieci) od 2 grudnia 2026 | Nie ma czego konfigurować. Wnioskowanie o emocjach pracowników lub uczniów, scoring społeczny, masowe zbieranie wizerunków twarzy: funkcja wypada z produktu. |
| Kompetencje w zakresie AI (art. 4) | Dostawców i podmioty stosujące | 2 lutego 2025; omnibus złagodził go z zapewnienia poziomu kompetencji do podejmowania proporcjonalnych działań wspierających | Wskazany właściciel każdego systemu i krótki, spisany instruktaż dla osób, które go obsługują. |
| Informacja, że człowiek ma do czynienia z maszyną (art. 50 ust. 1) | Dostawcę systemu | 2 sierpnia 2026 | Jedna widoczna linijka w widżecie, najpóźniej przy pierwszej wymianie zdań. Nie w regulaminie. |
| Maszynowo czytelne oznaczanie treści syntetycznej (art. 50 ust. 2) | Dostawcę systemu generującego | 2 sierpnia 2026; systemy wprowadzone do obrotu wcześniej mają czas do 2 grudnia 2026 | Oznaczenie nakładane tam, gdzie treść powstaje, a nie tam, gdzie jest publikowana, żeby przetrwało resztę pipeline'u. |
| Oznaczanie deepfake'ów i tekstów AI publikowanych w sprawach interesu publicznego (art. 50 ust. 4) | Podmiot stosujący, który publikuje | 2 sierpnia 2026 | Widoczna etykieta przy pierwszym kontakcie z treścią, chyba że za tekst odpowiada redakcyjnie człowiek. |
| Uprawnienia Komisji i Urzędu ds. AI wobec modeli ogólnego przeznaczenia (art. 88-93 i 101) | Dostawców modeli GPAI | 2 sierpnia 2026 | Nic, o ile nie trenujesz i nie wypuszczasz modeli. To pytanie do dostawcy przy przeglądzie umów, nie zmiana w twoim kodzie. |
| Obowiązki wysokiego ryzyka, systemy samodzielne z załącznika III | Dostawców, plus obowiązki podmiotu stosującego z art. 26 | Było 2 sierpnia 2026, jest 2 grudnia 2027 | Zarządzanie ryzykiem, jakość danych, logowanie, nadzór człowieka, rejestracja. Data się przesunęła, teczka do skompletowania nie. |
| Obowiązki wysokiego ryzyka, AI wbudowane w produkty regulowane (załącznik I) | Dostawców | Było 2 sierpnia 2027, jest 2 sierpnia 2028 | Ta sama teczka, wpięta w ocenę zgodności, którą produkt i tak przechodzi. |
O karach, bo to zwykle następne pytanie. Artykuł 99 ustawia pułap za praktyki zakazane na 35 mln euro albo 7% światowego rocznego obrotu, zależnie co wyższe, a za resztę, w tym za przejrzystość, na 15 mln euro albo 3%. Podanie organowi nieprawdziwych informacji kończy się na 7,5 mln albo 1%. Dla MŚP kara jest ograniczona do niższej z tych dwóch wartości. To sufity, nie cenniki, a organ, który miałby je nakładać, w części państw dopiero powstaje.
Tabela ukrywa jeszcze jedno. Przesunięcie kupiło czas, nie zwolnienie: rekrutacja, scoring kredytowy, edukacja i monitorowanie pracowników zostają w załączniku III, tylko rozliczają się z końcem 2027 zamiast w sierpniu 2026. Jeśli zaczęliście tę robotę, dokończcie ją spokojnie zamiast odkładać, bo termin, który raz się przesunął, przesunął się z pełną procedurą legislacyjną za sobą i drugi raz raczej nie pojedzie.
Warstwa krajowa przestała być zapowiedzią. Ustawa z 3 lipca 2026 o systemach sztucznej inteligencji, która wdraża AI Act w Polsce, ukazała się w Dzienniku Ustaw 27 lipca 2026 (poz. 1003) i weszła w życie 11 sierpnia. Organem nadzoru rynku jest Komisja Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji. KRiBSI rozpatruje skargi i prowadzi ich rejestr, wydaje opinie indywidualne, nakłada kary i prowadzi piaskownice regulacyjne, z których mikro-, mali i średni przedsiębiorcy mogą korzystać nieodpłatnie.
Nie wszystko ruszyło jednak w sierpniu. Przepisy o opiniach indywidualnych, kontrolach, postępowaniach i karach zaczynają działać po trzech miesiącach od ogłoszenia ustawy, czyli 28 października 2026. Przewodniczącą KRiBSI Sejm powołał 18 września 2026, a ustawa daje Senatowi miesiąc na zgodę i brak uchwały w tym terminie też oznacza zgodę. Pierwsze posiedzenie pełnej Komisji ma się odbyć w ciągu trzech miesięcy od wejścia ustawy w życie. Jedno się przez to nie zmienia: rozporządzenie stosuje się bezpośrednio, a ustawa krajowa buduje tylko maszynerię do jego egzekwowania, więc organ, który dopiero się rozkręca, nie jest tarczą.
Co AI Act dla firm znaczy w działającym systemie
Zdejmij numery artykułów i obowiązki na najbliższy czas lądują w zwykłym stosie automatyzacji jako kilka zmian, z których żadna nie jest projektem. Rób najpierw te tanie. To akurat one pierwsze rzucają się w oczy klientowi.
Sporo z tych odruchów już macie. Rejestr czynności przetwarzania z RODO to ta sama inwentaryzacja co spis systemów AI, ocena skutków to to samo ważenie kosztu błędu, a obowiązkowy KSeF nauczył polskie firmy, że termin regulacyjny jest głównie zadaniem integracyjnym, a nie prawnym. AI Act pracuje na tych samych mięśniach, tylko przykłada je do innego obiektu.
Jedna z nich to linijka tekstu. Jeśli człowiek może trafić na rozmowę z twoim systemem, musi wiedzieć, że to system, i musi wiedzieć najpóźniej przy pierwszej wymianie zdań, a nie trzy kliknięcia w głąb polityki prywatności. To po cichu wycina wzorzec, który wdrożyło mnóstwo zespołów: bot z ludzkim imieniem, zdjęciem ze stocka i zerową informacją, że Marta jest modelem językowym. Wyjątek dla sytuacji oczywistych dla rozsądnie zorientowanej osoby jest kiepskim miejscem do obrony, jeśli włożyliście pracę w to, żeby bot brzmiał jak człowiek.
Oznaczanie treści generowanej kosztuje więcej, bo należy tam, gdzie treść powstaje, a nie tam, gdzie jest publikowana. Nasz pipeline treści dla OnlyFarms jest dokładnym kształtem tego problemu: terminy wchodzą jako CSV, dwa kolejne wywołania modelu produkują ciało HTML i metadane SEO, linki są sprawdzane po HTTP, a cały payload leci POST-em do admin API bez czytania przez człowieka. Jest w takim pipelinie jedno uczciwe miejsce na proweniencję i jest nim sam payload, obok obiektu seo i zwalidowanej treści, a nie checkbox dorzucony później w CMS-ie. Jeśli generowanie i publikacja to osobne usługi, zdecydujcie teraz, która z nich jest właścicielem oznaczenia, bo „obie” niezawodnie produkuje część treści oznaczoną dwa razy i część nieoznaczoną wcale.
Jest jeszcze coś, czego artykuł 50 nie wymaga wcale: wiedzieć, skąd wzięła się każda liczba. Na bazie wiedzy z 500 tys. rekordów każda liczbowa deklaracja jest weryfikowana względem źródłowego fragmentu, zanim odpowiedź wyjdzie, a deklaracja bez możliwego do pobrania źródła zostaje oznaczona jako niezweryfikowana zamiast wygładzona w płynne zdanie. Dziś nikt tego od zwykłego asystenta biznesowego nie wymaga. I tak jest to tanie ubezpieczenie, bo obowiązki śledzenia przychodzące z wysokim ryzykiem są w dużej mierze sformalizowaniem tego nawyku, a dokładanie proweniencji do systemu, który nigdy jej nie miał, to przepisanie, nie łatka.
Na końcu granica między czytaniem a pisaniem. Agent czytający CRM i agent piszący do CRM to dwa różne obiekty w każdym sensie, który tu ma znaczenie, dlatego granicę uprawnień warto zaprojektować, a nie odziedziczyć po kluczu API, który akurat leżał. Odczyt to głównie pytanie o podstawę przetwarzania i minimalizację danych. Zapis to pytanie o odpowiedzialność, i od niego zaczyna się kolejna sekcja.
Nadzór człowieka to decyzja inżynierska, zanim stanie się prawna
Wymóg nadzoru człowieka siedzi w rozdziale o wysokim ryzyku, czyli w tej części, która właśnie pojechała na koniec 2027. To kiepski powód, żeby go odkładać, i jeszcze gorszy, żeby go budować. Zespoły, które wstawiają bramkę akceptacji, bo kazał im przepis, dostają bramkę zadowalającą audytora i irytującą wszystkich, którzy z niej korzystają. Zespoły, które policzyły koszt błędnej akcji, dostają bramkę w miejscu, w którym coś zmienia.
Inżynier wyścigowy, którego zbudowaliśmy do sesji iRacing na żywo, stawia tę granicę twardo i postawił ją z powodów, które nie mają nic wspólnego z Brukselą. Agent czyta telemetrię 64 aut przez 19 narzędzi MCP i odpowiada kierowcy w niecałe dwie sekundy, całkowicie samodzielnie. Potem dochodzi do komend pit-stopu i się zatrzymuje. Odczyt jest autonomiczny, działanie już nie. Agent może zarekomendować i przygotować zjazd, ale kierowca zatwierdza go, zanim cokolwiek trafi do auta, bo błędna decyzja o pit-stopie jest nie do odkręcenia w sposób, w jaki błędny szacunek czasu okrążenia nie jest.
Asystent AI dla biura rektora Miras University stosuje ten sam podział w znacznie wolniejszej dziedzinie. Przygotowuje przydziały zadań między wydziałami, pilnuje tego, co po terminie, i odpowiada na pytania analityczne o studentów i kadrę, ale przydziały i decyzje zatwierdza człowiek, a każde działanie jest logowane, więc zostaje ślad, kto co zaakceptował. Jest tam druga zasada warta skopiowania: asystent nie ma prawa odpowiedzieć na pytanie o statystykę „z pamięci”. Liczby są pobierane z danych uczelni w momencie pytania albo nie padają wcale.
Oba te systemy powstały, zanim ktokolwiek tego wymagał, i o to chodzi. Bramkuj po skutku działania, a nie po pewności modelu, i zapisuj akceptację. Kiedy obowiązki wysokiego ryzyka realnie wejdą, dokument, o który poprosi teczka, to zapis tego, kto sprawował nadzór, a log prowadzony od dwóch lat jest wart nieporównanie więcej niż polityka napisana w pośpiechu miesiąc wcześniej.
Pierwszy zapyta klient, nie urząd
W praktyce pierwsze pytanie o zgodność z AI Act przychodzi z działu zakupów kontrahenta, a nie od organu. Widzimy to w rozmowach od miesięcy: korporacja, bank albo instytucja publiczna dorzuca do ankiety dostawcy sekcję o sztucznej inteligencji, bo jej własny dział compliance kazał, i nagle trzeba w tydzień odpowiedzieć na pytania, których nikt wcześniej nie zadawał.
Pytania są zaskakująco powtarzalne. Czy w produkcie jest AI i gdzie dokładnie. Czy użytkownik jest o tym informowany. Czy treść generowana jest oznaczana. Kto jest dostawcą, a kto podmiotem stosującym. Czy jest nadzór człowieka nad działaniami, które coś zmieniają. Dokąd wychodzą dane i do jakiego modelu. To dosłownie ta sama lista, którą zrobiliście przy inwentaryzacji na początku tego tekstu, przepisana na formularz.
Jeśli ten spis istnieje, ankieta zajmuje godzinę. Jeśli nie istnieje, zajmuje trzy tygodnie, w trakcie których ktoś po stronie klienta pyta, dlaczego to trwa. Osobno warto przejrzeć umowy: przy artykule 25 klient, który wystawia wasz system pod własną marką, staje się jego dostawcą, a to jest rzecz, którą lepiej mieć zapisaną w umowie niż odkrytą w trakcie sporu.
Dobra wiadomość jest taka, że nic z tego nie jest pracą prawniczą. To inwentaryzacja, kilka linijek w interfejsie, oznaczenie w payloadzie i log akceptacji, czyli zwykła robota integracyjna, a takie wdrożenia bywają współfinansowane z programów na cyfryzację, jeśli i tak planujecie większy krok.
Checklista na ten tydzień
Nic z tego nie wymaga konsultanta, a większość wymaga jednego popołudnia. Rób to w tej kolejności, bo każdy krok zawęża następny.
Zrób spis. Jeden wiersz na każdy system AI na produkcji, łącznie z tymi, które przyszły jako funkcja w oprogramowaniu, które i tak kupiliście. W każdym wierszu: dostawca, czy pod wynikiem stoi wasza marka, czy zmienialiście przeznaczenie. Ta ostatnia kolumna rozstrzyga, czy jesteście podmiotem stosującym, czy po cichu dostawcą z artykułu 25.
Przejdź własny produkt jak obcy człowiek. Otwórz każde miejsce, w którym da się wpaść w rozmowę: widżet na stronie, pomocnik w aplikacji, numer na WhatsAppie, autoresponder, który rok temu zrobił się sprytny. Wszędzie tam, gdzie ktoś mógłby rozsądnie sądzić, że pisze do człowieka, dodaj linijkę. To jeden string i jeden deploy.
Prześledź jeden kawałek generowanej treści od początku do końca. Od wywołania modelu do opublikowanej strony, z wypisaniem każdej usługi po drodze. Wybierz najwcześniejszy punkt, który potrafi nałożyć oznaczenie tak, żeby nic dalej go nie zdarło, i uczyń tę usługę właścicielem. Jeśli takiego punktu nie ma, właśnie znaleźliście prawdziwe zadanie.
Wypisz wszystkie akcje zapisu, jakie mogą wykonać wasi agenci. Wysłane maile, zaktualizowane rekordy, wystawione faktury, zamknięte zgłoszenia, zaakceptowane zwroty. Obok każdej dopisz, ile kosztuje jej błędna wersja i jak długo trwa cofnięcie. Co drogie i trudne do odkręcenia, dostaje potwierdzenie; reszta jedzie sama. To ten sam triaż co bramka na komendach pit-stopu, przełożony na firmę zamiast na auto wyścigowe.
Sprawdź, czy odpowiecie na pytanie „kto to zatwierdził” dla zeszłego wtorku. Nie w teorii, na realnych danych. Jeśli odpowiedź wymaga sklejania trzech systemów, to log jest pierwszą rzeczą do naprawienia i jest to mniejsza robota, niż brzmi.
Przeczytaj listę z artykułu 5 pod roadmapę, nie pod kod. Pułapką w zwykłych firmach są narzędzia HR: wnioskowanie o emocjach czy nastrojach pracowników jest zakazane wprost, nie objęte zarządzaniem ryzykiem, a ma zwyczaj pojawiać się jako punkt na slajdzie u dostawcy.
Wpisz w kalendarz datę ponownego sprawdzenia. Omnibus już obowiązuje, ale najbliższe daty wciąż są przed wami: 28 października 2026 wchodzą w życie polskie przepisy o kontrolach i karach, a 2 grudnia 2026 kończy się okres przejściowy na oznaczanie treści w systemach wprowadzonych do obrotu przed sierpniem. Uczciwe zakończenie tego tekstu brzmi więc: sprawdź status sam, zamiast ufać zdjęciu zrobionemu we wrześniu. Jeśli przydałoby się drugie spojrzenie na podział odczyt/zapis albo na miejsce bramki, od tego jest nasz bezpłatny audyt, ale całą listę powyżej da się przejść bez nas i warto to zrobić tak czy inaczej.
FAQ
Czy chatbot na mojej stronie podlega AI Act?
Bot rozmawiający z klientami mieści się w zakresie, a przypięty do niego obowiązek jest drobny. Artykuł 50 wymaga, żeby człowiek został poinformowany, że ma do czynienia z systemem AI, wyraźnie i najpóźniej przy pierwszej wymianie zdań. Jest wyjątek dla sytuacji oczywistych dla rozsądnie zorientowanej osoby, ale to cienka osłona, jeśli bot ma ludzkie imię i awatar. Widoczna linijka nad polem wpisywania załatwia sprawę.
Czy termin 2 sierpnia 2026 się przesunął, czy nie?
Przesunęła się połowa. Obowiązki wysokiego ryzyka dla samodzielnych systemów z załącznika III pojechały z 2 sierpnia 2026 na 2 grudnia 2027, a dla AI wbudowanego w produkty regulowane na 2 sierpnia 2028, mocą pakietu Digital Omnibus on AI. Obowiązki przejrzystości z artykułu 50 nie ruszyły się i obowiązują od 2 sierpnia 2026, z okresem przejściowym do 2 grudnia 2026 na oznaczanie treści w formacie odczytywalnym maszynowo w systemach, które były już na rynku. Omnibus, czyli rozporządzenie (UE) 2026/1744, ukazał się w Dzienniku Urzędowym 24 lipca 2026 i obowiązuje od 27 lipca, więc nowe daty są już wiążące.
Korzystamy tylko z cudzego modelu, na przykład OpenAI. Czy AI Act nas dotyczy?
Budowanie na cudzym modelu czyni was co najmniej podmiotem stosującym, a często również dostawcą. Dostawca modelu odpowiada za obowiązki dotyczące modeli ogólnego przeznaczenia, wy odpowiadacie za system, który złożyliście i podpisaliście własną nazwą. Artykuł 25 idzie dalej: jeśli system przebrandujecie, istotnie zmodyfikujecie albo zmienicie jego przeznaczenie tak, że staje się systemem wysokiego ryzyka, stajecie się jego dostawcą i dokumentacja zgodności przechodzi na was.
Czy trzeba oznaczać wszystko, co wygeneruje AI?
Oznaczanie rozpada się na dwa różne obowiązki i żaden nie obejmuje wszystkiego. Dostawca systemu generującego syntetyczny obraz, dźwięk, wideo albo tekst ma oznaczyć wynik w sposób czytelny maszynowo. Podmiot stosujący, który publikuje deepfake albo tekst wygenerowany przez AI informujący opinię publiczną o sprawach interesu publicznego, ma to ujawnić widocznie, chyba że za tekst odpowiada redakcyjnie człowiek. Wewnętrzny draft albo streszczenie, które nie wychodzi poza zespół, jest poza jednym i drugim.
Czy nasza wewnętrzna automatyzacja to wysokie ryzyko?
Większość wewnętrznej automatyzacji nie jest wysokiego ryzyka, a typowe wyjątki dotyczą decyzji o ludziach. Załącznik III obejmuje między innymi rekrutację, monitorowanie pracowników i decyzje o awansach, scoring kredytowy, edukację oraz dostęp do usług podstawowych. Pipeline fakturowy albo klasyfikator dokumentów zwykle jest poza tym. Jeśli wasz dotyka zatrudnienia albo oceny pracowników, jesteście na ścieżce do 2 grudnia 2027, a nie poza zakresem.
Mamy wdrożone RODO. Czy to wystarczy do AI Act?
RODO daje solidny start i nie zastępuje AI Act, bo pilnuje czego innego. RODO pyta o dane osobowe: podstawę, zakres, retencję, prawa osoby. AI Act pyta o system: kim przy nim jesteście, czy człowiek wie, że rozmawia z maszyną, czy treść generowana jest oznaczona, kto nadzoruje działania. Rejestr czynności przetwarzania i ocena skutków to jednak te same odruchy, więc realnie dokładacie warstwę, a nie zaczynacie od zera. Krajowym organem nadzoru rynku jest Komisja Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji, powołana ustawą obowiązującą od 11 sierpnia 2026, a to, od kiedy może kontrolować i karać, znajdziecie w sekcji z kalendarzem.
- 24 września 2026Aktualizacja kalendarza: omnibus (rozporządzenie (UE) 2026/1744) obowiązuje od 27 lipca 2026, a polska ustawa o systemach sztucznej inteligencji od 11 sierpnia 2026, z przepisami o kontrolach i karach od 28 października.
- 24 lipca 2026Publikacja.