Data, wokół której zaplanowano większość prac nad zgodnością z AI Act, czyli 2 sierpnia 2026, nadeszła bez obowiązków, do których wszyscy się przygotowywali. Sześć dni wcześniej rozporządzenie (UE) 2026/1744 - cyfrowy omnibus w sprawie sztucznej inteligencji, opublikowane w Dzienniku Urzędowym 24 lipca 2026 i obowiązujące od 27 lipca - przesunęło datę stosowania dla samodzielnych systemów wysokiego ryzyka z art. 6 ust. 2 i załącznika III na 2 grudnia 2027, a dla AI pełniącej funkcję związanego z bezpieczeństwem elementu produktu podlegającego regulacji - na 2 sierpnia 2028. Jako powód podano, że normy zharmonizowane nie są gotowe. Artykuł 26, który niesie obowiązki spadające na podmioty stosujące, mieści się dokładnie w tym bloku, który się przesunął.
Na czas weszło co innego: artykuł 50, a obok niego artykuł 4, który obowiązywał już od 2 lutego 2025 i który omnibus przepisał sześć dni wcześniej. Żaden z nich nie pyta, czy Twoja AI jest systemem wysokiego ryzyka. Praca, którą te dwa artykuły tworzą, to inwentarz zasobów i polityka retencji logów - dwa artefakty, które Twoje pakiety dowodowe do NIS2 i ISO 27001 zawierają już w połowie. Nikt nie musi klasyfikować modelu, żeby wytworzyć którykolwiek z nich.
Prawie każdy zespół infrastrukturalny jest podmiotem stosującym, a nie dostawcą: używasz systemów AI, nad którymi sprawujesz kontrolę, w ramach działalności zawodowej, ale żadnego nie zbudowałeś i nie podpisałeś własną nazwą. To sprawia, że zestaw obowiązków jest węższy, niż sugeruje większość dostawców rozwiązań compliance - i zdecydowanie nie jest pusty.
Obowiązki podmiotu stosującego w AI Act i artykuł, który czyni z Ciebie dostawcę
Artykuł 25 ust. 1 zamienia podmiot stosujący w dostawcę, wraz z całym zestawem obowiązków z rozdziału III, w trzech sytuacjach: umieszczasz własną nazwę lub znak towarowy na systemie wysokiego ryzyka już wprowadzonym do obrotu, dokonujesz istotnej zmiany w systemie wysokiego ryzyka, który pozostaje systemem wysokiego ryzyka, albo zmieniasz przeznaczenie systemu AI, w tym systemu ogólnego przeznaczenia, tak że staje się on systemem wysokiego ryzyka. Trzeci przypadek łapie zespoły platformowe, choć nikt nie tyka modelu: podpięcie asystenta ogólnego przeznaczenia do decyzji wymienionej w załączniku III jest zmianą przeznaczenia, a papierologia, która z tego wynika, to nie ta papierologia, którą sobie zaplanowałeś. Ta konwersja działa na tym samym przesuniętym zegarze, więc jest ograniczeniem projektowym dla tego, co podepniesz w 2027, a nie obowiązkiem na dziś.
Kwota kary, która trafia do nagłówków, należy do kogoś innego. Artykuł 99 wycenia praktyki zakazane z artykułu 5 na maksymalnie 35 mln EUR albo 7% światowego rocznego obrotu. Naruszenia obowiązków operatorów, czyli tam, gdzie siedzą artykuł 26 i artykuł 50, mają pułap 15 mln EUR albo 3%, a wprowadzenie organu w błąd - 7,5 mln EUR albo 1%. Artykuł 99 ust. 6 odwraca następnie tę formułę dla MŚP i start-upów, ograniczając karę do niższej, a nie wyższej z tych dwóch wartości.
Inwentarz systemów AI to artefakt, na którym opiera się wszystko inne
Analiza IAPP opublikowana 6 maja 2026 wymieniła pięć rzeczy, których podmioty stosujące nie potrafią przedstawić na żądanie: rejestru systemów AI, pisemnego uzasadnienia klasyfikacji każdego systemu, nadzoru ludzkiego udokumentowanego czymś innym niż schemat organizacyjny, polityki retencji obejmującej konkretne systemy AI oraz zdefiniowanego progu eskalacji lub zawieszenia dla incydentów. Każda z tych pięciu rzeczy to coś, co buduje zespół infrastrukturalny, a cztery z nich są niemożliwe bez pierwszej. Rejestr systemów AI pisze się w oparciu o inwentarz maszyn, a Sencai buduje tę drugą listę, odpytując same konta - u jedenastu dostawców cloud i na sprzęcie on-premise, do którego dociera agent hosta - więc jej datą jest data przebiegu, a nie data ostatniej edycji.
Shadow AI to miejsce, w którym rejestr się psuje, i ma to swoją cenę. IBM Cost of a Data Breach Report 2025 wykazał, że jedna na pięć badanych organizacji zgłosiła naruszenie z udziałem AI, na którą nikt nie wydał zgody, a tam, gdzie udział shadow AI był wysoki, takie naruszenia kosztowały około 670 000 USD powyżej globalnej średniej wynoszącej 4,44 mln USD. Powiązanie ustawowe jest bezpośrednie: artykuł 50 wymaga ujawnienia, że człowiek ma do czynienia z systemem AI, a nie da się ujawnić systemu, o którym nie wiesz, że działa.
Wymogi logowania w AI Act stawiają sześciomiesięczną podłogę dwóm różnym stronom
Artykuł 26 ust. 6 wymaga od podmiotów stosujących przechowywania automatycznie generowanych rejestrów zdarzeń systemu AI wysokiego ryzyka, które pozostają pod ich kontrolą, przez okres odpowiedni do przeznaczenia systemu, nie krótszy niż sześć miesięcy, o ile prawo unijne lub krajowe nie stanowi inaczej. Artykuł 19 nakłada lustrzany obowiązek na dostawców, z tą samą sześciomiesięczną podłogą, więc liczba pojawia się w akcie dwukrotnie, u dwóch stron, z których każda założy, że to ta druga trzyma zapis.
Artykuł 12 ust. 3, napisany o identyfikacji biometrycznej, jest najbardziej użytecznym ustępem całego aktu dla każdego, kto projektuje format logu. Wymienia datę i godzinę początku oraz końca każdego okresu wykorzystywania, sprawdzaną referencyjną bazę danych, dane wejściowe, które doprowadziły do dopasowania, oraz tożsamość osób, które zweryfikowały wynik. Czytany jako specyfikacja, a nie jako przepis o biometrii, opisuje, co zawiera obronny wiersz logu: kiedy, wobec czego, na jakich danych wejściowych i z czyjego upoważnienia.
Ten sam ślad audytowy odpowiada na NIS2 i ISO 27001
Nic z tego nie jest nową pracą dowodową, jeśli jesteś już wewnątrz NIS2. Dyrektywa wymagała transpozycji do 17 października 2024 i uruchamia trzyetapowy zegar dla poważnych incydentów: wczesne ostrzeżenie w ciągu 24 godzin, pełniejsze powiadomienie w ciągu 72, raport końcowy w ciągu miesiąca. Dotrzymanie tego zegara to ćwiczenie z rekonstrukcji, czyli problem logów. ISO/IEC 27001:2022 ma odpowiadające temu zabezpieczenia od chwili publikacji: załącznik A 8.15 o wytwarzaniu, przechowywaniu i ochronie logów, 8.16 o monitorowaniu zachowań anomalnych. ISO/IEC 42001:2023, norma systemu zarządzania AI opublikowana 18 grudnia 2023, nie jest jeszcze zharmonizowaną normą europejską, więc certyfikacja według niej kupuje Ci wiarygodną odpowiedź dla klienta i żadnego domniemania zgodności z aktem.
Właśnie ta zbieżność jest argumentem za tym, żeby logować działanie wspierane przez AI tak jak każdą inną zmianę, zamiast stawiania drugiego rejestru nadzoru nad AI, który zdąży się zestarzeć do drugiego kwartału. Sencai bierze to dosłownie: rekomendacja naprawcza zaproponowana przez model i zatwierdzona przez człowieka trafia obok reguły firewalla, którą ktoś zmienił ręcznie, a aktualizacje i usunięcia odrzuca warstwa storage, a nie zniechęca do nich polityka. Przeczytaj artykuł 26 ust. 6 na tle takiego projektu, a jego sens się wyostrza. Sześć miesięcy logów to sześć miesięcy dowodów tylko wtedy, gdy retencja jest właściwością magazynu; zapis, który operator może po cichu zmienić w czwartym miesiącu, ma politykę retencji tak samo, jak podparte drzwi mają zamek.
Kwestionariusz dostawcy przychodzi na długo przed regulatorem
Twoi klienci też są objęci zakresem, a ich program compliance dociera do Ciebie jako prośba o dokument na miesiące przed jakimkolwiek regulatorem. Pytania są zawsze te same: którzy dostawcy modeli przetwarzają nasze dane, kiedy są angażowani, przy jakiej retencji i co powstrzymuje zużycie przed wymknięciem się spod kontroli. Na trzy z czterech da się odpowiedzieć dokumentem napisanym raz i opublikowanym, i tak właśnie na nie odpowiadamy. Czwarte się temu opiera, bo prawdziwa odpowiedź potrzebuje liczby, a nie akapitu: u nas jest to budżet na osobę ze sztywną górną granicą, jedyna forma, którą klient może skonfrontować z fakturą. Lista subprocesorów wymienia firmy; to Twoja umowa powierzenia i Twoje własne uzasadnienie klasyfikacji decydują, czy ich wymienienie wystarczy.
Co zbudować najpierw, a co może poczekać do 2027
Zacznij od rejestru: artykuł 50 wiąże już dziś, a wszystko późniejsze zależy od tego, czy wiesz, co prowadzisz. Maszynowo odczytywalne oznaczanie treści syntetycznych z systemów generatywnych wprowadzonych do obrotu przed 2 sierpnia 2026 ma okres przejściowy zamykający się 2 grudnia 2026, a obowiązki oznaczania deepfake'ów i tekstów wygenerowanych przez AI w sprawach interesu publicznego spadają na podmiot stosujący, a nie na dostawcę, który sprzedał Ci model. Potem ustaw retencję: sześć miesięcy to podłoga dla systemów wysokiego ryzyka, a nie cel, i zderzy się z regułą ochrony danych, którą już napisałeś.
Artykuł 4 kosztuje najmniej z całej trójki. Omnibus złagodził go z zapewniania wystarczającego poziomu kompetencji w zakresie AI na podejmowanie środków, które wspierają rozwój tych kompetencji, z wyraźnym zapisem, że nie trzeba gwarantować konkretnego poziomu u żadnej pojedynczej osoby, więc opatrzona datą lista obecności z godzinnego szkolenia jest najtańszym zgodnym artefaktem w całym akcie. Wykonuj tę pracę przez cały 2027 rok, a 2 grudnia nadejdzie z napisanym rejestrem i regułą retencji już zastosowaną do systemów, które ten rejestr wymienia, a nie powstawać w tym samym miesiącu, w którym te systemy wchodzą w zakres. Rejestr i tak idzie pierwszy.