Home •Blog
TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT.
Sortuj po tematach
Sztuczna Inteligencja w Farmacji: Wdrożenia i Walidacja Oprogramowania Zgodnie z nowymi Regulacjami UE
Współczesny przemysł farmaceutyczny dynamicznie rozwija się dzięki sztucznej inteligencji (AI), która oferuje bezprecedensowe możliwości w odkrywaniu leków, optymalizacji produkcji i kontroli jakości. Wdrażanie tych technologii w regulowanym środowisku wymaga ścisłego przestrzegania norm. Kluczowym elementem zapewnienia bezpieczeństwa pacjenta i jakości produktu leczniczego jest walidacja systemów skomputeryzowanych w erze AI zgodnie z projektem nowych wytycznych UE dla farmacji. Niniejszy artykuł omawia najnowsze regulacje unijne, w tym Akt o Sztucznej Inteligencji oraz specyficzne wytyczne EudraLex, a także przedstawia praktyczne aspekty wdrażania i walidacji AI w farmacji. 1. Regulacje dotyczące AI w UE 2025: Akt o Sztucznej Inteligencji (AI Act) Akt o Sztucznej Inteligencji (AI Act), który wszedł w życie w lutym 2025 roku, stanowi pierwsze na świecie kompleksowe ramy prawne dla AI, mające na celu zapewnienie zaufania do technologii w Europie. Wprowadza podejście oparte na ryzyku, klasyfikując systemy AI według poziomu potencjalnego zagrożenia. AI Act wszedł w życie 1 sierpnia 2024 roku, a jego wymagania są wdrażane stopniowo. Pierwsze przepisy, w tym zakaz „niedopuszczalnego ryzyka” i wymóg „AI literacy”, obowiązują od 2 lutego 2025 roku. Obowiązki dla dostawców modeli AI ogólnego przeznaczenia (GPAI) wchodzą w życie 2 sierpnia 2025 roku, choć finalizacja Kodeksu Postępowania GPAI została opóźniona do sierpnia 2025 roku. Większość przepisów, w tym te dotyczące systemów „wysokiego ryzyka”, zostanie wdrożona do 2 sierpnia 2026 roku, z dalszymi fazami implementacji do lata 2027 roku. Ten stopniowy harmonogram tworzy złożony i dynamiczny krajobraz zgodności regulacyjnej. Akt o Sztucznej Inteligencji definiuje cztery poziomy ryzyka: niedopuszczalne, wysokie, ograniczone i minimalne.Systemy niedopuszczalnego ryzyka są kategorycznie zakazane, ponieważ stanowią wyraźne zagrożenie dla bezpieczeństwa i praw podstawowych (np. manipulacje podprogowe, scoring społeczny, nieukierunkowane skanowanie twarzy). Przepisy dotyczące kar za naruszenia art. 5 wchodzą w życie 2 sierpnia 2025 r. Systemy wysokiego ryzyka to te, które stanowią poważne ryzyko dla zdrowia, bezpieczeństwa lub praw podstawowych. Obejmuje to AI używane jako komponenty bezpieczeństwa produktów objętych unijnym prawodawstwem harmonizacyjnym (np. w medycynie) lub wymienione w Załączniku III, chyba że nie stanowią znaczącego ryzyka. Systemy wysokiego ryzyka podlegają rygorystycznym obowiązkom, takim jak adekwatna ocena ryzyka, wysoka jakość danych, rejestrowanie aktywności, szczegółowa dokumentacja, jasne informacje dla użytkownika, nadzór ludzki oraz wysoki poziom solidności, cyberbezpieczeństwa i dokładności. Kluczowym wymogiem AI Act jest także „AI literacy” (umiejętność w zakresie AI). Od 2 lutego 2025 r. dostawcy i użytkownicy systemów AI muszą zapewnić, że ich personel posiada „wystarczający poziom AI literacy”. Wymóg ten dotyczy wszystkich systemów AI, nie tylko tych wysokiego ryzyka, i obejmuje zdolność do oceny implikacji prawnych i etycznych oraz krytycznej interpretacji wyników. AI Act jest ramą horyzontalną, która ma współistnieć z prawem sektorowym. Istnieje potrzeba jasności, w jakim stopniu ogólne zasady AI Act będą regulować użycie AI przez firmy farmaceutyczne, zwłaszcza w kontekście systemów wysokiego ryzyka. Europejska Agencja Leków (EMA) i Heads of Medicines Agencies (HMA) aktywnie pracują nad własnymi wytycznymi dotyczącymi AI w cyklu życia produktów leczniczych, co wskazuje na potrzebę specyficznych regulacji branżowych. 2. Praktyczne Aspekty Wdrożeń AI w Produkcji Farmaceutycznej: Wytyczne EudraLex Annex 22 W kontekście ogólnych ram AI Act, sektor farmaceutyczny otrzymuje bardziej szczegółowe wytyczne poprzez aktualizację EudraLex Volume 4. Kluczowe znaczenie mają zrewidowany Annex 11 dotyczący systemów skomputeryzowanych oraz zupełnie nowy Annex 22 poświęcony sztucznej inteligencji. Zrewidowany Annex 11 – Systemy Skomputeryzowane wzmacnia wymagania dotyczące zarządzania cyklem życia systemów skomputeryzowanych, kładąc nacisk na kompleksowe stosowanie zasad zarządzania ryzykiem jakości (QRM) na wszystkich etapach. Uściślono kontrole związane z zapewnieniem integralności danych, ścieżek audytu, podpisów elektronicznych i bezpieczeństwa systemu. Nowy Annex 22 – Sztuczna Inteligencja ustanawia specyficzne wymagania dla stosowania AI i uczenia maszynowego w produkcji substancji czynnych i produktów leczniczych. Zakres Zastosowania: Annex 22 dotyczy systemów skomputeryzowanych, w których modele AI są wykorzystywane w krytycznych zastosowaniach, czyli tych z bezpośrednim wpływem na bezpieczeństwo pacjenta, jakość produktu lub integralność danych, np. do przewidywania lub klasyfikacji danych. Dotyczy to konkretnie modeli uczenia maszynowego (AI/ML), które uzyskują funkcjonalność poprzez trening na danych. Kluczowe Ograniczenia i Wykluczenia: Annex 22 ma bardzo precyzyjne ograniczenia. Dotyczy wyłącznie modeli statycznych (nie adaptujących się w trakcie użytkowania) i deterministycznych (identyczne dane wejściowe zawsze dają identyczne dane wyjściowe). Modele dynamiczne (ciągle uczące się) i probabilistyczne (identyczne dane wejściowe mogą nie dawać identycznych wyników) nie powinny być używane w krytycznych zastosowaniach GMP. Co więcej, Generatywna AI i Duże Modele Językowe (LLM) są wyraźnie wykluczone z krytycznych zastosowań GMP. Jeśli te modele są używane w niekrytycznych zastosowaniach, wykwalifikowany i przeszkolony personel musi zapewnić, że ich wyniki są odpowiednie, co implikuje podejście „human-in-the-loop” (HITL). Zasady Ogólne: Wymagana jest ścisła współpraca między wszystkimi zaangażowanymi stronami (eksperci merytoryczni (SME), QA, data scientists, IT) podczas selekcji algorytmów, treningu, walidacji, testowania i operacji. Personel musi posiadać odpowiednie kwalifikacje. Pełna dokumentacja wszystkich działań musi być dostępna i przeglądana. Wszystkie działania muszą być wdrażane w oparciu o ryzyko dla bezpieczeństwa pacjenta, jakości produktu i integralności danych. Zamierzone Zastosowanie (Intended Use): Należy szczegółowo opisać zamierzone zastosowanie modelu i jego specyficzne zadania, bazując na dogłębnej wiedzy o procesie. Obejmuje to charakterystykę danych wejściowych i identyfikację ograniczeń. Kryteria Akceptacji: Należy zdefiniować odpowiednie metryki testowe do pomiaru wydajności modelu (np. macierz pomyłek, czułość, swoistość, dokładność, precyzja i/lub F1 score). Kryteria akceptacji muszą być co najmniej tak wysokie, jak wydajność zastępowanego procesu. Dane Testowe: Dane testowe muszą być reprezentatywne dla i rozszerzać pełną przestrzeń próbki zamierzonego zastosowania. Powinny być stratyfikowane, obejmować wszystkie podgrupy i odzwierciedlać ograniczenia. Zbiór danych testowych musi być wystarczająco duży, aby obliczyć metryki z odpowiednią pewnością statystyczną. Etykietowanie danych testowych musi być zweryfikowane. Niezależność Danych Testowych: Kontrole techniczne i/lub proceduralne muszą zapewnić niezależność danych testowych, co oznacza, że dane użyte do testowania nie mogą być używane podczas rozwoju, treningu lub walidacji modelu. Wykonanie Testów: Testy muszą zapewnić, że model jest odpowiedni do zamierzonego zastosowania i „dobrze generalizuje”. Wymagany jest przygotowany i zatwierdzony plan testów. Wszelkie odchylenia muszą być udokumentowane i uzasadnione. Wyjaśnialność (Explainability): Systemy muszą rejestrować cechy w danych testowych, które przyczyniły się do klasyfikacji lub decyzji. Należy stosować techniki atrybucji cech (np. SHAP, LIME) lub narzędzia wizualne. Pewność (Confidence): System powinien logować wynik pewności modelu dla każdego wyniku. Niskie wyniki pewności powinny być oflagowane jako „niezdecydowane”. Operacje (Ciągłe Użycie): Model, system i proces muszą być pod kontrolą zmian. Wymagane jest regularne monitorowanie wydajności modelu i przestrzeni próbek wejściowych (data drift). 3. AI w Produkcji Leków: Zastosowania i Korzyści Integracja sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym prowadzi do znaczących przekształceń w procesie odkrywania i rozwoju leków oraz zarządzania sektorem farmaceutycznym. AI usprawnia każdy etap, od odkrywania leków po badania kliniczne, produkcję i zarządzanie łańcuchem dostaw. W obszarze odkrywania i projektowania leków, AI przyspiesza analizę ogromnych zbiorów danych, identyfikację celów molekularnych i przewidywanie interakcji lek-cel, co redukuje czas i koszty. Umożliwia wirtualne przesiewanie bibliotek chemicznych, proponowanie nowych struktur (de novo drug design) oraz optymalizację kandydatów na leki. Wsparcie AI w badaniach klinicznych jest równie znaczące. Systemy AI skracają czas trwania cykli badań klinicznych, wykorzystując modele predykcyjne do identyfikacji istotnych informacji w danych rzeczywistych (RWD). AI pomaga w efektywniejszym dopasowywaniu pacjentów do badań oraz w ich projektowaniu.Ważną innowacją jest wykorzystanie cyfrowych bliźniaków – wirtualnych modeli pacjentów, które symulują indywidualne reakcje na terapie. W procesach produkcyjnych AI rewolucjonizuje wiele aspektów: Automatyzacja Procesów: AI usprawnia produkcję, zapewniając spójność w powtarzalnych procesach. Konserwacja Predykcyjna: Ciągłe monitorowanie operacji produkcyjnych pozwala AI identyfikować potrzebę wymiany lub naprawy części, zanim zatrzymają operacje. Redukcja Odpadów: AI pomaga w analizie partii leków w celu określenia, gdzie można wprowadzić ulepszenia. Systemy kontroli jakości napędzane AI mogą wykrywać wczesne defekty, redukując odpady nawet o 25%. Harmonogramowanie Produkcji: AI optymalizuje harmonogramy, minimalizując zmiany, umożliwiając produkcję just-in-time i maksymalizując wydajność dostaw. Wykrywanie Anomalii i Cyfrowy Bliźniak Fabryki: Połączenie wykrywania anomalii z cyfrowymi bliźniakami umożliwia identyfikację i replikację „złotej partii”, minimalizując odchylenia. Prognozowanie Popytu i Zarządzanie Zapami: AI transformuje prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami, dostarczając dokładniejszych prognoz. Inteligentna Logistyka i Łańcuch Dostaw: AI optymalizuje trasy, redukując koszty, czas dostawy i emisje, oraz usprawnia przepływ informacji i współpracę. Zastosowania AI rozciągają się na cały cykl życia produktu farmaceutycznego, od badań i rozwoju, przez produkcję, aż po logistykę i medycynę spersonalizowaną. Sukces wdrożenia AI w farmacji jest nierozerwalnie związany z dojrzałością firmy w zakresie zarządzania danymi. 4. Zapewnienie jakości produktu leczniczego z użyciem sztucznej inteligencji Zapewnienie jakości i bezpieczeństwa produktów farmaceutycznych jest kwestią najwyższej wagi. Sztuczna inteligencja (AI) jawi się jako siła transformacyjna, zdolna przedefiniować krajobraz kontroli jakości w farmacji. Jednym z najbardziej znaczących wkładów AI w laboratoriach QC jest jej zdolność do obsługi i interpretacji kolosalnych ilości danych. Algorytmy AI, zwłaszcza modele uczenia maszynowego, doskonale radzą sobie z przetwarzaniem złożonych zbiorów danych, odkrywając ukryte korelacje i dostarczając praktycznych wniosków. Ta zdolność do analityki predykcyjnej przenosi kontrolę jakości z funkcji reaktywnej na proaktywną, pozwalając laboratoriom przewidywać problemy, zanim się nasilą. Na przykład, AI może analizować dane spektroskopowe w celu przewidywania krytycznych atrybutów jakości lub przewidywać prawdopodobieństwo niezgodności partii. AI, poprzez wizję komputerową i głębokie uczenie, rewolucjonizuje inspekcję wizualną, zapewniając bardzo dokładne i spójne możliwości automatycznej inspekcji. Systemy wizyjne oparte na AI oferują automatyczne wykrywanie subtelnych defektów z większą szybkością i dokładnością niż inspektorzy ludzcy. AI zwiększa integralność danych poprzez automatyzację ich zbierania, redukcję błędów ręcznego wprowadzania oraz zastosowanie algorytmów do wykrywania anomalii lub niespójności w zbiorach danych. Może również zapewnić ciągłe monitorowanie strumieni danych pod kątem zgodności z zasadami GxP. Dodatkowo, AI poprawia widoczność i kontrolę w całym łańcuchu dostaw, od kwalifikacji dostawców po dystrybucję gotowego produktu, łagodząc ryzyka związane z podrabianymi lekami i materiałami o niskiej jakości. Przyczynia się również do obniżenia potencjału błędów ludzkich, które są głównym czynnikiem kosztów w produkcji farmaceutycznej. 5. Wdrożenie i Walidacja AI zgodnie z Nowymi Wytycznymi: Praktyczne Aspekty Wdrożenie i walidacja systemów AI w farmacji wymaga zintegrowanego podejścia, łączącego ogólne zasady AI Act, wzmocnione wymagania Annexu 11 i specyficzne wytyczne Annexu 22. Annex 11 stanowi podstawę dla zarządzania cyklem życia systemów skomputeryzowanych, a Annex 22 dodaje warstwy specyficzne dla AI. Zasady Zarządzania Ryzykiem Jakości (QRM) muszą być kompleksowo stosowane na wszystkich etapach cyklu życia modelu AI: od wyboru algorytmu, przez trening, walidację, testowanie, aż po operacje. Kluczowe etapy walidacji modeli AI, szczegółowo opisane w Annex 22, obejmują: Definicja Zamierzonego Zastosowania (Intended Use): Szczegółowy opis modelu i jego zadań, bazujący na dogłębnej wiedzy o procesie, w który jest zintegrowany. Ustalenie Kryteriów Akceptacji: Zdefiniowanie odpowiednich metryk testowych i kryteriów akceptacji, które powinny być co najmniej tak wysokie, jak wydajność zastępowanego procesu. Rygorystyczne Zarządzanie Danymi Testowymi: Dane testowe muszą być reprezentatywne, stratyfikowane, wystarczająco duże i mieć zweryfikowane etykietowanie. Kluczowa jest niezależność danych testowych od danych treningowych/walidacyjnych. Wykonanie Testów i Dokumentacja: Testy muszą zapewnić, że model jest odpowiedni do zamierzonego zastosowania i „dobrze generalizuje”. Wymagany jest zatwierdzony plan testów, a wszelkie odchylenia muszą być udokumentowane. Wyjaśnialność (Explainability) i Pewność (Confidence): Systemy powinny rejestrować cechy, które przyczyniły się do decyzji (np. SHAP, LIME) oraz logować wynik pewności modelu dla każdego wyniku. Niskie wyniki pewności powinny być flagowane jako „niezdecydowane”. Ciągłe Monitorowanie i Kontrola Zmian: Model i system muszą być pod kontrolą zmian. Wydajność modelu i przestrzeń próbek danych wejściowych muszą być regularnie monitorowane w celu wykrycia dryfu danych. W kontekście nadzoru ludzkiego („Human-in-the-Loop” – HITL), rola człowieka pozostaje kluczowa. W przypadku systemów, gdzie wysiłek testowy został zmniejszony, lub w zastosowaniach nie-krytycznych dla Generatywnej AI/LLM, wymagany jest konsekwentny przegląd i/lub testowanie każdego wyniku modelu przez operatora. Praktyczne wyzwania wynikają z ograniczeń Annexu 22. Firmy muszą dokładnie klasyfikować swoje systemy AI, aby upewnić się, że w krytycznych zastosowaniach GMP używają wyłącznie modeli statycznych i deterministycznych. Poniższa tabela stanowi praktyczną listę kontrolną i przewodnik dla specjalistów ds. walidacji, systematyzując szczegółowe wymagania Annexu 22. Tabela 1: Kluczowe Wymogi Walidacyjne dla Modeli AI w Krytycznych Aplikacjach GMP (na podstawie Draft Annex 22) Aspekt Walidacji Wymóg (na podstawie Annex 22) Kluczowe Rozważania/Przykłady Odpowiedzialność (wg Annex 22) 1. Zamierzone Zastosowanie Szczegółowy opis modelu i jego zadań; charakterystyka danych wejściowych, ograniczeń. Pomoc lub automatyzacja; podział na podgrupy; rola operatora w HITL. Process SME 2. Kryteria Akceptacji Zdefiniowanie metryk testowych (np. confusion matrix, sensitivity, accuracy). Wydajność modelu co przynajmniej równa wydajności zastępowanego procesu. Zmienne dla podgrup; znajomość wydajności procesu zastępowanego. Process SME 3. Dane Testowe Reprezentatywność i rozszerzenie pełnej przestrzeni próbki; stratyfikacja, wszystkie podgrupy. Wystarczający rozmiar danych dla pewności statystycznej. Weryfikacja etykietowania. Uzasadnienie pre-processingu i wykluczeń. N/A (ogólne wymagania) 4. Niezależność Danych Testowych Dane testowe nie mogą być używane w rozwoju, treningu, walidacji. Kontrole techniczne/proceduralne (dostęp, audit trail). Zabezpieczenie danych testowych; zasada „czterech oczów”. N/A (ogólne wymagania) 5. Wykonanie Testów Zapewnienie, że model jest odpowiedni do zamierzonego zastosowania i „dobrze generalizuje” (wykrywanie over/underfitting). Zatwierdzony plan testów; dokumentacja odchyleń i niepowodzeń. Process SME (zaangażowanie w plan) 6. Wyjaśnialność (Explainability) Rejestrowanie cech w danych testowych, które przyczyniły się do decyzji/klasyfikacji. Użycie technik (SHAP, LIME) lub narzędzi wizualnych (mapy ciepła); przegląd cech. N/A (wymóg systemowy) 7. Pewność (Confidence) Logowanie wyniku pewności modelu dla każdego wyniku. Ustawienie progu; flagowanie jako „undecided” przy niskiej pewności. N/A (wymóg systemowy) 8. Operacje (Ciągłe Użycie) Kontrola zmian i konfiguracji. Regularne monitorowanie wydajności systemu i dryfu danych. Ocena zmian pod kątem retestowania; procedury przeglądu ludzkiego (HITL). N/A (wymóg operacyjny) 6. Podsumowanie – Oprogramowanie wykorzystujące AI w branży farmaceutycznej Integracja sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym jest nieunikniona i oferuje ogromne korzyści. Jednakże, wdrożenie tych technologii wymaga proaktywnego i rygorystycznego podejścia do zgodności regulacyjnej. Kluczowe jest zrozumienie i wdrożenie wymagań wynikających zarówno z ogólnych ram prawnych, takich jak Akt o Sztucznej Inteligencji, jak i z branżowych wytycznych EudraLex, w szczególności zaktualizowanego Annexu 11 i nowego Annexu 22. Dla specjalistów ds. walidacji systemów skomputeryzowanych oznacza to konieczność adaptacji do nowych standardów, które kładą nacisk na kompleksowe zarządzanie ryzykiem, integralność danych (zwłaszcza danych testowych), rygorystyczną walidację (w tym niezależność danych testowych, wyjaśnialność i pewność modelu) oraz utrzymanie kluczowej roli nadzoru ludzkiego. Wyraźne ograniczenia dotyczące typów AI dopuszczalnych w krytycznych zastosowaniach GMP (modele statyczne i deterministyczne) zmuszają do ostrożnego wyboru technologii. Branża farmaceutyczna musi być gotowa na ciągłą ewolucję regulacji i inwestować w rozwój kompetencji w zakresie „AI literacy” wśród personelu. Przyszłość AI w farmacji będzie kształtowana przez zdolność do innowacji w ramach jasno zdefiniowanych i rygorystycznych ram regulacyjnych, zapewniając jednocześnie najwyższe standardy bezpieczeństwa i jakości dla pacjentów. 7. Jak TTMS może Ci pomóc w wykorzystaniu AI w farmacji W TTMS doskonale rozumiemy, jak wymagające jest łączenie innowacyjnych technologii AI z rygorystycznymi regulacjami farmaceutycznymi. Nasi eksperci wspierają firmy w bezpiecznym i zgodnym z prawem wdrażaniu rozwiązań, które zwiększają efektywność i nie obniżają zaufania pacjentów. Chcesz zrobić kolejny krok? Skontaktuj się z nami i sprawdź, jak możemy przyspieszyć Twoją drogę do bezpiecznej i innowacyjnej farmacji.
Czytaj
AI w farmacji: kształtowanie przyszłości R&D
Firmy farmaceutyczne na całym świecie przechodzą bezprecedensowe transformacje, ponieważ sztuczna inteligencja przekształca każdy aspekt opracowywania leków i dostarczania opieki zdrowotnej. Ta rewolucja wykracza daleko poza prostą automatyzację – fundamentalnie zmienia sposób, w jaki odkrywamy terapie, testujemy je i wprowadzamy na rynek. 1. Rola sztucznej inteligencji w rewolucjonizowaniu farmacji AI w farmacji przestała być eksperymentalną technologią – dziś to absolutna konieczność, jeśli firma chce pozostać konkurencyjna. Transformacja obejmuje cały łańcuch wartości sektora farmaceutycznego, umożliwiając zespołom szybkie analizowanie złożonych zbiorów danych, zwiększając efektywność badań i wspierając podejmowanie decyzji. Integracja ta automatyzuje czasochłonne zadania, które wcześniej pochłaniały ogromną ilość pracy ekspertów, uwalniając ich potencjał na rzecz innowacji i działań strategicznych o wyższej wartości. Połączenie ludzkiej wiedzy i narzędzi opartych na AI daje konsekwentnie lepsze rezultaty niż działanie w pojedynkę. Takie podejście zmienia modele biznesowe, procesy operacyjne i kulturę organizacyjną w całej branży. Szacuje się, że roczna wartość generowana przez AI w farmacji osiągnie 350–410 miliardów dolarów do 2025 roku, co pokazuje ogromny ekonomiczny wpływ powszechnego wdrożenia tej technologii. 1.1 Krótka historia: ewolucja AI w przemyśle farmaceutycznym Droga sztucznej inteligencji w farmacji trwa już trzy dekady – od prostych narzędzi obliczeniowych do zaawansowanych systemów uczenia maszynowego. Początkowe zastosowania koncentrowały się na eksploracji danych i rozpoznawaniu wzorców, a następnie stopniowo obejmowały takie obszary jak modelowanie molekularne czy optymalizacja badań klinicznych. Ostatnie przełomy w obszarze generatywnej AI i sieci neuronowych dramatycznie przyspieszyły innowacje. Zaawansowane narzędzia umożliwiły bezprecedensowe osiągnięcia w prognozowaniu struktur białek i projektowaniu leków. Ta ewolucja wpisuje się w szerszy trend transformacji cyfrowej, z coraz silniejszą współpracą między dostawcami technologii, firmami farmaceutycznymi i regulatorami. Liderzy branży odeszli od eksperymentalnych pilotaży na rzecz strategicznych inicjatyw AI, które stały się integralną częścią procesów badawczych i operacyjnych. Ten krok oznacza fundamentalną zmianę w podejściu do innowacji i rozwiązywania problemów. 2. Kluczowe zastosowania AI w farmacji dzisiaj Nowoczesne firmy farmaceutyczne wykorzystują sztuczną inteligencję na wielu etapach – od odkrywania leków aż po ich komercjalizację. Uczenie maszynowe odpowiada za 38,78% rynku AI w farmacji, wspierając przede wszystkim identyfikację celów terapeutycznych, screening związków i profilowanie bezpieczeństwa. Zaawansowane algorytmy identyfikują nowe cele terapeutyczne, optymalizują związki chemiczne i przewidują skuteczność oraz bezpieczeństwo terapii. Te możliwości rewolucjonizują projektowanie i prowadzenie badań klinicznych, jednocześnie poprawiając proces rekrutacji pacjentów, ich utrzymania i monitorowania w czasie rzeczywistym. W obszarze produkcji i łańcucha dostaw AI wspiera kontrolę jakości, predykcyjne utrzymanie ruchu i zarządzanie zapasami. Technologia wspiera medycynę spersonalizowaną, analizując dane genetyczne, fenotypowe i środowiskowe w celu dopasowania terapii do indywidualnych potrzeb pacjenta. Aż 80% specjalistów farmaceutycznych deklaruje, że wykorzystuje AI do odkrywania nowych leków, co pokazuje, że narzędzia te weszły już do głównego nurtu badań i praktyki klinicznej. 2.1 Odkrywanie i rozwój leków: innowacje w przyspieszonym tempie AI w znacznym stopniu przyspiesza identyfikację kandydatów na leki poprzez analizę ogromnych zbiorów danych chemicznych i biologicznych. Modele uczenia maszynowego przewidują interakcje lek–cel i optymalizują projekty molekuł, zwiększając szanse powodzenia w fazach przedklinicznych i klinicznych. Technologia wspiera także **drug repurposing** – czyli znajdowanie nowych wskazań dla istniejących związków, co sprawia, że procesy rozwojowe stają się bardziej efektywne. Generatywna AI umożliwia projektowanie zupełnie nowych cząsteczek i modalności terapeutycznych, otwierając drogę do zaspokojenia niezaspokojonych potrzeb medycznych. Te zdolności predykcyjne poprawiają selekcję kandydatów na leki, zwiększając prawdopodobieństwo sukcesu klinicznego. Platformy oparte na sztucznej inteligencji potrafią znacząco skrócić czas odkrywania leków, co stanowi prawdziwie rewolucyjny postęp w badaniach farmaceutycznych. 2.1.1 Wirtualny screening i projektowanie leków Wirtualny screening zasilany AI pozwala błyskawicznie oceniać ogromne biblioteki związków, eliminując mniej obiecujące i priorytetyzując te o największym potencjale. Algorytmy symulują i analizują interakcje molekularne, ograniczając konieczność kosztownych eksperymentów laboratoryjnych. Te narzędzia wspierają zarówno projektowanie leków od podstaw (de novo), jak i optymalizację cząsteczek wiodących, usprawniając całe procesy rozwojowe. 2.1.2 Modelowanie molekularne z wykorzystaniem AI Modele AI przewidują trójwymiarowe struktury białek i biomolekuł, wspierając racjonalne projektowanie terapii celowanych. Zaawansowane sieci neuronowe badają złożone interakcje molekularne, osiągając dokładność bliską eksperymentalnej w przewidywaniu struktur białek. Ten przełom przyspiesza identyfikację celów terapeutycznych kluczowych dla chorób takich jak Alzheimer czy nowotwory. 2.2 Zarządzanie i optymalizacja badań klinicznych AI przekształca procesy badań klinicznych dzięki lepszemu doborowi pacjentów, optymalizacji projektów badań i możliwości monitorowania w czasie rzeczywistym. Analizy predykcyjne szybciej identyfikują kwalifikujących się uczestników, zwiększając różnorodność prób i skracając czas rekrutacji. Dzięki integracji AI ukończenie badań klinicznych jest nawet o 80% szybsze w porównaniu do tradycyjnych metod. TTMS posiada praktyczne doświadczenie we wspieraniu firm farmaceutycznych w tym obszarze. Współpracując z globalnym koncernem farmaceutycznym, TTMS wdrożyło system AI zintegrowany z Salesforce CRM do automatycznej analizy i oceny kluczowych kryteriów z RFP. Rozwiązanie usprawniło proces ofertowania w badaniach klinicznych, umożliwiając szybsze i dokładniejsze podejmowanie decyzji oraz optymalne wykorzystanie zasobów. 2.2.1 Zdecentralizowane badania kliniczne AI wspiera decentralizację badań klinicznych poprzez zdalne monitorowanie pacjentów, wirtualne oceny i cyfrowe gromadzenie danych. Ulepszona integracja i analiza danych pozwalają na szerszy i bardziej zróżnicowany udział uczestników, poprawiając uogólnianie wyników. Platformy oparte na AI przełamują tradycyjne bariery logistyczne, czyniąc badania bardziej dostępnymi i efektywnymi. 2.2.2 Analizy predykcyjne w rekrutacji pacjentów Modele uczenia maszynowego analizują elektroniczną dokumentację medyczną i dane z rzeczywistej praktyki klinicznej, aby dopasować odpowiednich pacjentów do badań. Narzędzia predykcyjne przewidują rezygnacje uczestników i identyfikują czynniki sprzyjające ich utrzymaniu, umożliwiając podejmowanie działań zapobiegawczych. Te możliwości poprawiają szybkość i skuteczność rekrutacji, pomagając osiągnąć cele naboru i ograniczyć opóźnienia. 2.3 Usprawnienie łańcucha dostaw i procesów produkcyjnych AI optymalizuje produkcję farmaceutyczną dzięki automatycznej kontroli jakości, predykcyjnemu utrzymaniu ruchu i usprawnionym harmonogramom produkcji. Analizy predykcyjne wspierają prognozowanie popytu, zarządzanie zapasami i logistyką, jednocześnie redukując straty i zapewniając terminowe dostawy leków. Wdrożenie AI spowodowało wzrost produktywności w kontroli jakości o 50–100%, co pokazuje znaczną poprawę operacyjną. 2.3.1 Inteligentna automatyzacja w produkcji Systemy automatyzacji oparte na AI monitorują i dostosowują parametry produkcji w czasie rzeczywistym, zwiększając spójność i wydajność. Asystenci wirtualni i roboty wspierają rutynowe zadania produkcyjne, umożliwiając szybsze i bardziej niezawodne wytwarzanie. Novartis wdrożył analitykę zasilaną AI w swoich zakładach produkcyjnych, aby monitorować procesy w czasie rzeczywistym, wykrywając problemy jakościowe zanim się nasilą, przy jednoczesnym zmniejszeniu strat i błędów. 2.3.2 Zarządzanie łańcuchem dostaw w czasie rzeczywistym AI zapewnia pełną widoczność łańcucha dostaw, umożliwiając proaktywne wykrywanie wąskich gardeł i zakłóceń. Analiza danych w czasie rzeczywistym wspiera dynamiczne zarządzanie zapasami, ograniczając braki i nadwyżki. Integracja z urządzeniami IoT umożliwia monitorowanie warunków przechowywania i integralności produktów na każdym etapie dystrybucji. 2.4 Medycyna spersonalizowana: terapie dopasowane do pacjenta AI analizuje dane multi-omiczne, historię chorób i czynniki środowiskowe, aby wskazać najlepsze strategie terapeutyczne dla konkretnych pacjentów. Modele uczenia maszynowego przewidują reakcje pacjentów na różne terapie, wspierając precyzyjne dawkowanie i minimalizując skutki uboczne. Zastosowanie sztucznej inteligencji w farmacji toruje drogę ku bardziej skutecznym, ukierunkowanym interwencjom, które poprawiają wyniki leczenia i satysfakcję pacjentów. 3. Wyzwania i szanse we wdrażaniu AI w farmacji Firmy farmaceutyczne stoją przed poważnymi wyzwaniami we wdrażaniu rozwiązań AI, ale jednocześnie przed ogromnymi szansami. Sukces wymaga pokonania barier związanych z danymi, kwestiami etycznymi, regulacjami i organizacją, przy jednoczesnym równoważeniu zarządzania ryzykiem z odważnymi inwestycjami technologicznymi. 3.1 Wyzwania związane z danymi i sposoby ich przezwyciężenia Wysokiej jakości, kompleksowe i interoperacyjne dane są kluczowe dla skutecznych zastosowań AI, ale silosy danych, niespójności i uprzedzenia stanowią częste przeszkody. Ze względu na wrażliwy charakter danych zdrowotnych niezbędne jest zapewnienie prywatności, bezpieczeństwa i zgodności z ewoluującymi regulacjami. Przejrzystość i wyjaśnialność modeli są konieczne, aby budować zaufanie interesariuszy i regulatorów. Organizacje wdrażają zasady FAIR i solidne ramy zarządzania, aby zwiększyć niezawodność AI. Łączenie wniosków z AI z wiedzą ekspertów pomaga ograniczać ograniczenia „czarnej skrzynki” i zapewniać odpowiedzialne podejmowanie decyzji. TTMS odpowiada na te wyzwania poprzez kompleksowe rozwiązania do zarządzania danymi. W jednym z projektów firma opracowała oprogramowanie do walidacji dokumentów dla dużego koncernu farmaceutycznego, który borykał się z manualnymi procesami walidacji. Zautomatyzowany system walidacji poprawił efektywność, ograniczył błędy ludzkie i zapewnił zgodność regulacyjną w ramach elektronicznego systemu zarządzania dokumentacją. 3.2 Kwestie etyczne i regulacyjne Zastosowanie AI w farmacji rodzi ważne pytania etyczne dotyczące stronniczości, przejrzystości i równego dostępu do nowych terapii. Agencje regulacyjne opracowują ramy oceny rozwiązań opartych na AI, ale krajobraz ten pozostaje złożony i szybko się zmienia. Zarówno FDA, jak i EMA kładą nacisk na wyjaśnialne modele AI z powodu „czarnej skrzynki” wielu systemów. Taka przejrzystość jest kluczowa dla wiarygodności regulacyjnej, zaufania pacjentów i odpowiedzialności naukowej. Regulacje oparte na podejściu ryzyka skupiają się na ujednolicaniu dobrych praktyk w różnych kategoriach produktów medycznych, przy jednoczesnym tworzeniu elastycznych standardów dopasowanych do szybkiego rozwoju technologii AI. Organy regulacyjne kładą nacisk na solidne zarządzanie danymi, pełną ścieżkę audytu i dokumentację na każdym etapie cyklu życia modeli AI. Dzięki temu dowody generowane przez AI, które wspierają proces zatwierdzania leków, pozostają wiarygodne i możliwe do odtworzenia. Znaczący nadzór człowieka nad decyzjami podejmowanymi przez AI w obszarach wysokiego ryzyka — takich jak zatwierdzanie leków czy wsparcie decyzji klinicznych — pozostaje obowiązkowy w ramach regulacji. 3.3 Kierunek rozwoju: szanse na wzrost i innowacje Dalszy rozwój AI niesie rewolucyjny potencjał w odkrywaniu leków, przyspieszonym rozwoju klinicznym i spersonalizowanej opiece nad pacjentem. Strategiczne partnerstwa między firmami farmaceutycznymi a dostawcami technologii wspierają innowacje i rozszerzają możliwości AI. Rynek AI w odkrywaniu leków wyceniono na 1,72 mld USD w 2024 roku, a do 2030 ma osiągnąć 8,53 mld USD, co pokazuje ogromne możliwości rozwoju. Inwestowanie w interdyscyplinarne talenty i podnoszenie kwalifikacji pracowników jest kluczowe, aby w pełni wykorzystać potencjał AI. Ewolucja platform napędzanych sztuczną inteligencją oraz ich integracja z innymi technologiami cyfrowymi będą tworzyć nowe modele biznesowe i paradygmaty terapeutyczne. Zaangażowanie branży potwierdzają dynamiczne partnerstwa korporacyjne i intensywne pozyskiwanie specjalistów. 4. Przyszłe trendy: AI kształtująca przyszłość farmacji W nadchodzącej dekadzie AI zostanie jeszcze głębiej zakorzeniona we wszystkich etapach łańcucha wartości farmacji, napędzając szybsze, bardziej efektywne kosztowo i zorientowane na pacjenta innowacje. Trwający rozwój generatywnej AI, komputerów kwantowych i integracji nowych technologii przekształci sposoby odkrywania, opracowywania i dostarczania leków. 4.1 Trendy w odkrywaniu leków z pomocą AI w 2025 roku i później Do 2025 roku około 30% nowych leków będzie odkrywanych z wykorzystaniem platform AI, co pokazuje, jak dramatycznie zmienia się wczesny etap badań. Platformy oparte na AI redukują koszty nawet o 40% i skracają czas odkrywania z pięciu lat do 12–18 miesięcy, przyspieszając proces innowacji terapeutycznych. Leki odkryte dzięki AI wchodzące do I fazy badań klinicznych wykazują wyższą skuteczność — szacuje się, że skuteczność wynosi 80–90% wobec 40–65% dla leków odkrywanych tradycyjnie, zwłaszcza w badaniach onkologicznych. Dowody z praktyki klinicznej i adaptacyjne projekty badań zasilane AI staną się standardem, zwiększając efektywność i znaczenie badań klinicznych. 4.2 Wzrost roli generatywnej AI w projektowaniu molekuł Generatywna AI rozwija się najszybciej, osiągając CAGR 43,12%, głównie w obszarze projektowania nowych cząsteczek. Modele te umożliwiają tworzenie molekuł i białek niewystępujących w naturze, rozszerzając możliwości innowacyjnych terapii. Globalny rynek generatywnej AI w chemii wyceniono na 317,54 mln USD w 2024 roku, a do 2034 ma osiągnąć 3,72 mld USD. Narzędzia te wspierają szybkie testowanie hipotez, optymalizację molekuł i projektowanie leków de novo, przyspieszając odkrycia biomedyczne. Połączenie generatywnej AI z high-throughput screening i zaawansowaną analityką zmienia krajobraz medycyny molekularnej. Ponad 1,2 mln naukowców na całym świecie korzysta z AlphaFold i podobnych modeli do modelowania białek i identyfikacji cząsteczek wiodących. 4.3 Integracja AI z innymi technologiami (Blockchain, IoT) Konwergencja AI z blockchainem wzmacnia bezpieczeństwo danych, możliwość ich śledzenia i przejrzystość w całym łańcuchu dostaw farmaceutycznych. Integracja z urządzeniami IoT umożliwia monitorowanie w czasie rzeczywistym procesów produkcyjnych, badań klinicznych i stanu zdrowia pacjentów, dostarczając jednocześnie praktycznych wniosków. Łączne wykorzystanie AI, blockchaina i IoT pozwala osiągać nowe poziomy efektywności, zgodności i innowacyjności operacyjnej. Te zintegrowane technologie tworzą kompleksowe ekosystemy cyfrowe, wspierające pełne spektrum działań farmaceutycznych przy zachowaniu bezpieczeństwa i zgodności regulacyjnej. 5. Wnioski końcowe: jak poruszać się w rewolucji AI w farmacji Udana transformacja przemysłu farmaceutycznego dzięki AI wymaga holistycznych strategii obejmujących technologię, ludzi, procesy i zarządzanie. Organizacje muszą budować kulturę innowacji, uczenia się i współpracy międzydziałowej, aby w pełni wykorzystać potencjał AI. Budowanie zaufania, zapewnienie etycznych praktyk i utrzymanie zgodności regulacyjnej pozostają kluczowe dla trwałego postępu i zaufania społecznego. Rynek AI w farmacji wyceniono na 4,35 mld USD w 2025 roku i prognozuje się, że osiągnie 25,37 mld USD do 2030 roku, przy szybkim tempie wzrostu (CAGR 42,68%), co podkreśla imponującą dynamikę tego sektora. 5.1 Budowanie zrównoważonej strategii AI w farmacji Solidne strategie AI łączą inwestycje technologiczne z celami biznesowymi, naukowymi i potrzebami pacjentów. Skalowalna infrastruktura, skuteczne zarządzanie zmianą i przejrzyste struktury zarządzania są kluczowe dla długoterminowego sukcesu. Stała ewaluacja i dostosowywanie inicjatyw AI zapewniają ich aktualność i skuteczność w miarę rozwoju technologii i regulacji. Firmy farmaceutyczne powinny integrować AI dla kompleksowej efektywności operacyjnej, wykorzystując technologię do usprawnienia produkcji, zarządzania łańcuchem dostaw i utrzymania predykcyjnego. Inwestycje w narzędzia wyjaśnialnej AI budują zaufanie regulatorów i ułatwiają spełnianie wymogów. 5.2 Wskazówki dla firm farmaceutycznych, jak w pełni wykorzystać AI Warto zaczynać od wybranych przypadków użycia o wysokim wpływie, które pokażą wartość i zbudują impet organizacyjny. Kluczowe jest inwestowanie w jakość danych, interoperacyjność i bezpieczeństwo, aby stworzyć solidne fundamenty dla wiarygodnych aplikacji AI. Priorytetem powinno być podnoszenie kwalifikacji oraz rekrutacja interdyscyplinarnych talentów, łączących naukę o danych, medycynę i regulacje. Budowanie partnerstw z innowatorami technologicznymi i instytucjami akademickimi pozwala utrzymać się na czele rozwoju AI. Utrzymywanie przejrzystej komunikacji i angażowanie interesariuszy wspiera adopcję i budowanie zaufania do rozwiązań AI. Konieczne jest rozwijanie solidnych ram zarządzania i wymiany danych oraz standaryzacja infrastruktury i procesów AI. 6. Jak TTMS wspiera firmy farmaceutyczne we wdrażaniu AI TTMS dostarcza dedykowane rozwiązania AI dla farmacji, w pełni zgodne z regulacjami branżowymi, takimi jak FDA czy GDPR. Obejmują one każdy etap cyklu życia projektu — od warsztatów i planowania, poprzez rozwój i walidację AI, aż po szkolenia i dokumentację — pomagając firmom farmaceutycznym przyspieszyć innowacje, zapewnić zgodność i zoptymalizować działania. Oferujemy elastyczne modele współpracy: Staff Augmentation, Team Leasing i dostarczanie projektów End-to-End. Dzięki temu klienci mogą skalować projekty w zależności od potrzeb — niezależnie od tego, czy potrzebują pojedynczego eksperta, czy całego zespołu projektowego. Nasze certyfikowane zespoły integrują zaawansowane możliwości AI z technologiami takimi jak Salesforce CRM, Adobe Experience Manager czy SAP CDC/Gigya. Specjalizujemy się w obszarach takich jak analityka predykcyjna, inteligentna automatyzacja, wirtualni asystenci i systemy wspierania decyzji oparte na AI. Przykładowo, w jednym z projektów dla firmy Takeda Pharma, TTMS stworzyło system oparty na AI wewnątrz Salesforce, który automatycznie analizował wielomilionowe RFP. Rozwiązanie automatycznie wyodrębniało kluczowe parametry przetargowe, przeprowadzało wstępną ocenę zgodności i wskazywało odchylenia w ofertach. Dzięki temu polski oddział Takedy znacznie szybciej i precyzyjniej przetwarzał oferty, uwalniając zespoły do podejmowania strategicznych decyzji i działań o większej wartości — pełne case study możesz przeczytać tutaj. TTMS wdrożyło również rozwiązania oparte na AI, takie jak zautomatyzowane narzędzia do walidacji dokumentów czy dedykowane portale dla profesjonalistów medycznych. Te praktyczne aplikacje pomagają naszym klientom skrócić czas wprowadzania leków na rynek, poprawić dokładność zgodności regulacyjnej i zapewnić lepsze wyniki leczenia pacjentów — dowodząc realnej wartości strategicznej adopcji AI w farmacji. Masz konkretny problem do rozwiązania albo chcesz sprawdzić, jak AI może wesprzeć Twój zespół? Skontaktuj się z nami, aby porozmawiać z naszymi specjalistami. TTMS has also implemented AI‑based solutions including automated document validation tools and custom healthcare‑professional portals. These real‑world applications help our clients reduce time‑to‑market, improve compliance accuracy, and deliver better patient outcomes — proving the real value of strategic AI adoption in pharma. Have a specific challenge in mind or want to learn how AI can support your team? Contact us to discuss your needs with our specialists.
Czytaj
6AMLD i nowe Rozporządzenie AML UE: co oznacza dla biznesu
Unia Europejska konsekwentnie zaostrza przepisy dotyczące przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML). Szósta Dyrektywa AML (6AMLD) jest już w mocy, a ambitne nowe Rozporządzenie AML UE zostało przyjęte i zacznie obowiązywać od lipca 2027 r. Razem te regulacje wprowadzają istotne zmiany dla firm we wszystkich sektorach. Poniżej przedstawiamy kluczowe punkty oraz praktyczne implikacje 6AMLD i nowego Rozporządzenia AML dla przedsiębiorstw działających w UE. Zrozumieć 6AMLD: Nowy poziom egzekwowania prawa i odpowiedzialności 6AMLD zostało wprowadzone, aby wzmocnić i ujednolicić przepisy AML w państwach członkowskich UE. Musiało zostać transponowane do prawa krajowego do grudnia 2020 r., a przedsiębiorstwa były zobowiązane do pełnej zgodności od czerwca 2021 r. W przeciwieństwie do wcześniejszych dyrektyw, 6AMLD kładzie duży nacisk na zamykanie luk prawnych i zapewnienie, że przestępcy (oraz współdziałające z nimi firmy) poniosą surowsze konsekwencje. Najważniejsze zmiany obejmują: Ściganie przestępstw transgranicznych: 6AMLD ułatwia ściganie przypadków prania pieniędzy obejmujących wiele krajów. Zobowiązuje państwa UE do skuteczniejszej współpracy i pozwala na ściganie przestępstw popełnionych w różnych jurysdykcjach w jednym państwie członkowskim. Co istotne, w odniesieniu do poważnych przestępstw (np. terroryzm, handel ludźmi, przestępczość zorganizowana), państwa muszą traktować je jako przestępstwa bazowe prania pieniędzy nawet jeśli dane zachowanie nie jest nielegalne w miejscu jego popełnienia. Likwidacja tej „zasady podwójnej karalności” oznacza, że sprawcy nie mogą już ukrywać się za różnicami w systemach prawnych poszczególnych krajów. Ujednolicone przestępstwa bazowe: Dyrektywa wprowadza jednolitą listę 22 przestępstw bazowych, które stanowią pranie pieniędzy w całej UE. Dodano nowe kategorie, takie jak przestępstwa przeciwko środowisku, cyberprzestępczość czy insider trading, aby odzwierciedlić współczesne zagrożenia. Firmy muszą upewnić się, że ich programy zgodności są w stanie wykrywać transakcje powiązane z każdą z tych kategorii, ponieważ zakres ryzyka został znacząco poszerzony. Odpowiedzialność karna podmiotów zbiorowych: Kluczową zmianą jest możliwość pociągnięcia do odpowiedzialności karnej osób prawnych (firm i spółek osobowych) za pranie pieniędzy. Jeśli przedsiębiorstwo nie zapobiegnie temu, że osoba sprawująca faktyczne kierownictwo (np. menedżer lub członek zarządu) zaangażuje się w proceder, sama firma może zostać oskarżona. Liderzy biznesu i osoby na stanowiskach decyzyjnych mogą być także osobiście odpowiedzialni za zaniedbania w nadzorze lub brak odpowiednich procedur. W praktyce to na firmie spoczywa teraz ciężar dowodu, że podjęła wystarczające kroki, by zapobiec praniu pieniędzy. To znacznie podnosi wymagania wobec zarządów w zakresie skutecznych mechanizmów AML. Surowsze kary: 6AMLD nakazuje zaostrzenie sankcji za pranie pieniędzy. Państwa UE muszą wprowadzić minimalną karę czterech lat więzienia dla osób skazanych (wcześniej minimum wynosiło rok). Firmy skazane za udział w procederze mogą być obciążone wysokimi grzywnami, a także sankcjami takimi jak zakaz prowadzenia działalności, wykluczenie z finansowania publicznego czy nawet trwałe zamknięcie. Celem jest zapewnienie, że naruszenia AML spotkają się z „skutecznymi, proporcjonalnymi i odstraszającymi” sankcjami. Kryminalizacja pomocnictwa i podżegania: Dyrektywa rozszerza zakres przestępstw AML o pomocnictwo, podżeganie, nakłanianie i usiłowanie prania pieniędzy. Tzw. podmioty ułatwiające proceder – wszyscy, którzy pomagają lub próbują pomóc w praniu pieniędzy – mogą być teraz ścigani jak sprawcy, nawet jeśli sami nie odnieśli żadnych korzyści finansowych. Dla firm oznacza to, że pracownicy, partnerzy czy podwykonawcy, którzy choćby pośrednio wspierają klientów w nielegalnych działaniach, narażają siebie i przedsiębiorstwo na odpowiedzialność. Praktyczne konsekwencje 6AMLD: Ponieważ 6AMLD jest już w mocy, firmy musiały znacząco zaostrzyć swoje programy AML. Rozszerzenie odpowiedzialności karnej na przedsiębiorstwa i menedżerów sprawiło, że stało się niezbędne szybkie identyfikowanie i eliminowanie luk w zgodności. Firmy powinny aktualizować polityki AML/CFT, procedury i szkolenia, aby uwzględniały rozszerzoną listę przestępstw bazowych oraz nowe kategorie. Mechanizmy nadzoru wewnętrznego (np. audyty, zatwierdzenia kierownicze) wymagają wzmocnienia, by sprostać wyższym wymaganiom. Wiele firm wdraża rozwiązania RegTech, aby skuteczniej wykrywać podejrzane działania. (Na przykład korzystanie z zaawansowanego oprogramowania do zgodności, takiego jak AML Track, może pomóc w bieżącym monitorowaniu transakcji i beneficjentów rzeczywistych, zapewniając, że żadne sygnały ostrzegawcze nie zostaną pominięte.) Ogólny przekaz 6AMLD jest jasny: zgodność z AML to już nie tylko formalność, ale kluczowy element odpowiedzialności korporacyjnej. Nowe Rozporządzenie AML UE: Jeden kodeks dla wszystkich państw członkowskich Choć 6AMLD było ostatnią dyrektywą AML, zostało już uzupełnione przez ambitne Rozporządzenie AML UE, przyjęte w 2024 r. W tym samym roku UE zatwierdziła pakiet reform AML, obejmujący rozporządzenie, które zacznie obowiązywać od lipca 2027 r. W przeciwieństwie do dyrektyw, rozporządzenie jest stosowane bezpośrednio we wszystkich państwach członkowskich, tworząc jednolity kodeks AML. Rozporządzenie (UE) 2024/1624, przyjęte w 2024 r. i obowiązujące od lipca 2027 r., zastąpi dotychczasowe 4. i 5. Dyrektywę AML oraz ich krajowe warianty. Co wprowadza nowe Rozporządzenie AML? W istocie podnosi ono i ujednolica wymagania AML w całej Europie, zamyka luki i zapewnia spójność. Kluczowe zmiany, na które firmy powinny się przygotować, to: Bardziej rygorystyczne obowiązki CDD: Firmy będą musiały prowadzić wzmocnioną identyfikację i ciągły monitoring beneficjentów rzeczywistych swoich klientów i partnerów biznesowych. Oznacza to konieczność posiadania aktualnych danych o tym, kto faktycznie posiada lub kontroluje spółki-klientów, oraz monitorowania wszelkich zmian. Ponadto raportowanie podejrzanych działań będzie musiało odbywać się szybciej – regulatorzy narzucają limit pięciu dni roboczych na odpowiedź wobec zapytań jednostek FIU. W praktyce oznacza to konieczność przyspieszenia dochodzeń wewnętrznych i raportowania transakcji podejrzanych. Nawet transakcje kryptowalutowe zostaną objęte surowszym nadzorem: rozporządzenie wprost rozszerza wymogi CDD na dostawców usług krypto, co oznacza, że giełdy i platformy kryptowalutowe będą musiały stosować te same rygorystyczne standardy, co banki. Limity transakcji gotówkowych: Duże płatności gotówkowe zostaną ograniczone w całej UE, aby zmniejszyć ryzyko prania pieniędzy za pomocą gotówki. Rozporządzenie wprowadza ogólnounijny limit 10 000 € dla transakcji gotówkowych w biznesie. Każda płatność powyżej tej kwoty będzie nielegalna, a państwa członkowskie będą mogły stosować jeszcze niższe limity krajowe. Ponadto, w przypadku transakcji na kwotę 3 000 € lub więcej, przedsiębiorstwa będą musiały zweryfikować tożsamość klienta i zachować dokumentację. Oznacza to, że branże związane z dobrami luksusowymi (np. dealerzy samochodów, jubilerzy, galerie sztuki) będą musiały wprowadzić ścisłe procedury przyjmowania gotówki. Firmy powinny zaktualizować swoje polityki płatności i przeszkolić pracowników, aby egzekwować nowe limity. Rozszerzenie zakresu podmiotów objętych obowiązkami: Nowe przepisy obejmują szersze grono firm. Rozporządzenie AML poszerza definicję „instytucji obowiązanych” o sektory i działalności wcześniej poza reżimem AML. Do systemu zostały wprost dodane m.in. dostawcy usług krypto, platformy crowdfundingowe, pośrednicy nieruchomości i sztuki, kluby piłkarskie i agenci sportowi, a także handlarze dobrami luksusowymi (np. metale i kamienie szlachetne). Niektóre profesje, jak prawnicy czy księgowi, były już objęte wcześniejszymi dyrektywami; teraz sieć regulacji jest jeszcze szersza. Choć w pewnych przypadkach możliwe są wyjątki dla działalności o bardzo niskim ryzyku, generalnie więcej firm niż kiedykolwiek wcześniej musi wdrożyć programy AML. Jeśli Twoja firma działa w jednej z nowo objętych branż, konieczne będzie przygotowanie procedur weryfikacji klienta, prowadzenia dokumentacji i raportowania podejrzanych transakcji. Nawet przedsiębiorstwa formalnie nieobjęte mogą zwrócić uwagę organów, jeśli dokonują dużych czy nietypowych transakcji. Ujednolicone zasady dotyczące beneficjentów rzeczywistych: Nowe przepisy standaryzują sposób identyfikacji i zgłaszania beneficjentów rzeczywistych (osób faktycznie posiadających lub kontrolujących dany podmiot). W całej UE beneficjent rzeczywisty będzie definiowany jako każdy, kto posiada 25% lub więcej udziałów lub praw głosu w spółce bądź sprawuje nad nią kontrolę w inny sposób. Wcześniej część krajów stosowała nieco inne progi (np. „więcej niż 25%”); nowa zasada 25% jest jasna i jednolita. W sektorach wysokiego ryzyka Komisja Europejska może obniżyć próg do 15%, co wymusi ujawnianie właścicieli już przy mniejszych pakietach. Dla firm oznacza to konieczność skrupulatnego gromadzenia i aktualizowania danych o właścicielach klientów. Co więcej, organy będą aktywnie weryfikować te informacje: zgodnie z równoległą 6. Dyrektywą AML rejestry będą kontrolowane i łączone w całej Europie. Powstanie też scentralizowany punkt dostępu na poziomie UE, co ułatwi szybkie pozyskiwanie danych ponad granicami. W praktyce ukrywanie prawdziwych właścicieli za skomplikowanymi strukturami stanie się znacznie trudniejsze. Nowy Europejski Urząd AML (AMLA): Dużą zmianą instytucjonalną jest utworzenie Europejskiego Urzędu AML (AMLA) z siedzibą we Frankfurcie. Od 2025 r. AMLA zacznie budować swoje struktury, a w latach 2026–2027 ma być w pełni operacyjny. Agencja będzie miała bezpośrednie uprawnienia nadzorcze wobec wybranych instytucji finansowych wysokiego ryzyka (do 40 największych banków i fintechów w UE) oraz będzie koordynować nadzór nad szerszym sektorem finansowym i niefinansowym. Dla większości firm wpływ AMLA będzie pośredni, lecz znaczący: urząd ustali ujednolicone standardy regulacyjne (poprzez wytyczne, standardy techniczne itp.) i dopilnuje, aby organy krajowe egzekwowały przepisy konsekwentnie. Jeśli nadzór krajowy będzie zbyt łagodny, AMLA będzie mogła interweniować. Oznacza to koniec ery „łagodnego nadzoru” AML w UE i wyrównanie zasad gry. Dla firm międzynarodowych to większa przewidywalność, ale i bardziej szczegółowa kontrola. Praktyczne implikacje i kolejne kroki dla biznesu Jednolity system zgodności w UE Nowe Rozporządzenie AML stworzy bardziej spójne środowisko regulacyjne w całej Unii. Dla firm działających w wielu krajach to dobra wiadomość – zgodność zostanie uproszczona, a konieczność lawirowania między różnymi systemami krajowymi zniknie. Firmy będą mogły opracować jeden program AML ważny w całej UE, co ułatwi polityki i szkolenia. Większa odpowiedzialność Z drugiej strony, nowy system oznacza wzrost odpowiedzialności. Na mocy 6AMLD i nowego rozporządzenia organy nadzoru mają więcej narzędzi, a tolerancja dla zaniedbań będzie mniejsza. Zarządy i rady nadzorcze muszą traktować AML jako strategiczny priorytet – grozi im osobista odpowiedzialność za poważne zaniedbania. Koniec z „odhaczaniem obowiązków” – regulatorzy oczekują działań proaktywnych. Nowe procedury i szkolenia Firmy powinny już teraz aktualizować procedury AML, zamiast czekać do 2027 r. Dotyczy to m.in. zasad identyfikacji beneficjentów rzeczywistych, szkoleń dla pracowników czy polityk gotówkowych dostosowanych do limitu 10 000 €. Branże nowo objęte obowiązkami muszą zbudować cały system AML od podstaw – od oceny ryzyka, przez procedury weryfikacji klienta, po raportowanie do FIU. Technologia w AML Zakres monitorowania rośnie, dlatego ręczne procesy przestają wystarczać. Eksperci zachęcają firmy do inwestycji w narzędzia RegTech. Automatyzacja i analityka danych pomagają szybciej identyfikować podejrzane transakcje i anomalie. AML Track wspiera firmy w bieżącej weryfikacji klientów, monitorowaniu transakcji i raportowaniu – odciążając zespoły compliance. Bądź krok przed regulatorem Warto pamiętać, że organy nie czekają do 2027 r. – kierunek prawa UE już teraz oznacza surowsze kontrole. Wprost wskazuje się, że zaostrzone egzekwowanie obowiązków AML zacznie się wcześniej. Firmy powinny wykorzystać ten czas na audyty wewnętrzne i usuwanie słabości, zanim zrobią to regulatorzy. Nowa era odpowiedzialności dla firm Podsumowując, 6AMLD i nowe Rozporządzenie AML UE otwierają erę pełnej odpowiedzialności i jednolitych zasad. Firmy muszą przygotować się na większy zakres obowiązków i proaktywne działania. To także szansa na spójniejsze reguły i bezpieczniejsze środowisko biznesowe w całej Unii. AML Track: wsparcie dla biznesu w nowej erze zgodności Dostosowanie się do 6AMLD i nowego Rozporządzenia AML UE może być trudne, ale technologia może ten proces uprościć. AML Track to zaawansowana platforma zgodności – automatyzuje KYC, monitoruje transakcje w czasie rzeczywistym, sprawdza listy sankcyjne i tworzy raporty audytowe. Dzięki centralizacji procesów AML ogranicza ryzyko błędów i zapewnia zgodność z dynamicznie zmieniającymi się wymogami UE. Jak 6AMLD różni się od wcześniejszych dyrektyw AML? 6AMLD wprowadziła znacznie bardziej rygorystyczne i ujednolicone ramy niż jej poprzedniczki. Wcześniejsze dyrektywy koncentrowały się głównie na ustanawianiu minimalnych standardów w zakresie identyfikacji klienta (CDD) i raportowania podejrzanych transakcji, pozostawiając państwom członkowskim duży margines swobody. 6AMLD natomiast stworzyła jednolitą listę 22 przestępstw bazowych, rozszerzyła odpowiedzialność również na same przedsiębiorstwa i zlikwidowała tzw. lukę „podwójnej karalności”, uznając niektóre czyny za przestępstwa bazowe w całej UE, nawet jeśli nie są one penalizowane w kraju popełnienia. Wprowadziła także surowsze sankcje – minimalny wymiar kary pozbawienia wolności wzrósł do czterech lat – oraz rozszerzyła zakres odpowiedzialności karnej na pomocnictwo, podżeganie i usiłowanie prania pieniędzy. W efekcie 6AMLD przesunęła ciężar z formalnego spełniania procedur na realną odpowiedzialność korporacyjną, wymuszając na firmach budowanie solidnych mechanizmów kontroli wewnętrznej i kultury zgodności. Jaki wpływ będzie miało Rozporządzenie AML UE w porównaniu z dyrektywami? Rozporządzenie AML UE wprowadza jakościową zmianę w stosunku do wcześniejszych dyrektyw, ponieważ obowiązuje bezpośrednio we wszystkich państwach członkowskich, bez konieczności implementacji do prawa krajowego. Dyrektywy dawały poszczególnym krajom dużą swobodę w sposobie wdrożenia przepisów, co prowadziło do różnic i niespójności w całej Unii. Rozporządzenie eliminuje tę dowolność, ustanawiając jeden spójny zestaw zasad AML dla całego rynku europejskiego. Dla firm oznacza to uproszczenie – będą mogły stosować jednolite procedury zgodności w wielu jurysdykcjach, bez potrzeby dostosowywania się do odmiennych regulacji krajowych. Jednocześnie jednak oznacza to mniejszą elastyczność, wyższe wymagania i brak „marginesu błędu”, ponieważ brak wdrożenia czy niedociągnięcia będą od razu stanowić naruszenie prawa unijnego. Dlaczego kwestia beneficjenta rzeczywistego jest tak istotna w nowych przepisach? Beneficjent rzeczywisty znalazł się w centrum nowych regulacji, ponieważ to właśnie on często ukrywa się za skomplikowanymi strukturami korporacyjnymi, które mogą być wykorzystywane do prania pieniędzy lub finansowania terroryzmu. Przestępcy wykorzystują spółki fasadowe i wielopoziomowe układy właścicielskie, aby zamaskować prawdziwego właściciela środków lub aktywów. Nowe przepisy wprowadzają jednolitą definicję beneficjenta rzeczywistego w całej UE, określając go jako osobę posiadającą 25% lub więcej udziałów bądź praw głosu, a w sektorach wysokiego ryzyka próg ten może zostać obniżony do 15%. Oznacza to, że firmy muszą gromadzić i stale aktualizować dane o właścicielach klientów, a organy nadzoru będą aktywnie weryfikować te informacje w rejestrach połączonych na poziomie europejskim. Dzięki temu znacznie trudniej będzie ukrywać prawdziwych właścicieli za złożonymi strukturami, a przedsiębiorstwa muszą zapewnić pełną przejrzystość i dokładność danych, które przekazują regulatorom. W jaki sposób AMLA zmieni krajobraz egzekwowania przepisów w Europie? Utworzenie Europejskiego Urzędu ds. Przeciwdziałania Praniu Pieniędzy (AMLA) stanowi przełom w nadzorze regulacyjnym. Dotychczas egzekwowanie przepisów AML było w dużej mierze domeną krajowych organów nadzoru, co prowadziło do różnic w podejściu i skuteczności między państwami. AMLA ma wprowadzić spójność – będzie bezpośrednio nadzorować wybrane instytucje finansowe wysokiego ryzyka działające transgranicznie i ustalać jednolite standardy regulacyjne dla całego rynku. Co więcej, będzie mogła interweniować tam, gdzie krajowy nadzór okaże się zbyt pobłażliwy. Dla większości firm oznacza to pośredni wpływ – surowsze i bardziej jednolite kontrole oraz wyższe oczekiwania co do skuteczności programów zgodności. W praktyce zakończy się era „łagodnego” podejścia w niektórych państwach UE, a przedsiębiorstwa muszą być przygotowane na bardziej rygorystyczny i przewidywalny system nadzoru w całej Europie. Co firmy powinny zrobić już teraz, aby przygotować się na nowe Rozporządzenie AML? Przedsiębiorstwa nie powinny czekać do 2027 roku z dostosowaniem się do nowych regulacji, lecz rozpocząć przygotowania już teraz. Kluczowym krokiem jest przegląd i aktualizacja istniejących procedur AML, tak aby obejmowały one rozszerzone obowiązki w zakresie identyfikacji i monitorowania beneficjentów rzeczywistych oraz szybszego raportowania podejrzanych transakcji. Firmy powinny także wzmocnić szkolenia dla pracowników, aby potrafili rozpoznawać nowe kategorie przestępstw bazowych, w tym związane z cyberprzestępczością czy przestępstwami środowiskowymi. Konieczne jest również dostosowanie polityk przyjmowania gotówki do nowych limitów oraz, w przypadku nowo objętych branż, zbudowanie całego systemu AML od podstaw – od oceny ryzyka po raportowanie do jednostek FIU. Warto zainwestować w technologie wspierające zgodność, takie jak rozwiązania RegTech, które automatyzują monitoring i analizę danych. Podjęcie działań z wyprzedzeniem pozwoli nie tylko uniknąć sankcji, ale także zbudować przewagę konkurencyjną i wzmocnić zaufanie regulatorów oraz partnerów biznesowych.
Czytaj
AML na rynku sztuki – automatyzacja dla bezpiecznych i przejrzystych transakcji
Czy wiesz, że każdego roku przestępcy piorą nawet 3 miliardy dolarów poprzez rynek sztuki? Globalny rynek artystyczny – wart ponad 65 miliardów dolarów rocznie – od dawna stanowi atrakcyjny cel dla nielegalnych finansów. Oszuści i kleptokraci wykorzystują tajemniczość świata sztuki oraz rosnące ceny, aby zamieniać „brudne” pieniądze w legalne aktywa. W tym artykule wyjaśniamy, dlaczego sztuka jest tak atrakcyjna w kontekście prania pieniędzy, jak europejskie przepisy dotyczące przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) – w szczególności Piąta Dyrektywa AML – nakładają nowe obowiązki na galerie i domy aukcyjne, a także jakie są poważne konsekwencje braku zgodności i w jaki sposób automatyzacja może pomóc firmom z branży sztuki wywiązywać się z obowiązków AML, zapewniając bezpieczniejsze i bardziej przejrzyste transakcje. Dlaczego rynek sztuki przyciąga osoby zajmujące się praniem pieniędzy Atrakcyjność rynku sztuki dla osób piorących pieniądze wynika z unikalnego połączenia wysokiej wartości i nieprzejrzystości. Obraz czy rzeźba mogą być warte miliony, a jednocześnie łatwo je przetransportować i ukryć. Nic dziwnego, że sztuka bywa określana mianem idealnego środowiska dla prania pieniędzy. Oto kluczowe powody, dla których przestępcy wybierają sztukę: Anonimowość i tajemnica: Sprzedaż dzieł sztuki tradycyjnie odbywała się prywatnie, a kupujący i sprzedający mogli pozostawać anonimowi dzięki spółkom fasadowym lub pośrednikom. Jeszcze niedawno dealerzy i domy aukcyjne nie miały obowiązku prawnego identyfikowania klientów czy zgłaszania podejrzanych działań, co pozwalało osobom działającym nielegalnie pozostawać w cieniu. Wysoka wartość i mobilność: Dzieła sztuki skupiają ogromną wartość w niewielkim obiekcie – pojedynczy obraz może być wart dziesiątki milionów. Takie aktywa można łatwo przewozić przez granice lub przechowywać w zagranicznych magazynach, praktycznie bez ryzyka wykrycia. Przykładowo, drobne kolekcjonalia, jak rzadkie monety czy antyki, da się łatwo przemycać, czyniąc sztukę wygodnym narzędziem do dyskretnego transferu majątku. Subiektywna wycena: Nie istnieje jeden „rynkowy kurs” dla arcydzieła – wartość zależy od oceny kupującego. Ta subiektywność pozwala przestępcom manipulować cenami, by prać pieniądze. Mogą np. znacząco przepłacić za dzieło przy użyciu brudnych pieniędzy i później sprzedać je z „czystym” zyskiem albo zawyżać czy zaniżać ceny w umówionych transakcjach, aby zaciemnić ścieżkę przepływu środków. Strefy wolnocłowe i magazyny: Cenne dzieła sztuki są często przechowywane w magazynach wolnocłowych (np. w Genewie czy Monako), które zapewniają wysoki poziom bezpieczeństwa i anonimowości. Obrazy mogą pozostawać w takich magazynach latami „w tranzycie”, zmieniając właścicieli jedynie na papierze, bez fizycznego opuszczenia skarbca. Umożliwia to prowadzenie tajnych transakcji poza zasięgiem większości regulatorów. Gotówka i pośrednicy: Tradycyjnie transakcje na rynku sztuki mogły być dokonywane gotówką, a domy aukcyjne często współpracowały z pośrednikami zamiast z faktycznym nabywcą. W praktyce źródło środków mogło pozostać nieujawnione. Jeszcze niedawno wiele dużych domów aukcyjnych nie pytało o tożsamość rzeczywistego klienta ani beneficjenta rzeczywistego (UBO) stojącego za zakupem. Takie luki były wykorzystywane przez osoby piorące pieniądze do wprowadzania nielegalnej gotówki do obrotu bez kontroli. Czynniki te doprowadziły do głośnych przypadków wykorzystania sztuki do prania pieniędzy. W jednej ze spraw w USA handlarze narkotyków przyjęli 33 obrazy jako zapłatę za narkotyki i planowali ich odsprzedaż, by „wyczyścić” pieniądze – plan zakończył się dla nich więzieniem. Jak podkreślają organy ścigania, liczba wątpliwych transakcji na rynku sztuki jest zauważalnie wyższa niż w innych sektorach. Dostrzegając tę podatność, władze na całym świecie zaczęły zamykać luki prawne, które czyniły sztukę bezpieczną przystanią dla nielegalnych środków. Unijne przepisy AML: 5AMLD a sektor sztuki W Unii Europejskiej regulatorzy odpowiedzieli na ryzyka związane z praniem pieniędzy na rynku sztuki, rozszerzając przepisy AML na podmioty działające w tej branży. Piąta Dyrektywa AML (5AMLD), która weszła w życie w styczniu 2020 roku, wprost objęła dealerów sztuki, galerie i domy aukcyjne zakresem regulacji AML. Zgodnie z definicją 5AMLD każda „osoba handlująca lub działająca jako pośrednik w handlu dziełami sztuki – w tym galerie i domy aukcyjne – a także podmioty przechowujące lub handlujące dziełami w strefach wolnocłowych” są uznawane za „instytucje obowiązane”, jeśli transakcje przekraczają 10 000 euro. W praktyce oznacza to, że działając na rynku sztuki w UE i realizując sprzedaż o dużej wartości (nawet w ramach serii powiązanych transakcji), musisz spełniać te same wymogi AML co banki i inne instytucje finansowe. Co istotne, prawo unijne nakazuje podejście oparte na analizie ryzyka w AML w sektorze sztuki. Galerie i domy aukcyjne muszą oceniać ryzyko prania pieniędzy w każdej transakcji i relacji z klientem, kierując większą uwagę na przypadki podwyższonego ryzyka (np. nietypowe płatności czy nabywców pełniących funkcje polityczne). Czwarta Dyrektywa AML obejmowała już firmy przyjmujące duże płatności gotówkowe (≥ 10 000 €), jednak 5AMLD poszła dalej, wskazując na specyficzne słabości rynku sztuki. Krótko mówiąc, anonimowość nie jest już akceptowaną normą – prawo unijne wymaga od uczestników rynku ujawnienia tożsamości kupujących i sprzedających oraz dokładnego badania źródła środków. Warto również wspomnieć o Szóstej Dyrektywie AML (6AMLD), którą państwa członkowskie UE wdrożyły od 2021 roku. Wzmocniła ona sankcje i egzekwowanie przepisów. 6AMLD ujednoliciła definicję prania pieniędzy w całej UE i wprowadziła surowsze kary dla osób i firm zamieszanych w proceder. Przykładowo, przewiduje minimalne kary więzienia (często ok. czterech lat) za poważne przestępstwa związane z praniem pieniędzy oraz możliwość pociągnięcia firm do odpowiedzialności za ułatwianie tego procederu. Razem 5AMLD i 6AMLD wysyłają jasny sygnał: firmy działające w branży sztuki w Europie muszą traktować zgodność z AML poważnie, w przeciwnym razie grożą im dotkliwe konsekwencje. Kluczowe obowiązki AML dla galerii i domów aukcyjnych Na mocy unijnych dyrektyw (oraz równoważnych regulacji w Wielkiej Brytanii) galerie i domy aukcyjne mają obecnie jasno określone obowiązki w zakresie AML. W praktyce muszą wdrożyć wewnętrzne programy zgodności, podobne do tych stosowanych w sektorze finansowym. Do najważniejszych obowiązków należą: Customer Due Diligence (CDD): Weryfikacja tożsamości klientów i zebranie odpowiednich informacji przed sfinalizowaniem sprzedaży. Proces „Know Your Customer” oznacza pozyskanie oficjalnych dokumentów tożsamości, potwierdzenia adresu oraz zrozumienie charakteru działalności i źródeł finansowania klienta. Jeśli klientem jest spółka lub działa przez pośrednika, galeria musi ustalić beneficjenta rzeczywistego (UBO) – czyli osobę faktycznie stojącą za transakcją – oraz potwierdzić jej tożsamość. Ocena ryzyka i bieżące monitorowanie: Ocena każdego klienta i transakcji pod kątem czynników ryzyka (np. wyjątkowo wysokie zakupy, płatności z krajów wysokiego ryzyka, osoby zajmujące eksponowane stanowiska polityczne) oraz zastosowanie odpowiednich środków kontroli. Po onboardingu konieczne jest dalsze monitorowanie transakcji w poszukiwaniu sygnałów ostrzegawczych. Złożone transakcje bez jasnego uzasadnienia ekonomicznego powinny skłonić do dokładniejszej analizy źródła środków. Galerie powinny również zwracać uwagę na zmiany w profilu lub zachowaniu klienta. Weryfikacja na listach sankcyjnych i PEP: Sprawdzenie nazwisk klientów względem międzynarodowych list sankcyjnych oraz baz osób zajmujących eksponowane stanowiska polityczne (PEP) jako element procedury due diligence. Jeśli kolekcjoner figuruje na liście sankcyjnej lub jest osobą publiczną o wysokim ryzyku, konieczne jest zastosowanie rozszerzonych procedur, a czasem nawet odmowa transakcji. Analiza doniesień medialnych (adverse media) o klientach może ujawnić ich powiązania z oszustwami, korupcją czy innymi przestępstwami, które zwiększają ryzyko prania pieniędzy. Prowadzenie dokumentacji: Obowiązek szczegółowego dokumentowania transakcji, danych klientów oraz działań podjętych w ramach AML. Przepisy unijne nakazują przechowywanie tych danych co najmniej przez pięć lat. Obejmuje to kopie dokumentów tożsamości, faktury, umowy, dokumentację pochodzenia dzieła oraz wewnętrzne notatki z ocen ryzyka. Dobra dokumentacja zapewnia przejrzystość i jest nieoceniona w razie kontroli. Obowiązki raportowe: W przypadku podejrzanej transakcji lub działań klienta, które mogą być powiązane z nielegalnymi środkami, należy złożyć raport o podejrzanej transakcji (SAR) do krajowej jednostki analityki finansowej. Ten obowiązek jest podobny do raportowania w bankach. Ponadto transakcje gotówkowe powyżej określonych progów (np. 10 000 €) muszą być zgłaszane, gdy jest to wymagane. Terminowe raportowanie chroni galerię lub dom aukcyjny przed odpowiedzialnością i wspiera organy ścigania w zwalczaniu sieci przestępczych. Aby wywiązać się z tych obowiązków, uczestnicy rynku sztuki powinni także powołać oficera ds. zgodności AML oraz przeszkolić pracowników z procedur compliance. Zespół musi wiedzieć, jak rozpoznawać sygnały ostrzegawcze – np. kupującego, który odmawia podania informacji, nalega na płatność gotówką lub stosuje nadmiernie skomplikowaną strukturę własnościową przy zakupie. Ostatecznie kultura zgodności i etyczne standardy stały się integralną częścią biznesu artystycznego. Dzięki należytej staranności i dokumentacji galerie i domy aukcyjne nie tylko przestrzegają prawa, lecz także chronią integralność rynku sztuki. Ryzyka operacyjne i reputacyjne wynikające z braku zgodności Brak przestrzegania przepisów AML może mieć daleko idące skutki dla firmy z branży sztuki. Pierwszym i najpoważniejszym ryzykiem jest odpowiedzialność prawna: władze mogą nałożyć wysokie kary, cofnąć licencje, a nawet wszcząć postępowania karne, jeśli galeria lub dom aukcyjny zostanie uznany za współwinny (nawet nieświadomie) prania pieniędzy. Zgodnie z regulacjami UE osoby zaangażowane w takie schematy mogą trafić do więzienia – 6AMLD nakłada surowsze sankcje, w tym minimalne kary pozbawienia wolności za poważne przestępstwa. W niektórych krajach osoby zamieszane w afery związane z praniem pieniędzy w sztuce były skazywane na wieloletnie kary więzienia. Regulatorzy aktywnie egzekwują nowe przepisy; przykładowo, w Wielkiej Brytanii w ciągu dwóch lat od wejścia w życie prawa w 2020 roku ponad 30 podmiotów z branży sztuki zostało ukaranych za brak rejestracji lub nieprzestrzeganie obowiązków AML. Przekaz jest jasny: brak zgodności nie jest tolerowany. Poza karami finansowymi i sankcjami prawnymi trzeba brać pod uwagę także szkody wizerunkowe. Rynek sztuki opiera się na zaufaniu i reputacji. Jeśli galeria zostanie powiązana z nieuczciwymi transakcjami, ryzykuje utratę zaufania klientów, banków i partnerów. Utrata reputacji może błyskawicznie przełożyć się na spadek obrotów – kolekcjonerzy będą unikać współpracy, obawiając się ryzyka związanego z reputacją. Eksperci podkreślają, że odbudowa zaufania po takim kryzysie może trwać latami. Co więcej, pracownicy mogą odchodzić, a rekrutacja nowych talentów staje się trudniejsza, gdy nazwa firmy zostanie nadszarpnięta. Krótko mówiąc, koszt braku zgodności zdecydowanie przewyższa inwestycję w solidny program AML. Z kolei podmioty, które przestrzegają zasad, pokazują swoją rzetelność i dbałość o zgodność, co może stać się przewagą konkurencyjną w coraz bardziej przejrzystym rynku. Automatyzacja: wsparcie dla bezpiecznych i przejrzystych transakcji Utrzymanie zgodności z AML może wydawać się trudne, zwłaszcza dla mniejszych galerii i domów aukcyjnych z ograniczonym personelem. Właśnie tutaj różnicę robi automatyzacja i rozwiązania technologiczne. Digitalizacja i usprawnienie procesów compliance pozwala firmom artystycznym spełniać wymagania regulacyjne szybciej i dokładniej. Co więcej, regulatorzy i organizacje branżowe zachęcają do korzystania z technologii, aby wzmacniać kontrole AML w handlu sztuką. Oto, jak automatyzacja wspiera zgodność: Cyfrowy onboarding klientów: zamiast papierowych formularzy i ręcznych kontroli, galerie mogą korzystać z bezpiecznych platform online. Klienci przesyłają dokumenty tożsamości elektronicznie, a system natychmiast je weryfikuje przy użyciu narzędzi AI lub baz danych. Proces jest szybszy, dokładniejszy i tworzy cyfrową ścieżkę audytową, która stanowi dowód zgodności. Zautomatyzowane sprawdzanie i due diligence: oprogramowanie do compliance automatycznie weryfikuje klientów względem list sankcyjnych, PEP i innych rejestrów w czasie rzeczywistym. Może też w prosty sposób przeszukać negatywne informacje medialne. Dzięki automatyzacji żaden klient nie zostanie pominięty, a istotne dane (np. status PEP czy negatywne publikacje) są natychmiast ujawniane. Zaawansowane platformy przypisują też klientom wynik ryzyka, ułatwiając decyzję o pogłębionej analizie. Systemy monitorowania transakcji: dla domów aukcyjnych obsługujących wiele sprzedaży oprogramowanie monitoruje transakcje i oznacza wzorce wskazujące na pranie pieniędzy. Może wykryć np. dzielenie płatności na mniejsze, czy szybkie odsprzedaże wartościowych dzieł. Automatyczne alerty pozwalają zespołowi compliance reagować w czasie rzeczywistym, co ręcznie byłoby praktycznie niemożliwe. Bezpieczna archiwizacja dokumentów: rozwiązania AML zapewniają scentralizowane repozytorium wszystkich dokumentów związanych z due diligence, oceną ryzyka i transakcjami. Pracownicy compliance mają dostęp do danych w kilka sekund, a w razie audytu mogą łatwo wykazać zgodność. Automatyczne harmonogramy retencji gwarantują przechowywanie danych zgodnie z przepisami. Dzięki takim funkcjom galerie i domy aukcyjne mogą przekształcić obowiązek compliance w atut biznesowy. Technologia minimalizuje błędy ludzkie i odciąża pracowników, pozwalając im koncentrować się na faktycznie podejrzanych przypadkach zamiast na papierkowej pracy. Właściciele zyskują spokój, że żadne informacje nie „prześlizgną się” niezauważone – system automatycznie wskaże brakujące dane lub nietypowe zachowania. W branży, w której przepisy ciągle się zmieniają, rozwiązania oparte na automatyzacji można na bieżąco aktualizować, zapewniając ciągłą zgodność bez konieczności stałego doszkalania. AMLTrack – automatyzacja AML dla rynku sztuki AMLTrack to platforma zgodności stworzona przez TTMS we współpracy z kancelarią Sawaryn & Partnerzy, zaprojektowana z myślą o automatyzacji kluczowych procesów przeciwdziałania praniu pieniędzy dla instytucji obowiązanych, w tym galerii i domów aukcyjnych. System usprawnia procedury due diligence poprzez weryfikację tożsamości, sprawdzanie klientów względem międzynarodowych list sankcyjnych i PEP oraz pobieranie danych z oficjalnych rejestrów (takich jak KRS, CEIDG i CRBR w Polsce). Wspiera również ocenę ryzyka, generuje raporty zgodności i bezpiecznie archiwizuje wszystkie działania, zapewniając pełną gotowość audytową. Minimalizując błędy ludzkie i redukując obciążenie związane z ręcznymi kontrolami, AMLTrack umożliwia uczestnikom rynku sztuki efektywnie spełniać wymogi UE w zakresie AML, chronić reputację i zabezpieczać się przed sankcjami regulacyjnymi. Ostatecznie wdrożenie cyfrowych narzędzi AML pomaga firmom artystycznym realizować podwójny cel – bezpieczeństwa i przejrzystości. To także sygnał dla klientów, że galeria czy dom aukcyjny działa zgodnie z prawem i jest godnym zaufania miejscem do prowadzenia transakcji. Unijne dyrektywy AML jasno pokazują, że era anonimowości na rynku sztuki dobiega końca. Podmioty, które inwestują w zgodność i inteligentną automatyzację, nie tylko unikają kar, ale też chronią swoją reputację i przyczyniają się do budowy bardziej przejrzystego rynku sztuki. Czy wszystkie galerie i domy aukcyjne w UE muszą przestrzegać przepisów AML? Tak. Zgodnie z Piątą Dyrektywą AML Unii Europejskiej (5AMLD) wszystkie galerie, domy aukcyjne i dealerzy sztuki uczestniczący w transakcjach przekraczających 10 000 € muszą wdrożyć kompleksowe procedury AML. Wymóg ten dotyczy zarówno pojedynczych sprzedaży, jak i kilku powiązanych transakcji, których łączna wartość osiąga lub przekracza tę kwotę. Jakie konkretne obowiązki w zakresie przeciwdziałania praniu pieniędzy mają przedsiębiorstwa działające na rynku dzieł sztuki na mocy prawa UE? Przedsiębiorstwa z branży artystycznej muszą przeprowadzać dochodzenie należytej staranności wobec klienta (CDD), weryfikować tożsamość nabywców i beneficjentów rzeczywistych, sprawdzać klientów pod kątem sankcji i list osób zajmujących eksponowane stanowiska polityczne (PEP), monitorować transakcje pod kątem podejrzanych działań, prowadzić szczegółową dokumentację i zgłaszać podejrzane transakcje organom finansowym. Co sprawia, że rynek sztuki jest szczególnie atrakcyjny dla prania pieniędzy? Rynek sztuki oferuje połączenie aktywów o wysokiej wartości, przenośności, prywatności i subiektywnej wyceny – idealne warunki do ukrywania i transferowania nielegalnych funduszy. Tradycyjnie ograniczony nadzór regulacyjny i nieprzejrzyste transakcje dodatkowo przyciągają przestępców pragnących zalegalizować nielegalne bogactwo. Czy automatyzacja AML naprawdę może pomóc mniejszym galeriom dostosować się do przepisów UE? Tak. Automatyzacja znacząco upraszcza procesy zgodności dla galerii i domów aukcyjnych każdej wielkości. Narzędzia cyfrowe usprawniają proces rejestracji klientów, automatyzują weryfikację tożsamości, stale monitorują transakcje i zapewniają solidne prowadzenie dokumentacji, pomagając nawet małym firmom spełniać złożone wymogi regulacyjne bez konieczności zatrudniania rozbudowanych zespołów ds. zgodności. Co się dzieje, jeśli galeria sztuki lub dom aukcyjny nie stosuje się do przepisów AML? Nieprzestrzeganie przepisów AML może skutkować surowymi karami finansowymi, sankcjami prawnymi, a potencjalnie także zarzutami karnymi na mocy przepisów UE, takich jak 6AMLD. Poza konsekwencjami prawnymi, firmy ryzykują poważne szkody wizerunkowe, utratę zaufania klientów, ograniczenie możliwości rynkowych i trudności w odbudowie swojej pozycji w środowisku artystycznym.
Czytaj
Wyszukiwanie oparte na LLM kontra tradycyjne: prognoza na lata 2025–2030
Kiedy wyszukiwanie AI prześcignie Google? Asystenci oparci na modelach językowych LLM (takich jak ChatGPT, Bard czy Bing Chat) szybko zmieniają sposób, w jaki ludzie wyszukują informacje. Niniejszy raport prognozuje, kiedy takie wyszukiwanie oparte na AI wyprzedzi tradycyjne wyszukiwarki (np. Google) pod względem globalnego wykorzystania przez konsumentów. Analizujemy obecne trendy adopcji, tempo wzrostu, zmiany w zachowaniach użytkowników oraz prognozy branżowe, aby wskazać „punkt zwrotny”, w którym wyszukiwanie oparte na LLM przewyższy tradycyjne pod względem udziału w codziennych zapytaniach i ich wolumenu. Skupiamy się na latach 2025–2030, przedstawiając kamienie milowe oparte na danych oraz prognozę momentu przecięcia się krzywych adopcji pod koniec dekady. Google wciąż miażdży narzędzia AI pod względem wolumenu wyszukiwań Tradycyjne wyszukiwarki nadal dominują pod względem całkowitej liczby zapytań w połowie 2025 r. Sam Google obsługuje około 15 miliardów wyszukiwań dziennie (czyli znacznie ponad 5 bilionów rocznie) i utrzymuje około 90% globalnego udziału w rynku wyszukiwania. Dla porównania, ChatGPT – wiodący asystent oparty na LLM – obsługuje szacunkowo dziesiątki milionów zapytań „wyszukiwaniopodobnych” dziennie w 2025 r. Innymi słowy, dzienny wolumen zapytań Google pozostaje zdecydowanie większy – według SparkToro w 2024 r. Google obsługiwał około 373 razy więcej zapytań niż ChatGPT, a wszystkie narzędzia wyszukiwania oparte na AI łącznie stanowiły mniej niż 2% rynku. Nawet Bing (druga co do wielkości tradycyjna wyszukiwarka) notuje setki milionów wyszukiwań dziennie, czyli rząd wielkości więcej niż ChatGPT. Według Wall Street Journal, w czerwcu 2025 r. wyszukiwanie AI stanowiło około 5,6% ruchu wyszukiwania na komputerach stacjonarnych w USA (wzrost z około połowy tego udziału rok wcześniej) — to wciąż niewielka część rynku, ale rosnąca w szybkim tempie. Wyszukiwanie AI nabiera rozpędu w 2025 roku Jednak krajobraz zaczyna się zmieniać. Ruch w wyszukiwarce Google nadal rósł w 2025 r. (ponad 20% rok do roku w 2024 r.), częściowo dzięki nowym funkcjom AI w Search. W tym samym czasie przyrost liczby użytkowników ChatGPT był eksplozją – osiągnął 100 milionów użytkowników w ciągu 2 miesięcy od premiery (najszybciej rosnąca aplikacja konsumencka w historii) – a pod koniec 2024 r. notował około 1 miliarda interakcji dziennie. Już na początku 2024 r. ruch na stronie ChatGPT przewyższył Bing, czyniąc go – według niektórych analiz – drugim najczęściej używanym narzędziem wyszukiwania w sieci. Krótko mówiąc, przewaga Google pozostaje ogromna w ujęciu bezwzględnym, ale asystenci AI szybko zmniejszają dystans startując z zera. Użytkownicy coraz chętniej sięgają po narzędzia oparte na LLM do wyszukiwania informacji, co sygnalizuje stopniową zmianę krajobrazu wyszukiwania w miarę jak wchodzimy w 2025 rok. Dynamiczna adopcja wyszukiwania opartego na LLM Korzystanie z narzędzi opartych na LLM przez konsumentów rośnie w błyskawicznym tempie. Badanie z marca 2025 r. wykazało, że 52% dorosłych Amerykanów korzystało już z AI LLM (np. ChatGPT), co pokazuje, że technologia zdobyła masową popularność. Wśród użytkowników LLM dwie trzecie deklaruje, że używa ich „jak wyszukiwarki” w celu pozyskiwania informacji. Innymi słowy, znaczna część populacji już teraz kieruje swoje zapytania do chatbotów. Trend ten dotyczy wszystkich grup użytkowników – choć młodsi, lepiej wykształceni użytkownicy przodują, to nawet 53% dorosłych w USA z dochodami poniżej 50 tys. USD korzystało z LLM. LLM wydają się być jedną z najszybciej adoptowanych technologii w historii. Kilka czynników napędza ten wzrost: wygoda konwersacyjna, stała dostępność oraz szybki rozwój możliwości. W przeciwieństwie do tradycyjnej wyszukiwarki, agent oparty na LLM może prowadzić dialog wieloetapowy, udzielać bezpośrednich odpowiedzi z kontekstem, a nawet wykonywać zadania (np. programowanie, pisanie) wykraczające poza statyczne wyszukiwanie informacji. Ta wszechstronność przełożyła się na gwałtowny wzrost liczby użytkowników. ChatGPT od OpenAI od premiery pod koniec 2022 r. do kwietnia 2025 r. osiągnął 800 milionów tygodniowo aktywnych użytkowników — to wzrost 8× w zaledwie 18 miesięcy. W połowie 2025 r. obsługiwał już 1 miliard wyszukiwań tygodniowo (ok. 143 mln dziennie), ponieważ coraz więcej osób traktuje go jako źródło informacji. Inni asystenci oparci na LLM (Claude od Anthropic, Bard/Gemini od Google itp.) również rosną w siłę, choć nadal pozostają znacznie mniejsi niż ChatGPT. Asystenci głosowi to kolejny czynnik przyspieszający rozwój wyszukiwania AI. Na całym świecie liczba urządzeń z obsługą głosową (Siri, Alexa, Google Assistant itd.) gwałtownie wzrosła — w 2025 r. w użyciu jest już 8,4 miliarda asystentów głosowych, niemal dwa razy więcej niż 4,2 mld w 2020 r. Około 20–30% konsumentów regularnie korzysta z wyszukiwania głosowego, często w celu szybkiego uzyskania informacji. Gdy te interfejsy głosowe integrują zaawansowane LLM-y, stają się de facto konwersacyjnymi wyszukiwarkami, co jeszcze bardziej odciąga zapytania od tradycyjnego, wpisywanego wyszukiwania. Wygoda zadania pytania na głos i otrzymania odpowiedzi mówionej (np. przez smartfon lub inteligentny głośnik) sprawiła, że wyszukiwanie wspierane przez AI stało się codziennością. Od paska wyszukiwania do rozmowy z AI Co istotne, użytkownicy uczą się kiedy korzystać z asystentów LLM, a kiedy z tradycyjnej wyszukiwarki. Badania pokazują, że 98% użytkowników ChatGPT nadal korzysta także z Google — nie porzucają jednej opcji na rzecz drugiej, lecz przydzielają różne typy zapytań do różnych narzędzi. Proste zapytania faktograficzne lub nawigacyjne („pogoda jutro”, „logowanie do Facebooka”) nadal trafiają do Google, który dzięki szybkości i znajomości interfejsu pozostaje pierwszym wyborem w przypadku pojedynczych faktów lub wyszukiwań transakcyjnych. Natomiast w przypadku złożonych, otwartych zadań — np. planowania podróży, dogłębnych badań, debugowania kodu czy burzy mózgów — użytkownicy coraz częściej wybierają asystentów AI. ChatGPT potrafi syntetyzować informacje z wielu źródeł i dostarczyć spersonalizowaną, konwersacyjną odpowiedź, która w Google wymagałaby wielu zapytań i kliknięć. Ten powstający podział ról w wyszukiwaniu jest wyraźny: użytkownicy zwracają się do Google po szybkie odpowiedzi, ale do ChatGPT po szczegółowe wyjaśnienia, kreatywne pomysły i wieloetapowe badania. Młodsze pokolenia szczególnie chętnie przyjmują nawyki wyszukiwania „AI-first”. Prawie 80% przedstawicieli pokolenia Z korzystało z narzędzi generatywnej AI, a prawie połowa używa ich co tydzień. Większość młodych użytkowników deklaruje, że AI ułatwia im znajdowanie informacji (72%) i pomaga szybciej się uczyć. Czują się swobodnie, prosząc chatboty o pomoc w odrabianiu prac domowych, rekomendacje produktów czy porady — czyli o zapytania, które starsi użytkownicy wciąż kierują do Google lub na konkretne strony. Dodatkowo, wyspecjalizowane alternatywy wyszukiwania jak TikTok (poradniki, trendy) czy Reddit (opinie użytkowników) odciągają ruch od Google. Co ciekawe, „reddit” jest obecnie jednym z najczęściej wpisywanych haseł w Google, co pokazuje, że ludzie chcą potwierdzić wyniki AI lub wyszukiwarki opiniami społeczności. Wszystkie te trendy wskazują na szeroką fragmentację zachowań wyszukiwawczych: użytkownicy coraz rzadziej polegają na jednej platformie, zamiast tego korzystają z kombinacji asystentów AI, mediów społecznościowych i tradycyjnych wyszukiwarek w zależności od kontekstu zapytania. Jak Google odpowiada na wyzwanie AI W obliczu tej zmiany dotychczasowi liderzy rynku wyszukiwania agresywnie integrują technologię LLM ze swoimi produktami. Google uruchomił w latach 2023–2024 funkcję Search Generative Experience (SGE), wzbogacając wyniki wyszukiwania o podsumowania AI („Overviews”). Wstępne wyniki pokazały wzrost zaangażowania użytkowników – CEO Google podkreślił wyższe wykorzystanie wyszukiwarki i większą satysfakcję wśród osób korzystających z AI Overviews. Wewnętrznie Google przyznaje, że krajobraz się zmienia: pod koniec 2024 r. Sundar Pichai określił rok 2025 jako „kluczowy” w kontekście zagrożenia ze strony ChatGPT. Według doniesień, Google inwestuje 75 mld USD w AI, aby wzmocnić swoje możliwości wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji, w tym rozwój własnych zaawansowanych modeli (np. Gemini). Szefowa wyszukiwarki Google, Elizabeth Reid, zasugerowała nawet, że klasyczny pasek wyszukiwania Google z czasem stanie się „mniej widoczny” na rzecz interfejsów AI. Microsoft obrał inną strategię – zamiast bronić istniejącej pozycji monopolisty, nawiązał partnerstwo z OpenAI, aby wyprzedzić Google. Inwestycja Microsoftu w OpenAI przekroczyła 13 mld USD, co pozwoliło wprowadzić GPT-4 do Binga na początku 2023 r., wywołując gwałtowny wzrost zainteresowania. W ciągu miesiąca od dodania funkcji czatu AI Bing po raz pierwszy przekroczył 100 mln dziennie aktywnych użytkowników (nadal jednocyfrowy udział w rynku, ale znaczący wzrost). Microsoft informuje, że około 1/3 codziennych użytkowników Binga korzysta z czatu AI, a nowe funkcje zwiększyły całkowity czas spędzany w wyszukiwarce. Ponadto nowe startupy skoncentrowane na wyszukiwaniu opartym na AI (Perplexity, Neeva przed zmianą modelu biznesowego itp.) przyciągają znaczne finansowanie venture capital, a samo OpenAI pracuje nad dedykowaną wyszukiwarką AI od 2024 r. W Chinach Baidu wprowadził swojego chatbota Ernie AI do wyszukiwarki, a inne regionalne silniki idą w jego ślady. Na całym świecie napływ ogromnych inwestycji w wyszukiwanie oparte na AI pokazuje, że branża zgodnie uważa LLM za przyszły interfejs do pozyskiwania informacji. AI może prześcignąć wyszukiwarkę Google do 2028 roku Kiedy wyszukiwanie oparte na LLM wyprzedzi tradycyjne wyszukiwarki? Na podstawie obecnych trendów wiele analiz wskazuje koniec lat 20. jako krytyczny okres przełomu. Kluczowe dane i prognozy obejmują: 2025: Udział LLM wciąż wynosi <5% globalnych zapytań wyszukiwania. Google utrzymuje ~90% rynku, ale zapytania w czatach AI rosną w tempie wykładniczym. Wolumen zapytań ChatGPT jest na drodze do osiągnięcia setek milionów wyszukiwań dziennie (w połowie 2025 r. było to ok. 143 mln/dzień). Do 2025 r. ponad połowa konsumentów wypróbowała wyszukiwanie LLM, a 34% korzysta z niego codziennie lub prawie codziennie. Kamień milowy: ChatGPT od OpenAI przekracza 1 miliard wyszukiwań tygodniowo i osiąga 800 mln użytkowników. 2026: Rozpoczyna się punkt zwrotny. Gartner przewiduje, że do 2026 r. wolumen zapytań w tradycyjnych wyszukiwarkach spadnie o 25%, gdy użytkownicy przeniosą się do generatywnych asystentów AI — co może oznaczać, że liczba zapytań w Google osiągnie szczyt i zacznie spadać do około 10–11 mld dziennie (z ~14 mld), podczas gdy zapytania w LLM będą nadal rosnąć. Kamień milowy: Czat AI zintegrowany z większością platform wyszukiwania (np. możliwe uruchomienie narzędzia AI search przez Apple) oraz 1/4 wszystkich zapytań obsługiwana przez LLM (według scenariusza Gartnera). 2027: Wstępne oznaki parytetu w wybranych segmentach. Badania sugerują, że do końca 2027 r. ruch z wyszukiwania AI może generować taką samą — lub większą — wartość ekonomiczną co tradycyjne wyszukiwanie, nawet przy niższym wolumenie, dzięki znacznie wyższym współczynnikom konwersji. Badanie Ahrefs wykazało, że użytkownicy wyszukiwania AI konwertują nawet 23× lepiej niż użytkownicy tradycyjnego wyszukiwania, a dane Semrush wskazują, że ruch z AI osiąga średnio 4,4× wyższy współczynnik konwersji niż organiczne wyszukiwanie tradycyjne. Jeśli te trendy się utrzymają, kanały oparte na AI mogą dorównać wpływowi biznesowemu Google już w IV kwartale 2027 r. Niektóre niszowe sektory mogą już przed 2028 r. odnotować przewagę narzędzi AI pod względem udziału w zapytaniach (np. pomoc w kodowaniu, niektóre obszary badań). Wstępne dane rynkowe sugerują, że w obszarach takich jak wsparcie programistyczne, badania akademickie czy złożone rekomendacje zakupowe platformy wyszukiwania AI już dziś przejmują większość zapytań — w niektórych przypadkach przekraczając 60% – długo przed prognozowanym punktem zwrotnym w 2028 r. Kamień milowy: Dane wewnętrzne pokazują, że wyszukiwania AI wyprzedzą tradycyjne w segmencie zapytań marketingu cyfrowego do początku 2028 r., jeśli trend się utrzyma. 2028: Zbliża się punkt zwrotny. Gartner prognozuje, że do 2028 r. ruch organiczny z wyszukiwarek na strony internetowe spadnie o 50% lub więcej, gdy konsumenci w pełni zaakceptują wyszukiwanie generatywne AI. Innymi słowy, około połowa aktywności wyszukiwawczej może odbywać się przez asystentów AI zamiast klasycznych wyszukiwarek. Badania Semrush przewidują nawet, że wyszukiwanie oparte na AI może całkowicie prześcignąć tradycyjny ruch wyszukiwarkowy już w pierwszej połowie 2028 r. — co potencjalnie oznacza wcześniejszy punkt przecięcia niż wskazuje wiele branżowych prognoz. Podobnie inne analizy rynkowe sugerują, że platformy oparte na LLM przejmą od 30% do 50% rynku wyszukiwania do 2028 r., w zależności od wskaźnika i regionu — a w niektórych segmentach o wysokim zaangażowaniu, takich jak dogłębne badania czy rozwiązywanie problemów technicznych, dominacja wyszukiwania AI może już być widoczna. Kamienie milowe: „SGE” Google napędzane AI prawdopodobnie stanie się domyślnym trybem wyszukiwania, a wyszukiwarki AI-first będą obsługiwać szacunkowo 30–40% zapytań informacyjnych w różnych branżach. Ten rok może być realnym „punktem przecięcia” w niektórych wskaźnikach (np. czas spędzony lub liczba zapytań informacyjnych na platformach AI vs Google). 2030: Wyszukiwanie oparte na LLM prześciga tradycyjne wyszukiwanie w codziennym użytku konsumentów. Według ekstrapolacji obecnych trendów, asystenci AI będą obsługiwać większość zapytań wyszukiwawczych na świecie. Modelowanie Kevina Indiga (na podstawie danych Similarweb) przewiduje, że ruch ChatGPT przewyższy ruch Google około października 2030 r.. Na podstawie danych Similarweb z połowy 2025 r. Google Search generuje około 136 miliardów wizyt miesięcznie, w porównaniu z ok. 4 miliardami dla ChatGPT — co oznacza, że aby spełnić tę prognozę, platformy AI musiałyby utrzymać obecne dwucyfrowe tempo miesięcznego wzrostu, podczas gdy ruch Google spada. W tym scenariuszu systemy oparte na LLM łącznie miałyby ponad 50% globalnego wolumenu zapytań wyszukiwawczych do 2030 r., co oznaczałoby definitywny punkt, w którym wyszukiwanie AI dominuje. Google nadal będzie generować ogromny wolumen zapytań, ale znaczna jego część może pochodzić od użytkowników proszących o odpowiedzi AI Google (Bard/SGE), zacierając granicę między „tradycyjnym” a „AI” wyszukiwaniem. Kamień milowy: Do 2030 r. asystenci LLM staną się pierwszym wyborem do wyszukiwania informacji dla większości użytkowników — w praktyce „Google” stanie się jedną z wielu opcji AI lub hybrydowego wyszukiwania, a nie domyślnym punktem startowym. Wszystkie prognozy obarczone są pewnym stopniem niepewności, ale konsensus wskazuje, że koniec tej dekady (2028–2030) będzie momentem przecięcia. Do tego czasu wyszukiwanie oparte na LLM prawdopodobnie osiągnie 30–50%+ udziału w rynku, przewyższając stary model zapytań i kliknięć. Niektóre optymistyczne scenariusze zakładają nawet spadek udziału Google do ~20% do 2027 r. w niektórych segmentach, przy czym ChatGPT i inni gracze przejmą resztę. Bardziej ostrożne prognozy (np. Gartner) wciąż przewidują, że co najmniej połowa zapytań przeniesie się do AI do 2028 r.. Nasza prognoza jest zbieżna z tymi szacunkami, wskazując lata 2029–2030 jako okres, w którym wykorzystanie wyszukiwania AI definitywnie przewyższy tradycyjne na całym świecie. Co przyspieszy (lub spowolni) „przejęcie” wyszukiwania przez AI? Kilka czynników zadecyduje o tym, jak szybko wyszukiwanie oparte na LLM prześcignie tradycyjne wyszukiwarki: Jakość i zaufanie: LLM-y muszą stale poprawiać dokładność i podawać wiarygodne źródła. Wzrost zaufania (już ok. 70% konsumentów ufa w pewnym stopniu wynikom AI) zachęci więcej użytkowników do pełnego przejścia na AI w poszukiwaniu odpowiedzi. Integracja przez Google cytatów i danych w czasie rzeczywistym w wynikach AI oraz podłączenie ChatGPT do bieżącego internetu przez OpenAI to krok w tym kierunku. Jeśli do ok. 2025–2026 LLM-y będą w stanie wiarygodnie odpowiadać na większość pytań faktograficznych z podaniem źródeł, użytkownicy będą mieli mniejszą potrzebę „sprawdzania” w Google. Doświadczenie użytkownika i wygoda: Asystenci LLM oferują konwersacyjny, jeden punkt kontaktu (bez wielu kliknięć), co jest atrakcyjne przy złożonych zapytaniach. W miarę ulepszania interfejsów (np. integracja głosowa, możliwości multimodalne, pamięć wcześniejszych zapytań) będą zdobywać większy udział w rynku wyszukiwania. Wzrost wyszukiwania głosowego również odgrywa tu rolę — wypowiedzenie zapytania do asystenta AI, który odpowiada głosem, jest naturalną ewolucją. Do 2030 r. oczekuje się, że wyszukiwanie głosowe i oparte na czacie zbiegnie się, zapewniając natychmiastowe odpowiedzi w ruchu, co jest przewagą, której tradycyjne wyszukiwanie internetowe nie jest w stanie dorównać pod względem wygody. Integracja z codziennymi narzędziami: Wyszukiwanie AI będzie wbudowane w aplikacje biurowe, przeglądarki i systemy operacyjne. Przykładowo, Microsoft integruje ChatGPT (poprzez Copilot) w pakiet Office i system Windows, dzięki czemu użytkownicy mogą zadawać pytania bez otwierania przeglądarki. Jeśli zadanie pytania komputerowi stacjonarnemu lub okularom AR przyniesie natychmiastową odpowiedź AI, potrzeba „googlowania” zniknie. Taka wszechobecna integracja może znacząco zwiększyć wolumen zapytań LLM do końca lat 20., przyspieszając „punkt przecięcia”. Ekonomia i ekosystem treści: Jednym z wyzwań jest trwałość ekosystemu treści w internecie. Tradycyjne wyszukiwanie kieruje ruch na strony internetowe; odpowiedzi generowane przez AI często cytują informacje bez przekierowania użytkownika, co już doprowadziło do tego, że 60% wyszukiwań w Google kończy się bez kliknięcia. Jeśli wydawcy ograniczą dostęp do treści lub jeśli pojawią się regulacje (aby zapewnić, że narzędzia AI nie są antykonkurencyjne), może to wpłynąć na tempo rozwoju wyszukiwania AI. Z drugiej strony, jeśli zostaną wdrożone nowe modele monetyzacji (np. reklamy natywne dla AI lub linki afiliacyjne w odpowiedziach), wyszukiwanie AI może rozwijać się szybciej. Do 2030 r. model reklamowy i przychodowy wyszukiwania prawdopodobnie zostanie przeprojektowany, aby uwzględnić AI — np. sponsorowane odpowiedzi chatbotów — co dodatkowo może przesunąć bodźce biznesowe w kierunku wyszukiwania opartego na LLM. Konkurencja i nawyki domyślne: Reakcja Google wpłynie na harmonogram zmian. Google może włączyć własny tryb AI (Bard/SGE) dla wszystkich użytkowników jako domyślny. Jeśli Google skutecznie utrzyma użytkowników w swoim ekosystemie, oferując najlepsze z obu światów (zaufane odpowiedzi AI z opcją wyników tradycyjnych), „przejęcie” może być mniej widoczne jako bitwa Google kontra ChatGPT — zamiast tego wyszukiwarka Google sama stanie się narzędziem opartym na LLM. W takim przypadku punkt zwrotny może nadejść, gdy wyszukiwarka Google przekształci się w doświadczenie AI-first do 2030 r., co w praktyce będzie oznaczało, że wyszukiwanie LLM zastąpiło stary model oparty na linkach w dominującej platformie. Z drugiej strony, jeśli niezależny dostawca AI (OpenAI lub inny) zdobędzie dużą bazę użytkowników bezpośrednio, będzie to wyraźniejsze „przejęcie” pozycji Google. Obecne sygnały (np. plan OpenAI stworzenia wyszukiwarki oraz fakt, że ChatGPT stał się rozpoznawalną marką) sugerują realną możliwość, że zewnętrzna platforma AI osiągnie skalę porównywalną z Google do 2030 r. 2030 – rok, w którym wyszukiwanie AI przejmuje koronę Wszystkie wskaźniki wskazują na transformacyjną zmianę w sposobie, w jaki ludzie wyszukują informacje w ciągu najbliższych 5–7 lat. Do 2030 r. wyszukiwanie oparte na LLM ma przewyższyć tradycyjne wyszukiwarki pod względem globalnego wykorzystania — to historyczna zmiana w technologii konsumenckiej. Oczekujemy punktu przecięcia w latach 2028–2030, kiedy więcej codziennych zapytań na świecie będzie przechodzić przez asystentów AI niż przez wyszukiwanie oparte na słowach kluczowych. Będzie to napędzane dalszą wykładniczą adopcją LLM, ulepszeniami możliwości AI oraz preferencją użytkowników do wygodnych, konwersacyjnych odpowiedzi. Warto zaznaczyć, że „przejęcie” nie oznacza natychmiastowego zniknięcia wyszukiwarek — raczej będą one ewoluować lub integrować te możliwości AI. W praktyce do 2030 r. różnica między „asystentem opartym na LLM” a „wyszukiwarką” może się zatarć, ponieważ większość platform wyszukiwania stanie się AI-centryczna. W praktyce kluczowym kamieniem milowym będzie moment, gdy systemy oparte na LLM będą odpowiadać za ponad 50% zapytań i ruchu w wyszukiwarkach. Obecne dane i prognozy sugerują, że jest to prawdopodobne do końca tej dekady (ok. 2030 r.), a niektóre wskaźniki mogą osiągnąć parytet jeszcze wcześniej (np. połowa wyszukiwań informacyjnych przez AI do 2028 r.). Transformacja już trwa: użytkownicy dzielą swoje zapytania, firmy dostosowują SEO do AI, a giganci wyszukiwania przekształcają się w spółki AI. Krzywe adopcji zmierzają do punktu przecięcia i jeśli obecne trendy się utrzymają, 2030 będzie rokiem, w którym wyszukiwanie oparte na LLM stanie się nowym dominującym paradygmatem. Źródła: Prognozy i dane powyżej pochodzą z szeregu wiarygodnych źródeł, w tym raportów analitycznych, badań konsumenckich i publicznych informacji od zaangażowanych firm. Kluczowe odniesienia obejmują badania wolumenu wyszukiwań SparkToro z 2024 r., prognozy adopcji AI od Gartnera, analizy branżowe Kevina Indiga oraz statystyki użycia od OpenAI i innych. Razem tworzą solidną, opartą na danych podstawę do przewidywania, kiedy i w jaki sposób wyszukiwanie oparte na LLM wyprzedzi tradycyjne wyszukiwanie w nadchodzących latach. Przygotuj swój biznes na erę wyszukiwania AI Przejście od tradycyjnego wyszukiwania do platform AI-first przyspiesza — a punkt zwrotny może nadejść wcześniej, niż sugeruje większość prognoz. Organizacje, które działają już teraz, mogą dostosować swoje strategie SEO, zoptymalizować treści pod kątem odkrywania przez AI oraz zintegrować narzędzia oparte na LLM w codzienne operacje. TTMS wspiera firmy na całym świecie w wykorzystaniu technologii AI, automatyzacji kluczowych procesów i zapewnieniu konkurencyjnej obecności cyfrowej w nowym krajobrazie wyszukiwania. Sprawdź, jak Twój biznes może przewodzić w erze AI – zamiast gonić konkurencję. Porozmawiaj z naszymi ekspertami! Will ChatGPT completely replace Google Search by 2030? While forecasts suggest ChatGPT and other AI-powered assistants could surpass Google in global search share by 2030, complete replacement is unlikely. Instead, search is expected to evolve into a hybrid model where AI tools handle most complex and conversational queries, while traditional engines remain relevant for quick facts, local information, and transactional searches. How will AI search change SEO strategies? AI search shifts the focus from ranking for keywords to being cited as a trusted source within AI-generated answers. This means optimizing content for clarity, authority, and relevance to AI models, while also monitoring „share of voice” in AI responses. Businesses will need to adapt by creating content formats that AI tools can easily summarize and reference. Is AI-powered search more accurate than traditional search engines? Accuracy depends on the query type. For in-depth, multi-step, or creative tasks, AI assistants like ChatGPT often provide richer, more contextual responses. However, for real-time, fact-based queries, traditional engines with live indexing still hold an advantage — though this gap is narrowing as AI integrates real-time data sources. What industries will benefit most from the rise of AI search? Sectors requiring personalized advice, problem-solving, or detailed explanations — such as education, healthcare, travel, software development, and legal services — stand to gain the most. These industries can leverage AI search to deliver tailored recommendations and solutions directly to users without multiple clicks. How can businesses prepare for the AI search tipping point? Companies should start by auditing their content for AI-readiness, ensuring it’s authoritative, well-structured, and easy for AI to parse. They should also monitor how often their brand appears in AI responses, experiment with conversational content formats, and integrate AI tools into customer-facing workflows to stay competitive in the evolving search landscape.
Czytaj
Ryzyka AML w branży nieruchomości – jak automatyzacja zmniejsza podatność na nadużycia
Sektor nieruchomości od dawna stanowi atrakcyjny cel dla procederu prania pieniędzy – głównie ze względu na wysoką wartość transakcji i mniejszy nadzór niż w bankach. Wraz z zaostrzaniem regulacji profesjonaliści rynku nieruchomości muszą sprostać rosnącym obowiązkom w zakresie przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML). W tym artykule przyglądamy się kluczowym wymogom AML w prawie Unii Europejskiej, najczęstszym ryzykom związanym z praniem pieniędzy w branży nieruchomości, wyzwaniom manualnej zgodności oraz temu, w jaki sposób automatyzacja może pomóc firmom ograniczyć zagrożenia. Obowiązki AML w sektorze nieruchomości Zgodnie z prawem UE firmy działające w branży nieruchomości są traktowane jako „instytucje obowiązane” i podlegają tym samym przepisom AML co banki. Oznacza to, że profesjonaliści obsługujący transakcje nieruchomościowe muszą prowadzić dokładne procedury Customer Due Diligence (CDD) wobec kupujących i sprzedających. Powinni zweryfikować tożsamość każdego klienta oraz ustalić beneficjenta rzeczywistego (UBO) w przypadku nabywców korporacyjnych, aby ustalić, kto faktycznie stoi za zakupem. Klienci muszą być również weryfikowani pod kątem list sankcyjnych oraz list PEP (osób zajmujących eksponowane stanowiska polityczne), aby zidentyfikować podmioty wysokiego ryzyka wymagające dokładniejszej analizy. Dodatkowo przepisy UE nakładają obowiązek bieżącego monitorowania relacji biznesowych oraz raportowania podejrzanych transakcji do krajowych jednostek analityki finansowej (FIU). Firmy działające na rynku nieruchomości mają obowiązek zgłaszać wszelkie podejrzenia dotyczące prania pieniędzy właściwym organom. Regulacje wprowadzają także rygorystyczne zasady prowadzenia dokumentacji – biura muszą dokumentować wszystkie czynności i przechowywać zapisy przez lata. Aby ograniczyć użycie gotówki, w UE obowiązują limity dużych płatności gotówkowych (zazwyczaj ok. 10 000 € przy transakcjach nieruchomościowych). Umowy z udziałem krajów wysokiego ryzyka lub osób z list PEP wymagają stosowania pogłębionych procedur due diligence. Niewywiązanie się z tych obowiązków grozi poważnymi karami finansowymi i utratą reputacji. Najczęstsze ryzyka AML w sektorze nieruchomości Przestępcy wykorzystują rynek nieruchomości na wiele sposobów, m.in.: Spółki fasadowe i przykrywkowe: Nabywanie nieruchomości poprzez spółki-wydmuszki lub złożone struktury korporacyjne pozwala ukryć prawdziwą tożsamość właściciela. Wielowarstwowe powiązania i podstawieni nabywcy utrudniają prześledzenie źródła środków. Duże transakcje gotówkowe: Zakup nieruchomości za gotówkę umożliwia przestępcom wprowadzenie nielegalnych środków bez wyraźnego śladu audytowego. Omijając banki, unikają systemów raportowania finansowego, co utrudnia wykrycie. Nieprzejrzyste struktury własności: Wykorzystanie trustów lub osób trzecich jako nominalnych właścicieli pozwala ukryć beneficjenta rzeczywistego i komplikuje proces due diligence. Manipulacja ceną i zmowy: Nieruchomości mogą być celowo zawyżane lub zaniżane, aby ułatwić pranie pieniędzy. Przy współudziale nieuczciwych insiderów można manipulować wartością transakcji, maskując przepływy nielegalnych środków. Wyzwania manualnej zgodności AML Dla wielu firm działających na rynku nieruchomości spełnianie wymogów AML w sposób manualny jest zadaniem czasochłonnym i obarczonym dużym ryzykiem błędów. Do kluczowych wyzwań należą: Pracochłonność procesów: Due diligence wobec każdego klienta oznacza konieczność zebrania i weryfikacji wielu dokumentów (dowody tożsamości, potwierdzenia źródła środków itp.) oraz sprawdzania baz danych. Wykonywanie tego ręcznie dla każdej transakcji pochłania dużo czasu i spowalnia procesy sprzedażowe. Ryzyko błędów ludzkich: Manualne procedury są podatne na przeoczenia i niespójności. Zajęty pośrednik może przeoczyć sygnał ostrzegawczy lub nie zauważyć, że klient widnieje na liście sankcyjnej. Takie pomyłki mogą prowadzić do naruszeń zgodności, kar regulacyjnych czy strat reputacyjnych. Nadążanie za regulacjami: Przepisy AML i listy sankcyjne zmieniają się często. Bez automatyzacji zespoły ds. compliance muszą na bieżąco aktualizować wiedzę i procedury. Szczególnie mniejsze agencje mogą mieć problem z dostosowaniem się do każdej nowej ustawy lub dyrektywy. Opóźnienia i koszty operacyjne: Długotrwałe procedury KYC zniechęcają klientów i mogą sprawić, że zrezygnują z transakcji. Godziny pracy personelu poświęcone na powtarzalne kontrole zwiększają też koszty. Podsumowując – nadmierne poleganie na ręcznych procedurach może utrudniać rozwój biznesu, a mimo to pozostawiać luki w pokryciu ryzyk. Jak automatyzacja pomaga ograniczyć ryzyko AML Automatyzacja może znacząco wzmocnić zgodność z AML w sektorze nieruchomości, odpowiadając na wiele z powyższych wyzwań. Dzięki wykorzystaniu specjalistycznego oprogramowania i narzędzi danych firmy mogą usprawnić działania związane z przeciwdziałaniem praniu pieniędzy. Do kluczowych korzyści z automatyzacji AML należą: Zautomatyzowana ocena ryzyka: inteligentne platformy AML automatycznie nadają klientom i transakcjom ocenę ryzyka, opierając się na zdefiniowanych kryteriach. Analizowane są takie czynniki jak lokalizacja klienta, jego profil czy wielkość transakcji, a następnie przypisywany jest wynik ryzyka. Przypadki wysokiego ryzyka są kierowane do dokładniejszej analizy. Dzięki temu uwaga skupia się na najbardziej narażonych obszarach, a system może na bieżąco monitorować nowe sygnały ostrzegawcze. Cyfrowa weryfikacja tożsamości: automatyzacja przyspiesza proces weryfikacji, wykorzystując cyfrowe rozwiązania KYC. Narzędzia te skanują i uwierzytelniają dowody tożsamości czy paszporty, mogą korzystać z biometrii do potwierdzenia osoby oraz natychmiast sprawdzają klientów w bazach sankcyjnych i PEP. Przyspiesza to onboarding, a jednocześnie zmniejsza ryzyko przeoczenia klienta wysokiego ryzyka czy osoby znajdującej się na czarnej liście. Identyfikacja beneficjentów rzeczywistych (UBO): nowoczesne rozwiązania AML szybko ustalają beneficjentów rzeczywistych dzięki integracji z globalnymi rejestrami korporacyjnymi. Zamiast ręcznie rozplątywać złożone struktury własności, oprogramowanie wskazuje osobę faktycznie kontrolującą nabywcę korporacyjnego (np. każdą z udziałem powyżej 25%). Utrudnia to przestępcom ukrywanie się za wieloma warstwami spółek. Usprawniona dokumentacja i raportowanie: zautomatyzowany system tworzy pełną cyfrową ścieżkę audytową wszystkich działań compliance. Każda weryfikacja tożsamości, ocena ryzyka czy ustalenie beneficjenta rzeczywistego jest rejestrowane i przechowywane, co ułatwia wykazanie zgodności podczas kontroli. W przypadku konieczności zgłoszenia podejrzanej transakcji system pomaga w szybkim przygotowaniu danych dla regulatorów, dzięki czemu zgłoszenia są szybsze i bardziej precyzyjne. Zautomatyzowane rozwiązanie AML dla rynku nieruchomości AMLTrack to oprogramowanie stworzone dla instytucji obowiązanych, takich jak agencje nieruchomości czy firmy obsługujące transakcje na rynku. System automatyzuje kluczowe obowiązki AML – od weryfikacji tożsamości klientów i sprawdzania ich na listach sankcyjnych oraz w bazach PEP, przez pozyskiwanie danych z oficjalnych rejestrów (KRS, CEIDG, CRBR), aż po ocenę ryzyka i raportowanie podejrzanych transakcji. Wszystkie działania są dokumentowane i przechowywane w bezpiecznym archiwum, gotowym na kontrolę regulatora. Dzięki temu profesjonaliści rynku nieruchomości mogą szybciej i pewniej realizować wymogi prawa, minimalizując ryzyko błędów ludzkich oraz kosztownych naruszeń. Podsumowanie Zagrożenia związane z praniem pieniędzy w sektorze nieruchomości stale ewoluują, ale równolegle rozwijają się narzędzia pozwalające im przeciwdziałać. Wdrażając automatyzację, profesjonaliści rynku nieruchomości mogą wyprzedzać działania przestępców i łatwiej wypełniać swoje obowiązki AML. Ostatecznie zautomatyzowane rozwiązania compliance pomagają ograniczyć ryzyko, chronić reputację, unikać wysokich kar finansowych oraz wspierać budowę bardziej przejrzystego i bezpiecznego rynku nieruchomości. Dlaczego sektor nieruchomości jest uznawany za obszar wysokiego ryzyka w kontekście prania pieniędzy? Sektor nieruchomości jest atrakcyjny dla osób zajmujących się praniem pieniędzy, ponieważ umożliwia dyskretne przenoszenie dużych kwot i zamianę ich w stabilne, długoterminowe aktywa. Nieruchomości – zwłaszcza w segmencie luksusowym czy komercyjnym – mogą być kupowane za nielegalne środki, a następnie sprzedawane w celu wygenerowania „czystych” pieniędzy. Przestępcy często wykorzystują złożone struktury, takie jak spółki fasadowe, podstawieni nabywcy czy osoby trzecie, aby ukryć swoją tożsamość. Dodatkowo wartości nieruchomości mogą być manipulowane w celu zamaskowania nielegalnych zysków. W porównaniu z sektorem bankowym rynek nieruchomości historycznie podlegał słabszemu nadzorowi, co czyniło go łatwym celem dla nielegalnej działalności finansowej. Czy małe agencje nieruchomości również muszą przestrzegać przepisów AML? Tak. Zgodnie z prawem UE wszyscy profesjonaliści rynku nieruchomości zaangażowani w transakcje są traktowani jako „instytucje obowiązane”. Dotyczy to zarówno dużych deweloperów komercyjnych, jak i małych agencji czy nawet niezależnych pośredników pomagających klientom w zakupie lub sprzedaży nieruchomości. Przepisy nie różnicują obowiązków w zależności od wielkości firmy. Każdy podmiot musi prowadzić procedury Customer Due Diligence, raportować podejrzane działania oraz prowadzić odpowiednią dokumentację compliance. Mniejsze firmy, mimo ograniczonych zasobów, również podlegają takiemu samemu nadzorowi regulacyjnemu i ryzyku sankcji za brak zgodności. Dlatego wiele z nich sięga po automatyzację, aby usprawnić realizację obowiązków bez konieczności zwiększania zatrudnienia. Czym jest weryfikacja beneficjenta rzeczywistego (UBO) i dlaczego ma znaczenie w sektorze nieruchomości? UBO to skrót od Ultimate Beneficial Owner – czyli osoby, która ostatecznie posiada lub kontroluje dany podmiot prawny. W sektorze nieruchomości kluczowe jest ustalenie beneficjenta rzeczywistego w sytuacji, gdy nieruchomość kupowana jest za pośrednictwem spółki, trustu czy innego pośrednika. Przestępcy często wykorzystują wielowarstwowe struktury spółek działających w różnych jurysdykcjach, aby ukryć prawdziwego nabywcę i źródło środków. Weryfikacja UBO pozwala firmom z branży nieruchomości zapobiegać anonimowym zakupom nieruchomości wykorzystywanym do prania pieniędzy. Przepisy UE nakładają obowiązek sprawdzania beneficjentów rzeczywistych oraz stosowania pogłębionych procedur due diligence, jeśli struktura własności jest nietypowo złożona lub nieprzejrzysta. Jakie są kary za nieprzestrzeganie przepisów AML w sektorze nieruchomości? Kary za nieprzestrzeganie przepisów AML w sektorze nieruchomości mogą być bardzo dotkliwe. Sankcje finansowe różnią się w zależności od kraju, ale często sięgają setek tysięcy, a nawet milionów euro. W niektórych przypadkach firmom grożą sankcje operacyjne, takie jak zawieszenie licencji czy wykluczenie z udziału w przetargach publicznych. Odpowiedzialność mogą ponosić również osoby fizyczne – np. członkowie zarządu czy oficerowie ds. compliance – jeśli uchybienia AML wynikają z ich zaniedbania. Poza działaniami regulatorów firmy ryzykują także utratę reputacji, odpływ klientów i negatywne publikacje medialne. Nawet jedno niedopatrzenie w zakresie należytej staranności może mieć długofalowe konsekwencje dla działalności. Czy automatyzacja AML może pomóc w transakcjach nieruchomościowych o charakterze transgranicznym? Tak, automatyzacja AML jest szczególnie przydatna w transakcjach transgranicznych, które niosą ze sobą wyższe ryzyko ze względu na różnice w przepisach prawnych, nieznajomość lokalnych jurysdykcji czy bariery językowe. Zautomatyzowane platformy mogą natychmiast uzyskiwać dostęp do międzynarodowych baz danych, przeprowadzać wielojęzyczną weryfikację tożsamości oraz sprawdzać strony transakcji w globalnych listach sankcyjnych i rejestrach PEP. Ułatwiają także gromadzenie i weryfikację dokumentów od zagranicznych klientów. Dzięki temu proces jest spójny i dokładny, a jednocześnie ograniczane są opóźnienia typowe dla manualnych procedur. Dla międzynarodowych firm nieruchomościowych i ich klientów automatyzacja oznacza zarówno większą efektywność operacyjną, jak i znacznie silniejszą pozycję w zakresie zgodności z regulacjami.
CzytajThe world’s largest corporations trust us
Transition Technologies MS świadczy usługi informatyczne terminowo, o wysokiej jakości i zgodnie z podpisaną umową. Polecamy firmę TTMS jako godnego zaufania i rzetelnego dostawcę usług IT oraz partnera wdrożeniowego Salesforce.
TTMS od lat pomaga nam w zakresie konfiguracji i zarządzania urządzeniami zabezpieczającymi z wykorzystaniem różnych technologii. Ueługi świadczone przez TTMS są realizowane terminowo, i zgodnie z umową.
Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć
Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes
Monika Radomska
Sales Manager