Rosnąca autonomia AI zmienia definicję bezpieczeństwa. Analiza wniosków z TechSonar 2025–2026 pokazuje, że lokalne i izolowane środowiska stają się jedną z bezpieczniejszych form wdrażania sztucznej inteligencji.

Największym wyzwaniem AI w najbliższych latach nie jest jej rozwój, lecz utrzymanie nad nią kontroli. Rosnąca autonomia modeli i nowe ryzyka związane z danymi sprawiają, że organizacje coraz częściej muszą wracać do podstawowego pytania: gdzie sztuczna inteligencja powinna działać, aby była naprawdę bezpieczna?
Odpowiedzi na te pytania dostarcza najnowszy raport TechSonar 2025–2026, opublikowany przez Europejskiego Inspektora Ochrony Danych. Zawarte w nim analizy i obserwacje pozwalają dostrzec wyraźny kierunek zmian – rosnące znaczenie lokalnych, izolowanych środowisk AI.

Choć sztuczna inteligencja rozwija się dynamicznie, równie szybko rośnie liczba wyzwań związanych z jej bezpiecznym wykorzystaniem. Najnowszy TechSonar 2025–2026 pokazuje, że nie chodzi już tylko o możliwości modeli, lecz przede wszystkim o to, jak zmienia się środowisko ryzyka: od systemów podejmujących decyzje w sposób coraz bardziej autonomiczny, po zagrożenia pojawiające się w momencie przetwarzania danych. To sygnał dla organizacji, że architektura AI wymaga dziś ponownego przemyślenia.

1. Dane w trakcie przetwarzania pozostają najbardziej wrażliwym etapem

W części raportu poświęconej poufności obliczeń (confidential computing) Massimo Attoresi zwraca uwagę, że największe ryzyko pojawia się właśnie wtedy, gdy dane są przetwarzane w formie jawnej – zwłaszcza w środowiskach chmurowych.
Przenosząc operacje poza własną infrastrukturę, organizacje tracą bezpośrednią kontrolę nad tym kluczowym etapem ich życia.

To nie przechowywanie danych ani ich przesyłanie stanowi dziś największe zagrożenie, lecz moment ich użycia. Dlatego raport podkreśla rosnące znaczenie izolowanych środowisk obliczeniowych, które minimalizują ryzyko na poziomie architektury.

2. Systemy agentowe mogą wymykać się spod kontroli organizacji

W sekcji dotyczącej systemów agentowych (Agentic AI) Andy Goldstein opisuje modele, które potrafią samodzielnie pobierać, łączyć i analizować dane. Istotne jest to, że takie systemy mogą omijać oficjalne API, a więc działać poza zdefiniowanymi przez organizację kanałami.

To fundamentalna zmiana: organizacja może tworzyć bezpieczne interfejsy i reguły, ale autonomiczna AI i tak może próbować pozyskać dane inną drogą.

Raport jednoznacznie sugeruje, że ograniczenie ryzyka wymaga zawężenia przestrzeni działania AI do środowisk lokalnych, w pełni kontrolowanych i odseparowanych od świata zewnętrznego.

3. Asystenci programowania tworzą nowe wektory ryzyka

W kolejnej części raport zwraca uwagę na asystentów programowania (coding assistants). Jak podkreśla Laura Hernández, narzędzia te mogą:

  • – nieświadomie przekazywać dane do usług zewnętrznych,
  • – sugerować rozwiązania podatne na ataki,
  • – rekomendować biblioteki lub API zawierające niezałatane podatności.

Co ważne, raport odnosi się do rzeczywistych incydentów, w których takie narzędzia doprowadziły do błędów bezpieczeństwa lub ujawnienia danych m.in. w Amazon czy Replit.

To wyraźny sygnał, że również w środowiskach deweloperskich konieczne jest ograniczenie zależności od usług zewnętrznych i stosowanie rozwiązań działających lokalnie.

4. Lokalność i izolacja jako fundament bezpiecznego wdrażania AI

Podczas Bielik AI Summit eksperci SafeStack przedstawili podejście, które odzwierciedla wnioski z raportu: AI działająca w pełni offline, na lokalnych urządzeniach (np. Dell Pro Max z GB10).

Taki model pozwala organizacjom:

  • – zachować pełną kontrolę nad danymi,
  • – uniezależnić się od zewnętrznych dostawców,
  • – pracować w odseparowanym środowisku,
  • – spełniać wymogi prawne i branżowe dotyczące bezpieczeństwa.

To architektura, która umożliwia korzystanie z potencjału generatywnej AI – od automatyzacji dokumentów po wsparcie programistów – bez narażania danych na ekspozycję poza organizacją.

5. Wdrażanie AI: pytanie „czy?” zastępuje pytanie „jak?”

W panelu „AI i bezpieczeństwo”, moderowanym przez Karolinę Wilamowską, eksperci zwracali uwagę na zmianę perspektywy.
Firmy przestały pytać, czy wdrażać AI – teraz kluczowe jest pytanie, jak zrobić to w sposób odpowiedzialny.

Nowy konsensus jest jasny:

  • – AI musi działać według precyzyjnie określonych reguł,
  • – dane wymagają jasno zdefiniowanych zasad dostępu,
  • – architektura techniczna powinna minimalizować ryzyka już na poziomie fundamentów.

To potwierdza główny wniosek raportu: lokalność i izolacja stają się podstawą bezpiecznego wykorzystywania AI, niezależnie od branży.

Podsumowanie

TechSonar 2025–2026 wskazuje trzy obszary, które będą w nadchodzących latach determinować bezpieczeństwo AI: rosnącą autonomię modeli, wrażliwość danych w trakcie przetwarzania oraz ryzyka wynikające z wykorzystywania narzędzi wspierających deweloperów.

Analiza tych zjawisk pokazuje, że w obliczu rosnącej złożoności systemów AI lokalne, izolowane środowiska stają się jedną z bezpieczniejszych opcji architektonicznych dla organizacji.

Źródło

Pełna treść raportu Europejskiego Inspektora Ochrony Danych dostępna jest pod adresem:
https://www.edps.europa.eu/data-protection/our-work/publications/reports/2025-11-24-techsonar-2025-2026_fr

Komentarz Adama Paczuskiego, Pełnomocnika ds. Sztucznej Inteligencji w KIGC:

Sztuczna inteligencja jest jedną z największych rewolucji technologicznych ostatnich lat i kierunkiem, za którym organizacje powinny podążać. Tempo tych zmian sprawia jednak, że łatwo pominąć kwestie fundamentalne — bezpieczeństwo danych, kontrolę nad procesami oraz odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez systemy AI. W Trusted Software Services i SafeStack od początku zakładamy, że innowacja nie może odbywać się kosztem bezpieczeństwa. Dlatego rozwijamy lokalne, izolowane rozwiązania AI, które pozwalają korzystać z potencjału sztucznej inteligencji przy zachowaniu pełnej kontroli nad danymi i architekturą systemów.

Wnioski płynące z raportu TechSonar 2025–2026 są nam szczególnie bliskie i potwierdzają kierunek, który konsekwentnie realizujemy — odpowiedzialne wdrażanie AI oparte na kontroli, suwerenności danych i świadomym projektowaniu architektury. Potwierdzeniem tego podejścia jest również uzyskanie przez Trusted Software Services numeru NCAGE (9CMYH) oraz wpis do bazy U.S. Defense Logistics Agency, co umożliwia współpracę m.in. z U.S. Army i NATO i potwierdza spełnianie rygorystycznych wymogów w zakresie bezpieczeństwa i wiarygodności operacyjnej.

Inne aktualności