EU AI Act a agenci AI

Uwaga: ten tekst ma charakter informacyjny i nie stanowi porady prawnej. Stan na październik 2026 r.: Digital Omnibus jako rozporządzenie (UE) 2026/1744 wszedł w życie 27 lipca 2026 r., a przesunięte w nim terminy są wiążące.

Dlaczego EU AI Act dotyczy agentów AI, choć w ogóle nie zna pojęcia „agent”

EU AI Act, formalnie rozporządzenie (UE) 2024/1689 z 13 czerwca 2024 r., to pierwsza na świecie kompleksowa, horyzontalna regulacja AI. Opublikowany 12 lipca 2024 r., wszedł w życie 1 sierpnia 2024 r. i jako rozporządzenie ma bezpośrednie zastosowanie we wszystkich państwach członkowskich. Dla decydentów w firmach w Europie, które wdrażają lub oferują agentów AI, kluczowy wniosek koncepcyjny brzmi: AI Act nie definiuje ani „agenta AI”, ani „Agentic AI”. Digital Omnibus (rozporządzenie (UE) 2026/1744) również nie wprowadził definicji agenta.

Systemy Agentic AI, czyli systemy AI, które planują, wywołują narzędzia i wykonują wieloetapowe łańcuchy działań przy ograniczonym udziale człowieka, podlegają regulacji pośrednio, przez cztery punkty zaczepienia w przepisach:

• ogólna definicja systemu AI (art. 3 pkt 1);
• przepisy dotyczące modeli GPAI (art. 51-55) dla warstwy modelu bazowego, na którym opiera się agent;
• katalog systemów wysokiego ryzyka z załącznika III oraz warstwa przejrzystości z art. 50;
• przepisy dotyczące łańcucha wartości (art. 25), gdy łączenie komponentów, fine-tuning lub prompt engineering po stronie podmiotu stosującego staje się istotną zmianą.

Praktyczny wniosek, a zarazem najważniejsza zasada w każdym projekcie compliance: nigdy nie klasyfikuje się „agenta” jako architektury, tylko zawsze konkretny przypadek użycia (intended purpose). „Asystent biurowy” nie jest przedmiotem regulacji, natomiast agent, który przeprowadza screening CV, jak najbardziej.

Definicja systemu AI i dlaczego mieści się w niej każdy agent LLM

Zgodnie z art. 3 pkt 1 „system AI” to system maszynowy, który działa z różnym poziomem autonomii, po wdrożeniu może wykazywać zdolność adaptacji i na podstawie otrzymanych danych wejściowych wnioskuje, jak generować wyniki, takie jak predykcje, treści, zalecenia lub decyzje, które wpływają na środowisko fizyczne lub wirtualne.

Niewiążące wytyczne Komisji w sprawie definicji systemu AI (C(2025) 924 final, opublikowane 6 lutego 2025 r.) rozkładają ją na siedem kumulatywnych elementów, a zdolność wnioskowania uznają za decydującą, niezbędną cechę odróżniającą system AI od zwykłego oprogramowania. Systemy oparte wyłącznie na regułach, proste metody optymalizacji (regresja liniowa lub logistyczna) i klasyczne przetwarzanie danych nie mieszczą się w definicji, bo brakuje im wnioskowania. Każdy poważny agent AI (copiloty oparte na LLM, systemy RAG korzystające z narzędzi, autonomiczna orkiestracja wielu agentów) spełnia wszystkie siedem elementów. Klasyczna, deterministyczna automatyzacja RPA bez wnioskowania z reguły ich natomiast nie spełnia.

Piramida ryzyka: cztery poziomy i równoległy reżim GPAI

AI Act dzieli systemy AI na cztery poziomy, a obok nich funkcjonuje równoległy reżim dla modeli GPAI. Poziomy nie wykluczają się wzajemnie: jeden agent może jednocześnie podlegać art. 5, art. 50 oraz, poprzez swój model bazowy, przepisom o GPAI.

Najważniejszy wniosek strategiczny: większość wdrożeń agentów w MŚP mieści się w dwóch najniższych poziomach. Wyjątek stanowi niewielka, ale istotna w skutkach grupa (HR, kredyty, ubezpieczenia, infrastruktura krytyczna, medycyna), która trafia do załącznika III lub załącznika I.

Zakazane praktyki (art. 5): czerwona linia

Od 2 lutego 2025 r. osiem kategorii praktyk jest w UE całkowicie zakazanych, a za ich naruszenie grozi najwyższy próg kar (do 35 mln EUR lub 7% całkowitego rocznego światowego obrotu). Najistotniejszy dla agentów jest zakaz z art. 5 ust. 1 lit. f: rozpoznawanie emocji w miejscu pracy. Agenci analityki HR, którzy na podstawie nagrań wideo, audio lub danych biometrycznych wnioskują o nastroju, koncentracji lub stresie pracowników, są zakazani (wąskie wyjątki obejmują wyłącznie cele medyczne i bezpieczeństwa). Digital Omnibus dodaje dwa zakazy, które obowiązują od 2 grudnia 2026 r. (art. 5 ust. 1 lit. ba i bb): systemy AI, które bez zgody generują intymne lub jednoznacznie seksualne wizerunki możliwych do zidentyfikowania osób, oraz systemy AI, które generują materiały przedstawiające wykorzystywanie seksualne dzieci.

Wysokie ryzyko według załącznika III: osiem kategorii

Załącznik III wymienia osiem samodzielnych obszarów wysokiego ryzyka. Dla agentów AI najważniejsze są:

• Zatrudnienie i zarządzanie pracownikami (pkt 4): rekrutacja i selekcja (screening CV), ocena wyników, awanse, wypowiedzenia, przydzielanie zadań.
• Podstawowe usługi prywatne i publiczne (pkt 5): ocena zdolności kredytowej i scoring kredytowy (z wyjątkiem wykrywania oszustw), ocena ryzyka i ustalanie cen w ubezpieczeniach na życie i zdrowotnych, triaż zgłoszeń alarmowych.
• Infrastruktura krytyczna (pkt 2): AI jako element bezpieczeństwa w ruchu drogowym, zaopatrzeniu w wodę, gaz i energię elektryczną oraz w krytycznej infrastrukturze cyfrowej.

Pozostałe kategorie (biometria, edukacja, ściganie przestępstw, migracja/azyl, wymiar sprawiedliwości i procesy demokratyczne) rzadziej mają znaczenie dla typowej firmy z sektora MŚP.

Wyjątek z art. 6 ust. 3: nawet przy przypadku użycia z załącznika III system nie jest systemem wysokiego ryzyka, jeśli nie stwarza znaczącego ryzyka szkody, na przykład dlatego, że wykonuje wąsko określone zadanie proceduralne, poprawia wynik wcześniej zakończonej czynności człowieka, wykrywa odstępstwa, nie zastępując oceny dokonanej przez człowieka, albo wykonuje zadanie przygotowawcze. Profilowanie osób fizycznych zawsze pozostaje jednak wysokim ryzykiem (art. 6 ust. 3 akapit 3). Kto powołuje się na ten wyjątek, musi udokumentować uzasadnienie (art. 6 ust. 4) i zarejestrować klasyfikację w unijnej bazie danych (art. 49 ust. 2). Wytyczne do art. 6 ust. 5 dotyczące praktycznego stosowania miały zostać wydane do 2 lutego 2026 r. Komisja przedstawiła projekt 19 maja 2026 r., a według naszej wiedzy (październik 2026 r.) ostateczna wersja wciąż nie została opublikowana.

Przykłady: jak klasyfikować konkretnych agentów AI

Ważną cechą specyficzną dla agentów jest dryf ryzyka w czasie działania: ta sama platforma agentowa może przechodzić między poziomami ryzyka w zależności od zestawu narzędzi podłączonych w czasie działania. Dodanie źródła danych HR może z dnia na dzień zmienić agenta wiedzy o minimalnym ryzyku w system wysokiego ryzyka z załącznika III pkt 4. Dlatego klasyfikację należy oceniać na nowo przy każdej zmianie konfiguracji narzędzi.

Podmiot stosujący czy dostawca? Art. 25 jako zapadnia

W praktyce kluczowe jest pytanie o rolę. Podmiot stosujący (deployer, art. 3 pkt 4) korzysta z systemu AI na własną odpowiedzialność. To standardowa rola niemal wszystkich firm z sektora MŚP w Europie. Dostawca (provider, art. 3 pkt 3) rozwija system i wprowadza go do obrotu lub oddaje do użytku pod własną nazwą. Nawet ten, kto buduje wewnętrzny system do screeningu w HR wyłącznie na własny użytek, wprawdzie „nie wprowadza go do obrotu”, ale „oddaje go do użytku”, więc podlega wszystkim obowiązkom dostawcy.

Art. 25 to zapadnia, przez którą podmiot stosujący staje się dostawcą, ze wszystkimi obowiązkami z art. 16, w tym z oceną zgodności i dokumentacją techniczną zgodnie z załącznikiem IV. Uruchamiają ją trzy sytuacje:

1. Rebranding: umieszczenie własnej nazwy lub znaku towarowego na systemie wysokiego ryzyka, który został już wprowadzony do obrotu lub oddany do użytku. Zasada ta obowiązuje bez uszczerbku dla umów, które inaczej rozdzielają obowiązki (art. 25 ust. 1 lit. a);
2. istotna zmiana w rozumieniu art. 3 pkt 23: zmiana wprowadzona po fakcie, nieprzewidziana w pierwotnej ocenie zgodności, która wpływa na zgodność z art. 8-15 lub zmienia przeznaczenie;
3. zmiana przeznaczenia na wysokie ryzyko: wykorzystanie systemu, który wcześniej nie był systemem wysokiego ryzyka (lub systemu GPAI), do nowego celu, który kwalifikuje się jako wysokie ryzyko.

W przypadku modeli GPAI wytyczne Komisji z 18 lipca 2025 r. wprowadzają orientacyjny próg: modyfikacja na dalszym etapie, która wymaga ponad jednej trzeciej mocy obliczeniowej użytej pierwotnie do trenowania, jest uznawana za istotną zmianę. Standardowy RAG, prompt engineering i lekki fine-tuning LoRA pozostają wyraźnie poniżej tego progu. Pułapka typowa dla agentów: zbudowanie agenta, który łączy GPAI zewnętrznego dostawcy z własnym mechanizmem wywoływania narzędzi, pamięcią i orkiestracją, zwykle nie tworzy nowego modelu GPAI, ale tworzy nowy system AI, którego dostawcą jest integrator. To najczęstszy błąd klasyfikacji w projektach agentowych.

Obowiązki podmiotów stosujących (art. 26): sedno sprawy dla MŚP

Dwanaście obowiązków operacyjnych z art. 26 stosuje się do systemów wysokiego ryzyka z załącznika III od 2 grudnia 2027 r., a do systemów z załącznika I od 2 sierpnia 2028 r. Terminy te ustalił Digital Omnibus (art. 113, szczegółowy harmonogram). Najważniejsze z nich: stosowanie zgodnie z instrukcją dostawcy (art. 26 ust. 1); nadzór ze strony człowieka sprawowany przez kompetentne, upoważnione osoby (art. 26 ust. 2); monitorowanie i zawieszenie korzystania w razie ryzyka (art. 26 ust. 5); przechowywanie automatycznie generowanych logów przez co najmniej 6 miesięcy (art. 26 ust. 6); informowanie osób, których dotyczą decyzje systemów wysokiego ryzyka (art. 26 ust. 11); współpraca z właściwymi organami (art. 26 ust. 12). Ponadto zgodnie z art. 86 osoby, których to dotyczy, mają prawo do wyjaśnienia decyzji podjętych w indywidualnych sprawach.

Specyfika regionu DACH (Niemcy, Austria, Szwajcaria): rada zakładowa i przedstawicielstwo pracowników (art. 26 ust. 7)

Art. 26 ust. 7 to przepis najbardziej niedoceniany w literaturze anglojęzycznej. Przed oddaniem do użytku systemu AI wysokiego ryzyka w miejscu pracy trzeba poinformować pracowników i ich przedstawicieli, co uruchamia krajowe procedury współdecydowania:

• Niemcy: § 87 ust. 1 pkt 6 BetrVG daje radzie zakładowej rzeczywiste prawo współdecydowania (a nie tylko prawo do informacji) w odniesieniu do urządzeń technicznych służących do monitorowania zachowania lub wydajności pracowników; §§ 90 i 95 ust. 2a BetrVG wymagają odpowiednio poinformowania rady lub jej udziału przy wytycznych dotyczących selekcji opartych na AI.
• Austria: § 91 ArbVG zobowiązuje pracodawcę do informowania rady zakładowej o danych pracowników przetwarzanych w sposób zautomatyzowany. Środki kontroli, które dotykają godności człowieka (§ 96 ust. 1 pkt 3 ArbVG), a także systemy danych osobowych pracowników i systemy oceny (§ 96a ArbVG) co do zasady wymagają zgody rady zakładowej; w przypadku § 96a zgodę tę może zastąpić komisja rozjemcza.
• Szwajcaria: Mitwirkungsgesetz (art. 9, 10) oraz art. 328b OR.

W praktyce oznacza to: informacja na podstawie art. 26 ust. 7 przed oddaniem do użytku, wczesne konsultacje z radą zakładową lub przedstawicielstwem pracowników, które często kończą się zawarciem porozumienia zakładowego. Wydłuża to wdrożenie systemu wysokiego ryzyka zazwyczaj o 3-6 miesięcy, dlatego proces warto rozpocząć równolegle z FRIA.

Ocena skutków dla praw podstawowych (FRIA, art. 27)

Art. 27 zobowiązuje niektóre podmioty stosujące do przeprowadzenia własnej oceny skutków dla praw podstawowych (FRIA), jednego z nielicznych merytorycznych obowiązków własnych, niezależnych od dokumentacji dostawcy. Dotyczy on podmiotów prawa publicznego, prywatnych podmiotów świadczących usługi publiczne oraz prywatnych podmiotów stosujących systemy z załącznika III w zakresie oceny zdolności kredytowej (pkt 5 lit. b) i ustalania cen ubezpieczeń na życie i zdrowotnych (pkt 5 lit. c). Operatorzy infrastruktury krytycznej (załącznik III pkt 2) są wyraźnie wyłączeni.

FRIA musi obejmować sześć elementów (art. 27 ust. 1 lit. a-f): opis procesu, okres i częstotliwość wykorzystania, kategorie osób, których dotyczy, konkretne ryzyka szkody, środki nadzoru ze strony człowieka oraz mechanizmy zarządzania i rozpatrywania skarg. Ocenę trzeba przeprowadzić przed pierwszym użyciem, aktualizować przy zmianie istotnych okoliczności i zgłosić organowi nadzoru rynku (art. 27 ust. 3); Urząd ds. AI ma w tym celu udostępnić zgodnie z art. 27 ust. 5 wzór kwestionariusza, również w formie zautomatyzowanego narzędzia. Ocena skutków dla ochrony danych (DPIA) z RODO (art. 35) pokrywa zazwyczaj tylko 30-40% zakresu FRIA; dobrą praktyką jest zintegrowana ocena DPIA i FRIA. Każde prawo podstawowe należy oceniać odrębnie: pozytywny wpływ na jedno prawo nie równoważy negatywnego wpływu na inne.

Obowiązki w zakresie przejrzystości z art. 50: stosowane od 2 sierpnia 2026 r.

Art. 50 plasuje się między minimalnym a wysokim ryzykiem i obowiązuje niezależnie od klasyfikacji jako system wysokiego ryzyka. Obowiązki te stosuje się od 2 sierpnia 2026 r. Okres przejściowy przewidziano tylko dla oznakowania w formacie nadającym się do odczytu maszynowego zgodnie z art. 50 ust. 2: dostawcy systemów generatywnej AI wprowadzonych do obrotu przed 2 sierpnia 2026 r. muszą je wdrożyć do 2 grudnia 2026 r. (art. 111 ust. 4, dodany przez Digital Omnibus).

Cztery obowiązki: zgodnie z art. 50 ust. 1 dostawcy muszą projektować systemy AI przeznaczone do bezpośredniej interakcji z ludźmi tak, aby użytkownicy wiedzieli, że wchodzą w interakcję z AI (chyba że wynika to jasno z kontekstu; wyjątek należy interpretować wąsko). Zgodnie z art. 50 ust. 2 dostawcy muszą oznakowywać syntetyczne treści audio, obrazy, wideo i teksty w formacie nadającym się do odczytu maszynowego jako wygenerowane przez AI. Zgodnie z art. 50 ust. 3 podmioty stosujące systemy rozpoznawania emocji lub kategoryzacji biometrycznej informują o tym osoby, których to dotyczy. Zgodnie z art. 50 ust. 4 podmioty stosujące oznaczają deepfake'i oraz teksty wygenerowane przez AI dotyczące spraw leżących w interesie publicznym (wyjątek, gdy człowiek ponosi odpowiedzialność redakcyjną). Projekt wytycznych Komisji do art. 50 ukazał się 7-8 maja 2026 r. Po dwóch projektach (17 grudnia 2025 r. i 3 marca 2026 r.) 10 czerwca 2026 r. opublikowano ostateczny, dobrowolny kodeks praktyk dotyczący oznakowania treści generowanych przez AI.

Obowiązki dla modeli GPAI (art. 51-55) i Code of Practice

Przepisy o GPAI dotyczą poziomu modelu, na którym opiera się każdy agent, i obowiązują od 2 sierpnia 2025 r.; kary dla dostawców GPAI (art. 101) można egzekwować od 2 sierpnia 2026 r. Wszyscy dostawcy GPAI muszą udostępnić dokumentację techniczną (załącznik XI), dokumentację dla integratorów na dalszych etapach łańcucha (załącznik XII, kluczowy punkt zaczepienia w łańcuchu wartości dla twórców agentów), politykę w zakresie praw autorskich oraz publiczne podsumowanie danych treningowych. Model, do którego trenowania użyto łącznie co najmniej 10^25 FLOP, uznaje się za GPAI z ryzykiem systemowym (art. 51 ust. 2), z dodatkowymi obowiązkami na mocy art. 55.

GPAI Code of Practice z 10 lipca 2025 r. ustanawia domniemanie zgodności z art. 53/55. Wśród 26 sygnatariuszy są Amazon, Anthropic, Google, IBM, Microsoft, OpenAI, Mistral AI, Aleph Alpha i Cohere; Meta go nie podpisała. Dla podmiotów stosujących oznacza to, że agenci oparci na Claude, Gemini, Azure OpenAI lub ChatGPT domyślnie dziedziczą silniejszą pozycję w zakresie compliance, natomiast korzystanie z modeli Llama/Meta zwiększa wymogi należytej staranności.

Kary i egzekwowanie przepisów w regionie DACH

W przypadku MŚP obowiązuje zawsze niższa z tych kwot (art. 99 ust. 6); Digital Omnibus rozszerza tę ochronę w poziomach 2 i 3 na małe przedsiębiorstwa o średniej kapitalizacji (small mid-caps, SMC; art. 99 ust. 6a). Art. 4 (kompetencje w zakresie AI) nie występuje w żadnym z trzech poziomów art. 99; o tym, czy jego naruszenia podlegają sankcjom, decydują państwa członkowskie na podstawie art. 99 ust. 1. W Niemczech 29 lipca 2026 r. weszła w życie ustawa KI-MIG. Od tego czasu Bundesnetzagentur (BNetzA) jest organem nadzoru rynku, centralnym punktem kontaktowym i organem rozpatrującym skargi w zakresie AI Act; w obszarach produktowych objętych pełną harmonizacją właściwe pozostają dotychczasowe organy nadzoru, takie jak BaFin. KI-Service-Desk BNetzA oferuje MŚP i start-upom wstępną orientację, na przykład za pomocą narzędzia online do oceny klasy ryzyka. W Austrii według ORF pod koniec lipca 2026 r. nie było ani rządowego projektu ustawy wykonawczej, ani wyznaczonego organu nadzoru nad AI; utworzona w 2024 r. przy RTR KI-Servicestelle informuje, ale nie jest organem nadzoru rynku. Szwajcaria nie przewiduje bezpośrednich kar z AI Act; FINMA (Guidance 08/2024 odsyła do art. 9-15 AI Act), odpowiedniki FMA i Swissmedic działają sektorowo. Na podstawie art. 2 ust. 1 lit. c szwajcarskie firmy mogą jednak podlegać przepisom, jeśli wyniki ich agentów są wykorzystywane w UE.

Harmonogram i Digital Omnibus

Digital Omnibus jako rozporządzenie (UE) 2026/1744 ukazał się w Dzienniku Urzędowym 24 lipca 2026 r. i wszedł w życie 27 lipca 2026 r.; porozumienie polityczne Parlamentu i Rady osiągnięto 7 maja 2026 r. Wiążąco przesuwa on merytoryczne obowiązki z załącznika III na 2 grudnia 2027 r., a obowiązki z załącznika I na 2 sierpnia 2028 r. Ważne: odroczenie dotyczy wyłącznie merytorycznych obowiązków dla systemów wysokiego ryzyka. Nie przesunięto art. 4 (kompetencje w zakresie AI), art. 5 (zakazy), przepisów o GPAI, art. 50 (termin do 2 grudnia 2026 r. dotyczy tylko oznakowania istniejących systemów zgodnie z art. 50 ust. 2) ani ram dotyczących kar. Omnibus nadał jednak art. 4 nowe brzmienie: dostawcy i podmioty stosujące muszą podejmować środki wspierające kompetencje w zakresie AI swojego personelu, ale nie muszą już zapewniać określonego poziomu tych kompetencji. Renomowane kancelarie (Latham & Watkins, Baker McKenzie, CMS, Gleiss Lutz, Bird & Bird) zgodnie ostrzegają: odroczenie nie jest powodem, by wstrzymywać prace nad governance.

Praktyczne rekomendacje dla decydentów

Przesłanie strategiczne brzmi: mądrze wykorzystać dodatkowy czas zamiast wstrzymywać prace. Wielowarstwowe podejście do compliance obejmuje zazwyczaj:

1. Najpierw kompetencje w zakresie AI (art. 4): program dopasowany do ról, w języku pracowników, zintegrowany z LMS, z udokumentowanym ukończeniem szkoleń. Obowiązek ten stosuje się od lutego 2025 r. do wszystkich poziomów ryzyka. Od wejścia w życie Digital Omnibus wymaga on środków wspierających kompetencje w zakresie AI, a nie określonego poziomu; udokumentowane szkolenia pozostają najprostszym dowodem wobec organów.
2. Rejestr przypadków użycia: każdy agent z celem, notatką klasyfikacyjną, właścicielem i osobą sprawującą nadzór; ponowna ocena przy każdej zmianie narzędzi (dryf w czasie działania).
3. Due diligence dostawców: potwierdzenie zgodności dostawcy, podpisanie CoP przez dostawcę modelu bazowego, dokumentacja z załącznika XII, umowny podział obowiązków z art. 25 i ścieżki eskalacji z art. 73.
4. Zaprojektowanie informacji wymaganych przez art. 50: komunikat chatbota („Rozmawiasz z asystentem AI”), oznakowanie treści generowanych przez AI, etykiety dla deepfake'ów.
5. Proces z art. 26 ust. 7: wcześnie rozpocząć konsultacje z radą zakładową lub przedstawicielstwem pracowników (3-6 miesięcy wyprzedzenia).
6. FRIA + DPIA w ujęciu zintegrowanym tam, gdzie chodzi o kredyty, ubezpieczenia lub usługi publiczne.

Typowa firma z sektora MŚP pozostaje wyłącznie podmiotem stosującym, dopóki korzysta z systemu zgodnie z udokumentowanym przeznaczeniem, nie zmienia istotnie modelu, nie stosuje rebrandingu i nie przeznacza go do nowego celu z załącznika III. Częste złudzenie „Korzystamy tylko z Microsoft 365 Copilot, więc nas to nie dotyczy” jest błędne: jeśli Copilot służy do przygotowania decyzji związanej z zatrudnieniem, podmiot stosujący trafia w obszar załącznika III pkt 4. Równie błędne jest twierdzenie „Open source jest wyłączone”: wyjątek z art. 2 ust. 12 jest wąski i nie obejmuje zastosowań wysokiego ryzyka, GPAI z ryzykiem systemowym ani obowiązków przejrzystości z art. 50.

Raz jeszcze: ten przegląd ma charakter informacyjny i nie zastępuje porady prawnej. Wiążąca klasyfikacja konkretnego agenta AI wymaga analizy prawnej danego przypadku, zwłaszcza gdy zastosowanie zbliża się do załącznika III, możliwa jest reklasyfikacja na podstawie art. 25 lub sprawa ma transgraniczny związek ze Szwajcarią. Terminy odpowiadają stanowi prawnemu po Digital Omnibus (rozporządzenie (UE) 2026/1744), stan na październik 2026 r.