Home • Blog • GPT-6 Astra: imponujące osiągnięcia, nowe możliwości dla biznesu

GPT-6 Astra: imponujące osiągnięcia, nowe możliwości dla biznesu

9 września 2026

Spis treści

1. Pierwsze osiągnięcia GPT-6 Astra robią wrażenie

Pierwsze testy i relacje użytkowników pokazują, jak Astra radzi sobie ze złożonymi zadaniami. Są wśród nich wyniki testu przeprowadzonego przez Epoch AI oraz doświadczenia osób, które powierzyły modelowi własne projekty.

1.1 Rozwiązanie dwóch dotąd nierozstrzygniętych problemów matematycznych

Epoch AI zleciło pięciu modelom rozwiązanie 68 problemów Erdősa, zapewniając każdemu takie same limity czasu i budżetu. Tylko przedpremierowa wersja Astry rozwiązała dwa z nich i zapisała rozwiązania w formie, która przeszła automatyczną weryfikację matematyczną. GPT-5.6 Sol, GPT-5.5, Claude Fable 5.1 i Claude Fable 5 nie rozwiązały w tym teście żadnego problemu. To zresztą nie pierwsze matematyczne osiągnięcia Astry. Jeszcze przed premierą OpenAI przedstawiło dziesięć innych wyników modelu dotyczących problemów z matematyki i informatyki teoretycznej. Opisaliśmy je w artykule „Astra, przyszły GPT-6: nowy model od OpenAI?”.

1.2 Model 3D parowozu z 3295 edytowalnych elementów

Tom Krcha, projektant i twórca narzędzia Pencil do pracy nad interfejsami z pomocą AI, przekazał Astrze stary rysunek parowozu. Model miał na jego podstawie odtworzyć maszynę w Blenderze, programie służącym do tworzenia modeli, animacji i scen 3D. Po kilku minutach powstała konstrukcja obejmująca 3295 osobnych obiektów. Koła, osie, elementy kotła i pozostałe części można zaznaczać, przesuwać oraz modyfikować niezależnie. Astra musiała zinterpretować płaski rysunek, odtworzyć przestrzenną budowę maszyny i zachować zależności między tysiącami elementów. Według Krchy robiła to głównie przez pisanie skryptów w Pythonie, które tworzyły geometrię część po części. Tak przygotowany model może posłużyć jako baza do animacji lub projektu gry.

1.3 Przebudowa procesu sprzedaży bezpośrednio w CRM

Claire Vo, twórczyni platformy ChatPRD, udostępniła Astrze używany przez siebie system zarządzania relacjami z klientami, czyli CRM. Model działał za pośrednictwem Codex i miał zmienić sposób obsługi nowych kontaktów sprzedażowych. Musiał zrozumieć istniejący schemat, znaleźć odpowiednie ustawienia i przebudować reguły działające w wizualnym edytorze. Po zmianach system sam kierował kontakty do Claire lub Zacha, wstawiał do wiadomości link umożliwiający rezerwację spotkania z odpowiednią osobą, a gotowy szkic przesyłał do komunikatora Slack do akceptacji. Nowe reguły miały obowiązywać również przy obsłudze kolejnych kontaktów.

1.4 Nowe funkcje głośnika Bluetooth dzięki Astrze

Claire Vo wykorzystała model również do eksperymentu z niewielkim głośnikiem Divoom wyposażonym w ekran z kolorowych pikseli. Chciała wyświetlać na nim własne obrazy i komunikaty. Według jej relacji urządzenie nie udostępniało publicznego API, czyli interfejsu pozwalającego innym programom nim sterować. Trzeba było rozpracować sposób komunikacji ze sprzętem. Astra przygotowała aplikację, dzięki której rysunek tworzony myszą na komputerze pojawiał się na ekranie głośnika. Następnie Astra przygotowała narzędzie do sterowania głośnikiem. Wyszukała też informacje o najnowszym odcinku podcastu, po czym przesłała na ekran urządzenia przewijany tekst i animowaną grafikę. Vo podkreśla, że wcześniejsze próby z innymi modelami pozwalały jej zaledwie wyświetlić prosty komunikat powitalny. Tym razem otrzymała własne oprogramowanie do sterowania urządzeniem, które mogła rozwijać zgodnie ze swoimi pomysłami.

1.5 Sprawdzanie spójności fabuły w ponad 500-stronicowej powieści

Jakub Szczęsny z Antywebu przekazał Astrze obszerny szkic własnej książki. Model miał sprawdzić chronologię wydarzeń, logikę fabuły oraz wątki zapowiedziane w jednej części tekstu i rozwinięte wiele rozdziałów później. W tak długim materiale trzeba jednocześnie śledzić losy bohaterów, kolejność zdarzeń, motywacje postaci i konsekwencje wcześniejszych decyzji. Astra porządkowała te zależności i wskazywała miejsca wymagające dopracowania, konsekwentnie sprawdzając cały tekst pod kątem wskazanych problemów. Szczęsny szczególnie docenił jej umiejętność łączenia informacji rozsianych po setkach stron. Podobna umiejętność przydaje się przy czytaniu umów, dokumentacji projektowej i raportów, w których ustalenia z jednej części wpływają na interpretację pozostałych.

1.6 Ukończenie całej gry Portal przez agenta AI

Twórca publikujący jako CozyBlaze połączył Astrę z Portalem, przestrzenną grą logiczną, w której gracz tworzy przejścia między odległymi miejscami i wykorzystuje zasady fizyki do pokonywania przeszkód. Model otrzymywał zrzuty ekranu oraz informacje o położeniu postaci i kierunku, w którym była zwrócona. Na tej podstawie planował ruchy, wykonywał je i sprawdzał rezultat. Po około 23 godzinach i 43 minutach, wliczając oczekiwanie oraz przerwy techniczne, dotarł do napisów końcowych. Autor przygotował specjalne sterowanie i ustawienia ułatwiające precyzyjne poruszanie się; gra zatrzymywała się na czas obliczeń. Wznawiał też sesję po problemach z dostępnością usługi, a decyzje dotyczące rozgrywki podejmował agent. Ukończenie gry wymagało rozpoznawania sytuacji na ekranie, orientacji w przestrzeni oraz wielogodzinnego planowania ruchów i sprawdzania ich skutków.

Te przykłady pokazują, skąd entuzjazm wokół Astry. Model analizuje problem, wykonuje kolejne czynności i wykorzystuje ich wyniki do dalszego działania. Dla firm otwiera to możliwość powierzania AI bardziej złożonych zadań, wymagających pracy z informacjami i aplikacjami. Porównania z GPT-5.6 pozwalają sprawdzić, gdzie wzrosła skuteczność i jakie może mieć to znaczenie dla biznesu.

2. GPT-6 Astra w biznesie: co większa skuteczność zmienia dla firm?

Firma korzystająca z AI ponosi także koszt sprawdzania odpowiedzi, poprawiania błędów i interweniowania, gdy model nie potrafi dokończyć zadania. Dlatego większa skuteczność kolejnej generacji może sprawić, że więcej zadań będzie opłacało się powierzać AI. Wyniki Astry dają podstawę, by ponownie przyjrzeć się podziałowi obowiązków, wykorzystaniu firmowych systemów i czasowi poświęcanemu na kontrolę rezultatów.

GPT-6 Astra a GPT-5.6 Sol: wyniki testów i znaczenie dla biznesu

Badana umiejętność	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol	Znaczenie dla firmy
Poprawne zakończenie zadania obejmującego kilka aplikacji, AutomationBench	41,4%	28,77%	Podstawa do sprawdzenia, czy AI może samodzielnie wykonywać większy fragment procesu.
Wskazywanie właściwych elementów na ekranie, ScreenSpot-Pro	92,7%	76,9%	Większa precyzja przy obsłudze firmowych programów przez AI.
Wykrywanie błędów wymagających analizy kilku plików, trudniejszy podzbiór CodeRabbit	57,1%	47,6%	Lepsze wyniki przy analizie złożonych zależności w oprogramowaniu.

Wyniki pochodzą z różnych testów i mierzą odrębne umiejętności. AutomationBench: ranking Zapiera z 9 września 2026 r., oba modele w ustawieniu Max. ScreenSpot-Pro: porównanie OpenAI. CodeRabbit: trudniejszy podzbiór przeglądów kodu. Wnioski biznesowe są interpretacją wyników, a oszczędności wymagają sprawdzenia w konkretnym procesie firmy.

2.1 Większy zakres zadań, które można delegować

Im więcej etapów obejmuje zadanie, tym więcej okazji do pomyłki. Trzeba odnaleźć informacje, zastosować właściwe zasady, wykonać czynności w odpowiedniej kolejności i zachować spójność ustaleń. Właśnie takie wymagania stawia modelom AutomationBench, test firmowych procesów przygotowany przez Zapier.

W rankingu z 9 września 2026 r. Astra poprawnie ukończyła 41,4% zadań, a GPT-5.6 Sol 28,77%, przy najwyższym ustawieniu rozumowania obu modeli. Zadanie zaliczano po spełnieniu wszystkich wymaganych warunków. To około 13 poprawnie zakończonych zadań więcej na każde 100.

Dla biznesu oznacza to możliwość sprawdzenia, czy AI wykona więcej etapów bez pomocy pracownika. Warto przyjrzeć się obowiązkom, przy których pracownik stale podpowiada modelowi następny krok, dostarcza kolejne dane lub przenosi wynik do innego programu. Każda taka interwencja zajmuje czas i ogranicza korzyść z automatyzacji. Astra daje powód, by sprawdzić, które z tych etapów potrafi już połączyć.

Wynik 41,4% pokazuje też, jak wymagające pozostają te zadania. Zakres samodzielności trzeba ustalić na podstawie rezultatów osiąganych w konkretnym procesie firmy.

2.2 Automatyzacja kolejnych czynności w firmowych programach

Firmy korzystają z wielu programów wdrażanych na różnych etapach rozwoju. Dostęp AI do tych zasobów ma duże znaczenie dla jego użyteczności. Gdy model potrafi sprawnie obsługiwać aplikację za pomocą jej interfejsu, można rozważyć jego udział również w czynnościach wykonywanych przez pracowników za pomocą formularzy, przycisków i menu.

W ScreenSpot-Pro, teście wskazywania elementów na zrzutach ekranu, Astra osiągnęła 92,7% skuteczności wobec 76,9% GPT-5.6 Sol. Badanie obejmuje rozbudowane programy z gęsto rozmieszczonymi narzędziami. Wynik dotyczy jednej konkretnej umiejętności potrzebnej do obsługi aplikacji.

Dzięki tej poprawie warto rozważyć automatyzację kolejnych czynności w programach, z których firma już korzysta. Przy planowaniu automatyzacji warto uwzględnić zadania, które dziś wymagają ręcznego poruszania się po programach. Lepsze rozpoznawanie interfejsu może ułatwić ich wykonanie przez AI wyposażone w odpowiednie narzędzia i uprawnienia. O opłacalności zdecyduje skuteczność całej operacji, wraz z odczytaniem danych, wprowadzeniem zmian i sprawdzeniem wyniku. Precyzyjne wskazanie przycisku jest jednym z warunków jej powodzenia.

2.3 Wykrywanie błędów wymagających połączenia informacji z kilku miejsc

W firmowych zadaniach trudność często wynika z powiązań między informacjami. Zmiana jednego ustalenia wpływa na kolejne decyzje, dokumenty i działania zespołu. Osoba odpowiedzialna za całość musi dostrzec te zależności i sprawdzić ich konsekwencje.

W badaniu CodeRabbit przewaga Astry była szczególnie widoczna przy analizie błędów wymagających prześledzenia kilku plików kodu. Model wykrył 57,1% oznaczonych błędów wobec 47,6% GPT-5.6 Sol. W całym badaniu różnica była mniejsza: 61,3% wobec 59,0%. Największa poprawa dotyczyła więc trudniejszych przypadków.

Dla osób zarządzających wykorzystaniem AI płynie z tego ważna wskazówka: warto oceniać nową generację na zadaniach, przy których wcześniejszy model przeoczał powiązania między informacjami lub wymagał wielu poprawek. Przy prostych poleceniach różnica między modelami może być niewielka. Więcej o przydatności Astry powiedzą materiały z wyjątkami, wzajemnie zależnymi warunkami i informacjami rozproszonymi w kilku miejscach. CodeRabbit dokumentuje tę poprawę w analizie oprogramowania. Sprawdzenie podobnej przewagi w dokumentacji, raportach czy uzgodnieniach biznesowych wymaga prób na własnych materiałach. To dobry kierunek oceny modelu dla firm, w których dużo czasu zajmuje właśnie ustalanie, jak poszczególne informacje wpływają na siebie.

2.4 Kiedy większa skuteczność AI oznacza oszczędności?

Nawet niewielka poprawa jakości może mieć znaczenie przy zadaniu powtarzanym setki razy w miesiącu. Jeżeli pracownicy rzadziej poprawiają wynik i rzadziej pomagają AI dokończyć zadanie, zespół odzyskuje czas. Skala tej korzyści zależy od częstotliwości błędów, czasu potrzebnego na ich usunięcie oraz konsekwencji pomyłek.

Wyniki Astry uzasadniają ponowną ocenę zastosowań, które wcześniej okazały się zbyt zawodne lub wymagały zbyt dużego nadzoru. Firma może wrócić do odłożonego pomysłu i sprawdzić go na zestawie rzeczywistych spraw, obejmującym także trudniejsze przypadki. W takiej ocenie liczą się trzy rzeczy: odsetek poprawnie zakończonych zadań, czas pracownika poświęcony na kontrolę i poprawki oraz łączny koszt obsługi sprawy. Te wskaźniki pozwalają ustalić, czy większa skuteczność modelu przynosi korzyść całemu zespołowi.

Postęp Astry może więc sprawić, że automatyzacja wcześniej zbyt kosztownych zadań zacznie się opłacać. Zadania wymagające dotąd ciągłego wsparcia człowieka zasługują na ponowne sprawdzenie, zwłaszcza gdy są częste, czasochłonne i mają jasno określony wynik.

Jak wykorzystać możliwości GPT-6 Astra w Twojej firmie?

W ramach konsultingu AI pomagamy wybrać zadania, których usprawnienie przyniesie firmie największą korzyść, i zaplanować wdrożenie. W TTMS wspólnie z klientem analizujemy proces, określamy potrzebne dane i integracje oraz ustalamy, jak ocenić efekty. Łączymy doradztwo z projektowaniem rozwiązań AI i ich integracją z firmowymi systemami.

Jako pierwsza firma w Polsce uzyskaliśmy akredytowaną certyfikację ISO/IEC 42001 dla systemu zarządzania sztuczną inteligencją. Dla klientów to potwierdzenie, że stosujemy sprawdzone przez niezależnych audytorów zasady oceny ryzyka, dokumentowania projektów i nadzoru nad AI.

Opisz nam zadanie, które chcesz usprawnić. Wspólnie sprawdzimy, jak można wykorzystać w nim AI i od czego zacząć. Porozmawiaj z TTMS o konsultingu AI dla Twojej firmy.

GPT-6 Astra w biznesie: najczęstsze pytania

Co GPT-6 Astra zmienia dla firm, które już korzystają z AI?

GPT-6 Astra daje podstawę do sprawdzenia, czy AI może przejąć większą część zadania i rzadziej wymagać pomocy pracownika. Porównania z GPT-5.6 Sol pokazują poprawę w wykonywaniu czynności obejmujących kilka aplikacji, wskazywaniu elementów ekranu i analizie zależności w kodzie. Warto więc wrócić do procesów, w których zespół często poprawia wyniki lub prowadzi model krok po kroku. Korzyść pojawi się wtedy, gdy większa skuteczność ograniczy nakład pracy potrzebny do uzyskania poprawnego rezultatu.

Czy GPT-6 Astra może pracować w firmowych systemach bez budowania nowej integracji?

W niektórych przypadkach tak, jeśli środowisko udostępnia Astrze narzędzia do obsługi przeglądarki lub komputera. Model może wtedy wykonywać czynności przez formularze, menu i przyciski aplikacji. Potrzebuje odpowiednich uprawnień oraz dostępu do systemu. Możliwość wykorzystania tego sposobu zależy od konkretnego programu i zadania. Przy częstych, powtarzalnych operacjach warto porównać go z integracją przez API, czyli interfejs umożliwiający bezpośrednią wymianę danych między programami.

Które zadania warto ponownie powierzyć AI, jeśli wcześniejsze próby automatyzacji się nie sprawdziły?

W pierwszej kolejności te, przy których wcześniejszy model gubił kolejne kroki, mylił elementy interfejsu lub przeoczał zależności między informacjami. To obszary, w których opisane testy pokazują postęp Astry. Do ponownej próby warto wykorzystać te same materiały i kryteria oceny, zachowując także przypadki, które wcześniej sprawiały trudność. Jeżeli przyczyną niepowodzenia były nieaktualne dane, sprzeczne instrukcje lub brak dostępu do aplikacji, te problemy również trzeba rozwiązać.

Jak ustalić, co GPT-6 Astra może wykonywać samodzielnie, a co wymaga zatwierdzenia przez pracownika?

Zakres samodzielności powinien zależeć od skutków pomyłki, możliwości cofnięcia działania i wyników prób na firmowych danych. Przygotowanie szkicu dokumentu czy uporządkowanie kopii danych pozwala łatwo sprawdzić rezultat przed jego wykorzystaniem. Wysłanie oferty, zmiana warunków handlowych lub usunięcie rekordów może wymagać wcześniejszej akceptacji. W instrukcji procesu warto jasno określić, kiedy AI wykonuje zadanie, kiedy prosi o decyzję i kiedy zatrzymuje się z powodu brakujących informacji.

Jak sprawdzić, czy wykorzystanie GPT-6 Astra przynosi firmie oszczędności po uwzględnieniu kontroli i poprawek?

Porównaj łączny koszt wykonania tej samej grupy zadań przed zastosowaniem Astry i z jej udziałem. Uwzględnij przygotowanie danych, obsługę narzędzi, sprawdzanie rezultatów, poprawki oraz przypadki wymagające ponownego wykonania przez pracownika. Przydatnym wskaźnikiem jest koszt jednej poprawnie zakończonej sprawy przy zachowaniu wymaganej jakości. Ocenę oprzyj na reprezentatywnym zestawie zadań, obejmującym również wyjątki. Pozwoli to ustalić, czy oszczędności powtarzają się w codziennej pracy.

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

GPT-6 Astra: imponujące osiągnięcia, nowe możliwości dla biznesu

3 września 2026 r. OpenAI zaprezentowało GPT-6 Astra, a pierwsze wyniki badań i relacje użytkowników pokazują, dlaczego ta premiera wzbudza tyle emocji. Nowy model znalazł rozwiązania problemów matematycznych, z którymi w tym samym teście nie poradziły sobie poprzednie wersje GPT, jak również konkurencja. Użytkownicy sprawdzili już GPT-6 w różnych zastosowaniach: od przebudowy procesu sprzedaży w CRM, przez stworzenie szczegółowego modelu parowozu, po analizę ponad 500-stronicowej powieści. Co dokładnie udało się osiągnąć i co z tych możliwości może wykorzystać biznes? 1. Pierwsze osiągnięcia GPT-6 Astra robią wrażenie Pierwsze testy i relacje użytkowników pokazują, jak Astra radzi sobie ze złożonymi zadaniami. Są wśród nich wyniki testu przeprowadzonego przez Epoch AI oraz doświadczenia osób, które powierzyły modelowi własne projekty. 1.1 Rozwiązanie dwóch dotąd nierozstrzygniętych problemów matematycznych Epoch AI zleciło pięciu modelom rozwiązanie 68 problemów Erdősa, zapewniając każdemu takie same limity czasu i budżetu. Tylko przedpremierowa wersja Astry rozwiązała dwa z nich i zapisała rozwiązania w formie, która przeszła automatyczną weryfikację matematyczną. GPT-5.6 Sol, GPT-5.5, Claude Fable 5.1 i Claude Fable 5 nie rozwiązały w tym teście żadnego problemu. To zresztą nie pierwsze matematyczne osiągnięcia Astry. Jeszcze przed premierą OpenAI przedstawiło dziesięć innych wyników modelu dotyczących problemów z matematyki i informatyki teoretycznej. Opisaliśmy je w artykule „Astra, przyszły GPT-6: nowy model od OpenAI?”. 1.2 Model 3D parowozu z 3295 edytowalnych elementów Tom Krcha, projektant i twórca narzędzia Pencil do pracy nad interfejsami z pomocą AI, przekazał Astrze stary rysunek parowozu. Model miał na jego podstawie odtworzyć maszynę w Blenderze, programie służącym do tworzenia modeli, animacji i scen 3D. Po kilku minutach powstała konstrukcja obejmująca 3295 osobnych obiektów. Koła, osie, elementy kotła i pozostałe części można zaznaczać, przesuwać oraz modyfikować niezależnie. Astra musiała zinterpretować płaski rysunek, odtworzyć przestrzenną budowę maszyny i zachować zależności między tysiącami elementów. Według Krchy robiła to głównie przez pisanie skryptów w Pythonie, które tworzyły geometrię część po części. Tak przygotowany model może posłużyć jako baza do animacji lub projektu gry. 1.3 Przebudowa procesu sprzedaży bezpośrednio w CRM Claire Vo, twórczyni platformy ChatPRD, udostępniła Astrze używany przez siebie system zarządzania relacjami z klientami, czyli CRM. Model działał za pośrednictwem Codex i miał zmienić sposób obsługi nowych kontaktów sprzedażowych. Musiał zrozumieć istniejący schemat, znaleźć odpowiednie ustawienia i przebudować reguły działające w wizualnym edytorze. Po zmianach system sam kierował kontakty do Claire lub Zacha, wstawiał do wiadomości link umożliwiający rezerwację spotkania z odpowiednią osobą, a gotowy szkic przesyłał do komunikatora Slack do akceptacji. Nowe reguły miały obowiązywać również przy obsłudze kolejnych kontaktów. 1.4 Nowe funkcje głośnika Bluetooth dzięki Astrze Claire Vo wykorzystała model również do eksperymentu z niewielkim głośnikiem Divoom wyposażonym w ekran z kolorowych pikseli. Chciała wyświetlać na nim własne obrazy i komunikaty. Według jej relacji urządzenie nie udostępniało publicznego API, czyli interfejsu pozwalającego innym programom nim sterować. Trzeba było rozpracować sposób komunikacji ze sprzętem. Astra przygotowała aplikację, dzięki której rysunek tworzony myszą na komputerze pojawiał się na ekranie głośnika. Następnie Astra przygotowała narzędzie do sterowania głośnikiem. Wyszukała też informacje o najnowszym odcinku podcastu, po czym przesłała na ekran urządzenia przewijany tekst i animowaną grafikę. Vo podkreśla, że wcześniejsze próby z innymi modelami pozwalały jej zaledwie wyświetlić prosty komunikat powitalny. Tym razem otrzymała własne oprogramowanie do sterowania urządzeniem, które mogła rozwijać zgodnie ze swoimi pomysłami. 1.5 Sprawdzanie spójności fabuły w ponad 500-stronicowej powieści Jakub Szczęsny z Antywebu przekazał Astrze obszerny szkic własnej książki. Model miał sprawdzić chronologię wydarzeń, logikę fabuły oraz wątki zapowiedziane w jednej części tekstu i rozwinięte wiele rozdziałów później. W tak długim materiale trzeba jednocześnie śledzić losy bohaterów, kolejność zdarzeń, motywacje postaci i konsekwencje wcześniejszych decyzji. Astra porządkowała te zależności i wskazywała miejsca wymagające dopracowania, konsekwentnie sprawdzając cały tekst pod kątem wskazanych problemów. Szczęsny szczególnie docenił jej umiejętność łączenia informacji rozsianych po setkach stron. Podobna umiejętność przydaje się przy czytaniu umów, dokumentacji projektowej i raportów, w których ustalenia z jednej części wpływają na interpretację pozostałych. 1.6 Ukończenie całej gry Portal przez agenta AI Twórca publikujący jako CozyBlaze połączył Astrę z Portalem, przestrzenną grą logiczną, w której gracz tworzy przejścia między odległymi miejscami i wykorzystuje zasady fizyki do pokonywania przeszkód. Model otrzymywał zrzuty ekranu oraz informacje o położeniu postaci i kierunku, w którym była zwrócona. Na tej podstawie planował ruchy, wykonywał je i sprawdzał rezultat. Po około 23 godzinach i 43 minutach, wliczając oczekiwanie oraz przerwy techniczne, dotarł do napisów końcowych. Autor przygotował specjalne sterowanie i ustawienia ułatwiające precyzyjne poruszanie się; gra zatrzymywała się na czas obliczeń. Wznawiał też sesję po problemach z dostępnością usługi, a decyzje dotyczące rozgrywki podejmował agent. Ukończenie gry wymagało rozpoznawania sytuacji na ekranie, orientacji w przestrzeni oraz wielogodzinnego planowania ruchów i sprawdzania ich skutków. Te przykłady pokazują, skąd entuzjazm wokół Astry. Model analizuje problem, wykonuje kolejne czynności i wykorzystuje ich wyniki do dalszego działania. Dla firm otwiera to możliwość powierzania AI bardziej złożonych zadań, wymagających pracy z informacjami i aplikacjami. Porównania z GPT-5.6 pozwalają sprawdzić, gdzie wzrosła skuteczność i jakie może mieć to znaczenie dla biznesu. 2. GPT-6 Astra w biznesie: co większa skuteczność zmienia dla firm? Firma korzystająca z AI ponosi także koszt sprawdzania odpowiedzi, poprawiania błędów i interweniowania, gdy model nie potrafi dokończyć zadania. Dlatego większa skuteczność kolejnej generacji może sprawić, że więcej zadań będzie opłacało się powierzać AI. Wyniki Astry dają podstawę, by ponownie przyjrzeć się podziałowi obowiązków, wykorzystaniu firmowych systemów i czasowi poświęcanemu na kontrolę rezultatów. GPT-6 Astra a GPT-5.6 Sol: wyniki testów i znaczenie dla biznesu Badana umiejętność GPT-6 Astra GPT-5.6 Sol Znaczenie dla firmy Poprawne zakończenie zadania obejmującego kilka aplikacji, AutomationBench 41,4% 28,77% Podstawa do sprawdzenia, czy AI może samodzielnie wykonywać większy fragment procesu. Wskazywanie właściwych elementów na ekranie, ScreenSpot-Pro 92,7% 76,9% Większa precyzja przy obsłudze firmowych programów przez AI. Wykrywanie błędów wymagających analizy kilku plików, trudniejszy podzbiór CodeRabbit 57,1% 47,6% Lepsze wyniki przy analizie złożonych zależności w oprogramowaniu. Wyniki pochodzą z różnych testów i mierzą odrębne umiejętności. AutomationBench: ranking Zapiera z 9 września 2026 r., oba modele w ustawieniu Max. ScreenSpot-Pro: porównanie OpenAI. CodeRabbit: trudniejszy podzbiór przeglądów kodu. Wnioski biznesowe są interpretacją wyników, a oszczędności wymagają sprawdzenia w konkretnym procesie firmy. 2.1 Większy zakres zadań, które można delegować Im więcej etapów obejmuje zadanie, tym więcej okazji do pomyłki. Trzeba odnaleźć informacje, zastosować właściwe zasady, wykonać czynności w odpowiedniej kolejności i zachować spójność ustaleń. Właśnie takie wymagania stawia modelom AutomationBench, test firmowych procesów przygotowany przez Zapier. W rankingu z 9 września 2026 r. Astra poprawnie ukończyła 41,4% zadań, a GPT-5.6 Sol 28,77%, przy najwyższym ustawieniu rozumowania obu modeli. Zadanie zaliczano po spełnieniu wszystkich wymaganych warunków. To około 13 poprawnie zakończonych zadań więcej na każde 100. Dla biznesu oznacza to możliwość sprawdzenia, czy AI wykona więcej etapów bez pomocy pracownika. Warto przyjrzeć się obowiązkom, przy których pracownik stale podpowiada modelowi następny krok, dostarcza kolejne dane lub przenosi wynik do innego programu. Każda taka interwencja zajmuje czas i ogranicza korzyść z automatyzacji. Astra daje powód, by sprawdzić, które z tych etapów potrafi już połączyć. Wynik 41,4% pokazuje też, jak wymagające pozostają te zadania. Zakres samodzielności trzeba ustalić na podstawie rezultatów osiąganych w konkretnym procesie firmy. 2.2 Automatyzacja kolejnych czynności w firmowych programach Firmy korzystają z wielu programów wdrażanych na różnych etapach rozwoju. Dostęp AI do tych zasobów ma duże znaczenie dla jego użyteczności. Gdy model potrafi sprawnie obsługiwać aplikację za pomocą jej interfejsu, można rozważyć jego udział również w czynnościach wykonywanych przez pracowników za pomocą formularzy, przycisków i menu. W ScreenSpot-Pro, teście wskazywania elementów na zrzutach ekranu, Astra osiągnęła 92,7% skuteczności wobec 76,9% GPT-5.6 Sol. Badanie obejmuje rozbudowane programy z gęsto rozmieszczonymi narzędziami. Wynik dotyczy jednej konkretnej umiejętności potrzebnej do obsługi aplikacji. Dzięki tej poprawie warto rozważyć automatyzację kolejnych czynności w programach, z których firma już korzysta. Przy planowaniu automatyzacji warto uwzględnić zadania, które dziś wymagają ręcznego poruszania się po programach. Lepsze rozpoznawanie interfejsu może ułatwić ich wykonanie przez AI wyposażone w odpowiednie narzędzia i uprawnienia. O opłacalności zdecyduje skuteczność całej operacji, wraz z odczytaniem danych, wprowadzeniem zmian i sprawdzeniem wyniku. Precyzyjne wskazanie przycisku jest jednym z warunków jej powodzenia. 2.3 Wykrywanie błędów wymagających połączenia informacji z kilku miejsc W firmowych zadaniach trudność często wynika z powiązań między informacjami. Zmiana jednego ustalenia wpływa na kolejne decyzje, dokumenty i działania zespołu. Osoba odpowiedzialna za całość musi dostrzec te zależności i sprawdzić ich konsekwencje. W badaniu CodeRabbit przewaga Astry była szczególnie widoczna przy analizie błędów wymagających prześledzenia kilku plików kodu. Model wykrył 57,1% oznaczonych błędów wobec 47,6% GPT-5.6 Sol. W całym badaniu różnica była mniejsza: 61,3% wobec 59,0%. Największa poprawa dotyczyła więc trudniejszych przypadków. Dla osób zarządzających wykorzystaniem AI płynie z tego ważna wskazówka: warto oceniać nową generację na zadaniach, przy których wcześniejszy model przeoczał powiązania między informacjami lub wymagał wielu poprawek. Przy prostych poleceniach różnica między modelami może być niewielka. Więcej o przydatności Astry powiedzą materiały z wyjątkami, wzajemnie zależnymi warunkami i informacjami rozproszonymi w kilku miejscach. CodeRabbit dokumentuje tę poprawę w analizie oprogramowania. Sprawdzenie podobnej przewagi w dokumentacji, raportach czy uzgodnieniach biznesowych wymaga prób na własnych materiałach. To dobry kierunek oceny modelu dla firm, w których dużo czasu zajmuje właśnie ustalanie, jak poszczególne informacje wpływają na siebie. 2.4 Kiedy większa skuteczność AI oznacza oszczędności? Nawet niewielka poprawa jakości może mieć znaczenie przy zadaniu powtarzanym setki razy w miesiącu. Jeżeli pracownicy rzadziej poprawiają wynik i rzadziej pomagają AI dokończyć zadanie, zespół odzyskuje czas. Skala tej korzyści zależy od częstotliwości błędów, czasu potrzebnego na ich usunięcie oraz konsekwencji pomyłek. Wyniki Astry uzasadniają ponowną ocenę zastosowań, które wcześniej okazały się zbyt zawodne lub wymagały zbyt dużego nadzoru. Firma może wrócić do odłożonego pomysłu i sprawdzić go na zestawie rzeczywistych spraw, obejmującym także trudniejsze przypadki. W takiej ocenie liczą się trzy rzeczy: odsetek poprawnie zakończonych zadań, czas pracownika poświęcony na kontrolę i poprawki oraz łączny koszt obsługi sprawy. Te wskaźniki pozwalają ustalić, czy większa skuteczność modelu przynosi korzyść całemu zespołowi. Postęp Astry może więc sprawić, że automatyzacja wcześniej zbyt kosztownych zadań zacznie się opłacać. Zadania wymagające dotąd ciągłego wsparcia człowieka zasługują na ponowne sprawdzenie, zwłaszcza gdy są częste, czasochłonne i mają jasno określony wynik. Jak wykorzystać możliwości GPT-6 Astra w Twojej firmie? W ramach konsultingu AI pomagamy wybrać zadania, których usprawnienie przyniesie firmie największą korzyść, i zaplanować wdrożenie. W TTMS wspólnie z klientem analizujemy proces, określamy potrzebne dane i integracje oraz ustalamy, jak ocenić efekty. Łączymy doradztwo z projektowaniem rozwiązań AI i ich integracją z firmowymi systemami. Jako pierwsza firma w Polsce uzyskaliśmy akredytowaną certyfikację ISO/IEC 42001 dla systemu zarządzania sztuczną inteligencją. Dla klientów to potwierdzenie, że stosujemy sprawdzone przez niezależnych audytorów zasady oceny ryzyka, dokumentowania projektów i nadzoru nad AI. Opisz nam zadanie, które chcesz usprawnić. Wspólnie sprawdzimy, jak można wykorzystać w nim AI i od czego zacząć. Porozmawiaj z TTMS o konsultingu AI dla Twojej firmy. GPT-6 Astra w biznesie: najczęstsze pytania Co GPT-6 Astra zmienia dla firm, które już korzystają z AI? GPT-6 Astra daje podstawę do sprawdzenia, czy AI może przejąć większą część zadania i rzadziej wymagać pomocy pracownika. Porównania z GPT-5.6 Sol pokazują poprawę w wykonywaniu czynności obejmujących kilka aplikacji, wskazywaniu elementów ekranu i analizie zależności w kodzie. Warto więc wrócić do procesów, w których zespół często poprawia wyniki lub prowadzi model krok po kroku. Korzyść pojawi się wtedy, gdy większa skuteczność ograniczy nakład pracy potrzebny do uzyskania poprawnego rezultatu. Czy GPT-6 Astra może pracować w firmowych systemach bez budowania nowej integracji? W niektórych przypadkach tak, jeśli środowisko udostępnia Astrze narzędzia do obsługi przeglądarki lub komputera. Model może wtedy wykonywać czynności przez formularze, menu i przyciski aplikacji. Potrzebuje odpowiednich uprawnień oraz dostępu do systemu. Możliwość wykorzystania tego sposobu zależy od konkretnego programu i zadania. Przy częstych, powtarzalnych operacjach warto porównać go z integracją przez API, czyli interfejs umożliwiający bezpośrednią wymianę danych między programami. Które zadania warto ponownie powierzyć AI, jeśli wcześniejsze próby automatyzacji się nie sprawdziły? W pierwszej kolejności te, przy których wcześniejszy model gubił kolejne kroki, mylił elementy interfejsu lub przeoczał zależności między informacjami. To obszary, w których opisane testy pokazują postęp Astry. Do ponownej próby warto wykorzystać te same materiały i kryteria oceny, zachowując także przypadki, które wcześniej sprawiały trudność. Jeżeli przyczyną niepowodzenia były nieaktualne dane, sprzeczne instrukcje lub brak dostępu do aplikacji, te problemy również trzeba rozwiązać. Jak ustalić, co GPT-6 Astra może wykonywać samodzielnie, a co wymaga zatwierdzenia przez pracownika? Zakres samodzielności powinien zależeć od skutków pomyłki, możliwości cofnięcia działania i wyników prób na firmowych danych. Przygotowanie szkicu dokumentu czy uporządkowanie kopii danych pozwala łatwo sprawdzić rezultat przed jego wykorzystaniem. Wysłanie oferty, zmiana warunków handlowych lub usunięcie rekordów może wymagać wcześniejszej akceptacji. W instrukcji procesu warto jasno określić, kiedy AI wykonuje zadanie, kiedy prosi o decyzję i kiedy zatrzymuje się z powodu brakujących informacji. Jak sprawdzić, czy wykorzystanie GPT-6 Astra przynosi firmie oszczędności po uwzględnieniu kontroli i poprawek? Porównaj łączny koszt wykonania tej samej grupy zadań przed zastosowaniem Astry i z jej udziałem. Uwzględnij przygotowanie danych, obsługę narzędzi, sprawdzanie rezultatów, poprawki oraz przypadki wymagające ponownego wykonania przez pracownika. Przydatnym wskaźnikiem jest koszt jednej poprawnie zakończonej sprawy przy zachowaniu wymaganej jakości. Ocenę oprzyj na reprezentatywnym zestawie zadań, obejmującym również wyjątki. Pozwoli to ustalić, czy oszczędności powtarzają się w codziennej pracy.

Czytaj więcej

Cybersecurity po wycieku danych: dlaczego sam backup nie wystarczy?

Głośne incydenty dotyczące danych medycznych pokazują, że nawet informacje przetwarzane przez wyspecjalizowane systemy mogą stać się celem cyberprzestępców. Gdy dojdzie do naruszenia, zarząd musi odpowiedzieć nie tylko na pytanie, jakie dane mogły zostać ujawnione, lecz także czy organizacja potrafi utrzymać najważniejsze procesy i bezpiecznie odtworzyć środowisko IT. W sierpniu 2026 roku Prezes Urzędu Ochrony Danych Osobowych zapowiedział kontrolę zastosowanych środków technicznych i organizacyjnych w spółce MyDr po informacjach o incydencie dotyczącym danych pacjentów. Organ podkreślił, że dokładna skala zdarzenia nie była jeszcze w pełni znana, a kontroli miał podlegać również sposób prowadzenia analizy ryzyka. To istotne zastrzeżenie: dopóki postępowania trwają, nie należy przesądzać przyczyny ani odpowiedzialności poszczególnych podmiotów. Nie jest to pierwszy poważny sygnał dla polskiego rynku. W listopadzie 2023 roku UODO informował o ataku ransomware połączonym z wyciekiem danych z ALAB Laboratoria. Zdarzenia różnią się mechanizmem i okolicznościami, ale prowadzą do wspólnego wniosku: bezpieczeństwa danych nie można sprowadzać do jednego produktu ani jednej procedury. Wiele firm nadal traktuje backup jako podstawową odpowiedź na cyberzagrożenia. Dobrze zaprojektowana kopia zapasowa może uratować organizację po zaszyfrowaniu, usunięciu lub uszkodzeniu danych. Nie cofnie jednak wycieku, nie odbierze napastnikowi skradzionych informacji i nie zastąpi kontroli dostępu, szyfrowania, monitoringu ani przygotowanego wcześniej planu reagowania. 1. Wyciek danych i utrata danych to dwa różne zagrożenia Wyciek oznacza, że osoba nieuprawniona uzyskała lub mogła uzyskać dostęp do informacji. Utrata danych dotyczy ich niedostępności, usunięcia, zaszyfrowania albo uszkodzenia. Jeden atak może wywołać oba skutki: przestępcy najpierw kopiują dane, a następnie szyfrują systemy i żądają zapłaty za ich odblokowanie lub niepublikowanie. Backup odpowiada przede wszystkim na problem dostępności i odtworzenia. Jeśli kopie są aktualne, odseparowane i możliwe do wykorzystania, firma może odbudować system bez polegania na obietnicach napastnika. Kopia zapasowa nie przywraca jednak poufności informacji, które opuściły organizację. Po wycieku pozostają obowiązki prawne, ryzyko oszustw, koszty obsługi incydentu i utrata zaufania klientów. 1.1 Podwójne wymuszenie zmienia rolę backupu W klasycznym scenariuszu ransomware napastnik szyfrował dane i żądał opłaty za klucz deszyfrujący. Coraz częściej wcześniej kopiuje informacje, a następnie grozi ich publikacją lub sprzedażą. Ten model, określany jako podwójne wymuszenie, sprawia, że możliwość odtworzenia systemu nie kończy kryzysu. Firma może wznowić działalność, ale nadal musi ustalić zakres wycieku, ocenić ryzyko dla osób i kontrahentów oraz prowadzić komunikację zgodnie z obowiązkami prawnymi. W praktyce potrzebne są więc dwa równoległe plany. Pierwszy dotyczy odzyskania systemów i ciągłości działania. Drugi obejmuje analizę naruszenia poufności: zabezpieczenie logów, identyfikację pobranych danych, ograniczenie dalszego dostępu oraz decyzje dotyczące powiadomień. Backup jest kluczowy dla pierwszego planu, ale nie zastępuje drugiego. Takie rozróżnienie ma znaczenie również na gruncie RODO. Art. 32 RODO wskazuje m.in. na zdolność do szybkiego przywrócenia dostępności danych oraz regularne testowanie skuteczności środków bezpieczeństwa. Jednocześnie wymaga ochrony poufności i integralności, a więc szerszego zestawu zabezpieczeń niż sam backup. 2. Czego głośne wycieki danych uczą polski biznes? Pierwsza lekcja dotyczy wartości danych. Dokumentacja medyczna, dane klientów, informacje finansowe, dane pracowników i własność intelektualna mogą służyć do szantażu, kradzieży tożsamości, phishingu lub dalszych ataków. Organizacja powinna wiedzieć, gdzie takie informacje się znajdują, kto ma do nich dostęp i jak szybko wykryje ich nietypowe pobieranie. Druga lekcja dotyczy zależności od dostawców. Dane biznesowe często są przetwarzane w systemach SaaS, chmurze, centrach danych i aplikacjach utrzymywanych przez podmioty trzecie. Przekazanie obsługi technicznej nie usuwa ryzyka po stronie klienta. Potrzebne są wymagania umowne, okresowa ocena zabezpieczeń, uzgodnione zasady raportowania incydentów oraz pewność, że dane można odzyskać także w razie awarii lub zakończenia współpracy. Trzecia lekcja jest zarządcza: bezpieczeństwo nie zaczyna się w chwili ataku. Organizacja powinna wcześniej ustalić priorytety odtwarzania, role decyzyjne, kanały komunikacji i akceptowalny czas przestoju. Dla podmiotów objętych NIS2 wymagania dotyczące ciągłości działania wynikające z NIS2 obejmują m.in. zarządzanie kopiami zapasowymi, odtwarzanie po awarii i zarządzanie kryzysowe. 3. Kiedy backup rzeczywiście ratuje firmę? Kopia zapasowa ma największą wartość, gdy podstawowe dane lub systemy przestają być dostępne. Przyczyną może być ransomware, awaria infrastruktury, błąd administratora, wadliwa aktualizacja, usunięcie danych przez pracownika albo uszkodzenie środowiska chmurowego. Backup pozwala wtedy ograniczyć przestój, odbudować usługi i zmniejszyć zakres nieodwracalnej utraty informacji. Warunkiem jest jednak objęcie kopią całego procesu, a nie tylko pojedynczego katalogu. Do wznowienia działalności mogą być potrzebne bazy danych, konfiguracje, klucze, kod aplikacji, dokumentacja, integracje, obrazy systemów i informacje o kolejności uruchamiania usług. Kopia danych bez wiedzy, jak odtworzyć zależności, może okazać się niewystarczająca. 4. Backup, replikacja, archiwizacja i Disaster Recovery to nie to samo Pojęcia te bywają stosowane zamiennie, choć odpowiadają na inne potrzeby. Backup tworzy punkty, z których można odzyskać wcześniejszą wersję danych. Replikacja utrzymuje drugą, możliwie aktualną kopię środowiska, ale może natychmiast powielić także usunięcie pliku, błędną zmianę lub zaszyfrowanie. Archiwizacja służy długoterminowemu przechowywaniu informacji, a nie szybkiemu wznowieniu całego procesu. Disaster Recovery obejmuje natomiast technologię i procedury potrzebne do przywrócenia usług po poważnym zdarzeniu. Określa kolejność uruchamiania systemów, zależności, zasoby zastępcze, role zespołu i sposób potwierdzenia, że proces działa poprawnie. Firma może więc posiadać wiele kopii plików, a mimo to nie mieć realnego planu odtworzenia działalności. Dojrzała strategia łączy te mechanizmy. Replikacja może skrócić przestój po awarii infrastruktury, backup umożliwia powrót do stanu sprzed ataku, archiwum wspiera retencję, a Disaster Recovery porządkuje sposób wykorzystania wszystkich tych zasobów podczas kryzysu. 4.1 RPO i RTO trzeba określić językiem biznesowym RPO określa, jaką maksymalną ilość ostatnio zapisanych danych organizacja może utracić. RTO wskazuje, jak długo proces może pozostawać niedostępny. Parametry te nie powinny wynikać wyłącznie z możliwości technologii. Muszą odpowiadać skutkom biznesowym: zatrzymaniu produkcji, braku obsługi klientów, opóźnieniu rozliczeń, naruszeniu terminów lub zagrożeniu dla bezpieczeństwa ludzi. 4.2 Przykład: system sprzedażowy i miesięczne archiwum Jeżeli system przyjmuje zamówienia przez całą dobę, utrata danych z ostatnich 24 godzin może oznaczać konieczność ręcznego odtworzenia setek transakcji. Taki proces może wymagać RPO liczonego w minutach i RTO w godzinach. Dla zamkniętego archiwum dokumentów z poprzedniego roku dopuszczalne wartości mogą być znacznie wyższe. Jedna polityka backupu dla obu zasobów prowadzi albo do nadmiernych kosztów, albo do niewystarczającej ochrony. 5. Dlaczego sam backup nie zatrzyma wycieku danych? Backup jest mechanizmem odzyskiwania, a nie pełnym systemem ochrony informacji. Nawet idealnie odtworzona baza pozostaje naruszona, jeśli napastnik wcześniej pobrał jej zawartość. Dlatego kopie muszą być częścią architektury obejmującej profilaktykę, wykrywanie, reakcję i przywracanie działalności. Kontrola dostępu i zasada najmniejszych uprawnień ograniczają liczbę osób oraz kont mogących pobierać dane. MFA, segmentacja i oddzielne konta administracyjne utrudniają przejęcie całego środowiska jednym zestawem poświadczeń. Szyfrowanie chroni dane przechowywane i przesyłane, o ile klucze są zarządzane oddzielnie i bezpiecznie. DLP, klasyfikacja informacji i monitoring pomagają rozpoznać nietypowy transfer lub masowe pobieranie plików. EDR, ochrona przed malware i zarządzanie podatnościami zmniejszają prawdopodobieństwo utrzymania dostępu przez napastnika. Plan Incident Response określa, kto izoluje systemy, zabezpiecza dowody, ocenia ryzyko i uruchamia komunikację kryzysową. 6. Jak zbudować odporny backup: zasada 3-2-1-1-0 Punktem wyjścia jest zasada 3-2-1: trzy kopie danych, dwa różne rodzaje nośników lub środowisk i jedna kopia poza główną lokalizacją. W realiach ransomware warto rozszerzyć ją do modelu 3-2-1-1-0. Dodatkowa jedynka oznacza kopię offline albo niezmienialną, a zero – brak błędów potwierdzony w testach odtwarzania. Ustal, które dane, systemy i konfiguracje są krytyczne dla działania organizacji. Oddziel infrastrukturę backupową od środowiska produkcyjnego, domeny i podstawowych kont administratorów. Stosuj kopie offline lub mechanizmy niezmienialności, które blokują usunięcie i nadpisanie danych przez określony czas. Szyfruj kopie oraz kontroluj dostęp do kluczy, konsoli zarządzającej i procedur awaryjnych. Monitoruj nieudane zadania, zmiany retencji, kasowanie punktów przywracania i nietypowe logowania. Regularnie testuj odtworzenie w izolowanym środowisku i dokumentuj osiągnięte RPO oraz RTO. Zgodnie z wytycznymi CISA dotyczącymi ochrony kopii przed ransomware, organizacje powinny utrzymywać zaszyfrowane kopie danych przechowywane offline oraz regularnie sprawdzać ich dostępność i integralność. Ransomware często próbuje odnaleźć i usunąć dostępne backupy, dlatego logiczna separacja i niezmienialność mają równie duże znaczenie jak częstotliwość wykonywania kopii. 7. Backup bez testu odtworzenia jest tylko założeniem Status „backup wykonany pomyślnie” nie dowodzi, że organizacja potrafi wznowić działanie. Kopia może być niekompletna, uszkodzona, zainfekowana, zależna od niedostępnego klucza albo niemożliwa do uruchomienia na dostępnej infrastrukturze. Problem może ujawnić się dopiero podczas kryzysu, gdy czas i kompetencje zespołu są najbardziej ograniczone. Test powinien obejmować nie tylko odzyskanie pliku, ale także odtworzenie reprezentatywnego procesu. Warto sprawdzić kolejność uruchamiania usług, działanie integracji, poprawność uprawnień, integralność danych i możliwość pracy użytkowników. Ćwiczenie powinno zakończyć się raportem: co odtworzono, ile to trwało, jakie dane utracono i jakie działania naprawcze są potrzebne. Dojrzała organizacja zakłada również niedostępność części personelu i podstawowych narzędzi komunikacji. Instrukcje awaryjne, kontakty, klucze i minimalne konfiguracje powinny być dostępne w sposób bezpieczny także poza środowiskiem dotkniętym incydentem. 8. Pierwsze 24 godziny po incydencie Pierwsze działania mają wpływ zarówno na możliwość odtworzenia systemów, jak i na późniejsze ustalenie przebiegu zdarzenia. Pochopne kasowanie plików, restartowanie serwerów lub natychmiastowe przywrócenie całego środowiska może zniszczyć ślady potrzebne do analizy i ponownie uruchomić mechanizm ataku. Ogranicz rozprzestrzenianie się incydentu. Odizoluj zagrożone systemy i konta zgodnie z przygotowaną procedurą, zachowując materiały potrzebne do analizy. Zabezpiecz dowody i ustal zakres. Zachowaj logi, wskaż systemy objęte zdarzeniem i sprawdź, czy doszło wyłącznie do niedostępności, czy również do pobrania danych. Chroń środowisko odtworzeniowe. Przed przywróceniem danych potwierdź, że kopie są integralne, a konta, podatności lub konfiguracje wykorzystane w ataku zostały zabezpieczone. Uruchom ścieżkę decyzyjną i komunikacyjną. Zaangażuj osoby odpowiedzialne za IT, bezpieczeństwo, ochronę danych, kwestie prawne, ciągłość działania i komunikację z klientami. Odtwarzanie powinno następować zgodnie z priorytetami biznesowymi, nie według przypadkowej kolejności serwerów. Najpierw trzeba uruchomić usługi bazowe i mechanizmy bezpieczeństwa, a następnie procesy o najwyższym wpływie na klientów, przychody, zobowiązania prawne lub bezpieczeństwo operacyjne. 9. Bezpieczeństwo dostawców jest częścią Cybersecurity firmy Jeżeli dostawca przechowuje lub przetwarza dane, ocena backupu powinna obejmować model współodpowiedzialności. Trzeba ustalić, kto wykonuje kopie, gdzie są przechowywane, jak długo trwa odtworzenie, czy klient może otrzymać eksport oraz co dzieje się z danymi po zakończeniu umowy. Samo stwierdzenie, że usługa działa w chmurze, nie odpowiada na te pytania. Umowa powinna określać zasady zgłaszania incydentów, współpracy przy analizie naruszenia, zachowania logów, obsługi żądań organów i powiadamiania osób. Warto również weryfikować podwykonawców, lokalizacje danych, uprawnienia uprzywilejowane i wyniki testów ciągłości działania. Certyfikat lub deklaracja dostawcy mogą wspierać ocenę, ale nie zastępują analizy konkretnej usługi i przepływu danych. 9.1 SaaS nie zawsze oznacza pełny backup po stronie dostawcy W usługach SaaS dostawca zwykle odpowiada za dostępność platformy, ale klient może nadal odpowiadać za retencję, konfigurację, konta użytkowników i możliwość odzyskania przypadkowo usuniętych informacji. Wersjonowanie lub kosz w aplikacji nie zawsze zapewniają wymaganą historię zmian, odseparowaną kopię ani eksport pozwalający odtworzyć proces poza usługą. Przed zakupem należy sprawdzić zakres odpowiedzialności, okres przechowywania usuniętych danych, możliwość masowego odtworzenia, ochronę przed przejęciem konta administratora oraz sposób odzyskania danych w razie długotrwałej niedostępności dostawcy. 10. Od backupu do pełnej cyberodporności Cyberodporność oznacza zdolność zapobiegania incydentom, ich wykrywania, ograniczania skutków oraz przywracania działalności. Backup realizuje tylko część tego cyklu. Jego skuteczność zależy od jakości inwentaryzacji, klasyfikacji danych, zarządzania dostępem, monitoringu i przygotowania ludzi. Dla zarządu praktycznym punktem wyjścia jest zestaw pytań: czy wiemy, gdzie znajdują się najważniejsze dane; czy posiadamy kopię odporną na zmianę; kiedy ostatnio odtworzyliśmy krytyczny proces; kto podejmuje decyzję o izolacji systemów; jak komunikujemy się z klientami i organami; oraz czy dostawcy potrafią przedstawić dowody działania swoich procedur. Brak odpowiedzi wskazuje obszary wymagające pilnego uporządkowania. 10.1 Krótka lista kontrolna dla organizacji Najważniejsze dane i procesy mają przypisanych właścicieli, RPO, RTO oraz kolejność odtwarzania. Co najmniej jedna kopia jest odseparowana, offline lub niezmienialna i chroniona innymi poświadczeniami niż produkcja. Testy obejmują cały proces biznesowy, a nie wyłącznie odzyskanie pojedynczego pliku. Monitoring wykrywa nieudane zadania, zmianę retencji, kasowanie kopii i nietypową aktywność administratorów. Umowy z dostawcami regulują odzyskiwanie danych, współpracę podczas incydentu i zakończenie usługi. Plan Incident Response wskazuje osoby decyzyjne, kanały komunikacji i sposób współpracy funkcji technicznych, prawnych oraz biznesowych. 11. Jak TTMS pomaga przygotować organizację na incydent? TTMS wspiera organizacje w ocenie zabezpieczeń, tworzeniu polityk bezpieczeństwa, ochronie danych oraz przygotowaniu procedur reagowania i ciągłości działania. Zakres wsparcia obejmuje m.in. audyty cyberbezpieczeństwa, szyfrowanie, DLP, ochronę przed malware, zarządzanie podatnościami, Incident Response oraz planowanie odzyskiwania danych po awarii. Takie podejście pozwala umieścić backup w szerszej strategii bezpieczeństwa. Celem nie jest wyłącznie wykonanie kolejnej kopii, lecz potwierdzenie, że najważniejsze procesy można odtworzyć w założonym czasie, a ryzyko wycieku jest ograniczane przez spójne środki techniczne i organizacyjne. Czy Twoja organizacja potrafi nie tylko wykonać backup, ale także bezpiecznie odtworzyć dane i najważniejsze procesy? Sprawdź usługi cyberbezpieczeństwa TTMS i przygotuj firmę na incydent, zanim do niego dojdzie. Czy backup chroni firmę przed wyciekiem danych? Nie. Backup pomaga odzyskać dane po ich usunięciu, zaszyfrowaniu lub uszkodzeniu, ale nie blokuje ich skopiowania przez osobę nieuprawnioną. Ochrona przed wyciekiem wymaga m.in. kontroli dostępu, szyfrowania, DLP, monitoringu oraz reagowania na incydenty. Jak często firma powinna testować odtwarzanie danych? Częstotliwość powinna wynikać z ryzyka i znaczenia procesu. Systemy krytyczne wymagają częstszych testów niż archiwa o niewielkim wpływie na działalność. Test należy powtarzać także po istotnej zmianie infrastruktury, aplikacji, dostawcy lub polityki backupu. Czy backup w chmurze jest wystarczający? Może być częścią skutecznej strategii, ale sama lokalizacja w chmurze nie gwarantuje odporności. Trzeba sprawdzić separację kont, wersjonowanie, niezmienialność, szyfrowanie, retencję, możliwość eksportu oraz scenariusz utraty dostępu do głównego konta lub dostawcy. Czy zasada 3-2-1-1-0 jest obowiązkiem prawnym? Nie jest uniwersalnym przepisem obowiązującym każdą firmę. To praktyczny model projektowania kopii odpornych na awarie i ransomware. Konkretne środki powinny wynikać z analizy ryzyka, rodzaju danych, obowiązujących regulacji, umów oraz wymaganej ciągłości działania. Od czego zacząć ocenę odporności organizacji? Od inwentaryzacji danych i usług krytycznych, określenia RPO i RTO, przeglądu uprawnień oraz testu odtworzenia wybranego procesu. Wynik powinien prowadzić do planu działań obejmującego technologię, procedury, dostawców i odpowiedzialność konkretnych osób.

Czytaj więcej

Ograniczenia AI w oprogramowaniu dla prawników: ryzyko błędnej porady, pisma i terminu

Prawdziwa sygnatura, za którą kryje się zmyślona teza, to jedna z najbardziej niebezpiecznych halucynacji prawniczych. W czerwcu 2026 roku Naczelny Sąd Administracyjny opisał pismo, w którym zawodowy pełnomocnik powołał trzy istniejące orzeczenia. Problem polegał na tym, że dotyczyły innych zagadnień i nie zawierały przypisanych im tez. Pismo wyglądało wiarygodnie, dopóki ktoś nie otworzył źródeł. Ten przykład dobrze pokazuje praktyczne ograniczenia AI w oprogramowaniu prawniczym. Błąd może wpłynąć na argumentację, ocenę dowodów, termin, poradę dla klienta lub treść pisma procesowego. Za ostateczną treść porady, opinii lub pisma odpowiada prawnik, który je zatwierdza. Ewentualną odpowiedzialność odszkodowawczą ocenia się przez pryzmat należytej staranności zawodowej, zakresu zlecenia oraz okoliczności konkretnej sprawy. W artykule przeczytasz o: najczęstszych błędach AI w pracy prawników, halucynacjach dotyczących przepisów, orzeczeń i sygnatur, konsekwencjach wykorzystania błędnych treści w piśmie procesowym, odpowiedzialności prawnika za poradę przygotowaną z pomocą AI, zasadach bezpiecznego wdrażania oprogramowania AI w kancelarii. Szersze omówienie zgodności, poufności, dostawców i klasyfikacji ryzyka znajdziesz w artykule AI dla prawników w Europie i Wielkiej Brytanii: kluczowe ryzyka i ograniczenia. Tutaj skupiamy się na tym, co może pójść źle w konkretnej sprawie prowadzonej na gruncie polskiego prawa i jak zaprojektować proces, który pomaga wykryć błąd przed wysłaniem porady lub pisma. Prawdziwa sygnatura, fałszywa teza: czego uczy postanowienie NSA I FZ 104/26 W postanowieniu z 23 czerwca 2026 r., I FZ 104/26, NSA rozpoznawał zażalenie na postanowienie odmawiające wstrzymania wykonania decyzji podatkowej. Skarżący powinien był uprawdopodobnić przesłanki określone w art. 61 § 3 p.p.s.a., w szczególności niebezpieczeństwo wyrządzenia znacznej szkody lub spowodowania trudnych do odwrócenia skutków. Pełnomocnik wskazał trzy orzeczenia wraz z rzekomymi tezami. Sąd ustalił, że wskazane orzeczenia dotyczyły innych zagadnień, a ich uzasadnienia nie zawierały przypisanych im tez. Nieprawidłowe były również daty wydania tych rozstrzygnięć. NSA zwrócił też uwagę na inny problem: pismo miało ogólnikowy charakter i nie zawierało konkretnych danych ani dokumentów, które pozwoliłyby ocenić sytuację majątkową strony. Zażalenie zostało oddalone. Sąd krytycznie ocenił bezrefleksyjne użycie AI przez zawodowego pełnomocnika i podkreślił, że klient ma prawo oczekiwać profesjonalizmu. Rozstrzygnięcie pokazuje trzy realne skutki wadliwego procesu pracy: argument prawny może stracić oparcie w źródle, w piśmie może zabraknąć faktów i dowodów decydujących dla rozstrzygnięcia, sąd może zakwestionować rzetelność pracy zawodowego pełnomocnika. Rzetelna weryfikacja orzeczenia obejmuje sprawdzenie sądu, daty, sygnatury i rodzaju rozstrzygnięcia, a następnie lekturę pełnej treści uzasadnienia. Prawnik powinien ocenić kontekst faktyczny, podstawę prawną, znaczenie przywołanego fragmentu, dostępne informacje o prawomocności oraz późniejsze orzecznictwo dotyczące tej samej kwestii. Siedem ograniczeń AI, które mogą zmienić wynik sprawy 1. Prawdziwemu źródłu można przypisać zmyśloną tezę Model może podać prawdziwą sygnaturę sprawy, artykuł ustawy albo tytuł publikacji, a następnie przypisać źródłu treść, której ono nie zawiera. Taki błąd jest groźniejszy od całkowicie zmyślonej sygnatury, ponieważ może pozostać niewykryty podczas pobieżnej kontroli. System powinien prowadzić użytkownika bezpośrednio do konkretnego fragmentu źródła. Nadal konieczna jest weryfikacja przez prawnika. Badanie Stanford RegLab dotyczące amerykańskich narzędzi prawniczych łączących wyszukiwanie w bazach z generowaniem odpowiedzi wykazało halucynacje w 17-33% odpowiedzi. Badanie obejmowało produkty i pytania z rynku USA, więc nie mierzy jakości polskich systemów. Podłączenie modelu do bazy prawnej ogranicza ryzyko. Dalsza kontrola poprawności wymaga dodatkowych zabezpieczeń. 2. Model może zastosować nieaktualny lub niewłaściwy przepis Odpowiedź może brzmieć sensownie i opierać się na przepisie, który został zmieniony, jeszcze nie obowiązuje albo dotyczy innej jurysdykcji. W sprawie transgranicznej model może pomylić prawo właściwe, właściwość sądu i zasady postępowania. System AI dla prawników powinien przy każdym wniosku wskazywać właściwy porządek prawny oraz datę, na którą ustalono stan prawny. Użytkownik musi widzieć wersję aktu, datę wejścia w życie zmiany i źródło urzędowe. Sam napis „aktualne” w interfejsie ma niewielką wartość bez informacji, kiedy i na podstawie czego aktualność została sprawdzona. 3. Model analizuje ograniczony zakres akt Akta mogą być niekompletne, załącznik może nie zostać poprawnie odczytany, a istotny fakt może znajdować się w tabeli, skanie lub wiadomości, której nie dodano do analizy. Model formułuje odpowiedź na podstawie otrzymanego materiału i nie ma pełnej wiedzy o dokumentach, których nie przekazano do analizy. W efekcie stanowczo brzmiąca odpowiedź może powstać na podstawie niepełnego obrazu sprawy. Przed analizą system powinien pokazać listę wykorzystanych plików, błędy odczytu i zakres pominiętego materiału. W sprawach wymagających ustalenia faktów przydatne jest osobne zestawienie twierdzeń, dowodów i brakujących materiałów. Dzięki temu prawnik może zauważyć, że wniosek powstał bez kluczowego dokumentu. 4. Obliczanie terminów procesowych wymaga zdefiniowanych reguł Obliczenie terminu zależy między innymi od rodzaju postępowania, sposobu doręczenia, daty zdarzenia, przepisów przejściowych, dni wolnych oraz wyjątków dotyczących konkretnej czynności. Model językowy może pominąć jeden z warunków albo błędnie odczytać datę ze skanu. Do obliczania terminów należy wykorzystywać kontrolowany mechanizm regułowy z jawnymi danymi wejściowymi. Model może odczytać daty z dokumentów i zasugerować ich znaczenie. Ostateczne wyliczenie wymaga wskazania podstawy prawnej, pokazania sposobu obliczenia oraz zatwierdzenia wyniku przez prawnika prowadzącego sprawę. Terminy, których uchybienie może wywołać skutki procesowe, wymagają niezależnego obliczenia i ponownej weryfikacji. 5. Twierdzenia faktyczne w piśmie przygotowanym z pomocą AI wymagają właściwych dowodów Według prasowych omówień wyroku Sądu Okręgowego we Wrocławiu z 27 listopada 2025 r., X GC 455/25, powód posłużył się ChatGPT przy przygotowaniu pozwu. Podstawą oddalenia powództwa było niespełnienie warunków formalnych zapytania ofertowego. Sąd odniósł się również do treści przygotowanych przy użyciu AI i do wartości przedstawionych materiałów. Wydruki obejmujące wygenerowaną argumentację, analizę prawną i ocenę szans powodzenia nie stanowiły dowodu na fakty istotne dla rozstrzygnięcia sprawy. Mogły zostać potraktowane jako element argumentacji strony. System dla prawników powinien wyraźnie oddzielać twierdzenia, podstawy prawne i materiał dowodowy. Brakująca umowa, korespondencja, potwierdzenie doręczenia lub dokument finansowy pozostają luką dowodową niezależnie od jakości wygenerowanego uzasadnienia. 6. Model może utwierdzać klienta w jego ocenie sprawy Klient często opisuje sprawę jednostronnie i oczekuje potwierdzenia swojej oceny. Model może przyjąć założenia klienta i pominąć argumenty drugiej strony. W poradzie prawnej powstaje wtedy ryzyko, że klient podejmie decyzję bez poznania słabych punktów sprawy. Analiza powinna uwzględniać perspektywę drugiej strony: brakujące fakty, możliwe zarzuty drugiej strony, przeszkody procesowe, alternatywne kwalifikacje prawne i poziom pewności. W komunikacji kierowanej bezpośrednio do klienta użytkownik powinien mieć możliwość przekazania pytania prawnikowi, szczególnie gdy pytanie dotyczy terminu, roszczenia, odpowiedzialności karnej, zwolnienia pracownika albo istotnej decyzji finansowej. 7. Przekonujący styl może ukrywać błędy i niepewność Model generuje odpowiedź słowo po słowie i może zachować ten sam profesjonalny ton przy wniosku trafnym oraz błędnym. Ocena użytkownika oparta na stylu jest więc zawodna. Wskaźnik pewności wyrażony w procentach również może tworzyć pozór precyzji, jeśli wynik nie został skalibrowany dla danego zastosowania. Dobrze zaprojektowany system wskazuje źródła, braki danych, warunki zmieniające odpowiedź i sytuacje, w których system powstrzymuje się od sformułowania jednoznacznej odpowiedzi. System powinien również przewidywać odmowę udzielenia odpowiedzi oraz przekazanie sprawy prawnikowi. Czy klient może twierdzić, że przegrał przez AI? Klient może podnieść taki zarzut. Ocena odpowiedzialności zależy jednak od sposobu wykonania usługi i okoliczności konkretnej sprawy. W relacji umownej zastosowanie znajdują przede wszystkim zasady określone w Kodeksie cywilnym. Zgodnie z art. 355 § 2 k.c. przy ocenie należytej staranności uwzględnia się zawodowy charakter działalności dłużnika. Art. 471 k.c. określa natomiast zasady odpowiedzialności za niewykonanie lub nienależyte wykonanie zobowiązania. Niekorzystne rozstrzygnięcie nie przesądza o nienależytym wykonaniu umowy o świadczenie pomocy prawnej. Ocenie podlega dochowanie należytej staranności zawodowej, prawidłowość ustalenia stanu faktycznego i prawnego oraz adekwatność podjętych czynności. W sporze dotyczącym odpowiedzialności kontraktowej klient powinien wykazać: istnienie i treść zobowiązania, niewykonanie albo nienależyte wykonanie zobowiązania, powstanie szkody, adekwatny związek przyczynowy między uchybieniem a szkodą. Art. 471 k.c. przewiduje domniemanie, że niewykonanie lub nienależyte wykonanie zobowiązania wynika z okoliczności, za które odpowiada dłużnik. Możliwość uwolnienia się od odpowiedzialności wymaga oceny okoliczności konkretnej sprawy. Na ocenę odpowiedzialności może wpływać sposób wykorzystania AI, w szczególności weryfikacja źródeł, uwzględnienie kompletu akt, zastosowanie aktualnego prawa oraz zachowanie kontroli nad ostateczną treścią porady. Znaczenie awarii lub błędu po stronie dostawcy będzie oceniane łącznie z wyborem narzędzia, warunkami umowy, zakresem przeprowadzonych testów oraz sposobem weryfikacji wyników przez prawnika. Przykładowe sytuacje obejmują: uchybienie terminowi wskutek błędnego ustalenia daty doręczenia, odradzenie środka prawnego na podstawie nieaktualnego przepisu, złożenie pisma z cytatem, który nie występuje w powołanym orzeczeniu, zalecenie zawarcia ugody oparte na niepełnych aktach lub błędnym obliczeniu skutków finansowych, udzielenie klientowi stanowczej odpowiedzi przez chatbot bez przekazania sprawy prawnikowi. Opisane sytuacje mają charakter przykładowy. Ocena odpowiedzialności wymaga każdorazowo ustalenia zakresu zlecenia, standardu należytej staranności, szkody oraz związku przyczynowego. Odrębnie mogą zostać ocenione przesłanki odpowiedzialności dyscyplinarnej. Prawo o adwokaturze i ustawa o radcach prawnych przewidują również obowiązek posiadania ubezpieczenia odpowiedzialności cywilnej. Obowiązkowe ubezpieczenie OC nie przesądza o objęciu ochroną każdej szkody związanej z użyciem AI. Zakres odpowiedzialności ubezpieczyciela zależy od warunków ubezpieczenia oraz okoliczności konkretnego zdarzenia. Jakie skutki procesowe może wywołać błędne pismo przygotowane przy użyciu AI? Skutki zależą od rodzaju uchybienia oraz przepisów właściwej procedury. Błąd wynikający z użycia AI jest oceniany tak samo jak każdy inny błąd w piśmie procesowym. Znaczenie ma jego wpływ na spełnienie wymogów formalnych, wykazanie faktów, uzasadnienie żądania oraz dochowanie terminu. W zależności od rodzaju uchybienia konsekwencją może być w szczególności: zwrot pisma, jeżeli nie uzupełniono jego braków formalnych, odrzucenie pozwu lub środka zaskarżenia, gdy zachodzą przesłanki określone we właściwej procedurze, pominięcie wniosku dowodowego albo dowodu, uznanie istotnego faktu za niewykazany, nieuwzględnienie argumentacji opartej na źródle, które nie potwierdza przywołanej tezy, oddalenie wniosku, środka zaskarżenia lub powództwa z powodu niewykazania wymaganych przesłanek, obciążenie strony kosztami postępowania lub zastosowanie sankcji procesowej, jeżeli przewidują ją właściwe przepisy. W sprawie I FZ 104/26 NSA oddalił zażalenie, ponieważ skarżący nie uprawdopodobnił przesłanek wstrzymania wykonania decyzji określonych w art. 61 § 3 p.p.s.a. Ogólnikowa argumentacja i brak dokumentów miały znaczenie dla tej oceny. Błędne odwołania do orzecznictwa były dodatkowym elementem krytycznej oceny sposobu sporządzenia pisma. Ewentualna odpowiedzialność odszkodowawcza pełnomocnika jest rozpatrywana w odrębnym postępowaniu. Odpowiedzialność dyscyplinarna podlega ocenie właściwych organów samorządu zawodowego. Co w 2026 roku wynika z zasad zawodowych i AI Act? 15 czerwca 2026 r. Naczelna Rada Adwokacka poinformowała o podjęciu uchwały zmieniającej Zbiór Zasad Etyki Adwokackiej i Godności Zawodu poprzez dodanie § 23e. Zgodnie z informacją NRA, narzędzia technologiczne powinny pełnić funkcję pomocniczą. Korzystanie z takich narzędzi musi respektować tajemnicę zawodową, samodzielność adwokata i jego osobistą rolę w prowadzeniu sprawy. Rezultat działania narzędzia wymaga własnej oceny i weryfikacji przez adwokata. W odniesieniu do radców prawnych punktem odniesienia są między innymi rekomendacje Krajowej Izby Radców Prawnych dotyczące korzystania z AI. Mają one charakter praktycznych wytycznych i obejmują między innymi odpowiedzialność zawodową, poufność, weryfikację wyników oraz nadzór człowieka. Na poziomie europejskim od 2 lutego 2025 r. stosuje się art. 4 AI Act. Przepis zobowiązuje dostawców i podmioty stosujące systemy AI do podejmowania działań wspierających rozwój kompetencji personelu w zakresie AI. Dobór tych działań powinien uwzględniać wiedzę techniczną, doświadczenie, wykształcenie i szkolenie personelu, a także kontekst, w którym system jest wykorzystywany, oraz osoby, wobec których ma być stosowany. Komisja Europejska wyjaśnia, że sposób wykonania tego obowiązku zależy od roli organizacji i ryzyka związanego z konkretnym zastosowaniem AI. Od 2 sierpnia 2026 r. właściwe organy sprawują nadzór nad wykonywaniem tego obowiązku. Klasyfikacja systemu AI zależy od jego zamierzonego zastosowania. Do systemów wysokiego ryzyka mogą należeć rozwiązania przeznaczone do stosowania przez organ wymiaru sprawiedliwości lub w jego imieniu w celu wspierania tego organu w badaniu i interpretacji faktów i prawa oraz stosowaniu prawa do konkretnego stanu faktycznego. Ocena obejmuje rzeczywistą funkcję systemu, jego przeznaczenie określone przez dostawcę oraz sposób wykorzystania przez podmiot stosujący. Narzędzia kancelaryjne służące do wyszukiwania dokumentów, redagowania tekstu lub przygotowywania streszczeń wymagają indywidualnej klasyfikacji. Samo wykorzystanie systemu w kancelarii lub dziale prawnym nie przesądza o zaliczeniu go do kategorii wysokiego ryzyka. Po zmianach przyjętych w 2026 r. obowiązki dotyczące systemów wymienionych w załączniku III mają być stosowane od 2 grudnia 2027 r. W zależności od funkcji systemu, rodzaju danych i sposobu jego wykorzystania zastosowanie mogą mieć również RODO, przepisy chroniące tajemnicę zawodową, przepisy właściwej procedury oraz zasady odpowiedzialności cywilnej i dyscyplinarnej. Jak projektować system AI dla prawników, aby ograniczać ryzyko? Dobre wdrożenie powinno ułatwiać wykrywanie pomyłek, ograniczać ich wpływ na prowadzoną sprawę i dokumentować wykonanie wymaganej kontroli. Ryzyko Kontrola w produkcie lub procesie Dokumentacja kontroli Fałszywa teza lub cytat Link do pełnej treści źródła i konkretnego fragmentu, podgląd kontekstu oraz obowiązek zatwierdzenia przed eksportem Sąd, data, sygnatura, rodzaj orzeczenia, źródło, wersja dokumentu i osoba zatwierdzająca Nieaktualny stan prawny Metadane jurysdykcji i daty, wersjonowanie aktów oraz sygnalizacja zmian Data, na którą ustalono stan prawny, i wykorzystana wersja przepisu Niekompletne akta Lista przeanalizowanych plików, komunikaty o błędach OCR i wykaz brakujących danych Wykaz dokumentów oraz raport z ich odczytu Błędne obliczenie terminu Mechanizm oparty na zdefiniowanych regułach, jawne dane wejściowe i ponowna kontrola przez człowieka Podstawa prawna, dane wejściowe, przebieg obliczenia i osoba zatwierdzająca Zbyt kategoryczna porada Pytania o brakujące fakty, warunki przekazania sprawy prawnikowi i możliwość odmowy udzielenia odpowiedzi Powód przekazania sprawy i podjęte dalsze działania Ujawnienie informacji objętych tajemnicą zawodową Uprawnienia na poziomie sprawy, kontrola dostępu dostawcy i jego podwykonawców, określone miejsce przetwarzania, zasady retencji i usuwania danych oraz wyłączenie wykorzystywania danych klienta do trenowania modeli Rejestr dostępu, konfiguracja dostawcy, okres przechowywania, informacje o podwykonawcach i dokumentacja incydentów Zmiana jakości po aktualizacji systemu Testy na reprezentatywnych sprawach przed wdrożeniem i po zmianie modelu Wyniki testów, wersja modelu i decyzja o dopuszczeniu nowej wersji Zakres dokumentowania powinien być proporcjonalny do ryzyka. Rejestry audytowe, w tym historia promptów i wyników, mogą zawierać informacje objęte tajemnicą zawodową. Organizacja powinna określić zakres zapisywanych danych, krąg osób uprawnionych do dostępu, okres przechowywania, zasady usuwania oraz sposób zabezpieczenia rejestrów. Pełna historia pracy z systemem nie musi być przechowywana, jeżeli do wykazania wykonanej kontroli wystarczy węższy zakres informacji. Bezpieczny podział pracy między systemem a prawnikiem Przydział zadań warto uzależnić od możliwej szkody oraz łatwości wykrycia błędu. Zadanie Rola AI Wymagana kontrola Streszczenie długiego dokumentu Przygotowanie roboczego skrótu z odwołaniami do stron Kontrola fragmentów istotnych dla decyzji Porównanie wersji umowy Wykrycie i uporządkowanie zmian Ocena znaczenia prawnego przez prawnika Wyszukiwanie i analiza orzecznictwa Wyszukanie potencjalnie istotnych orzeczeń i zebranie odpowiednich fragmentów Lektura pełnej treści orzeczenia oraz ocena jego kontekstu faktycznego i prawnego Pismo procesowe Przygotowanie projektu struktury, redakcja i kontrola spójności Pełna weryfikacja faktów, dowodów, żądań, podstaw prawnych i załączników Termin procesowy Odczytanie dat i wskazanie potencjalnie właściwych reguł obliczania terminu Ustalenie zdarzenia rozpoczynającego bieg terminu, podstawy prawnej, sposobu obliczenia i skutków uchybienia terminowi Termin materialnoprawny Uporządkowanie dat i wskazanie przepisów wymagających analizy Ustalenie charakteru terminu, początku i końca jego biegu oraz skutków upływu Przedawnienie Uporządkowanie zdarzeń mogących wpływać na bieg przedawnienia Ocena początku biegu, jego zawieszenia lub przerwania oraz daty upływu terminu przedawnienia Ostateczna porada dla klienta Przygotowanie materiałów roboczych i wariantów analizy Osobista ocena, zatwierdzenie i komunikacja prawnika Takie podejście jest zgodne z praktycznym kierunkiem wskazanym przez CCBE w przewodniku dla prawników: prawnik pozostaje odpowiedzialny za swoją pracę, poradę i oświadczenia, a wynik działania generatywnej AI wymaga kontroli przed wykorzystaniem. Bezpieczne wdrożenie AI w kancelarii zaczyna się od analizy procesu Pierwszym krokiem jest wskazanie, gdzie wynik wygenerowany przez AI może wpłynąć na poradę dla klienta, pismo procesowe, ocenę dokumentu lub obliczenie terminu. Na tej podstawie można określić właściwe źródła danych, zakres uprawnień, zasady weryfikacji oraz osoby odpowiedzialne za zatwierdzanie wyników. Jeżeli planujesz wykorzystać AI do analizy akt, pracy z dokumentami lub przygotowywania umów, poznaj rozwiązanie AI4Legal. Pomagamy kancelariom i działom prawnym zaprojektować narzędzia dopasowane do ich sposobu pracy, wymagań bezpieczeństwa i zakresu odpowiedzialności prawników. Źródła Naczelny Sąd Administracyjny, postanowienie z 23 czerwca 2026 r., I FZ 104/26. Prawo o postępowaniu przed sądami administracyjnymi, tekst jednolity, Dz.U. z 2026 r. poz. 143. Kodeks cywilny, tekst jednolity. Ustawa Prawo o adwokaturze, tekst jednolity. Ustawa o radcach prawnych, tekst jednolity. Naczelna Rada Adwokacka, zmiany zasad etyki dotyczące AI, 15 czerwca 2026 r.. Krajowa Izba Radców Prawnych, rekomendacje dotyczące korzystania z AI. CCBE, Guide on the use of generative AI for lawyers, 2 października 2025 r.. Komisja Europejska, ramy regulacyjne AI Act oraz wyjaśnienia dotyczące AI literacy. Rozporządzenie (UE) 2026/1744 zmieniające harmonogram stosowania części AI Act. Stanford RegLab, Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools. Dziennik Gazeta Prawna, omówienie wyroku SO we Wrocławiu X GC 455/25, 7 stycznia 2026 r.. Dziennik Gazeta Prawna, wywiad dotyczący podstaw oddalenia powództwa w sprawie X GC 455/25. Stan prawny i źródłowy: 1 września 2026 r. Materiał ma charakter informacyjny i nie stanowi porady prawnej. FAQ: ograniczenia AI w oprogramowaniu prawniczym Czy klient może żądać odszkodowania, jeśli błędna porada powstała z użyciem AI? Takie roszczenie jest możliwe. Odpowiedzialność zależy od sposobu wykonania usługi, powstałej szkody i związku przyczynowego. Kluczowe są nienależyte wykonanie usługi, szkoda i związek przyczynowy. Ocenie podlega też zawodowa należyta staranność, w tym sposób weryfikacji wyniku narzędzia. Czy sąd odrzuci pismo tylko dlatego, że przygotowano je z AI? Nie ma ogólnej polskiej zasady nakazującej odrzucenie pisma z tego powodu. Sąd ocenia wymagania formalne, terminowość, argumenty i dowody według właściwej procedury. Błędne cytaty, brak dowodów lub wadliwe żądanie mogą jednak wywołać zwykłe skutki procesowe. Czy AI może samodzielnie pilnować terminów procesowych? Dla terminów krytycznych AI powinno działać jako element szerszego procesu obejmującego kontrolowane reguły i zatwierdzenie człowieka. Bezpieczniejszy proces wykorzystuje kontrolowane reguły, jawne daty wejściowe, podstawę prawną, zatwierdzenie człowieka i niezależne przypomnienie. Jak sprawdzić, czy orzeczenie rzeczywiście wspiera tezę wygenerowaną przez AI? Trzeba otworzyć pełną treść w urzędowej lub wiarygodnej bazie, odnaleźć wskazany fragment, przeczytać jego kontekst i sprawdzić datę, skład, rodzaj rozstrzygnięcia oraz stan prawny. Sama zgodność sygnatury i nazwy sądu nie potwierdza tezy. Czy trzeba zachowywać wszystkie prompty i odpowiedzi AI w aktach sprawy? Nie istnieje jeden ogólny obowiązek przechowywania pełnej historii każdej interakcji. Zakres dokumentowania powinien wynikać z ryzyka, zasad kancelarii, tajemnicy zawodowej, ochrony danych i potrzeb audytowych. W sprawach o większym znaczeniu warto zachować źródła, wersję systemu, zakres kontroli i informację o osobie zatwierdzającej.

Czytaj więcej

Globalne szkolenia pracowników: skuteczne strategie na 2026 rok

Pracownik działu sprzedaży w Manili może potrzebować dokładnie tej samej wiedzy o aktualizacji produktu co inżynier w Warszawie czy specjalista ds. compliance w Toronto. Każdy z nich pracuje jednak w innym języku, innej strefie czasowej i w odmiennym otoczeniu regulacyjnym. Dla firm prowadzących globalne szkolenia pracowników w 2026 roku oznacza to, że jeden ustandaryzowany materiał szkoleniowy coraz rzadziej jest wystarczającym rozwiązaniem. Globalne szkolenia wymagają więc zachowania równowagi między spójnością a lokalnym dopasowaniem. Kluczowa wiedza, procesy i standardy marki mogą pozostać takie same na wszystkich rynkach, podczas gdy inne elementy programu szkoleniowego powinny uwzględniać lokalne przepisy, język, kulturę lub wymagania związane z konkretnym stanowiskiem. Wyzwaniem nie jest samo przetłumaczenie jednego kursu na kilka języków. Trzeba zdecydować, które elementy powinny pozostać ustandaryzowane, które wymagają dostosowania, a gdzie potrzebna jest pełna lokalizacja treści. Dobrze zaplanowany globalny program szkoleń pracowników pozwala łatwiej skalować rozwój kompetencji, zwiększać trafność materiałów dla lokalnych zespołów i utrzymywać spójny poziom wiedzy w całej organizacji. 1. Jak wyglądają globalne szkolenia pracowników w 2026 roku? W 2026 roku globalne szkolenia pracowników coraz częściej opierają się na wspólnej bazie wiedzy, którą można dostosowywać do potrzeb poszczególnych rynków. Firmy mogą ujednolicić wiedzę produktową, procesy wewnętrzne, standardy marki czy ogólne zasady compliance, a jednocześnie modyfikować język, przykłady, odniesienia prawne oraz formę szkolenia w zależności od kraju. Cyfrowe platformy szkoleniowe znacznie ułatwiają zarządzanie takim modelem w wielu regionach. Pracownicy w São Paulo i Seulu mogą realizować ten sam podstawowy kurs, ale otrzymywać treści dopasowane do ich języka, roli lub lokalnych wymagań. Pozwala to zachować spójność programu bez konieczności przygotowywania identycznej wersji szkolenia dla każdej grupy odbiorców. Dodatkowe możliwości zapewniają dziś sztuczna inteligencja i analityka danych. Systemy szkoleniowe mogą monitorować postępy pracowników, wskazywać obszary, w których pojawiają się trudności, oraz analizować, które treści najlepiej angażują użytkowników. Na tej podstawie możliwe jest lepsze dopasowanie ścieżki nauki do konkretnej osoby. Personalizacja staje się więc jednym z kluczowych elementów globalnych szkoleń i rozwoju pracowników. 1.1 Czym globalne szkolenia różnią się od szkoleń prowadzonych w jednym kraju? Tradycyjne szkolenia są zwykle projektowane z myślą o jednym języku, jednym otoczeniu regulacyjnym i określonym kontekście organizacyjnym. Globalne szkolenia pracowników muszą uwzględniać kilka takich czynników jednocześnie. Dobrym przykładem są szkolenia z zakresu compliance lub bezpieczeństwa. W ich przypadku samo tłumaczenie treści może być niewystarczające. W zależności od kraju mogą zmieniać się przepisy, terminologia prawna, procedury, przykłady, a nawet sposób formułowania instrukcji. Dodatkowego planowania wymagają także szkolenia prowadzone na żywo, jeśli pracownicy działają w wielu strefach czasowych. Dlatego globalne programy szkoleniowe najczęściej łączą treści ustandaryzowane i lokalizowane. Kluczowe jest określenie, które elementy powinny pozostać spójne w całej organizacji, a które wymagają dostosowania do konkretnego rynku lub grupy odbiorców. 1.2 Dlaczego globalne szkolenia są dziś tak ważne? Rozproszone zespoły, AI i luki kompetencyjne Rozproszone zespoły stały się stałym elementem funkcjonowania wielu organizacji. Już sam ten fakt zmusza firmy do zmiany podejścia do szkoleń. Gdy dochodzą do tego szybko rozwijające się narzędzia AI oraz rosnące luki kompetencyjne, potrzeba modernizacji programów szkoleniowych staje się jeszcze większa. Firmy, które nie dostosują sposobu rozwoju pracowników do nowych warunków, mogą mieć większe trudności z utrzymaniem talentów i nadążaniem za zmianami technologicznymi. Z kolei organizacje inwestujące w skalowalne globalne szkolenia i rozwój pracowników są lepiej przygotowane zarówno na zmiany technologiczne, jak i na rosnące oczekiwania zespołów wobec dostępności i jakości nauki. 2. Korzyści z globalnych szkoleń i rozwoju pracowników Globalne szkolenia pracowników wspierają znacznie więcej niż tylko realizację obowiązków związanych z compliance. Pomagają firmom rozwijać potrzebne kompetencje na różnych rynkach, spójniej wdrażać nowe procesy, ograniczać ryzyko operacyjne i jasno określać oczekiwania wobec pracowników. Ich wartość jest szczególnie widoczna w organizacjach działających w wielu krajach, gdzie różnice w kompetencjach, przepisach, języku i lokalnych sposobach pracy mogą szybko prowadzić do powstawania luk między zespołami. 2.1 Uzupełnianie luk kompetencyjnych na różnych rynkach Luki kompetencyjne rzadko wyglądają tak samo w każdym regionie. Dobrze zaprojektowany globalny program szkoleniowy pozwala określić, gdzie występują największe braki, a następnie przygotować treści, które pomagają je uzupełnić. Dzięki temu każdy rynek może rozwijać kompetencje potrzebne do realizacji celów biznesowych. Ma to szczególne znaczenie w sytuacji, gdy nowe technologie i procesy są wdrażane coraz szybciej, a lokalne zespoły mają mniej czasu na nadrobienie różnic. 2.2 Większe zaangażowanie, pewność siebie i retencja pracowników Pracownicy, którzy czują się dobrze przygotowani do wykonywania swoich obowiązków, częściej angażują się w pracę i są bardziej skłonni pozostać w organizacji na dłużej. Dobre programy szkoleniowe zwiększają pewność siebie, ułatwiają podejmowanie nowych obowiązków i wspierają rozwój zawodowy. Efekt ten może być widoczny w całej organizacji, a nie tylko w centrali czy największych oddziałach. 2.3 Lepsza zgodność z przepisami i mniejsze ryzyko na lokalnych rynkach Przepisy różnią się w zależności od kraju, a błędy w tym obszarze mogą generować realne koszty i ryzyko dla firmy. Ustrukturyzowane globalne szkolenia pomagają dostosować treści compliance do lokalnych regulacji, jednocześnie zachowując zgodność z ogólnofirmowymi standardami. Pozwala to ograniczyć ryzyko wynikające z niespójnych procedur, błędnej interpretacji przepisów lub niewłaściwego przygotowania pracowników w poszczególnych regionach. 2.4 Budowanie spójnej kultury organizacyjnej w różnych krajach W rozproszonych organizacjach kultura firmy może szybko zacząć różnić się między lokalizacjami, jeśli zespołów nie łączą wspólne wartości, standardy i sposób działania. Szkolenia są jednym z narzędzi, które pomagają wzmacniać kulturę organizacyjną w różnych krajach. Pozwalają przekazywać wspólne wartości, oczekiwania i zasady współpracy, dzięki czemu pracownicy mogą czuć się częścią jednej organizacji, nawet jeśli na co dzień pracują w różnych regionach i nigdy nie spotkali się osobiście. 3. Najczęstsze wyzwania w szkoleniu globalnych i rozproszonych zespołów Prowadzenie szkoleń w wielu krajach wiąże się z wyzwaniami, które są mniej widoczne w programach realizowanych tylko na jednym rynku. Język, strefy czasowe, lokalne przepisy, infrastruktura oraz różnice w kulturze uczenia się wpływają na to, jak szkolenia powinny być projektowane i dostarczane. Największym wyzwaniem zwykle nie jest stworzenie pojedynczego kursu. Znacznie trudniejsze jest utrzymanie programu, który działa w różnych warunkach, a jednocześnie nie staje się nadmiernie złożony ani kosztowny. 3.1 Różnice językowe i kulturowe Bariery językowe mogą obniżyć skuteczność nawet dobrze zaprojektowanego szkolenia. Samo tłumaczenie nie zawsze wystarcza, ponieważ na odbiór treści wpływają także lokalny kontekst, sposób komunikacji, przykłady, humor czy forma udzielania informacji zwrotnej. Automatyczne narzędzia tłumaczeniowe przyspieszają pracę, ale nadal mogą nieprawidłowo interpretować idiomy, ton lub niuanse językowe. Dlatego przed publikacją treści na nowym rynku warto uwzględnić również weryfikację przez człowieka. 3.2 Strefy czasowe i wyzwania logistyczne Koordynowanie szkoleń na żywo dla pracowników działających w wielu strefach czasowych jest trudne i często oznacza, że część uczestników musi dostosować się do mniej dogodnych godzin. Dlatego firmy coraz częściej wykorzystują szkolenia asynchroniczne i self-paced learning, które pozwalają pracownikom realizować materiał we własnym tempie. Trzeba jednak pamiętać, że kursy całkowicie pozbawione elementów live lub mechanizmów odpowiedzialności mogą osiągać niższy poziom ukończenia niż modele blended learning. 3.3 Jak połączyć globalną spójność z lokalnym dopasowaniem szkoleń? Nadmierna standaryzacja może sprawić, że szkolenie będzie oderwane od lokalnych realiów. Z kolei zbyt szeroka lokalizacja może zwiększyć koszty, utrudnić koordynację i prowadzić do niespójności przekazu. Dlatego jednym z najważniejszych elementów globalnej strategii szkoleniowej jest określenie, które treści powinny pozostać wspólne dla całej organizacji, a które warto dostosować do konkretnych rynków, grup pracowników lub wymogów regulacyjnych. 3.4 Różnice w technologii i infrastrukturze Nie każda lokalizacja dysponuje takim samym dostępem do internetu, urządzeniami czy poziomem kompetencji cyfrowych pracowników. Platforma szkoleniowa powinna działać stabilnie także przy słabszej infrastrukturze i na różnych typach urządzeń. W przeciwnym razie część pracowników może otrzymać wyraźnie gorsze doświadczenie szkoleniowe niż inni. 3.5 Jak mierzyć efekty szkoleń w różnych regionach? Dane zbierane na jednym rynku nie zawsze można bezpośrednio porównywać z wynikami z innego regionu. Różnice w sposobie realizacji szkoleń, strukturze zespołów czy lokalnym kontekście mogą wpływać na rezultaty. Dlatego globalne programy szkoleniowe powinny korzystać ze spójnych wskaźników i narzędzi raportowych. Dzięki temu łatwiej ocenić, czy szkolenia są skuteczne we wszystkich regionach i gdzie potrzebne są dodatkowe działania. 4. Cztery strategie organizacji globalnych programów szkoleniowych Firmy najczęściej wybierają jeden z czterech głównych modeli organizacji globalnych szkoleń. Każdy z nich oznacza inny poziom standaryzacji, personalizacji, kosztów i nakładu pracy. Strategia 1: W pełni ustandaryzowane szkolenia dla wszystkich pracowników W tym modelu wszyscy pracownicy otrzymują dokładnie te same treści szkoleniowe. To najprostsze rozwiązanie pod względem tworzenia i utrzymania kursów, ale może nie uwzględniać różnic kulturowych, językowych czy regulacyjnych charakterystycznych dla poszczególnych rynków. Strategia 2: Ustandaryzowany program z dostosowaniem wybranych tematów W tym podejściu część tematów pozostaje taka sama w całej organizacji, a wybrane treści są dostosowywane do konkretnych regionów. Daje to większą elastyczność niż pełna standaryzacja, a jednocześnie nie wymaga tak dużych zasobów jak pełna lokalizacja wszystkich materiałów szkoleniowych. Strategia 3: Wspólne cele szkoleniowe i treści dostosowane do regionu W tym modelu wszystkie regiony realizują te same cele szkoleniowe, ale sposób ich osiągnięcia może różnić się w zależności od lokalnego kontekstu. Treści, przykłady i scenariusze mogą być przygotowywane oddzielnie dla poszczególnych rynków, przy zachowaniu wspólnych założeń i efektów uczenia się w całej organizacji. Strategia 4: W pełni zlokalizowane cele i treści szkoleniowe To najbardziej zaawansowany model lokalizacji. Zarówno cele szkoleniowe, jak i treści są projektowane osobno dla każdego rynku. Takie podejście zapewnia najwyższy poziom dopasowania, ale wymaga więcej czasu, budżetu i koordynacji. W przypadku mniejszych oddziałów lub tematów o niewielkim stopniu regulacji pełna lokalizacja może być nieproporcjonalna do rzeczywistych potrzeb. Jak wybrać odpowiednią strategię szkoleń dla firmy? Wybór odpowiedniego modelu zależy przede wszystkim od wielkości organizacji, branży, wymagań regulacyjnych oraz skali różnic między poszczególnymi regionami. Firmy z bardziej ograniczonym budżetem często zaczynają od wspólnej, ustandaryzowanej bazy i stopniowo dodają elementy lokalizacji wraz z rozwojem programu. Duże organizacje międzynarodowe działające w silnie regulowanych branżach mogą natomiast potrzebować znacznie większego poziomu lokalizacji już od początku. 5. Kluczowe elementy skutecznego globalnego programu szkoleń i rozwoju pracowników Globalna strategia szkoleniowa musi przełożyć się na program, z którego pracownicy mogą faktycznie korzystać w różnych krajach, rolach i warunkach pracy. Oznacza to konieczność określenia, czego pracownicy powinni się nauczyć, które treści mogą być wspólne dla całej organizacji, gdzie potrzebne jest lokalne dopasowanie oraz w jaki sposób uczestnicy będą uzyskiwać dostęp do szkoleń. 5.1 Jakie szkolenia warto uwzględnić? Techniczne, compliance, leadership i kompetencje miękkie Większość globalnych programów szkoleniowych obejmuje kilka różnych obszarów. Mogą to być kompetencje techniczne związane z konkretną rolą, szkolenia z zakresu compliance i bezpieczeństwa, rozwój kompetencji liderskich, wiedza produktowa oraz kompetencje miękkie, takie jak komunikacja czy praca zespołowa. Nie wszystkie te obszary wymagają jednak takiego samego podejścia. Szkolenia produktowe lub procesowe mogą często opierać się na wspólnej bazie globalnej, podczas gdy treści compliance mogą wymagać znacznych zmian ze względu na lokalne przepisy. Szkolenia liderskie i komunikacyjne również mogą potrzebować innych przykładów lub scenariuszy w zależności od kontekstu kulturowego i organizacyjnego. 5.2 Lokalizacja szkoleń i tworzenie wielojęzycznych treści Lokalizacja nie polega wyłącznie na przetłumaczeniu tekstu z jednego języka na drugi. Obejmuje również dostosowanie przykładów, tonu komunikacji, a czasem także warstwy wizualnej tak, aby materiał był naturalny i zrozumiały dla danej grupy odbiorców. Wielojęzyczne dostarczanie treści stało się jednym z podstawowych wymagań wobec platform szkoleniowych wykorzystywanych przez globalne organizacje zatrudniające pracowników w różnych krajach. 5.3 Blended learning i szkolenia we własnym tempie dla różnych stref czasowych Połączenie szkoleń na żywo z modułami realizowanymi we własnym tempie daje pracownikom większą elastyczność, a jednocześnie pozwala zachować korzyści wynikające z interakcji i dyskusji, gdy harmonogramy uczestników na to pozwalają. Taki model blended learning jest jednym z najbardziej praktycznych sposobów radzenia sobie z problemem różnych stref czasowych w globalnych programach szkoleniowych. 5.4 Peer learning i regionalne programy mentoringowe Niektóre rodzaje wiedzy łatwiej rozwijać poprzez kontakt z innymi pracownikami niż wyłącznie poprzez realizację kursu. Regionalni mentorzy, eksperci merytoryczni i grupy peer learningowe mogą pomagać pracownikom wykorzystywać zdobytą wiedzę w codziennej pracy. Mogą też odpowiadać na pytania dotyczące konkretnego rynku, grupy klientów lub lokalnych procesów. Takie wsparcie jest szczególnie przydatne po zakończeniu formalnego szkolenia, kiedy pracownicy zaczynają stosować nową wiedzę w rzeczywistych sytuacjach zawodowych. 6. Jak wykorzystać AI i technologię do skalowania szkoleń pracowników? Technologia pozwala dostarczać i zarządzać szkoleniami dla dużych, rozproszonych zespołów. AI może wspierać ten proces poprzez personalizację nauki, dostosowywanie treści, tłumaczenie materiałów oraz analizę danych szkoleniowych. Nadal ważna jest jednak weryfikacja przez człowieka, szczególnie w przypadku treści dotyczących compliance, bezpieczeństwa, różnic kulturowych lub specjalistycznej terminologii. 6.1 Personalizacja szkoleń z AI i adaptacyjne ścieżki nauki AI może na bieżąco dostosowywać ścieżkę nauki do postępów konkretnego pracownika. Użytkownik może otrzymywać więcej ćwiczeń w obszarach, które sprawiają mu trudność, a szybciej przechodzić przez treści, które już dobrze opanował. Przy dużej, rozproszonej organizacji taki poziom personalizacji byłby bardzo trudny do osiągnięcia ręcznie. Dlatego adaptacyjne ścieżki nauki mogą znacząco ułatwić skalowanie globalnych programów szkoleniowych. 6.2 Automatyczne tłumaczenie i lokalizacja materiałów szkoleniowych Narzędzia do automatycznego tłumaczenia przyspieszają dostosowywanie treści do wielu rynków, ograniczając zarówno czas, jak i koszty przygotowania materiałów. W połączeniu z weryfikacją przez człowieka pozwalają znacznie sprawniej zarządzać wielojęzycznymi szkoleniami. Samo tłumaczenie maszynowe nadal może jednak prowadzić do błędów w tonie, kontekście lub doborze sformułowań, szczególnie tam, gdzie lokalna weryfikacja jest ograniczona. 6.3 Learning Analytics i analiza wyników szkoleń w czasie rzeczywistym Learning Analytics pomaga zespołom L&D zrozumieć, jak pracownicy radzą sobie z kursami w różnych regionach. Dane mogą obejmować między innymi wskaźniki ukończenia, wyniki testów, poziom zaangażowania w poszczególne moduły oraz obszary, w których uczestnicy najczęściej napotykają trudności. Takie informacje można wykorzystać do ulepszania istniejących kursów, identyfikowania luk kompetencyjnych oraz określania, gdzie potrzebne są dodatkowe szkolenia lub wsparcie. Dają też globalnym zespołom szkoleniowym bardziej spójny sposób porównywania wyników między rynkami. TTMS wspiera organizacje w budowaniu i utrzymywaniu takich środowisk szkoleniowych poprzez rozwiązania AI oraz usługi administracji e-learningiem. W zależności od skali i złożoności programu może to obejmować wspomagane przez AI tworzenie i dostosowywanie treści, zarządzanie wielojęzycznymi kursami, hosting, raportowanie oraz bieżące aktualizacje. Poziom zaawansowania technologii powinien odpowiadać rzeczywistym potrzebom szkoleniowym. Duży międzynarodowy program może skorzystać z automatyzacji i zaawansowanej analityki, podczas gdy mniejsze wdrożenie często da się skutecznie prowadzić przy użyciu prostszej platformy i dobrze zdefiniowanego procesu weryfikacji. 7. Jak wdrożyć globalną strategię szkoleniową? Wdrożenie globalnej strategii szkoleniowej warto rozpocząć od dokładnej analizy potrzeb organizacji oraz określenia, jak powinien wyglądać sukces programu. Na tej podstawie firma może dobrać metody szkoleniowe i formaty dostarczania treści odpowiednie dla swojej struktury, na przykład blended learning, szkolenia mobile-first czy regionalne warsztaty prowadzone na żywo. Bardzo ważne jest zaangażowanie lokalnych interesariuszy już na wczesnym etapie. To właśnie oni najlepiej wiedzą, które elementy kulturowe, językowe lub regulacyjne wymagają dostosowania, zanim szkolenie zostanie udostępnione pracownikom. Technologia odgrywa kluczową rolę w realizacji całego programu. Platforma szkoleniowa dla globalnych firm powinna umożliwiać hosting treści, obsługę wielu języków oraz monitorowanie postępów, najlepiej w jednym spójnym środowisku zamiast w kilku rozproszonych narzędziach. Stała analiza wyników i zbieranie feedbacku pozwalają rozwijać program wraz z jego użytkownikami. Dzięki temu globalna strategia szkoleniowa nie kończy się na pierwszym wdrożeniu, ale może być regularnie aktualizowana i dostosowywana do zmieniających się potrzeb organizacji. TTMS może również wspierać operacyjną stronę globalnych programów szkoleniowych poprzez automatyzację procesów związanych z przypisywaniem kursów, akceptacjami, przypomnieniami i monitorowaniem ukończenia szkoleń. Dzięki rozwiązaniom Process Automation i Low-Code Power Apps takie workflow mogą być łączone między działami i regionalnymi oddziałami, ograniczając potrzebę zarządzania nimi za pomocą oddzielnych arkuszy czy ręcznej wymiany e-maili. W organizacjach korzystających już z Microsoft 365 i Azure procesy szkoleniowe można dodatkowo integrować z narzędziami używanymi na co dzień przez pracowników i administratorów. 8. Jak mierzyć ROI i efekty globalnych programów szkoleniowych? Ocena wartości globalnego programu szkoleniowego wymaga analizy czegoś więcej niż tylko wskaźników ukończenia kursów. Warto śledzić dane powiązane z produktywnością, retencją pracowników i wykorzystaniem nowych kompetencji w codziennej pracy, a także zbierać jakościowy feedback dotyczący przydatności szkoleń. Jednym z bardziej miarodajnych sposobów oceny efektów jest porównanie wyników pracowników lub zespołów, które przeszły szkolenie, z grupami, które jeszcze go nie ukończyły. Pozwala to lepiej ocenić realny wpływ programu i dostarcza kadrze zarządzającej danych potrzebnych do uzasadnienia dalszych inwestycji lub wprowadzenia zmian tam, gdzie efekty są słabsze. W analizie mogą pomóc również narzędzia Business Intelligence, takie jak Snowflake DWH i Power BI, które umożliwiają konsolidację danych szkoleniowych z wielu regionów w jednym widoku. Ułatwia to identyfikowanie trendów i raportowanie wyników w skali całej organizacji, zamiast analizowania każdego rynku osobno. 9. Przykłady skutecznych globalnych szkoleń pracowników Skuteczne globalne szkolenia pracowników zaczynają się od dopasowania formatu nauki do treści, grupy odbiorców i kontekstu biznesowego. Niektóre tematy można realizować w oparciu o ustandaryzowane materiały we wszystkich regionach, podczas gdy inne wymagają większego dopasowania ze względu na lokalne przepisy, wymagania bezpieczeństwa, język lub różnice kulturowe. Dobrym przykładem jest projekt zrealizowany dla globalnej firmy produkcyjno-technologicznej, która chciała ustandaryzować szkolenia BHP dla pracowników produkcyjnych i biurowych w pięciu lokalizacjach na świecie. Wcześniej poszczególne oddziały korzystały z różnych materiałów, co utrudniało zapewnienie wszystkim pracownikom takiego samego zakresu wiedzy oraz skuteczne monitorowanie ukończenia szkoleń. TTMS przygotował jeden interaktywny kurs e-learningowy oparty na scenariuszach sytuacji z miejsca pracy i storytellingu. Uczestnicy analizowali sytuacje, które mogły prowadzić do wypadków, wybierali odpowiednią reakcję i otrzymywali natychmiastowy feedback. Kurs pozwolił przekazywać te same kluczowe zasady bezpieczeństwa pracownikom z różnych krajów i kultur, a jednocześnie częściowo zastąpił czasochłonne szkolenia stacjonarne. Platforma umożliwiła także managerom sprawdzanie, kto rozpoczął i ukończył szkolenie, oraz automatyczne wysyłanie przypomnień o zbliżających się terminach. Zgodnie z opisem case study organizacja odnotowała później mniejszą liczbę wypadków w swoich lokalizacjach. Ten przykład dobrze pokazuje jedną z najważniejszych zasad globalnych szkoleń pracowników: nie każdy temat powinien być realizowany w ten sam sposób. Treści dotyczące compliance i bezpieczeństwa często wymagają większego dopasowania oraz bardziej angażującej formy, podczas gdy inne szkolenia mogą pozostać bardziej ustandaryzowane. Technologia ułatwia dystrybucję i aktualizację treści w wielu lokalizacjach, ale zakres lokalizacji i format szkolenia nadal powinny wynikać z rzeczywistych potrzeb odbiorców. Jeśli planujesz skalować szkolenia pracowników między krajami, językami lub jednostkami biznesowymi, TTMS może pomóc dobrać odpowiednie proporcje między standaryzacją, lokalizacją, technologią i formatami treści. Porozmawiaj z naszymi ekspertami e-learningowymi o potrzebach szkoleniowych Twojej organizacji i najlepszym sposobie zaprojektowania globalnego programu.

Czytaj więcej

Co potrafi GPT w 2026 roku, czego nie umiał w 2025?

ChatGPT w 2025 roku przeszukiwał internet, analizował dokumenty, tworzył świetnie wyglądające grafiki i pomagał w pisaniu kodu. Swoją drogą, już wtedy tempo rozwoju było zawrotne: w ciągu roku OpenAI wypuściło aż pięć dużych odsłon GPT – od GPT-4.5 do GPT-5.2. Część z nas – użytkowników jednego z najpopularniejszych modeli językowych – nie bardzo potrafiła już wskazać, co jeszcze można w nim wyraźnie poprawić. Ten artykuł jest dla tych pozostałych – tych, którym brakowało: możliwości powierzania ChatGPT całego zadania swobodnego działania w aplikacjach i na komputerze doprowadzania pracy do gotowego rezultatu bez prowadzenia modelu za rękę na każdym etapie. I właśnie te brakujące elementy zaczęły pojawiać się w 2026 roku. Poniżej zebrałem kilkanaście nowych umiejętności ChatGPT (o kilku do tej pory nawet nie słyszałem), które najlepiej pokazują, jak bardzo zmienił się sposób pracy z tym narzędziem. Nie wszystkie opisane niżej możliwości są cechami samego modelu GPT-5.6. Część należy do ChatGPT Work, Codexa, aplikacji desktopowej lub Responses API, czyli narzędzi, za pomocą których model wykonuje pracę. Zainteresowanych ewolucją GPT w poprzednich latach odsyłam do artykułu Ewolucja AI: Od GPT-1 do GPT-4o. Już w 2025 roku użytkownik mógł wybierać modele przeznaczone do bardziej wymagającego rozumowania. GPT-5.6 daje nad tym większą kontrolę: poziom Max zwiększa ilość zasobów przeznaczonych na analizę, a tryb Pro pozwala modelowi wykonać dodatkową pracę przed przedstawieniem jednej końcowej odpowiedzi. Oba ustawienia można łączyć przy zadaniach, w których znaczenie decyzji uzasadnia dłuższy czas oczekiwania i większe zużycie tokenów – na przykład podczas wyboru technologii, oceny ryzyka lub porównywania kilku scenariuszy biznesowych. Więcej o tym, jak zarządzać tym „suwakiem” i odpowiednio dopasowywać tryby GPT do zadania, napisałem w artykule GPT-5.6 od OpenAI – co się zmieniło? Ceny, możliwości i zastosowania w biznesie. 1. ChatGPT może obsługiwać komputer za Ciebie Za tym nieco clickbaitowym nagłówkiem kryje się sytuacja, w której chciałbyś sprawdzić coś, czego strona nie opisuje wprost (przez co model językowy nie może informacji tak po prostu „sczytać”). Zwykle musisz otworzyć stronę i przejść przez jej interfejs. Dzięki umiejętności „Computer Use” ChatGPT może zrobić to za Ciebie: uruchomić przeglądarkę lub aplikację, kliknąć gdzie trzeba, wpisywać dane i obserwować rezultat kolejnych działań. Ty określasz zakres zadania, zatwierdzasz dostęp do strony lub programu i zachowujesz kontrolę nad działaniami wymagającymi potwierdzenia. Pierwsze takie możliwości pojawiły się już w 2025 roku wraz z Operatorem, a później agentem ChatGPT. W 2026 roku zostały rozszerzone na pracę w aplikacjach działających na komputerach z macOS i Windows, lokalne sesje przeglądarki oraz szerszą współpracę z ChatGPT Work i Codexem. Niedawno sprawdziłem to na bardzo prostym przykładzie. Chciałem dowiedzieć się, czy darmowa wersja jednego z serwisów VOD przerywa konkretny film reklamami, na co musiałbym przeznaczyć co najmniej kilka minut. Zleciłem to GPT, który – po uzyskaniu mojej zgody – otworzył stronę, uruchomił film, przewinął go sobie w całości i uspokoił mnie, że przerw reklamowych w filmie nie ma. Całość trwała półtorej minuty i działa się zupełnie w tle. Od sierpnia 2026 roku ChatGPT Work może kontynuować zadanie również na obsługiwanej stronie wymagającej zalogowania. Gdy trafia na ekran logowania, przekazuje użytkownikowi bezpieczny formularz do wpisania loginu, hasła i kodu 2FA. Według OpenAI model nie widzi ani nie przechowuje tych danych. Po zalogowaniu wraca do zadania, a sesja może pozostać aktywna przy kolejnych poleceniach. Możesz więc poprosić ChatGPT o odnalezienie faktury w panelu klienta, sprawdzenie rachunku albo porównanie planów widocznych dopiero po zalogowaniu. Więcej na ten temat znajdziesz w oficjalnej dokumentacji przeglądarki ChatGPT. 2. ChatGPT może połączyć informacje z kilku firmowych aplikacji Spotkanie z klientem rozpoczyna się za godzinę, a ty potrzebujesz zajrzeć do ostatnich ustaleń mailowych, ważnych wiadomości ze Slacka, aktualnej oferty z firmowego dysku i statusu szansy sprzedażowej w CRM. Ręczne zebranie tych informacji oznacza otwieranie kolejnych zakładek, odtwarzanie historii projektu, a także niepotrzebny stres przed rozmową. ChatGPT może przejść przez zatwierdzone źródła, wybrać informacje dotyczące klienta i przygotować jednokartkowy brief, w którym zawrze: bieżącą sytuację, otwarte tematy, ryzyka i proponowane następne kroki. Jeśli ma odpowiednie uprawnienia, może też zapisać notatkę w CRM albo przygotować zadania do zatwierdzenia. W 2025 roku ChatGPT potrafił już wyszukiwać i zestawiać informacje z podłączonych aplikacji. W 2026 roku ChatGPT Work może zebrać informacje z kilku źródeł, przygotować z nich gotowy materiał, a następnie wykonać działania, na które otrzymał zgodę. Dostęp do każdej aplikacji oraz możliwość zapisu zależą od zainstalowanych integracji, przyznanych uprawnień i ustawień obszaru roboczego. 3. Możesz stworzyć agenta do konkretnego procesu w firmie Wyobraź sobie agenta przypisanego do obsługi najważniejszych klientów. Nowe zgłoszenie może automatycznie uruchomić jego pracę. Agent zbiera wcześniejszą korespondencję, sprawdza podobne przypadki i odnajduje właściwą procedurę w firmowej dokumentacji. Następnie przygotowuje odpowiedź i, jeśli ma odpowiednie uprawnienia, zakłada zadanie dla właściwego zespołu. Wiadomość do klienta czeka na akceptację pracownika. W 2025 roku podobnego asystenta można było zbudować jako niestandardowy GPT wyposażony w instrukcje, wiedzę i integracje. Workspace Agents wprowadzone w 2026 roku rozszerzają ten pomysł o zapisany proces obejmujący źródła danych, działania w aplikacjach, wymagane zgody i format gotowego materiału. Agenta można udostępnić zespołowi, uruchamiać ręcznie, według harmonogramu albo przez sygnał wysłany z firmowego systemu. Podczas konfiguracji określasz, z jakich aplikacji i źródeł agent może korzystać, jakie działania wolno mu wykonać oraz w którym momencie powinien zatrzymać pracę i poprosić człowieka o decyzję. Dzięki temu ten sam proces może być realizowany według wspólnych zasad przy każdym kolejnym zgłoszeniu. 4. ChatGPT może nauczyć się procesu, obserwując Twoją pracę Nie każdą procedurę łatwo opisać. Czasami dokładnie wiesz, gdzie kliknąć i co poprawić, ale rozpisanie wszystkich kroków zajęłoby więcej czasu niż ponowne wykonanie zadania. Dobrym przykładem jest comiesięczny raport przygotowywany w starszym systemie: wybierasz odpowiednie filtry, eksportujesz dane, porządkujesz arkusz i zapisujesz plik we właściwym folderze. Wprowadzona w 2026 roku funkcja Record & Replay pozwala przeprowadzić ten proces raz przy włączonym nagrywaniu. ChatGPT lub Codex obserwuje potrzebne działania i na ich podstawie przygotowuje umiejętność opisującą przebieg pracy, zmienne dane oraz sposób sprawdzenia wyniku. Możesz ją przejrzeć, poprawić, uzupełnić o swoje zasady, a następnie wykorzystać przy kolejnym raporcie. To szczególnie przydatne tam, gdzie wiedza o procesie znajduje się głównie w głowach pracowników, a porządna instrukcja nigdy nie powstała. Sam nie mogę się doczekać, aż wypróbuję tę funkcję podczas montażu filmu w DaVinci Resolve – pokażę ChatGPT, jak usuwam nieudane fragmenty wypowiedzi, porządkuję ścieżkę dźwiękową i maskuję widoczne cięcia krótkim zoom-inem. Jestem ciekaw, jak dużą część tej powtarzalnej pracy uda się zamienić w umiejętność do wykorzystania przy kolejnych nagraniach. 5. ChatGPT może pomóc Ci wrócić do przerwanej pracy Pamięć ludzka jest zawodna. To było chyba we wtorek, po rozmowie z przełożonym, poprawiałeś wtedy ważny arkusz. Nie pamiętasz jednak jego nazwy, lokalizacji ani nawet tego, czy był otwarty w desktopowej wersji Excela, czy w przeglądarce. Zwykłe wyszukiwanie plików na niewiele się zdaje. Tu przyjść z pomocą może funkcja Computer History, dzięki której możesz poprosić ChatGPT na przykład: „Znajdź arkusz, który poprawiałem po rozmowie z Krzysztofem”. Historia aktywności może powiązać kolejność otwieranych aplikacji, wykonywane działania i dostępny kontekst, a następnie wskazać materiał, o który prawdopodobnie Ci chodzi. Jeżeli ChatGPT ma dostęp do właściwego źródła, może też bezpośrednio otworzyć odnaleziony plik. Możesz również zapytać, czym zajmowałeś się przed przerwą, poprosić o podsumowanie wczorajszej pracy albo sprawdzić, które czynności regularnie się powtarzają i warto zamienić je w umiejętność lub automatyzację. Sam wybierasz aplikacje i strony uwzględniane w historii, a zbieranie danych możesz w dowolnym momencie zatrzymać. Computer History rejestruje m.in. kliknięcia, wpisywany tekst, skróty klawiaturowe, zmiany aplikacji oraz kontekst udostępniany przez macOS. Tymczasowe dane o zdarzeniach są usuwane po maksymalnie 48 godzinach, natomiast utworzone na ich podstawie lokalne wspomnienia pozostają do chwili ich usunięcia przez użytkownika. Funkcja działa obecnie w aplikacji ChatGPT na macOS, wymaga włączonej pamięci i jest domyślnie wyłączona. W obszarach roboczych Business i Enterprise dostęp musi najpierw przyznać administrator, a następnie każdy pracownik sam decyduje, czy chce ją uruchomić. 6. ChatGPT może zaprojektować, przetestować i opublikować aplikację webową Jak wiele dobrych pomysłów utknęło w kolejce do działu IT, bo zawsze znajdowało się coś pilniejszego? Przypuśćmy, że administracja potrzebuje prostego narzędzia do zgłaszania usterek: formularza, listy spraw, statusów i widoku dla osoby zajmującej się naprawami. Dzięki Sites możesz opisać takie narzędzie własnymi słowami oraz przekazać przykładowe dane, firmowe materiały lub zrzut ekranu podobnego systemu. GPT-5.6 przygotuje działający prototyp, a Ty możesz poprosić o uproszczenie formularza, dodanie filtrów czy dostosowanie wyglądu do identyfikacji marki. ChatGPT lub Codex może następnie przetestować aplikację w przeglądarce, poprawić zauważone błędy i opublikować gotową wersję pod wskazanym adresem. Strony i proste aplikacje powstawały z pomocą GPT na długo przed 2026 rokiem. Tegoroczna zmiana dotyczy całego procesu: GPT-5.6 lepiej projektuje użyteczne interfejsy, a Sites pozwala w jednym miejscu uruchomić prototyp, nanosić poprawki, zapisywać kolejne wersje i opublikować gotową aplikację. W ten sposób mogą powstawać również kalkulatory, dashboardy i niewielkie narzędzia wewnętrzne. Przed ich rzeczywistym wdrożeniem nadal trzeba sprawdzić bezpieczeństwo, uprawnienia, sposób przechowywania danych i zgodność z przepisami. 7. ChatGPT może pracować bezpośrednio w Excelu i Google Sheets Spójrzmy na prosty przykład. Otwierasz arkusz z wynikami kampanii i widzisz, że część formuł jest nieaktualna, kilka komórek pozostaje pustych, a koszt pozyskania leada w dwóch kampaniach nagle wzrósł. Zamiast sprawdzać wszystko po kolei, prosisz ChatGPT o przeanalizowanie danych, uzupełnienie obliczeń, wskazanie nietypowych wyników i przygotowanie wykresu do miesięcznego podsumowania. ChatGPT wykonuje tę pracę bezpośrednio w Excelu lub Google Sheets. Widzisz wprowadzane zmiany, możesz sprawdzić formuły i od razu poprosić o kolejną poprawkę, na przykład zmianę zakresu wykresu, dodanie porównania z poprzednim miesiącem albo wyróżnienie kampanii przekraczających założony koszt. W 2025 roku podobna analiza wymagała zwykle przesłania arkusza do ChatGPT, a następnie pobrania zmodyfikowanego pliku. Wprowadzona w maju 2026 roku funkcja ChatGPT for Excel and Google Sheets pozwala pracować na arkuszu w miejscu, w którym znajdują się dane i w którym później będziesz z nich korzystać. Dzięki temu rozmowa z modelem staje się częścią pracy nad dokumentem, a nie osobnym etapem odbywającym się poza nim. 8. ChatGPT może tworzyć i poprawiać materiał w docelowym formacie Do spotkania zarządu został jeden dzień, a informacje potrzebne do przygotowania prezentacji są rozrzucone między protokołem ze spotkania, arkuszem z wynikami i kilkoma dokumentami projektowymi. Jest jeszcze firmowy szablon, którego trzeba się trzymać. ChatGPT Work może zebrać te materiały, ułożyć z nich spójną historię, przygotować slajdy, dodać wykresy i wskazać liczby lub wnioski, które nie znajdują potwierdzenia w danych źródłowych. Otrzymujesz edytowalną prezentację PowerPoint albo Google Slides, która może zachować strukturę, styl wizualny i elementy identyfikacji z przekazanego szablonu. W 2025 roku GPT potrafił już wygenerować edytowalny plik PowerPoint, Word lub Excel. W 2026 roku ChatGPT Work połączył tworzenie dokumentu z jego podglądem, punktowym nanoszeniem poprawek, korzystaniem z zapisanych szablonów oraz sprawdzaniem gotowego materiału. Cały proces można więc prowadzić w jednej rozmowie, od zebrania źródeł po kolejne wersje dokumentu. 9. Codex może prowadzić długą pracę jako trwały cel Masz przed sobą duży audyt strony firmowej. Do przejrzenia są setki podstron, nieaktualne informacje, uszkodzone linki i różnice między wersjami językowymi. Na końcu wszystkie problemy trzeba jeszcze pogrupować i zamienić w listę konkretnych zmian. Codex wykonywał zadania w tle już w 2025 roku. W 2026 pojawił się tryb celów, który pozwala powierzyć mu znacznie dłuższą pracę i prowadzić ją przez kolejne etapy. Postęp możesz sprawdzać na bieżąco, w razie potrzeby zmienić kierunek działania, a do aktywnego projektu zajrzeć również z telefonu. Kilka takich prac może toczyć się równolegle, podczas gdy Ty wracasz do nich w momentach wymagających decyzji. 10. Możesz rozmawiać z ChatGPT, kiedy pracuje na ekranie Głosówki stały się codziennością, a asystenci tacy jak Siri czy Google Assistant przyzwyczaili nas, że technologią można kierować głosem („Hej, Siri”, „OK Google”). Tego samego coraz częściej oczekujemy od narzędzi używanych w pracy – zwłaszcza gdy mamy przed sobą dashboard, dokument albo aplikację i łatwiej coś wskazać niż szczegółowo opisywać. Nie muszę dodawać, że OpenAI poszło z duchem czasu. Wyobraź sobie, że (hipotetycznie!) na twoim ekranie wyświetla się dashboard sprzedaży z wyraźnym spadkiem wyniku w jednym z regionów. Wystarczy powiedzieć: „Sprawdź, co się wydarzyło”. ChatGPT widzi raport, porównuje okresy, a jeśli ma dostęp do danych źródłowych, może poszukać przyczyny i przygotować komentarz do prezentacji wyników. Rozmowa głosowa i udostępnianie ekranu były dostępne już w 2025 roku. Dopiero jednak w 2026 roku głos stał się sposobem kierowania pracą wykonywaną przez ChatGPT Work. Polecenia takie jak „porównaj te dwa okresy”, „sprawdź dane w aplikacji” czy „popraw ten fragment” odnoszą się bezpośrednio do widocznego materiału. Część zadania może być później kontynuowana w tle. 11. Cykliczny raport może powstawać bez ponawiania polecenia Wyobraź sobie, że w Twojej firmie każdy poniedziałek zaczyna się od przygotowania raportu sprzedażowego. Za każdym razem trzeba pobrać aktualne wyniki, porównać je z planem, znaleźć największe odchylenia i przełożyć je na krótkie podsumowanie dla kierownictwa. Już w 2025 roku ChatGPT potrafił uruchamiać proste zadania o określonej porze. W 2026 roku harmonogramem można objąć cały powtarzalny proces. Raz skonfigurowane zadanie sięga do wskazanych i dostępnych źródeł, przeprowadza analizę, a gotowy raport zostawia do Twojej oceny. W ten sam sposób może powstawać poranny briefing, przegląd nowych zgłoszeń, zestawienie zmian w dokumentach albo regularny monitoring konkurencji. Każde wykonanie ma własny status i historię, więc możesz sprawdzić rezultat, poprawić instrukcję i dopracowywać proces na podstawie kolejnych raportów. 12. Firmowe umiejętności i narzędzia możesz zebrać w jednym pluginie Wyobraź sobie, że kilka zespołów regularnie przygotowuje materiały dla klientów. Za każdym razem powinny korzystać z aktualnych opisów usług, zatwierdzonych case studies, firmowych szablonów i tych samych zasad komunikacji. Potrzebują też dostępu do systemu zarządzania treścią, biblioteki materiałów oraz narzędzia, w którym dokument trafia do akceptacji. Agent Plugin pozwala zebrać te elementy w jeden pakiet udostępniany w firmowym obszarze roboczym. Po jego zainstalowaniu ChatGPT może korzystać z właściwych instrukcji, źródeł i dozwolonych operacji podczas przygotowywania prezentacji, oferty, opisu usługi czy treści na stronę. Gdy zmieni się firmowy szablon albo sposób zatwierdzania materiałów, wystarczy zaktualizować plugin, zamiast poprawiać osobno konfigurację każdego agenta. W 2025 roku podobne rozwiązanie wymagało łączenia niestandardowych GPTs, instrukcji i integracji konfigurowanych oddzielnie. Wprowadzone w 2026 roku Agent Plugins pozwalają udostępnić je jako jeden instalowany zestaw. Plugin nie jest osobnym agentem i sam nie rozpoczyna pracy. Rozszerza możliwości ChatGPT, Codexa lub Workspace Agenta o firmową wiedzę, zasady i narzędzia potrzebne do wykonania zadania. 13. GPT-5.6 może rozdzielić zadanie między kilku agentów Rozważasz wejście na jeden z zagranicznych rynków, co wymaga wieloaspektowej analizy. Trzeba poznać konkurencję, porównać ceny, oszacować koszty, sprawdzić zainteresowanie oferowanymi usługami i przygotować wstępną listę potencjalnych partnerów. GPT-5.6 może rozdzielić te obszary między kilku subagentów. Każdy z nich zajmuje się własną częścią analizy, a prace mogą toczyć się równolegle. Główny agent zbiera wyniki, porównuje wnioski i przygotowuje z nich jedną rekomendację wraz ze źródłami oraz listą kwestii wymagających dalszej weryfikacji. Rozwiązania wieloagentowe powstawały już w 2025 roku, ale wymagały samodzielnego zaprojektowania takiego systemu. W GPT-5.6 mechanizm podziału pracy został wbudowany w Responses API i jest obecnie udostępniany jako funkcja beta. Najlepiej sprawdza się tam, gdzie zadanie można podzielić na niezależne części oceniane według wspólnych kryteriów. Warto nadmienić, że równoległa praca kilku agentów może skrócić czas analizy, ale zwykle zwiększa zużycie tokenów. 14. GPT-5.6 może połączyć wiele operacji w jeden program Rozpatrzmy hipotetyczny scenariusz: do migracji CRM zostało kilka tygodni, a wcześniej trzeba sprawdzić 800 rekordów, odnaleźć brakujące informacje i wskazać dane wymagające poprawienia. GPT-5.6 może napisać program w JavaScript, który pobiera kolejne rekordy za pomocą udostępnionego narzędzia, sprawdza wymagane pola, porównuje dane z ustalonymi kryteriami i tworzy listę braków. Pętle, warunki i przetwarzanie wyników odbywają się w środowisku uruchomieniowym, więc model nie musi analizować osobno każdego z 800 rekordów. Wywoływanie narzędzi było możliwe już w 2025 roku, ale kolejne operacje zwykle wymagały ponownego przekazywania wyników do modelu albo napisania odpowiedniej logiki po stronie aplikacji. Programmatic Tool Calling pozwala GPT-5.6 samodzielnie przygotować kod łączący wiele przewidywalnych operacji. Może to skrócić czas wykonania procesu i ograniczyć zużycie tokenów. To firma decyduje, do jakich narzędzi i danych taki program otrzyma dostęp oraz które działania będą wymagały zatwierdzenia. Funkcja działa w ramach API, dlatego trzeba ją wdrożyć w firmowej aplikacji lub procesie. Nie jest opcją dostępną bezpośrednio w oknie ChatGPT. 15. ChatGPT może zamienić dane w interaktywną wizualizację Przed spotkaniem otrzymujesz tabelę z wynikami ankiety pracowników. Zwykły wykres pokazuje średnie oceny, ale nie pozwala swobodnie sprawdzić, jak odpowiedzi różnią się między działami, lokalizacjami i grupami stażowymi. ChatGPT może przygotować interaktywną wizualizację, w której sam wybierasz interesujące Cię kryteria, zmieniasz zakres danych i obserwujesz, jak wpływa to na wynik. W 2025 roku GPT potrafił już tworzyć wykresy i analizować dane. Wprowadzona w sierpniu 2026 roku funkcja Visualize pozwala budować bezpośrednio w rozmowie interaktywne diagramy, mapy, osie czasu, symulacje i narzędzia do eksplorowania informacji. Gotową wizualizację można filtrować, zmieniać jej zakres i wykorzystać do samodzielnego sprawdzania kolejnych pytań pojawiających się podczas analizy. Funkcje GPT i ChatGPT w 2026 roku: tabela dostępności według planu i urządzenia Poniżej tabela zbiorcza obejmująca funkcje opisane w artykule. Stan na 31 sierpnia 2026 r. Funkcja Free / Go Plus / Pro Business / Enterprise / Edu Gdzie działa? Najważniejsze ograniczenia GPT-5.6 Tak, GPT-5.6 Luna jest modelem domyślnym Tak, dostęp do rodziny Sol, Terra i Luna Tak, zależnie od ustawień workspace’u Web, aplikacja desktopowa, Codex, iOS; także API Limity i wybór wariantu modelu zależą od planu oraz środowiska. ChatGPT Work Tak, z niższymi limitami Tak Tak, z dodatkowymi kontrolami administratora Web i aplikacja desktopowa; część możliwości także mobilnie Korzysta ze wspólnego limitu z Codexem. Dostęp do narzędzi zależy od planu, regionu i ustawień. Computer Use Brak jednoznacznego potwierdzenia pełnej dostępności Tak, w obsługiwanych regionach Tak, jeśli pozwalają na to ustawienia workspace’u Aplikacja desktopowa na macOS i Windows Na iOS można zdalnie nadzorować pracę uruchomioną na komputerze. Linux nie obsługuje jeszcze tej funkcji. Przeglądarka i obsługa stron internetowych Dostępność ograniczona Tak Tak, ale część funkcji może zostać wyłączona przez administratora Web, aplikacja desktopowa i częściowo mobile Logowanie do stron w przeglądarce chmurowej jest dostępne na Plus i Pro, ale obecnie nie w Enterprise i Edu. Pluginy, skills i integracje z aplikacjami Zależnie od konkretnego pluginu Tak Tak, po zatwierdzeniu przez administratora Web, desktop, iOS i Android; również Codex CLI Pluginy nie działają w rozszerzeniu Codex do IDE. Dostępność konkretnej integracji może zależeć od planu i regionu. Workspace Agents Nie Nie Tak, w planach Business, Enterprise i Edu Firmowy workspace ChatGPT Administrator musi włączyć agentów oraz nadać uprawnienia do ich tworzenia, publikowania i korzystania z aplikacji. Computer History Nie Tylko Pro Tak, w Business i Enterprise Wyłącznie aplikacja desktopowa na macOS Funkcja jest domyślnie wyłączona, wymaga Memories i zgody administratora w firmowym workspace’ie. Jest już dostępna w EOG, Szwajcarii i Wielkiej Brytanii. Tworzenie dokumentów, arkuszy i prezentacji Tak, z niższymi limitami Tak Tak ChatGPT Work na webie i w aplikacji desktopowej Zakres edycji zależy od formatu, dostępnych pluginów i uprawnień do źródłowych plików. ChatGPT for Excel i Google Sheets Brak potwierdzonej dostępności Tak Tak Bezpośrednio w obsługiwanym arkuszu Funkcja korzysta z limitów ChatGPT Work. Nie jest oferowana przez samo logowanie kluczem API. Sites Nie Tak Tak ChatGPT na webie i w aplikacji desktopowej Funkcja pozostaje w publicznej becie. Limity zależą od planu, a pełne zarządzanie Sites nie jest opisane jako funkcja aplikacji mobilnej. Długie zadania i Goal Mode Zakres zależy od limitów planu Tak Tak ChatGPT Work na webie, aplikacja desktopowa, Codex CLI i rozszerzenie IDE Zadania pracujące na lokalnych plikach wymagają uruchomionej aplikacji i dostępnego komputera. Sterowanie pracą głosem Nie w opisanym wariancie ChatGPT Work Tak Tak Aplikacja desktopowa; na iOS przez Remote po połączeniu z komputerem Limity rozmowy głosowej zależą od planu. Zadania uruchomione głosem korzystają również z limitu Codexa. Zadania cykliczne i automatyzacje Dostępność zależy od konta Tak Tak, jeśli administrator je włączy Web i aplikacja desktopowa; wyzwalacze zdarzeń także na iOS i Androidzie Wyzwalacze mogą reagować na obsługiwane zdarzenia w Gmailu, Slacku i GitHubie. Subagenci i tryb Ultra Brak potwierdzonego pełnego dostępu Tak, zależnie od dostępnego modelu i poziomu rozumowania Tak ChatGPT Work, aplikacja desktopowa i Codex CLI W większości trybów trzeba poprosić o delegowanie pracy. Ultra może uruchamiać subagentów automatycznie i zużywa więcej limitu. Interaktywne wizualizacje Zależnie od wdrożenia funkcji na koncie Tak, na obsługiwanych kontach Tak, jeśli workspace pozwala na użycie pluginu Web; desktop i mobile w trakcie wdrażania Wizualizacje nie są renderowane w Codex CLI ani w rozszerzeniu IDE. Programmatic Tool Calling Nie jako funkcja interfejsu ChatGPT Dostępne przez płatne użycie API Dostępne przez API Responses API To funkcja dla twórców własnych aplikacji. Pozwala GPT-5.6 koordynować narzędzia za pomocą wykonywanego kodu JavaScript. Persisted Reasoning oraz tryby Pro i Max Nie jako samodzielne ustawienia dla użytkownika Free Częściowo w interfejsie; pełna konfiguracja przez API Zależnie od ustawień workspace’u; pełna konfiguracja przez API Responses API oraz wybrane powierzchnie ChatGPT i Codexa GPT-5.6 może zachowywać zgodne elementy rozumowania między kolejnymi wywołaniami. Tryb Pro zwiększa jakość kosztem czasu i tokenów. Dostępność funkcji OpenAI zmienia się wraz z kolejnymi aktualizacjami. Może zależeć nie tylko od planu, ale również od regionu, systemu operacyjnego, wersji aplikacji, wybranego modelu oraz uprawnień nadanych przez administratora firmowego obszaru roboczego. Czego nie zrobi ChatGPT, a co zrobi firma wdrożeniowa? Piętnaście przykładów wystarczy, żeby zobaczyć skalę zmiany. W firmie pozostają jednak najważniejsze decyzje: który proces warto powierzyć GPT, z jakich danych może korzystać, jakie działania wolno mu wykonać i w którym momencie potrzebna jest zgoda człowieka. W TTMS zaczynamy właśnie od tych pytań. Poznajemy proces, jego cel, wykorzystywane systemy i akceptowalny poziom ryzyka. Następnie dobieramy odpowiednie rozwiązanie – ChatGPT Work, Codex albo integrację przez OpenAI API – projektujemy uprawnienia i łączymy GPT z firmowymi aplikacjami. Gotowe rozwiązanie sprawdzamy na rzeczywistych przypadkach, mierzymy jego jakość i koszty, a po uruchomieniu zapewniamy monitoring, utrzymanie i dalszy rozwój. Mamy za sobą takie projekty. Dla Stäubli zintegrowaliśmy ChatGPT z Adobe Experience Manager, a dla Takedy stworzyliśmy rozwiązanie AI wspierające analizę dokumentacji w Salesforce. Za tym doświadczeniem stoi ponad 800 specjalistów TTMS oraz podejście do zarządzania AI i bezpieczeństwa potwierdzone certyfikatami ISO/IEC 42001 i ISO/IEC 27001. Chcesz sprawdzić, w którym procesie GPT może przynieść realną wartość Twojej firmie? Omów go z ekspertami TTMS. Czy wszystkie nowe funkcje GPT są dostępne dla każdego użytkownika? Dostępność poszczególnych funkcji może zależeć od planu, regionu, systemu operacyjnego oraz ustawień firmowego obszaru roboczego. Niektóre rozwiązania są najpierw udostępniane wybranym użytkownikom albo wymagają zgody administratora. W firmie znaczenie mają również nadane uprawnienia i dostęp do konkretnych aplikacji. Przed zaplanowaniem procesu warto więc sprawdzić, które możliwości są dostępne w używanym środowisku. Jak rozpoznać proces, który warto powierzyć GPT? Dobrym kandydatem jest proces wykonywany regularnie, oparty na danych cyfrowych i przebiegający według możliwych do opisania zasad. Warto zacząć od zadań czasochłonnych, takich jak zbieranie informacji z kilku źródeł, przygotowywanie raportów, porównywanie dokumentów czy uzupełnianie danych. Proces powinien mieć także jasno określony rezultat, dzięki któremu można ocenić jakość pracy GPT, oszczędność czasu i liczbę błędów. Czy GPT-5.6 może bezpiecznie pracować z firmowymi danymi? Może, jeśli dostęp do danych zostanie odpowiednio zaprojektowany i kontrolowany. Trzeba określić, z których źródeł model może korzystać, jakie działania wolno mu wykonywać oraz kiedy potrzebna jest akceptacja człowieka. Istotne są również zasady przechowywania danych, zarządzanie uprawnieniami, monitoring i zgodność z regulacjami. W procesach wykorzystujących informacje poufne lub dane osobowe konfiguracja bezpieczeństwa powinna być częścią wdrożenia od samego początku. Jak mierzyć korzyści z wdrożenia GPT w firmie? Najlepiej porównać wyniki procesu przed wdrożeniem i po jego uruchomieniu. Można mierzyć czas wykonania zadania, koszt obsługi, liczbę błędów, odsetek spraw wymagających ręcznej poprawy oraz jakość gotowych rezultatów. Warto też sprawdzić, czy pracownicy faktycznie korzystają z rozwiązania i czy skraca ono drogę do wykonania ich codziennych zadań. Pilotaż przeprowadzony na ograniczonej liczbie przypadków pozwala ocenić te efekty przed rozszerzeniem wdrożenia.

Czytaj więcej

AI dla prawników w Europie i Wielkiej Brytanii: kluczowe ryzyka i ograniczenia w 2026 roku

Narzędzie AI dla prawników może w kilka minut podsumować setki stron, a mimo to przeoczyć jedno zdanie, które przesądza o wyniku sprawy. Może też wygenerować przekonującą odpowiedź opartą na nieaktualnym przepisie, pomylić jurysdykcje albo narazić informacje poufne, jeśli zostanie podłączone do niewłaściwego środowiska danych. W praktyce nie są to argumenty przeciwko wykorzystywaniu AI w pracy prawniczej. Pokazują raczej, że takich narzędzi nie można traktować jak zwykłego oprogramowania biurowego. Liczy się nie tylko to, czy model potrafi wygenerować użyteczną odpowiedź, ale także to, do jakich danych ma dostęp, kto weryfikuje wynik i w których momentach decyzja i odpowiedzialność muszą pozostać po stronie człowieka. W projektach realizowanych w środowiskach regulowanych często okazuje się, że sam model jest tylko jednym z elementów ryzyka. Równie dużo uwagi wymagają przepływy danych, uprawnienia dostępu, architektura systemu, zasady retencji oraz procedury weryfikacji. Dobrze działający model nie wystarczy, jeśli organizacja nie kontroluje tego, z jakich źródeł korzysta system, gdzie przetwarzane są dane i kto ma dostęp do wygenerowanych wyników. W tym artykule omawiamy najważniejsze ograniczenia generatywnej AI w oprogramowaniu prawniczym oraz zabezpieczenia, które warto wdrożyć przed wykorzystaniem takich narzędzi w rzeczywistych sprawach klientów. Koncentrujemy się przede wszystkim na Unii Europejskiej i Wielkiej Brytanii, gdzie wytyczne regulacyjne i zawodowe są obecnie bardziej rozwinięte. Regionu EMEA (Europa, Bliski Wschód i Afryka) nie należy traktować jako jednego środowiska prawnego. Organizacje działające w Szwajcarii, państwach Zatoki Perskiej lub jurysdykcjach afrykańskich muszą osobno ocenić lokalne wymagania dotyczące ochrony danych, tajemnicy zawodowej oraz zasad świadczenia usług prawnych. Niezależnie od jurysdykcji zasada jest podobna: im bardziej wrażliwa sprawa i wykorzystywane dane, tym mniej miejsca powinno być na niekontrolowane działanie systemu AI. 1. Dlaczego ryzyko związane z AI dla prawników ma w 2026 roku jeszcze większe znaczenie Otoczenie regulacyjne przeszło od ogólnych zasad do obowiązków operacyjnych. W Unii Europejskiej przepisy AI Act zaczynają obowiązywać etapami. Zakazane praktyki i obowiązki dotyczące kompetencji w zakresie AI stosuje się od 2025 roku, a w 2026 roku zaczęły obowiązywać niektóre kolejne przepisy dotyczące zarządzania, egzekwowania i przejrzystości. Dokładny zakres obowiązków zależy od zamierzonego zastosowania systemu oraz od tego, czy organizacja występuje jako dostawca, podmiot stosujący (ang. deployer, zgodnie z terminologią AI Act), importer czy dystrybutor. Komisja Europejska publikuje aktualny harmonogram stosowania przepisów AI Act. Wielka Brytania stosuje odmienny model, oparty na obowiązujących przepisach i regulacjach sektorowych. W sierpniu 2026 roku Solicitors Regulation Authority opublikowała ostrzeżenie dotyczące nieprawidłowych treści generowanych przez AI, poufności informacji klientów, tajemnicy komunikacji prawnik–klient (legal professional privilege, dalej „LPP”), ochrony danych oraz niewystarczającego nadzoru. W obu reżimach wniosek jest podobny: użycie AI nie przenosi odpowiedzialności z organizacji ani z prawnika zatwierdzającego rezultat pracy. Zobacz ostrzeżenie SRA. Zarządzanie wykorzystaniem AI w pracy prawniczej jest więc bieżącym zagadnieniem zarządczym, a nie projektem zgodności, który można odłożyć na przyszłość. Organizacje muszą wiedzieć, z jakich narzędzi korzystają pracownicy, jakie informacje są do nich wprowadzane, na jakich źródłach opierają się wyniki, kto je sprawdza oraz w jaki sposób zgłaszane są incydenty. 2. Najważniejsze ograniczenia generatywnej AI w oprogramowaniu prawniczym 2.1 Halucynacje i odpowiedzi bez wiarygodnej podstawy prawnej Duże modele językowe generują tekst statystycznie prawdopodobny. Nie ustalają samodzielnie, czy dane twierdzenie jest prawidłowe z punktu widzenia prawa. Odpowiedź może zawierać nieistniejące orzeczenie, niedokładny cytat, prawdziwe źródło zastosowane do niewłaściwego zagadnienia albo materiał, który nie odzwierciedla już aktualnego stanu prawnego. Płynny styl utrudnia wykrycie takich błędów, ponieważ nieprawidłowa odpowiedź może wyglądać równie profesjonalnie jak poprawna. Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) może ograniczyć to ryzyko przez oparcie odpowiedzi na wybranych materiałach, ale go nie eliminuje. Recenzowane badanie Stanford dotyczące wiodących narzędzi AI do badań prawnych wykazało istotny odsetek odpowiedzi zawierających halucynacje lub niepoparte źródłami nawet w systemach specjalistycznych. Skutecznym zabezpieczeniem nie jest więc obietnica modelu wolnego od halucynacji, lecz proces, który ujawnia źródła i wymaga weryfikacji proporcjonalnej do ryzyka. 2.2 Luki jurysdykcyjne i kontekstowe Europejska praktyka prawna jest szczególnie wrażliwa na kwestie jurysdykcji. Na odpowiedź mogą wpływać prawo Unii Europejskiej, przepisy krajowe, lokalne zasady proceduralne, wytyczne organów nadzorczych oraz umowne klauzule wyboru prawa. Wielka Brytania pozostaje prawnie odrębna od UE, a tajemnica zawodowa i LPP nie są definiowane jednakowo we wszystkich jurysdykcjach europejskich. System, który nie identyfikuje prawidłowo właściwego państwa, sądu, daty i hierarchii źródeł prawa, może połączyć pozornie wiarygodne twierdzenia w prawnie błędny wniosek. AI może wspierać wyszukiwanie informacji i analizę dokumentów, ale nie powinna zastępować profesjonalnego osądu potrzebnego do ustalenia właściwej normy prawnej, interpretacji niejednoznaczności ani oceny, jak prawo ma zastosowanie do spornych okoliczności faktycznych. 2.3 Poufność i ochrona danych Dokumenty prawne często zawierają dane osobowe, dane szczególnych kategorii, informacje wrażliwe handlowo, strategię procesową oraz treści chronione tajemnicą zawodową lub LPP. Wprowadzenie takich materiałów do usługi AI może powodować ryzyko, jeżeli polecenia (prompty) lub pliki są przechowywane, udostępniane osobom nieupoważnionym, przekazywane za granicę albo wykorzystywane do ulepszania modelu. Na gruncie RODO i UK GDPR organizacje muszą określić swoją rolę, ustalić podstawę prawną, ograniczyć przetwarzanie do niezbędnego zakresu, spełnić obowiązki informacyjne, kontrolować podmioty przetwarzające i dalszych podwykonawców, ustalić okresy retencji, zabezpieczyć transfery międzynarodowe oraz wdrożyć środki odpowiednie do ryzyka. Ocena skutków dla ochrony danych może być wymagana, gdy planowane przetwarzanie może powodować wysokie ryzyko naruszenia praw lub wolności osób fizycznych. Brytyjski Information Commissioner’s Office publikuje również szczegółowe wytyczne dotyczące AI i ochrony danych. Poufność i ochrona wynikająca z tajemnicy zawodowej powinny być oceniane niezależnie od ochrony danych osobowych. Przetwarzanie może mieć podstawę w RODO, a jednocześnie naruszać obowiązek zawodowy, instrukcję klienta, warunki współpracy lub ograniczenie nałożone przez sąd. 2.4 Stronniczość, niepełne dane i nierówna jakość wyników Wyniki AI odzwierciedlają dane, proces wyszukiwania, instrukcje i kryteria oceny zastosowane w systemie. Historyczna nierównowaga, brak materiałów z określonych jurysdykcji, ograniczone pokrycie językowe, niska jakość dokumentów lub niespójne etykietowanie mogą prowadzić do nierównych rezultatów. Stronniczość może ujawnić się przy ocenie ryzyka, priorytetyzacji dokumentów, analizie ugód albo w rekomendacjach, które pozornie są neutralne, lecz systematycznie działają gorzej w określonych sprawach lub wobec określonych grup. Ocena systemu powinna zatem obejmować reprezentatywne zadania i dokumenty prawne, w tym trudne przypadki, języki mniejszościowe, zeskanowane pliki, sprzeczne źródła oraz sytuacje, w których właściwą odpowiedzią jest wskazanie niepewności zamiast wygenerowania stanowczego wniosku. 2.5 Ograniczona wyjaśnialność i identyfikowalność źródeł Prawnik nie zawsze potrzebuje technicznego wyjaśnienia każdego parametru modelu, ale rezultat pracy prawnej musi nadawać się do sprawdzenia. Użytkownicy powinni móc ustalić, jakie dokumenty lub źródła stanowią podstawę odpowiedzi, odróżnić cytaty od analizy wygenerowanej przez system, sprawdzić wersję i datę źródła oraz rozpoznać sytuację, w której system nie dysponuje wystarczającymi materiałami źródłowymi. Sam interfejs cytowań nie wystarczy, jeżeli wskazane źródło nie potwierdza przedstawionego twierdzenia. Wiarygodny system powinien ułatwiać kontrolę źródeł, a nie tylko dołączać linki do wygenerowanego tekstu. 2.6 Nadmierne zaufanie i skrzywienie automatyzacji Szybko wygenerowana i dobrze napisana odpowiedź stwarza ryzyko skrzywienia automatyzacji (automation bias): użytkownicy mogą analizować projekt przygotowany przez maszynę mniej wnikliwie niż pracę wykonaną przez współpracownika. Powtarzające się poleganie na systemie może również osłabiać nawyki badawcze i zmniejszać prawdopodobieństwo wykrycia anomalii prawnych lub faktycznych. Nadzór człowieka jest skuteczny tylko wtedy, gdy osoba weryfikująca ma wystarczająco dużo czasu, odpowiednie uprawnienia, wiedzę merytoryczną i dostęp do materiałów źródłowych, aby zakwestionować wynik systemu. 3. AI Act a usługi prawne AI Act nie klasyfikuje każdego zastosowania AI w prawie jako systemu wysokiego ryzyka. Klasyfikacja zależy od zamierzonego zastosowania i kontekstu. Wewnętrzne podsumowywanie dokumentów, wyodrębnianie klauzul lub przeszukiwanie bazy wiedzy nie stają się automatycznie zastosowaniami wysokiego ryzyka tylko dlatego, że korzysta z nich kancelaria prawna. Inaczej może być w przypadku niektórych systemów wykorzystywanych przez organy wymiaru sprawiedliwości lub w ich imieniu do badania i interpretowania faktów i prawa oraz stosowania prawa do konkretnych okoliczności. Po rozpoczęciu stosowania odpowiednich przepisów mogą one należeć do kategorii wysokiego ryzyka. Przegląd AI Act przygotowany przez Komisję wyjaśnia strukturę opartą na ryzyku i terminy wdrażania. Dla organizacji prawniczych pierwszym pytaniem dotyczącym zgodności jest często rola organizacji i konkretny przypadek użycia, a nie marka modelu. Organizacja, która wdraża narzędzie podmiotu trzeciego, istotnie je modyfikuje, oferuje je pod własną nazwą albo rozwija system przeznaczony dla klientów, może podlegać różnym obowiązkom. Zespoły zakupowe i produktowe powinny dokumentować tę ocenę, zamiast zakładać, że całą odpowiedzialność regulacyjną ponosi dostawca. Artykuł 4 ustanawia obowiązek zapewnienia odpowiedniego poziomu kompetencji w zakresie AI po stronie dostawców i podmiotów stosujących. Szkolenia powinny uwzględniać rolę danej osoby, przeznaczenie systemu oraz osoby lub grupy, na które system może oddziaływać. Ogólne szkolenie świadomościowe prawdopodobnie nie wystarczy prawnikom zatwierdzającym pisma sądowe, administratorom konfigurującym dostęp ani programistom zmieniającym źródła wykorzystywane w procesie wyszukiwania. Artykuł 50 wprowadza obowiązki w zakresie przejrzystości dotyczące określonych systemów AI i treści. Nie oznacza to, że każdy wewnętrzny dokument opracowany z pomocą AI musi być oznaczany w ten sam sposób, ale wymaga analizy konkretnego przypadku użycia. Komisja opublikowała wytyczne dotyczące obowiązków w zakresie przejrzystości stosowanych od 2026 roku, aby wyjaśnić, kiedy dostawcy i podmioty stosujące muszą informować odbiorców lub oznaczać treści wygenerowane przez AI. 4. Obowiązki zawodowe i oczekiwania sądów w Wielkiej Brytanii Brytyjskie kancelarie muszą uwzględniać zasady i kodeksy postępowania SRA, obowiązki wobec sądu, poufność, LPP, brytyjskie prawo ochrony danych oraz przyjęte mechanizmy nadzoru. Wytyczne SRA podkreślają, że osoba posiadająca odpowiednie uprawnienia musi zachować odpowiedzialność za usługi prawne świadczone z wykorzystaniem AI, a rezultaty wygenerowane przez AI wymagają odpowiedniej kontroli człowieka. Ryzyko jest widoczne w postępowaniach sądowych. W sprawach Ayinde v London Borough of Haringey oraz Al-Haroun v Qatar National Bank High Court analizował materiały prawne zawierające fałszywe źródła i podkreślił odpowiedzialność pełnomocników za weryfikację treści przedstawianych sądowi. Wniosek nie jest taki, że AI jest zakazana. Obowiązki dotyczące poprawności, nadzoru i rzetelności wobec sądu mają zastosowanie niezależnie od sposobu przygotowania dokumentu. Organizacje działające jednocześnie w UE i Wielkiej Brytanii nie powinny zakładać, że jedna polityka będzie wystarczająca we wszystkich przypadkach. Ta sama platforma techniczna może wymagać różnych informacji, postanowień umownych, ścieżek akceptacji i mechanizmów kontroli zawodowej w zależności od jurysdykcji oraz sposobu użycia. 5. Własność intelektualna, umowy i ryzyko dostawcy Proces zakupu narzędzi AI dla prawników powinien obejmować więcej niż cyberbezpieczeństwo. Umowy muszą określać dozwolone sposoby wykorzystywania danych, zasady trenowania modeli, dalszych podwykonawców, retencję i usuwanie danych, zgłaszanie incydentów, prawa audytowe, ciągłość usługi, prawa do wyników, poufność, odpowiedzialność oraz wsparcie w realizacji żądań organów regulacyjnych. Organizacje powinny również potwierdzić, że mają prawo wprowadzać do systemu dokumenty osób trzecich, a generowane treści są sprawdzane pod kątem naruszeń praw i niedozwolonego powielania. Certyfikaty bezpieczeństwa lub zarządzania AI mogą wspierać należytą staranność, ale nie stanowią prawnej bezpiecznej przystani ani nie potwierdzają poprawności wyników prawnych. Ocena powinna wiązać każdy mechanizm kontrolny z rzeczywistą architekturą wdrożenia i konkretnym przypadkiem użycia. 6. Czym wyróżnia się wiarygodny system AI dla prawników Określony cel i jurysdykcja: system jest projektowany dla wskazanych zadań, użytkowników, państw, języków i zbiorów źródeł. Odpowiedzi oparte na źródłach i możliwe do zweryfikowania: użytkownicy mogą otworzyć materiały źródłowe, sprawdzić cytaty i rozpoznać, kiedy system nie ma wystarczających podstaw do udzielenia odpowiedzi. Kontrolowane środowisko danych: dane klientów są odseparowane, dostęp jest ograniczony, okres retencji zdefiniowany, a dane nie są wykorzystywane do trenowania modelu bez wyraźnej zgody. Akceptacja człowieka w istotnych punktach decyzyjnych: wykwalifikowani specjaliści sprawdzają porady, pisma procesowe, komunikację z klientami i inne wyniki o dużym znaczeniu. Rejestrowanie i audytowalność: w odpowiednich przypadkach organizacja może odtworzyć dane wejściowe, źródła, model lub konfigurację, wynik, osobę weryfikującą i ostateczną decyzję. Reprezentatywna ocena: poprawność, jakość wyszukiwania, bezpieczeństwo, stronniczość i scenariusze błędów są testowane przed uruchomieniem oraz monitorowane po wprowadzeniu zmian. Jasny podział odpowiedzialności: dostawca, organizacja, właściciel produktu, zespół bezpieczeństwa informacji, funkcja ochrony danych i prawnik weryfikujący mają zdefiniowane obowiązki. 7. AI w kancelariach prawnych w praktyce europejskiej: TTMS i Sawaryn & Partners Praktycznym przykładem jest współpraca TTMS z polską kancelarią Sawaryn & Partners. Kancelaria potrzebowała rozwiązania do przetwarzania dużej liczby dokumentów spraw, akt sądowych, notatek ze spotkań i nagrań. TTMS wdrożył aplikację opartą na Azure OpenAI, która generuje podsumowania i wspiera aktualizowanie dokumentów. Zgodnie z opublikowanym studium przypadku architekturę zaprojektowano tak, aby dane wejściowe i wygenerowane wyniki nie były udostępniane zewnętrznym organizacjom ani wykorzystywane do trenowania sieci neuronowych. AI4Legal nie jest ograniczony do jednej jurysdykcji. Architektura oparta na dokumentach pozwala wspierać analizę materiałów prawnych w państwach członkowskich UE, Wielkiej Brytanii, Stanach Zjednoczonych i na innych rynkach. System pracuje na materiałach dostarczonych przez użytkownika, zamiast automatycznie pobierać krajowe kodeksy lub zbiory orzecznictwa. Dzięki temu platformę można dostosować do różnych jurysdykcji, bez sugerowania, że zawiera kompletną i stale aktualizowaną bazę prawa każdego państwa. Przypadek ten pokazuje właściwe zastosowanie AI do wspierania pracy prawnej wymagającej analizy dużej liczby dokumentów w kontrolowanym środowisku. Elastyczność jurysdykcyjna nie oznacza, że wyniki są wolne od błędów: zależą one od kompletności, poprawności i aktualności wprowadzonych materiałów. Specjaliści nadal muszą weryfikować właściwe prawo, cytowania i wnioski zgodnie z zasadami mającymi zastosowanie do sprawy. Wartość rozwiązania wynika z dopasowania technologii do określonego procesu, ochrony danych i pozostawienia kontroli prawnej po stronie kancelarii. Sawaryn & Partners publikuje również praktyczne komentarze dotyczące ról i obowiązków wynikających z AI Act, co pokazuje potrzebę połączenia wdrożenia technicznego z zarządzaniem prawnym. 8. Jak zabezpieczyć organizację prawniczą przed zagrożeniami AI Utwórz rejestr systemów AI. Zapisuj narzędzia zatwierdzone i niezatwierdzone, ich właścicieli, użytkowników, kategorie danych, integracje, jurysdykcje oraz zamierzone zastosowania. Klasyfikuj każdy przypadek użycia. Oceniaj rolę organizacji i poziom ryzyka w rozumieniu AI Act, wpływ na ochronę danych, tajemnicę zawodową, warunki uzgodnione z klientem, wymagania sądów oraz lokalne zasady zawodowe. Ustal zasady wprowadzania danych. Określ, jakie informacje mogą być używane, które środowiska są zatwierdzone oraz kiedy wymagana jest anonimizacja lub zastosowanie danych syntetycznych. Przeprowadź due diligence dostawcy i architektury. Sprawdź przepływy danych, ustawienia trenowania, lokalizację przechowywania, dalszych podwykonawców, kontrolę dostępu, usuwanie danych, reagowanie na incydenty, zabezpieczenia umowne oraz zasady zakończenia współpracy. Zaprojektuj weryfikację odpowiednią do zadania. Cytowania orzeczeń, porady prawne, terminy, obliczenia, cytaty i treści kierowane do klientów wymagają wyraźnie określonej kontroli z wykorzystaniem właściwych i wiarygodnych źródeł. Dostosuj szkolenia do rzeczywistych ról. Prawnicy, personel wsparcia, programiści, zespoły zakupowe i kadra zarządzająca potrzebują różnych programów szkoleniowych i ścieżek eskalacji. Monitoruj system produkcyjny. Powtarzaj testy po zmianie modelu, polecenia, źródła lub integracji oraz rejestruj błędy, przypadki ręcznego nadpisania wyniku, skargi i zdarzenia potencjalnie niebezpieczne. Przygotuj procedurę obsługi incydentów. Pracownicy powinni wiedzieć, jak wstrzymać korzystanie z systemu, zabezpieczyć dowody, poprawić rezultat pracy, poinformować osoby decyzyjne i ocenić obowiązki notyfikacyjne. 9. Równowaga między ryzykiem a wartością AI może ograniczyć czas poświęcany na wyszukiwanie, porządkowanie, porównywanie i podsumowywanie informacji. Może również ułatwić dostęp do dużych zbiorów dokumentów, których konsekwentna analiza byłaby w innym przypadku trudna. Korzyści są realne, ale zależą od sposobu zaprojektowania konkretnego przypadku użycia. Nie można ich zakładać wyłącznie na podstawie nazwy modelu ani prezentacji dostawcy. Najlepsze podejście traktuje AI jako część kontrolowanego procesu prawnego. System realizuje określone zadania obliczeniowe lub językowe, natomiast specjaliści pozostają odpowiedzialni za ocenę prawną, weryfikację źródeł, poufność i ostateczną decyzję. Taka równowaga pozwala zwiększyć efektywność bez przedstawiania automatyzacji jako zamiennika odpowiedzialności zawodowej. 10. Najważniejsze wnioski na 2026 rok Ryzyko związane z AI dla prawników w Europie ma wymiar zarówno techniczny, jak i regulacyjny. Halucynacje są tylko jednym z jego elementów. Wymagania UE i Wielkiej Brytanii różnią się, a całego regionu EMEA nie można objąć jednym wnioskiem prawnym. Nie każde narzędzie AI dla prawników jest systemem wysokiego ryzyka w rozumieniu AI Act, ale każdy przypadek użycia powinien zostać sklasyfikowany i udokumentowany. Poufność, tajemnica zawodowa i ochrona danych wymagają odrębnej analizy. AI4Legal może wspierać pracę na dokumentach w różnych jurysdykcjach, ale nie dostarcza ani nie aktualizuje automatycznie właściwego prawa krajowego. Weryfikację przez człowieka należy powierzyć osobie posiadającej odpowiednie kompetencje, oprzeć na źródłach i wbudować w proces, zamiast ograniczać ją do zastrzeżenia prawnego. Wiarygodne wdrożenie łączy odpowiedzi oparte na źródłach, kontrolowane dane, audytowalność, testowanie i jasny podział odpowiedzialności. 11. FAQ Czy korzystanie z AI w pracy prawniczej jest zakazane przez AI Act? Nie. AI Act opiera się na podejściu uwzględniającym poziom ryzyka. Obowiązki zależą od zamierzonego zastosowania, kategorii ryzyka oraz roli organizacji. Wiele wewnętrznych narzędzi zwiększających produktywność nie będzie systemami wysokiego ryzyka, chociaż nadal mogą mieć zastosowanie inne przepisy AI Act, RODO, postanowienia umowne i zasady zawodowe. Czy kancelaria może wprowadzać dokumenty klientów do narzędzia generatywnej AI? Tak, ale dopiero po potwierdzeniu, że sposób użycia jest zgodny z prawem, zasadami poufności i tajemnicy zawodowej, instrukcjami klienta, regułami wykonywania zawodu oraz zabezpieczeniami umownymi i technicznymi narzędzia. Publicznie dostępnych narzędzi konsumenckich nie należy traktować jako zatwierdzonego środowiska dla poufnych materiałów prawnych. Czy prawnicy muszą weryfikować każde cytowanie wygenerowane przez AI? Każde źródło, na którym opiera się porada, pismo procesowe lub inny istotny wniosek prawny, powinno zostać sprawdzone w źródle urzędowym lub innym miarodajnym materiale. Zakres kontroli zadań administracyjnych o niższym ryzyku może być proporcjonalny do charakteru zadania i potwierdzonej w testach niezawodności systemu. Czy certyfikat bezpieczeństwa oznacza, że narzędzie AI dla prawników jest zgodne z prawem? Nie. Certyfikaty mogą potwierdzać wybrane mechanizmy kontrolne, ale zgodność zależy od rzeczywistego przypadku użycia, przepływu danych, konfiguracji, umów, zasad zarządzania i obowiązków prawnych. Certyfikat nie potwierdza poprawności prawnej generowanych odpowiedzi. Czy należy informować klientów o wykorzystywaniu AI? Czasami. Odpowiedź zależy od obowiązujących wymagań przejrzystości, obowiązków zawodowych, warunków współpracy, oczekiwań klienta, znaczenia zadania wspieranego przez AI oraz sposobu przetwarzania informacji klienta. Organizacje powinny zdefiniować sytuacje wymagające ujawnienia informacji zamiast stosować jedno uniwersalne oświadczenie. Czy AI może zastąpić prawnika w dokonywaniu oceny prawnej? Nie. AI może wspierać wyszukiwanie informacji, analizę dokumentów, przygotowywanie projektów i korzystanie z baz wiedzy, ale odpowiedzialność za porady prawne, strategię, pisma procesowe i obowiązki zawodowe pozostaje po stronie wykwalifikowanych osób oraz organizacji podlegających właściwym regulacjom.

Czytaj więcej

Wiktor Janicki

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.

Czytaj więcej

Julien Guillot Schneider Electric

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.

Czytaj więcej

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska

Sales Manager

GPT-6 Astra: imponujące osiągnięcia, nowe możliwości dla biznesu

1. Pierwsze osiągnięcia GPT-6 Astra robią wrażenie

1.1 Rozwiązanie dwóch dotąd nierozstrzygniętych problemów matematycznych

1.2 Model 3D parowozu z 3295 edytowalnych elementów

1.3 Przebudowa procesu sprzedaży bezpośrednio w CRM

1.4 Nowe funkcje głośnika Bluetooth dzięki Astrze

1.5 Sprawdzanie spójności fabuły w ponad 500-stronicowej powieści

1.6 Ukończenie całej gry Portal przez agenta AI

2. GPT-6 Astra w biznesie: co większa skuteczność zmienia dla firm?

2.1 Większy zakres zadań, które można delegować

2.2 Automatyzacja kolejnych czynności w firmowych programach

2.3 Wykrywanie błędów wymagających połączenia informacji z kilku miejsc

2.4 Kiedy większa skuteczność AI oznacza oszczędności?

Jak wykorzystać możliwości GPT-6 Astra w Twojej firmie?

GPT-6 Astra w biznesie: najczęstsze pytania

Co GPT-6 Astra zmienia dla firm, które już korzystają z AI?

Czy GPT-6 Astra może pracować w firmowych systemach bez budowania nowej integracji?

Które zadania warto ponownie powierzyć AI, jeśli wcześniejsze próby automatyzacji się nie sprawdziły?

Jak ustalić, co GPT-6 Astra może wykonywać samodzielnie, a co wymaga zatwierdzenia przez pracownika?

Jak sprawdzić, czy wykorzystanie GPT-6 Astra przynosi firmie oszczędności po uwzględnieniu kontroli i poprawek?

Polecane wpisy

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

GPT-6 Astra: imponujące osiągnięcia, nowe możliwości dla biznesu

Cybersecurity po wycieku danych: dlaczego sam backup nie wystarczy?

Ograniczenia AI w oprogramowaniu dla prawników: ryzyko błędnej porady, pisma i terminu

Globalne szkolenia pracowników: skuteczne strategie na 2026 rok

Co potrafi GPT w 2026 roku, czego nie umiał w 2025?

AI dla prawników w Europie i Wielkiej Brytanii: kluczowe ryzyka i ograniczenia w 2026 roku

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska