Agent AI skasował bazę danych. Problem nie w technologii, tylko w tym, że nikt jej nie pilnuje

Agent działający na modelu Claude Opus 4.6 usunął firmową bazę danych. Ten incydent Veeam podaje jako punkt wyjścia do tezy, która brzmi niewygodnie: kłopot nie leży w samej technologii, lecz w tym, że firmy dają agentom uprawnienia, których nie przyznałyby początkującemu pracownikowi bez nadzoru.

Skala jest już poważna. Według danych Veeam 88 proc. przedsiębiorstw na świecie używa agentów AI albo prowadzi ich pilotaże. Agenci przestali być asystentami — modyfikują rekordy, uruchamiają procesy, sięgają do systemów wewnętrznych, podejmują decyzje operacyjne. Z prędkością maszyny.

I tu zaczyna się problem, bo nikt nie wie, kto za to odpowiada. Zapytani o to, kto ponosi odpowiedzialność za działania agentów, respondenci najczęściej wskazują lidera AI lub innowacji (35 proc.) albo zespoły technologiczne (29 proc.). Rzadziej osoby od zarządzania danymi (14 proc.) czy szefa bezpieczeństwa (11 proc.). Ustrukturyzowaną, współdzieloną odpowiedzialność deklaruje 7 proc.

Czyli w większości firm odpowiedź brzmi: no, ktoś tam.

Sedno diagnozy Veeam dotyczy jednak czegoś innego — tego, na czym branża skupia uwagę. Dziś niemal cała dyskusja o bezpieczeństwie AI kręci się wokół prewencji: guardrails, czyli wbudowanych zabezpieczeń, które mają zatrzymać błędną odpowiedź, zanim zamieni się w działanie. Potrzebne, ale — jak zauważa Dave Russell z Veeam — dające złudne poczucie bezpieczeństwa.

Bo błędy AI rzadko widać od razu. Błędny raport ktoś w końcu wyłapie przy weryfikacji. Agent działający w wielu systemach naraz wprowadzi zmiany, zanim ktokolwiek zauważy. Stąd wniosek: gdy dochodzi do awarii, firmy potrafią wyliczyć wdrożone mechanizmy zapobiegawcze, ale znacznie rzadziej odpowiedzieć, jakie zmiany agent wprowadził, co z tego wynikło i czy da się to cofnąć bez zatrzymywania normalnej pracy.

Drugi wątek to dane. 36 proc. projektów AI spowolniło przez niedokładne albo niespójne informacje. Działa tu stara zasada „garbage in, garbage out" — śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu — tyle że wzmocniona automatyzacją. Jedno błędne źródło potrafi zatruć decyzje w wielu połączonych systemach. Sprawdzaniem swoich zasobów danych zajmuje się 30 proc. firm, a członka zarządu odpowiedzialnego za ten obszar wyznaczyło 24 proc.

Recepta Veeam to trzy kroki: widoczność działań AI, świadome zarządzanie danymi i precyzyjne cofanie skutków błędu. Ten trzeci punkt jest ciekawy technicznie — klasyczne kopie zapasowe całych systemów tu zawodzą, bo przywrócenie stanu sprzed awarii kasuje nie tylko pomyłkę maszyny, ale też wszystkie prawidłowe transakcje wykonane w międzyczasie. Potrzeba narzędzi cofających wyłącznie szkodliwe akcje.

I to jest moment, w którym trzeba nazwać rzecz po imieniu. Veeam sprzedaje rozwiązania do backupu i odtwarzania danych. Teza „prewencja nie wystarczy, musicie umieć precyzyjnie cofać skutki" prowadzi więc wprost do jego oferty — i to znacznie bardziej bezpośrednio niż w typowym raporcie branżowym. To nie unieważnia obserwacji, ale każe czytać ją z tą świadomością.

Na koniec liczba, która spina całość: 7 proc. firm na świecie Veeam uznaje za w pełni gotowe na AI — łączące ambicje biznesowe z kontrolą i nadzorem nad danymi. W tej grupie 97 proc. odnotowuje mierzalne korzyści z wdrożeń. Zależność brzmi przekonująco, choć to korelacja z badania firmy, nie dowód przyczynowy.

Badanie objęło 600 przedstawicieli kadry zarządzającej (CEO, CIO, CISO, CDO) z Ameryki Północnej, Europy i Azji, przeprowadzono je między 16 marca a 6 kwietnia 2026 r.

Źródła: informacja prasowa Veeam