Trzy dni bez danych mogą zatrzymać większość firm. Agenci AI zwiększają ryzyko

Raporty Veeam pokazują, że firmy szybko wdrażają agentów AI, ale rzadko wiedzą, kto za nie odpowiada i jak cofnąć szkody po błędach lub atakach.

Dane przestały być dla firm wyłącznie zasobem IT, a stały się warunkiem przetrwania operacyjnego. Z analiz Veeam wyłania się obraz przedsiębiorstw, które inwestują w automatyzację i sztuczną inteligencję, ale równocześnie pozostają niepokojąco wrażliwe na utratę dostępu do informacji. Aż 76 proc. organizacji nie byłoby w stanie funkcjonować po trzech dniach bez kluczowych zasobów cyfrowych. Dla wielu zarządów przestój w dostępie do danych urasta do rangi zagrożenia poważniejszego niż recesja. Największym źródłem obaw pozostaje ransomware i inne incydenty hakerskie, wskazywane przez 67 proc. liderów biznesowych jako główne ryzyko na najbliższy rok. Jednocześnie niemal połowa dyrektorów IT nie ma pewności, czy ich organizacja zdołałaby odzyskać wszystkie dane w ciągu doby od awarii lub ataku.

Na ten klasyczny już problem odporności cyfrowej nakłada się nowa warstwa ryzyka: agenci AI. Nie chodzi już o chatboty, które generują tekst, streszczają dokumenty lub odpowiadają na pytania pracowników. Firmowe systemy coraz częściej dają sztucznej inteligencji możliwość modyfikowania rekordów, uruchamiania procesów, korzystania z systemów wewnętrznych i podejmowania decyzji operacyjnych. Veeam przywołuje incydent, w którym agent działający na modelu Claude Opus 4.6 usunął firmową bazę danych. Nie jest to już więc abstrakcyjny scenariusz z prezentacji o przyszłości pracy, ale przykład problemu, który pojawia się w praktyce. Skala wdrożeń jest duża: 88 proc. przedsiębiorstw na świecie używa agentów AI albo prowadzi ich pilotaże. Wraz z tą powszechnością rośnie pytanie, czy organizacje rozumieją, jakie uprawnienia faktycznie przekazują maszynom.

Sedno problemu nie sprowadza się do samej technologii. Źródłem ryzyka jest przede wszystkim brak nadzoru, odpowiedzialności i zdolności do reakcji. Firmy często koncentrują rozmowę o bezpieczeństwie AI na mechanizmach prewencyjnych, takich jak zabezpieczenia mające ograniczać halucynacje, stronniczość lub niezamierzone działania modeli. Są one potrzebne, ale mogą tworzyć złudne poczucie kontroli. Błąd w raporcie wygenerowanym przez AI może zostać wychwycony w późniejszej weryfikacji. Agent działający w kilku systemach naraz może natomiast wprowadzić zmiany z szybkością maszyny, zanim człowiek zauważy skutki. Po awarii organizacje potrafią wymienić wdrożone zabezpieczenia, ale znacznie rzadziej odpowiedzieć, co dokładnie zrobił agent, jakie były konsekwencje i czy można je odwrócić bez zatrzymania normalnej pracy.

Niejasna odpowiedzialność dodatkowo osłabia odporność firm. Gdy respondenci byli pytani, kto odpowiada za działania agentów AI, najczęściej wskazywali lidera AI lub innowacji oraz zespoły technologiczne. Rzadziej pojawiali się odpowiedzialni za zarządzanie danymi czy szefowie bezpieczeństwa. Tylko 7 proc. organizacji deklaruje ustrukturyzowaną, współdzieloną odpowiedzialność między funkcjami. To ważne, bo agentowa sztuczna inteligencja działa na styku danych, procesów, bezpieczeństwa i decyzji biznesowych. Jeśli odpowiedzialność jest rozproszona, reakcja na incydent staje się wolniejsza, a audyt działań trudniejszy. Ten problem widać także na poziomie zarządów: 38 proc. zespołów kierowniczych nigdy formalnie nie rozmawiało o ryzykach związanych z AI, takich jak wycieki danych czy błędy automatyzacji, a tylko 31 proc. regularnie analizuje wskaźniki gotowości do odzyskiwania danych.

Drugim słabym punktem są same dane, na których opiera się automatyzacja. 36 proc. projektów AI spowolniło z powodu niedokładnych lub niespójnych informacji. W tradycyjnych systemach zła jakość danych była problemem, ale w agentowej AI staje się mnożnikiem ryzyka: jedno błędne źródło może wpłynąć na decyzje i działania w wielu połączonych procesach. Kadra kierownicza dostrzega tę lukę. 79 proc. badanych uważa, że dane w ich firmach powinny być bardziej aktualne, 74 proc. wskazuje na potrzebę większej dokładności, a 71 proc. na lepszą dostępność. Mimo to tylko 30 proc. przedsiębiorstw sprawdza swoje zasoby danych, a 24 proc. wyznaczyło członka kadry kierowniczej odpowiedzialnego za ten obszar. To pokazuje rozdźwięk między świadomością problemu a realnym zarządzaniem fundamentem, na którym działa AI.

Wnioski Veeam prowadzą do trzech praktycznych wymagań: widoczności działań AI, świadomego zarządzania danymi i precyzyjnego cofania skutków błędów. Szczególnie ten ostatni element zmienia sposób myślenia o kopiach zapasowych i odtwarzaniu systemów. Tradycyjne przywrócenie całego środowiska do wcześniejszego stanu może nie wystarczyć, bo wraz ze szkodliwą akcją agenta usuwa także prawidłowe transakcje wykonane w międzyczasie. Firmy potrzebują więc narzędzi pozwalających odtworzyć wyłącznie to, co zostało błędnie zmienione, bez paraliżowania bieżącej działalności. Trzeba przy tym pamiętać, że Veeam jest dostawcą rozwiązań do backupu i odzyskiwania danych, więc akcent na odtwarzanie naturalnie prowadzi w stronę jego rynku. Nie unieważnia to jednak diagnozy: przy rosnącej autonomii AI sama prewencja nie wystarczy.

Stawka nie jest wyłącznie techniczna. Niedostępność systemów przekłada się na produktywność, zaufanie klientów, reputację, a w skrajnych przypadkach także ryzyko upadłości. Około 57 proc. dyrektorów przyznaje, że po poważnych incydentach pracownicy mierzyli się z wypaleniem zawodowym lub odchodzili z pracy. Dla użytkowników i klientów oznacza to mniej stabilne usługi, opóźnienia, błędy w obsłudze i utratę poczucia, że firma kontroluje powierzone jej informacje. Dla rynku cyberbezpieczeństwa i infrastruktury IT oznacza to przesunięcie akcentu: ochrona nie może kończyć się na blokowaniu ataku albo ograniczaniu błędnej odpowiedzi modelu. Coraz większe znaczenie będą mieć audytowalność działań agentów, jakość danych, odpowiedzialność organizacyjna oraz zdolność do selektywnego naprawiania szkód.

Najbardziej wymowna jest liczba firm uznawanych za w pełni gotowe na AI: zaledwie 7 proc. To organizacje, które potrafią łączyć ambicje biznesowe z kontrolą i nadzorem nad danymi. W tej grupie 97 proc. odnotowuje mierzalne korzyści z wdrożeń, choć należy traktować to jako korelację z badania, a nie dowód, że sam nadzór automatycznie gwarantuje sukces. Materiały Veeam opierają się zarówno na analizie obejmującej 4 tys. liderów IT, jak i na badaniu 600 przedstawicieli kadry zarządzającej z Ameryki Północnej, Europy oraz regionu Azji i Pacyfiku. Ich wspólny przekaz jest spójny: kolejny etap wdrażania sztucznej inteligencji nie będzie testem odwagi, lecz dojrzałości operacyjnej. Wygrają nie te firmy, które najbardziej zaufają maszynom, ale te, które będą przygotowane na moment, w którym maszyna się pomyli.