Odzyskiwanie danych po błędzie AI: tylko 40% firm jest w stanie szybko cofnąć skutki

Przeczytaj także: AI nie jest tylko dla IT. Dlaczego wdrożenie sztucznej inteligencji wymaga zaangażowania całej firmy?

Presja na błyskawiczne wdrażanie AI w przedsiębiorstwach rośnie. Aż 83% CEO deklaruje potrzebę przyspieszenia rozwoju kompetencji w zakresie sztucznej inteligencji i danych. Firmy coraz szybciej przechodzą od eksperymentów do produkcyjnego wykorzystania AI, ale tempo jej wdrażania wciąż wyprzedza rozwój mechanizmów kontroli, procedur zgodności i rozwiązań wzmacniających odporność danych. Tylko 28% przedsiębiorstw ma pewność, że potrafi wykryć systemy AI działające poza zatwierdzonymi procesami. Jednocześnie 95% firm deklaruje, że wyzwania związane z danymi spowolniły ich projekty AI.

Rosnąca luka zaufania: firmy nie wiedzą, jak działają agenci AI

W wielu firmach sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana operacyjnie, jednak zespoły odpowiedzialne za bezpieczeństwo nie zawsze mają pełny wgląd w to, w jaki sposób jest używana. Ma to szczególne znaczenie w przypadku autonomicznych agentów AI, które działają z szybkością maszynową, korzystają z wielu źródeł danych i mogą wykonywać zadania bez stałego nadzoru człowieka. Jeżeli taki system popełni błąd, uzyska dostęp do niewłaściwych informacji i wpłynie na decyzję biznesową, przedsiębiorstwo musi szybko ustalić, co się wydarzyło.

Tymczasem tylko 29% byłoby w stanie w ciągu kilku minut wskazać, z którymi systemami połączył się dany agent AI. Jeszcze mniej potrafiłoby bez zwłoki określić, jakie działania wykonała sztuczna inteligencja (25%), na jakie decyzje wpłynęła (24%) oraz z jakich danych korzystała (22%).

Badanie Veeam pokazuje również istotną rozbieżność między oceną sytuacji przez zarządy i zespoły techniczne. Choć 65% CEO uważa, że ma pełny obraz tego, jak wykorzystywana jest sztuczna inteligencja w ich firmie, tylko 48% liderów technicznych podziela ten pogląd. Co drugi ankietowany prezes zarządu uważa też, że aktywnie kieruje podejściem przedsiębiorstwa do zarządzania danymi, ale stan ten potwierdza jedynie 41% CISO i 38% CIO.

Shadow AI: nieautoryzowane narzędzia stają się realnym ryzykiem

Dodatkowym wyzwaniem jest rosnąca skala nieautoryzowanego wykorzystania sztucznej inteligencji (tzw. zjawisko shadow AI) przez personel przedsiębiorstwa. Aż 95% firm odnotowuje takie przypadki, a 93% uznaje je za istotne ryzyko. Jednocześnie tylko 25% firm oferuje pracownikom i zespołom biznesowym zatwierdzone narzędzia AI. Gdy ich brakuje, część pracowników sięga po rozwiązania dostępne poza oficjalnym środowiskiem IT, co może prowadzić do utraty kontroli nad tym, jakie dane trafiają do pozafirmowych narzędzi AI i w jaki sposób są przetwarzane. Dlatego nie dziwi, że najczęściej wskazywanym zagrożeniem związanym z shadow AI jest wzrost ryzyka naruszeń bezpieczeństwa – zwraca na niego uwagę 44% respondentów.

Odpowiedzialność za AI musi być jednoznaczna

Skuteczne zarządzanie danymi i AI nie może opierać się wyłącznie na formalnym podziale ról. Wymaga spójnego modelu zarządzania, który łączy bezpieczeństwo, ochronę prywatności, zgodność z regulacjami, nadzór i odporność danych. Bez takiego podejścia firmy mogą coraz szerzej wykorzystywać AI, ale jednocześnie tracić realną kontrolę nad jej działaniem.

Przedsiębiorstwa, w których za ryzyko związane z agentami AI odpowiada CISO, mają o 24% większą szansę na wykrycie niepożądanych zachowań sztucznej inteligencji. Z kolei w firmach bazujących na rozproszonej odpowiedzialności poziom identyfikacji takich przypadków spada o 47%.

Od odzyskiwania całych środowisk do precyzyjnej odporności

Wraz z rozwojem agentów AI odporność musi oznaczać więcej niż klasyczne odtworzenie systemów po incydencie. Jeżeli błąd dotyczy konkretnego zestawu danych, działania agenta lub decyzji podjętej na podstawie niewłaściwych informacji, firma nie zawsze może pozwolić sobie na przywracanie całego środowiska do wcześniejszego stanu. Potrzebuje możliwości precyzyjnego określenia, co zostało naruszone, i odtworzenia wyłącznie tych elementów, których dotyczył incydent.

Tymczasem tylko 40% liderów deklaruje wysoką pewność, że potrafi odizolować problem i precyzyjnie cofnąć skutki błędu agenta AI. To pokazuje, że firmy muszą rozwijać nowe podejście do odporności danych. Nie chodzi już wyłącznie o kopie zapasowe. Kluczowa staje się wiedza o tym, jakie dane zostały wykorzystane, kto lub co miało do nich dostęp i jak szybko organizacja może przywrócić czyste i zaufane dane po incydencie.

Zaufanie staje się warunkiem skalowania AI

Wśród firm uznanych za w pełni gotowe na AI aż 97% odnotowuje mierzalne korzyści biznesowe z inwestycji w dane i sztuczną inteligencję, podczas gdy w całej badanej grupie taki wynik deklaruje 48% podmiotów. Oznacza to, że lepsze rezultaty osiągają przedsiębiorstwa, które potrafią wdrażać sztuczną inteligencję, zachowując kontrolę nad danymi.

Najbardziej dojrzałe organizacje pokazują, że zaufanie do danych nie spowalnia innowacji, lecz umożliwia ich bezpieczne skalowanie. 48% CEO uważa, że korzystanie z zaufanych, bezpiecznych danych może przełożyć się na wzrost przychodów o ponad 25%.

W najbliższych latach przewagę będą budować nie tylko firmy najszybciej wdrażające AI, ale przede wszystkim te, które będą potrafiły wykazać, że rozwijają AI bezpiecznie i zgodnie z regulacjami. 61% organizacji deklaruje, że w ciągu ostatnich 12 miesięcy unijny AI Act już wpłynął na ich decyzje inwestycyjne związane ze sztuczną inteligencją, a dla 47% największym wyzwaniem w obszarze zgodności jest dokumentowanie decyzji podejmowanych przez AI na potrzeby audytu.


Tomasz Krajewski, dyrektor techniczny sprzedaży na Europę Wschodnią w firmie Veeam


O badaniu
Badanie przeprowadzono w dniach 16 marca – 6 kwietnia 2026 r. wśród 600 przedstawicieli kadry zarządzającej z branż takich jak usługi finansowe, ochrona zdrowia, produkcja, handel detaliczny i technologie. Respondentami były osoby na stanowiskach CEO, CIO, CISO, CDO oraz inni liderzy odpowiedzialni za dane, AI, technologie, reprezentujący podmioty z Ameryki Północnej, Europy oraz regionu Azji i Pacyfiku.

Pełne wyniki badania są dostępne pod adresem .