Podczas konferencji Put AI to Work odbyło się zamknięte spotkanie specjalnie dla dziennikarzy, w trakcie którego przedstawiciele IBM i współpracujący z firmą eksperci podzielili się z mediami najnowszymi wiadomościami dotyczącymi aktualnego stanu rozwoju komputerów kwantowych, a także otoczeniu prawnemu w środowisku bankowym w świetle implementacji rozwiązań sztucznej inteligencji, zwłaszcza w kontekście wdrażania unijnych regulacji AI Act.
Komputery kwantowe przestają być przyszłością
Pierwszą część spotkania poprowadził Piotr Biskupski, Advisory Technology Engineer Security w IBM, nazywany w firmie „ambasadorem kwantowym”. Już na wstępie zaznaczył, że komputery kwantowe nie są już wizją science fiction – to technologia, która istnieje, działa i jest gotowa do zastosowania w realnych projektach.
– Wkraczamy w erę komputerów kwantowych klasy utility – użytecznych, działających, dostępnych. Nie mówimy już o prototypach, ale o maszynach, które są instalowane w centrach danych klientów – mówił Biskupski.
Quantum Advantage coraz bliżej
IBM zbudował w ostatnich latach potężne portfolio technologii kwantowej – zarówno sprzętu, jak i algorytmów. Celem jest osiągnięcie tzw. Quantum Advantage, czyli momentu, w którym komputery kwantowe rozwiążą konkretne zadania szybciej niż klasyczne systemy.
– W 2027 roku planujemy zaprezentować pierwszy komputer kwantowy pozbawiony błędów, gotowy do pełnego wykorzystania komercyjnego. To będzie punkt zwrotny – zapowiedział Biskupski.
W trakcie prezentacji omówił m.in. największy do tej pory stworzony chip IBM – 1120-kubitowy procesor Quantum Condor, dostępny komercyjnie dla partnerów w ramach IBM Quantum Network, do której należy już 270 firm i uczelni z całego świata.
AI + kwanty = nowa jakość
Jednym z przykładów synergii AI i technologii kwantowej było wdrożenie algorytmu kwantowego do systemu wykrywania oszustw bankowych.
– Nawet prosty algorytm kwantowy na trzech kubitach dał 1% poprawy w wykrywaniu fraudów. A w sektorze finansowym 1% może oznaczać miliony złotych różnicy – podkreślił.
W systemie klasycznym analiza odbywa się sekwencyjnie, krok po kroku. Komputer kwantowy może analizować wiele ścieżek jednocześnie, co znacząco zwiększa moc obliczeniową i przyspiesza rozwiązywanie złożonych problemów, np. w optymalizacji portfela inwestycyjnego czy symulacji chemicznej.
Cyberbezpieczeństwo w cieniu kwantów
Najważniejszy wątek? Bezpieczeństwo danych i kryptografii w obliczu nadchodzącej ery kwantowej. Algorytmy szyfrujące wykorzystywane dziś w niemal wszystkich systemach informatycznych (np. RSA, ECC) mogą zostać złamane przez przyszłe komputery kwantowe.
– Już dziś musimy projektować systemy odporniejsze na przyszłe ataki. USA, UE, Francja i Niemcy wdrażają strategie kryptografii postkwantowej. W 2027 wiele „klasycznych” algorytmów będzie zakazanych w sektorze publicznym – ostrzegł Biskupski.
IBM aktywnie pracuje nad rozwojem algorytmów odpornościowych. Trzy z czterech rekomendowanych przez NIST powstały w laboratoriach IBM Research. Współczesne centra danych IBM są już gotowe na szyfrowanie postkwantowe, a firma oferuje kompleksowe wsparcie dla organizacji chcących przeprowadzić migrację.
AI Act w bankowości – z teorii do praktyki
Druga część spotkania poświęcona była regulacjom AI w sektorze finansowym, ze szczególnym uwzględnieniem raportu przygotowanego przez Grupę roboczą ds. AI przy Związku Banków Polskich (ZBP) we współpracy z IBM.
– To pierwszy tak kompletny dokument pokazujący, jak wdrażać AI Act w instytucjach finansowych – nie teoretycznie, tylko systemowo, z uwzględnieniem konkretnych wyzwań i procedur – powiedział Marcin Gajdziński, dyrektor generalny IBM Polska.
W panelu udział wzięli: Agnieszka Wachnicka, Wiceprezeska Związku Banków Polskich, Aleksandra Kaszuba, AI Governance squad leader, IBM, współautorka raportu i Sławomir Kumka, Director of Software Development and Managing Director, IBM.
– AI to już nie przyszłość, to teraźniejszość bankowości – zaznaczyła Agnieszka Wachnicka. – Systemy scoringowe, chatboty, wykrywanie oszustw – wszystko to opiera się dziś na sztucznej inteligencji. AI Act nie tyle to zatrzymuje, co wymusza większą odpowiedzialność i transparentność.
AI Act klasyfikuje systemy według poziomu ryzyka. W sektorze bankowym większość zastosowań (np. ocena zdolności kredytowej) kwalifikuje się jako AI wysokiego ryzyka, co oznacza obowiązek spełnienia licznych wymogów – od dokumentowania danych treningowych po zapewnienie interwencji człowieka.
Raport ZBP: narzędzie, nie teoria
– Nie chcieliśmy tworzyć kolejnego akademickiego raportu. Chodziło o praktyczne wsparcie – zestaw pytań, procedur, wzorców. Co audytować? Jak często? Kto odpowiada za degradację modelu? – mówiła Aleksandra Kaszuba.
Raport zawiera m.in.:
- klasyfikację systemów AI wg AI Act,
- rekomendacje ws. monitorowania i aktualizacji modeli,
- zasady wyjaśnialności i rejestracji decyzji,
- praktyczne podejście do wdrażania prawa do bycia zapomnianym (right to be forgotten),
- zarządzanie tzw. „driftami” modeli AI (degradacja wydajności).
Compliance to nie tylko prawo, ale technologia
Sławomir Kumka podkreślił, że przestrzeganie regulacji musi iść w parze z odpowiedzialnością inżynierską.
– Modele AI się starzeją. Zmieniają się dane wejściowe, zmienia się rzeczywistość. Bez systematycznego monitorowania, nawet zgodny z prawem model może wyrządzić szkody.
Dlatego jednym z kluczowych zaleceń jest wdrożenie narzędzi do ciągłego audytu jakości modeli, wychwytywania błędów, stronniczości czy zniekształceń.
Europa nie przeregulowuje – wyznacza standard
Wbrew obiegowym opiniom o „nadmiernym regulowaniu”, prelegenci byli zgodni – AI Act to przewaga konkurencyjna.
– Banki, które wdrożą zgodność z AI Act, będą gotowe na standardy międzynarodowe. W USA czy Azji już trwają prace nad podobnymi regulacjami – powiedział Kumka.
– Europa nie przeregulowuje. Europa wyznacza standard, który – jestem pewna – wkrótce stanie się globalnym benchmarkiem. A nasze banki, jeśli dobrze to wykorzystają, zyskają przewagę konkurencyjną – mówiła Wachnicka.
IBM, jako firma obecna globalnie, potwierdza to stanowisko.
– W USA, Japonii i Korei trwają obecnie intensywne prace nad lokalnymi wersjami AI Act. Jeśli firmy w Polsce już teraz wdrożą praktyki zgodne z aktem, będą gotowe na większość wymagań międzynarodowych – dodał Kumka.
Co dalej?
Zarówno IBM, jak i Związek Banków Polskich zapowiedzieli kontynuację prac grupy roboczej. Kolejnym krokiem mają być:
- case studies z wdrożeń AI Act w konkretnych bankach,
- mapy zgodności i narzędzia wspierające dokumentację modeli,
- szkolenia dla działów compliance i IT.
Konferencja „Put AI to Work 2025” po raz kolejny pokazała, że rozwój technologii musi iść w parze z odpowiedzialnością – zarówno na poziomie regulacyjnym, jak i inżynierskim. Kwantowe procesory i sztuczna inteligencja już dziś zmieniają świat finansów. Pytanie nie brzmi już czy, ale jak się do tego przygotować.
