| REKLAMA |
 |
Najważniejszą regulacją, o którą opiera się obecnie umowy, jest unijne rozporządzenie AI Act, które wejdzie w życie w całości za dwa lata. Pomocą dla rynku mogą być wytyczne formułowane przez instytucje publiczne w oparciu o założenia do AI Act. Taki katalog klauzul sugerowanych wydała między innymi Komisja Europejska. Dotyczy on umów zawieranych z dostawcami przez urzędy unijne. Eksperci Baker McKenzie spodziewają się jednak, że klauzule te staną się inspiracją dla rynku i przenikną również do prywatnych umów.
Ryzyka dla przedsiębiorców wiążą się z niezamierzonymi błędami w modelu AI lub w danych używanych do trenowania narzędzia, których efektem będzie nieadekwatny wynik – na przykład dyskryminujący lub sugerujący działania niezgodne z prawem. W obszarze ochrony własności intelektualnej przedmiotem sporu może być zarówno własność treści wytworzonych przy wsparciu AI, jak i danych wejściowych używanych do trenowania modelu. W przypadku udostępnienia systemowi opartemu o AI wrażliwych informacji o klientach pojawia się ryzyko nieuprawnionego wykorzystania lub ujawnienia informacji poufnych, a niekiedy także danych osobowych.
Projekt modelowych klauzul sugeruje całkowite przenoszenie na dostawcę obowiązków opisanych w AI Act. Dostawca zostaje zobowiązany do zapewnienia obszernej dokumentacji, wdrożenia rozbudowanych systemów zarządzania ryzykiem i jakością, wprowadzenia procedur dotyczących: kontroli systemów AI, zarządzania danymi i zgłaszania incydentów. Klauzule modelowe zobowiązują dostawcę do zagwarantowania, że system będzie przetestowany, przejrzysty i umożliwi zrozumienie, które jego elementy odpowiadają za uzyskany wynik. Konieczne ma być pokazanie, jak zmiana danych wejściowych wpływa na wynik i jakie informacje należałoby podać, by uzyskać inny rezultat. Ponadto wymagane jest zagwarantowanie, by dane treningowe, walidacyjne i testowe używane do stworzenia systemu były adekwatne i niestronnicze w stosunku do kontekstu, w jakim mają być użyte.
Zdaniem ekspertów Baker McKenzie, obecnie mamy do czynienia z transformacją biznesu AI w kierunku dziedziny o wysokim poziomie regulacji, natomiast w kontraktowaniu tych usług najistotniejsze będzie przełożenie odgórnych regulacji na zapisy umowne.
Źródło: Baker McKenzie
Przedsiębiorcy nie czekają na ustabilizowanie się sytuacji prawnej wokół narzędzi AI, ponieważ nie chcą utracić przewagi konkurencyjnej, jaką może dać im nowa technologia –mówi Marcin Fijałkowski, partner kierujący praktyką IP Tech w kancelarii Baker McKenzie. – Jednak korzystanie w obecnej sytuacji prawnej z AI wymaga od nich zarówno korekty dotychczasowych praktyk i polityk związanych z ochroną danych osobowych, jak i przewidywania przyszłości i swoich przyszłych zobowiązań prawnych.
Ryzyka dla przedsiębiorców wiążą się z niezamierzonymi błędami w modelu AI lub w danych używanych do trenowania narzędzia, których efektem będzie nieadekwatny wynik – na przykład dyskryminujący lub sugerujący działania niezgodne z prawem. W obszarze ochrony własności intelektualnej przedmiotem sporu może być zarówno własność treści wytworzonych przy wsparciu AI, jak i danych wejściowych używanych do trenowania modelu. W przypadku udostępnienia systemowi opartemu o AI wrażliwych informacji o klientach pojawia się ryzyko nieuprawnionego wykorzystania lub ujawnienia informacji poufnych, a niekiedy także danych osobowych.
Katalog zaproponowanych modelowych klauzul na kontraktowanie w obszarze AI w instytucjach publicznych stanowi pewien drogowskaz ale też duże ułatwienie z punktu widzenia przedsiębiorców nie działających w sektorze publicznym, jednak dostawcy usług AI powinni zwrócić szczególną uwagę na warunki, jakie przyjmują, jeśli umowę oparto właśnie na tych wstępnych propozycjach opublikowanych na stronach internetowych Komisji Europejskiej – mówi Jakub Falkowski, senior counsel w praktyce IP Tech w Baker McKenzie. – Klauzule te bowiem są bardzo restrykcyjne dla dostawców, a w niektórych przypadkach praktycznie niemożliwe do zaakceptowania przez dostawców.
Projekt modelowych klauzul sugeruje całkowite przenoszenie na dostawcę obowiązków opisanych w AI Act. Dostawca zostaje zobowiązany do zapewnienia obszernej dokumentacji, wdrożenia rozbudowanych systemów zarządzania ryzykiem i jakością, wprowadzenia procedur dotyczących: kontroli systemów AI, zarządzania danymi i zgłaszania incydentów. Klauzule modelowe zobowiązują dostawcę do zagwarantowania, że system będzie przetestowany, przejrzysty i umożliwi zrozumienie, które jego elementy odpowiadają za uzyskany wynik. Konieczne ma być pokazanie, jak zmiana danych wejściowych wpływa na wynik i jakie informacje należałoby podać, by uzyskać inny rezultat. Ponadto wymagane jest zagwarantowanie, by dane treningowe, walidacyjne i testowe używane do stworzenia systemu były adekwatne i niestronnicze w stosunku do kontekstu, w jakim mają być użyte.
Tego rodzaju zapisy kontraktowe wyglądają dobrze na papierze, ale często są niemożliwe do spełnienia – dodaje Marcin Fiałka, senior associate w zespole IP Tech w Baker McKenzie. – Mamy świadomość, że obszar odpowiedzialności w umowach jest niezwykle trudny do negocjowania, ale przestrzegałbym dostawców systemów AI przed pokusą automatycznego przyjmowania tak daleko idących zapisów i zakładaniem, że kontrahent nie podejmie próby ich egzekwowania w praktyce. Dotyczy to w równej mierze wszystkich potencjalnych obszarów odpowiedzialności, w tym za naruszenie ochrony danych osobowych lub za bezprawne wykorzystanie cudzych informacji poufnych. Szczególnie wrażliwym obszarem wydają się dane osobowe, gdzie potencjalna odpowiedzialność finansowa może sięgać astronomicznych kwot.
Zdaniem ekspertów Baker McKenzie, obecnie mamy do czynienia z transformacją biznesu AI w kierunku dziedziny o wysokim poziomie regulacji, natomiast w kontraktowaniu tych usług najistotniejsze będzie przełożenie odgórnych regulacji na zapisy umowne.
Najistotniejsza z punktu widzenia przedsiębiorców jest świadomość, że AI będzie jednym z najsilniej regulowanych obszarów biznesu. Pod względem prawnym poziom tych regulacji można porównać tylko do takich obszarów jak regulacje sektora finansowego czy newralgicznych typów produktów, na przykład produktów medycznych – mówi Martyna Czapska, senior associate w zespole IP Tech w Baker McKenzie. – Przepisy prawne dopiero powstają, ale kontraktowanie usług już teraz powinno uwzględniać reguły, które dopiero zostaną przetestowane w praktyce.
Źródło: Baker McKenzie
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata- a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku o wartości sztucznej inteligencji decyduje nie jej „nowość”, ale zdolność do dostarczan… / Czytaj więcej
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Ponad 60% średnich przedsiębiorstw przemysłowych w Europie uważa, że tempo ich transformacji cyfrow… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Co dziś decyduje o sukcesie projektów IT?
Według danych z analizy rynku IT w 2025 roku, 59% projektów jest ukończonych w ramach budżetu, 47%… / Czytaj więcej
Przemysł w 2026 roku: od eksperymentów do zdyscyplinowanego wdrażania AI
Rok 2026 będzie momentem przejścia firm produkcyjnych od pilotaży technologicznych do konsekwentnyc… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej
