Koniec samowolki AI. Teraz ochronisz swoje pliki Office przed niepowołanym dostępem 

fot. Microsoft 

Microsoft wprowadza istotną zmianę w pakiecie Office, która pozwoli firmom skuteczniej blokować sztuczną inteligencję oraz inne usługi przed analizowaniem poufnych dokumentów. Zmiana ta rozszerza zabezpieczenia usługi Microsoft Purview, czyli platformy do zarządzania bezpieczeństwem danych, dając organizacjom znacznie większą kontrolę nad tym, co „widzi” AI. W obliczu masowej integracji narzędzi takich jak Copilot w Microsoft 365, decyzja ta ma uspokoić firmy obawiające się o wyciek tajnych informacji. 

Jak działa nowe blokowanie AI w plikach Office? 

Do tej pory użytkownicy w organizacjach mogli nakładać etykiety wrażliwości Microsoft Purview (tzw. sensitivity labels) w celu zabezpieczania plików. Przykładowo, oznaczenie pliku Excela jako „Poufne” skutkowało jego zaszyfrowaniem oraz nałożeniem odpowiedniego znaku wodnego. 

Dotychczasowe podejście Microsoftu pozwalało jednak niektórym usługom połączonym (w tym narzędziom sztucznej inteligencji) na analizowanie treści plików bez względu na ich status bezpieczeństwa. Budziło to spory niepokój, zwłaszcza po niedawnych incydentach, gdy poufne wiadomości e-mail objęte polityką zapobiegania utracie danych (DLP) trafiały do analizy w Copilocie. 

Co się teraz zmieni? Aktualizacja oznaczona w Message Center jako MC1297982 modyfikuje istniejące ustawienie etykiet poufności w plikach Office. Blokada rozszerza się teraz na Worda, Excela i PowerPointa, a ochrona przed analizą obejmie wszystkie połączone usługi. Co ważne, pliki z już nałożonymi etykietami otrzymają to ulepszenie automatycznie. 

Kogo dotyczą zmiany i kiedy wejdą w życie? 

Nowa funkcja jest przeznaczona wyłącznie dla klientów komercyjnych i organizacji, które posiadają licencję pozwalającą na korzystanie z Microsoft Purview. Zgodnie z oficjalnym harmonogramem wdrażanie aktualizacji zostało podzielone na dwa etapy: 

• Publiczna wersja zapoznawcza: wdrażanie rozpoczęło się w połowie maja 2026 r. i ma zakończyć się do połowy lipca 2026 r. 

• Ogólna dostępność (GA): globalne wprowadzanie funkcji ruszyło w połowie czerwca 2026 r., a jego finał przewidziano na koniec lipca 2026 roku. 

Co się dokładnie zmieni po wdrożeniu tych zmian? W oficjalnym komunikacie czytamy: 

Pliki z tym ustawieniem etykiety nie będą wysyłane do połączonych doświadczeń Microsoftu w celu analizy treści. Wcześniej to ustawienie etykiety blokowało jedynie pewną liczbę powiązanych doświadczeń; egzekwowanie jest teraz rozszerzone na aplikacje Word, Excel i PowerPoint.  

Wszystko odbędzie się automatycznie po stronie serwerów Microsoftu, wpływając na narzędzia takie jak Microsoft 365 Copilot. Zachowanie to staje się domyślne i nie wymaga od administratorów ponownej konfiguracji istniejących etykiet poufności. 

Zmiana sposobu przetwarzania danych firmowych przez AI 

Zmiana ta w bezpośredni sposób modyfikuje to, jak przetwarzane są dane firmowe. W oficjalnej dokumentacji Microsoft tłumaczy, że pliki z zastosowanymi etykietami wrażliwości są teraz w pełni blokowane przed wysyłaniem do połączonych doświadczeń Microsoftu w celu analizy. Gigant dodaje, że ma to również wpływ na same mechanizmy sztucznej inteligencji. Zmiana ta ogranicza [sposób], w jaki oznaczona etykietami zawartość może być analizowana przez połączone doświadczenia Microsoftu, wliczając w to analizę napędzaną przez AI – czytamy. 

Choć zmiana nie wymaga modyfikacji technicznych po stronie klienta, gigant z Redmond apeluje do firmowych administratorów Microsoft 365 o podjęcie kroków przygotowawczych. Zaleca się powiadomienie zespołów ds. zgodności oraz wsparcia technicznego, że pliki z etykietami mogą przestać współpracować z funkcjami AI. Konieczne może być również zrewidowanie wewnętrznych dokumentacji oraz upewnienie się, że nowe reguły na pewno odpowiadają potrzebom polityki bezpieczeństwa firmy. 

Biały Dom naciska na OpenAI. Ograniczona dostępność GPT-5.6 

fot. Ali Shaker/VOA/Wikimedia Commons (domena publiczna) 

Amerykańska administracja rządowa zwróciła się do OpenAI z prośbą o ograniczenie dostępu do jej nadchodzącego modelu sztucznej inteligencji, GPT-5.6. Zaawansowane możliwości technologiczne tego produktu wywołały zaniepokojenie urzędników, co poskutkowało rekomendacją, by model trafił na razie wyłącznie do wąskiego, zatwierdzonego przez rząd grona partnerów. 

Interwencja Białego Domu miała miejsce niedługo po tym, jak Departament Handlu nałożył restrykcje eksportowe na inną firmę z branży AI – Anthropic. W efekcie przedsiębiorstwo to zostało zmuszone do wycofania swoich najbardziej zaawansowanych modeli, Mythos i Fable, z powodu obaw Waszyngtonu oraz sektora finansowego dotyczących ich potężnych zdolności z zakresu cyberbezpieczeństwa. 

GPT-5.6 z potencjałem zablokowanego Claude Mythos 

Zarówno administracja prezydenta Donalda Trumpa, jak i OpenAI oceniają potencjał GPT 5.6 jako porównywalny do zablokowanego modelu Claude Mythos 5. OpenAI przystał na tymczasowe ograniczenia, traktując to jako kompromisową ścieżkę prowadzącą do przyszłego, pełnego upublicznienia technologii w realiach braku oficjalnych ram prawnych. 

W wewnętrznej notatce CEO OpenAI, Sam Altman, przekazał pracownikom, że rząd weryfikuje i zatwierdza dostęp dla klientów „indywidualnie”. Altman podkreślił jednocześnie: 

Jasno przekazaliśmy rządowi USA, że nie jest to nasz preferowany model współpracy w długiej perspektywie. Będziemy współdziałać z administracją oraz branżą, aby wypracować bardziej zrównoważone podejście przy kolejnych premierach. 

Brak jasnych procedur dzieli ekspertów 

Choć na początku miesiąca prezydent Trump podpisał dekret nakazujący twórcom zaawansowanych modeli AI dobrowolne zgłaszanie modeli do rządowego przeglądu na 30 dni przed premierą, odpowiednie mechanizmy i procedury wciąż nie zostały wdrożone. W sektorze technologicznym panuje chaos. 

Biały Dom bezpośrednio negocjuje ograniczenia z OpenAI, natomiast Departament Handlu odpowiada za wcześniejszą blokadę eksportową wobec Anthropic. 

Przedstawiciele administracji rządowej deklarują chęć dalszej kooperacji z twórcami AI nad wyzwaniami związanymi ze skalowaniem technologii. Z kolei eksperci rynkowi ostrzegają, że obecny, nietransparentny model działania może zahamować rozwój innowacji. 

GPT-5.5-Cyber od OpenAI naprawi dziury w sieci. Już wyprzedził Claude Mythos 5 

fot. OpenAI 

OpenAI ogłosił znaczące rozszerzenie swojej inicjatywy z zakresu cyberbezpieczeństwa o nazwie Daybreak. Projekt ten ma na celu wsparcie obrońców sieciowych w szybszym wykrywaniu, weryfikowaniu oraz naprawianiu podatności w oprogramowaniu na wczesnych etapach procesu deweloperskiego. Szczególną uwagę przykuwa aktualizacja modelu defensywnego GPT-5.5-Cyber. W jednym z benchmarków zdołał on nawet wyprzedzić rewolucyjnego Claude Mythos 5 od Anthropic. 

Nowa fizyka cyberbezpieczeństwa. Łatanie jako wąskie gardło 

Pojawienie się zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji zmieniło reguły gry w cyberbezpieczeństwie, drastycznie przyspieszając proces wykrywania luk. O ile historycznie największym wyzwaniem było samo odnajdywanie podatności, o tyle obecnie zespoły odpowiedzialne za obronę są wręcz zalewane ich liczbą. Nowym punktem krytycznym stało się masowe tworzenie poprawek. 

Dawniej wykrywanie poważnych zagrożeń wymagało unikalnej wiedzy, czasu oraz głębokiego zrozumienia złożonych systemów. Współczesne modele potrafią samodzielnie analizować obszerne bazy kodu, śledzić ścieżki ataków i weryfikować hipotezy. OpenAI podkreśla, że same raporty o błędach nie chronią nikogo – kluczowa wartość płynie z walidacji problemu, zrozumienia jego wpływu, opracowania i przetestowania łatki oraz skoordynowanego wdrożenia aktualizacji zabezpieczeń. Inicjatywa Daybreak ma na celu demokratyzację dostępu do tych technologii, aby obrońcy mogli zabezpieczyć infrastrukturę, zanim przestępcy zdążą wykorzystać luki. 

Codex Security. Od wykrycia do naprawy na masową skalę 

Od momentu uruchomienia wersji demonstracyjnej Codex Security Cloud w marcu system ten przeskanował ponad 30 mln commitów w ponad 30 tys. baz kodu. W tym czasie ludzcy recenzenci oznaczyli ponad 70 tys. wykrytych błędów jako naprawione, a ponad pół miliona podatności zostało automatycznie zweryfikowanych jako usunięte. 

Codex Security został zaprojektowane tak, aby działać jak cyfrowy inżynier ds. bezpieczeństwa, wspierający każdego twórcą oprogramowania bezpośrednio w środowisku Codex. Narzędzie analizuje kod, tworzy lub analizuje model zagrożeń, identyfikuje luki, generuje ścieżki walidacji i przygotowuje ukierunkowane łatki, pozostawiając ostateczną kontrolę w rękach człowieka. 

Najnowsza aktualizacja Codex Security wprowadza gotowe do użycia przepływy pracy. Deweloperzy mogą uruchamiać głębokie skanowania, generować raporty o stopniu ważności błędów wraz z dowodami, a także automatycznie tworzyć poprawki dopasowane do konkretnej bazy kodu. Wtyczka umożliwia również segregowanie i weryfikację zgłoszeń pochodzących z zewnętrznych skanerów, programów bug-bounty czy systemów ticketowych. Narzędzie obsługuje eksport danych do systemów zarządzania podatnościami i integruje się z plikami SARIF czy zapytaniami CodeQL, działając zarówno poprzez Codex CLI, jak i aplikację Codex. 

Aktualizacja GPT-5.5-Cyber. Model prześcignął Claude Mythos 5 

OpenAI udostępnił także pełną, zaktualizowaną wersję modelu GPT-5.5-Cyber w ramach ograniczonego dostępu dla zweryfikowanych cyberobrońców. Jest to wariant oparty na ogólnym modelu GPT-5.5, dostępnym m.in. w Microsoft 365 Copilot, cechujący się wyższą tolerancją (tzw. permisywnością) na działania związane z zaawansowanymi badaniami bezpieczeństwa oraz mniejszą liczbą nieuzasadnionych odmów w specjalistycznych zadaniach. 

Model potrafi prowadzić pogłębione analizy długiego kodu, identyfikować krytyczne komponenty, sprawdzać osiągalność podatnego fragmentu oraz testować łatki w kontrolowanych środowiskach. W branżowych benchmarkach GPT-5.5-Cyber osiągnął następujące rezultaty: 

• CyberGym (reprodukcja znanych podatności): 85,6 proc. (w porównaniu do 81.8 proc. dla standardowego GPT-5.5 oraz 83,8 proc. dla Claude Mythos 5). 

• ExploitGym (tworzenie działających exploitów z ze znanych luk): 39,5 proc. (w porównaniu do 25,95 proc. dla GPT-5.5). 

• SEC-bench Pro (długofalowe wykrywanie luk i generowanie PoC): 69,8 proc. (w porównaniu do 63,1 proc. dla GPT-5.5). 

Podczas wczesnych prac w ramach projektu Daybreak, modele GPT-5.5 oraz Codex Security pomogły już zidentyfikować i zweryfikować podatności w powszechnie używanych systemach, takich jak Firefox, V8, Safari, OpenBSD, FreeBSD oraz w implementacjach HTTP/2. OpenAI ściśle współpracuje nad audytem przedwdrożeniowym z rządem USA, w tym z Center for AI Standards and Innovation (CAISI) oraz Office of the National Cyber Director (ONCD) i OSTP. 

fot. OpenAI 

Warto przypomnieć, że potężny Claude Mythos 5 wraz z jego ogólnodostępną, bardziej ograniczoną wersją Claude Fable 5 zostały wyłączone wskutek decyzji rządu USA, o czym niedawno informowaliśmy na CentrumXP. Stało się tak po nakazie kontroli eksportu wydanym przez rząd USA pod rygorem bezpieczeństwa narodowego. Przepisy zabraniają udostępniania tych systemów jakimkolwiek obcokrajowcom (zarówno użytkownikom zewnętrznym, jak i zagranicznym pracownikom samej firmy). Aby zachować pełną zgodność z prawem, Anthropic zdecydował o całkowitym zawieszeniu dostępu do obu modeli dla wszystkich klientów. Starsze wersje, takie jak Opus i Sonnet, działają bez zakłóceń m.in. Microsoft 365 Copilot. 

Programy partnerskie i współpraca z Open Source 

OpenAI ogłosił też uruchomienie programu „Daybreak Cyber Partner Program”, który pozwala dostawcom rozwiązań cyberbezpieczeństwa integrować model GPT-5.5 wraz z Trusted Access for Cyber we własnych produktach. Wśród pierwszych partnerów znalazły się takie korporacje jak Accenture, Akamai, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, IBM, Palo Alto Networks, Proofpoint, SentinelOne, Wiz oraz Zscaler. 

Równolegle startuje inicjatywa „Patch the Planet”, realizowana wspólnie z Trail of Bits, HackerOne, Calif oraz niezależnymi badaczami i twórcami oprogramowania. Udział w niej zadeklarowało już ponad 30 projektów Open Source, w tym cURL, Go, Python, Sigstore oraz pyca/cryptography. 

Jak bezpiecznie zarządzać AI? Zyskaj pełną kontrolę z Agent 365 

fot. Microsoft 

Rozwój sztucznej inteligencji sprawił, że w środowiskach firmowych lawinowo przybywa autonomicznych agentów AI. Choć automatyzują one pracę, często działają poza radarem działów IT, stwarzając istotne ryzyko bezpieczeństwa. Microsoft wychodzi naprzeciw tym wyzwaniom, wprowadzając integrację platformy Agent 365 z rodziną rozwiązań Microsoft Entra. Vince Smith, Principal Product Manager w zespole Microsoft Entra, zaprezentował przełomowe podejście do zarządzania cyklem życia, widocznością i uprawnieniami agentów AI. Dzięki nowym narzędziom organizacje mogą traktować cyfrowych asystentów jak pełnoprawne tożsamości – obok pracowników, aplikacji czy urządzeń. 

Jeden rejestr dla rozproszonego ekosystemu AI 

Największym wyzwaniem dla współczesnych zespołów IT i bezpieczeństwa jest fragmentacja. Agenty AI mogą być uruchamiane na skrajnie różnych platformach chmurowych i biznesowych. Agent 365 rozwiązuje ten problem, oferując ujednoliconą płaszczyznę kontroli (tzw. control plane). Za pomocą prostych narzędzi administratorzy mogą zsynchronizować zewnętrznych dostawców usług z jednym, centralnym rejestrem. System natychmiastowo mapuje i wyświetla agentów działających m.in. w AWS Bedrock, Google Vertex AI, Databricks (np. Databricks Genie) czy Salesforce (np. AgentForce). 

Samo wykrycie obecności agenta to jednak za mało. Bez odpowiedniej tożsamości administratorzy widzą jedynie podstawowe metryki, takie jak data utworzenia czy wydawca, nie mając wglądu w to, do jakich zasobów systemowych dany bot próbuje uzyskać dostęp. 

Agent ID i Agent Blueprints. Tożsamość nowej generacji 

Aby okiełznać „niezarządzaną AI”, warto jest nadać agentom unikalny identyfikator Entra Agent ID (Identyfikator Agenta Microsoft Entra). Deweloperzy mogą to zrobić na etapie tworzenia lub aktualizacji bota, wykorzystując dedykowane CLI oraz SDK. Proces ten bazuje na standardzie OAuth, co gwarantuje pełną interoperacyjność między różnymi chmurami i platformami (np. zmodyfikowany w ten sposób agent z AWS Bedrock staje się w pełni widoczny dla systemów Microsoftu). 

Wraz z Agent ID wprowadzono pojęcie Agent Blueprints („Szablonów Agentów”). To potężne narzędzie do zarządzania uprawnieniami na masową skalę, oferujące: 

• Dziedziczenie uprawnień: zamiast konfigurować każdego bota z osobna, uprawnienia (np. dostęp do Microsoft Graph w celu odczytu danych użytkowników czy poczty) są przypisywane do szablonu nadrzędnego. Wszystkie powiązane z nim boty dziedziczą je automatycznie. 

• Zarządzanie poświadczeniami: dane uwierzytelniające mogą być przechowywane bezpośrednio w Entra, federowane na zewnątrz lub zarządzane systemowo (np. poprzez Azure Managed Identity). 

• Odpowiedzialność: każdy zarejestrowany agent zyskuje przypisanego opiekuna – osobę fizyczną (twórcę lub wyznaczonego menedżera), która odpowiada za jego działania i cykl życia, tzw. „Agent Sponsor”. 

fot. Microsoft 

Dzięki wpisaniu agenta do katalogu jako formalnego obiektu, automatycznie zyskuje on również domyślną ochronę w ramach platform Microsoft Purview oraz Microsoft Entra, w tym ocenę zgodności i ochronę danych wrażliwych. 

Zasada minimalnych uprawnień i dostępu warunkowego 

Wprowadzenie agentów pod parasol Microsoft Entra pozwala na zastosowanie wobec nich polityk dostępu warunkowego (ang. Conditional Access). W myśl zasady Zero Trust organizacje mogą wdrożyć ogólne reguły blokujące dostęp do firmowych zasobów dla wszystkich niezweryfikowanych agentów AI. 

W praktyce wygląda to tak, że jeśli niezarządzany bot (np. z AWS Bedrock) spróbuje odpytać system o dane pracownika, jego żądanie zostanie natychmiast odrzucone. Systemy bezpieczeństwa zarejestrują błąd autoryzacji typu invalid grant.  

fot. Microsoft 

Pełną przejrzystość zapewniają zaś szczegółowe logi logowania (ang sign-in logs) w Microsoft Entra. Administratorzy widzą w nich każdą próbę uwierzytelnienia, trafienia w polityki bezpieczeństwa oraz przyczyny ewentualnych odmów dostępu. 

Aby odblokować bezpiecznego, zweryfikowanego bota, administrator Entra musi jedynie przeanalizować jego uprawnienia, a następnie dodać konkretnego agenta jako wyjątek w odpowiedniej polityce dostępu warunkowego. Po zapisaniu zmian agent natychmiast uzyskuje bezpieczny, ściśle zdefiniowany dostęp do niezbędnych danych, co pozwala mu na poprawne wykonywanie swoich zadań. 

Koniec dzikiej AI w firmach 

Integracja Agent 365 z Microsoft Entra wyznacza nową granicę między sztywno zarządzanym a dzikim AI w przedsiębiorstwach. Zamiast budować nową, skomplikowaną infrastrukturę tożsamości, działy IT mogą wykorzystać posiadane już narzędzia do monitorowania i kontrolowania agentów programowych w taki sam sposób, w jaki dotychczas zabezpieczano ludzkich użytkowników i firmowe smartfony. Więcej informacji na temat wdrożenia tych rozwiązań można znaleźć, odwiedzając stronę aka.ms/EntraforAgents, a także zapoznając się z ofertą Onex Group. 

Bunt mediów. 400 wydawców żąda zadośćuczynienia od OpenAI i Microsoftu 

fot. Microsoft 

Wydawcy prasowi będący właścicielami i operatorami łącznie prawie 400 gazet złożyli wspólny pozew przeciwko OpenAI i Microsoftowi. Firmy te zostały oskarżone o nielegalne pobieranie (tzw. „scrapowanie”) treści w celu budowy narzędzi sztucznej inteligencji takich jak ChatGPT i Copilot. Zdaniem powodów działania te odbywały się bez wymaganej zgody oraz bez wypłaty jakiegokolwiek zadośćuczynienia finansowego. 

AI jako „gwóźdź do trumny lokalnego dziennikarstwa” 

W skardze złożonej w Sądzie Dystryktowym USA dla Południowego Okręgu Nowego Jorku wskazano, że produkty generatywnej sztucznej inteligencji powstały bezpośrednio dzięki pracy wydawców. Choć przyniosły one pozwanym miliardy dolarów wartości rynkowej, twórcy treści nie dostali z tego tytułu „ani centa”. 

Według dokumentów sądowych pozwane korporacje „systematycznie i w tajemnicy dokonywały crawlingu” stron internetowych wydawców. Roboty kopiowały całe artykuły, reportaże oraz inne oryginalne dzieła na własne serwery w celu trenowania dużych modeli językowych (LLMs). Dodatkowo z materiałów masowo usuwano informacje o zarządzaniu prawami autorskimi, a same treści są obecnie reprodukowane w odpowiedziach ChatGPT i Copilota na zapytania użytkowników. 

Wydawcy alarmują, że jeśli twórcy technologii AI nie zostaną pociągnięci do odpowiedzialności za nadużycia, nadchodzący boom technologiczny „stanie się gwoździem do trumny lokalnego dziennikarstwa”. Powodowie zaznaczają, że zainwestowali miliardy dolarów w ochronę swoich materiałów – w tym poprzez wdrażanie płatnych subskrypcji (tzw. paywalli) – co okazało się bezskuteczne w starciu z działaniami gigantów technologicznych. Domagają się oni odszkodowań ustawowych oraz nakazu sądowego powstrzymującego dalsze naruszenia prawa autorskiego i przepisów Digital Millennium Copyright Act (DMCA). 

OpenAI uważa, że postępuje uczciwie, używając publicznych danych 

Do zarzutów odniósł się już OpenAI. Rzecznik firmy, Drew Pusateri, przekazał w oświadczeniu: „Nasze modele wspierają innowację, są trenowane na publicznie dostępnych danych i zakorzenione w zasadach dozwolonego użytku (ang. fair use – przyp. red.)”. Z kolei przedstawiciele firmy Microsoft nie odpowiedzieli na prośbę o komentarz wysłaną przez redakcję Bloomberg Law. 

Opisywana sprawa to kolejny element narastającego sporu prawnego wokół twórców sztucznej inteligencji. Wcześniej osobne pozwy przeciwko Perplexity AI skierowały m.in. CNN, New York Times, Reddit oraz Merriam-Webster. 

Lokalne media walczą o przetrwanie w erze sztucznej inteligencji 

Obecny proces wyróżnia się swoją skalą i specyfiką. Jak podkreślił w wywiadzie były prokurator generalny New Jersey, Matthew Platkin, którego kancelaria Platkin LLP reprezentuje stronę powodową, jest to jak dotąd największa inicjatywa prawna podjęta przez gazety lokalne i regionalne. 

Prawnik zauważył, że wcześniejsze głośne spory – jak ten wytoczony przez New York Times – choć były pionierskie i kluczowe dla ochrony praw autorskich, nie uwzględniały bezpośrednio interesów mniejszych, lokalnych redakcji. „Lokalne wiadomości są zaufanym źródłem informacji dla zdecydowanej większości Amerykanów” – ocenił Platkin, dodając, że lokalna prasa to „solą naszej demokracji, tymczasem obecny model biznesowy postawił lokalne media w obliczu wyginięcia”. 

Platkin dodał, że zarzuty wobec OpenAI i Microsoftu są zbieżne z linią argumentacji New York Timesa, a nowy pozew poszerza koalicję podmiotów, „która znacząco ucierpiała wskutek tego błyskawicznego wzrostu”. Podsumowując sprawę, zaznaczył: 

Byłoby to niesprawiedliwe, gdyby na koniec tego wszystkiego wypracowano rozwiązanie, które przynosi korzyści tylko największym graczom na rynku, a nie ludziom wykonującym ciężką pracę przy relacjonowaniu tematów, którymi, szczerze mówiąc, niewiele redakcji w dzisiejszej Ameryce się jeszcze zajmuje.  

Sprawa została zarejestrowana pod sygnaturą Richner Commc’ns, Inc. v. Microsoft Corp., S.D.N.Y., No. 1:26-cv-05320, a skarga wpłynęła do sądu w środę, 24 czerwca 2026 roku. 

Darmowe narzędzia AI dla szkół w pakiecie Microsoft 365 Education 

fot. Microsoft 

Microsoft ogłosił rozszerzenie pakietu Microsoft 365 Education o nowe, bezpłatne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji oraz publikację raportu „2026 AI in Education Report”. Z danych wynika, że choć większość uczniów korzysta z AI, wielu brakuje formalnego przeszkolenia. Gigant wprowadza m.in. Notesy Copilota i edukacyjne agenty AI, które mają pomóc nauczycielom i uczniom w odpowiedzialnym korzystaniu z technologii. Zmiany mają zapobiec wykluczeniu cyfrowemu i zaoferować gotowe systemy ochrony bezpośrednio w codziennie używanych aplikacjach. 

Nowa strategia Microsoftu dla edukacji 

Microsoft zdecydował się na istotny krok naprzód i ogłosił rozbudowę swojej obecności w sektorze edukacyjnym, wprowadzając zestaw funkcji opartych na sztucznej inteligencji dla pakietu Microsoft 365 Education. W przeciwieństwie do wcześniejszych rozwiązań gigant nie oferuje tych opcji jako płatnych dodatków premium. Wiele kluczowych funkcji zostanie udostępnionych obecnym klientom bez dodatkowych opłat. 

Działanie to stanowi zmianę w stosunku do strategii z ubiegłego roku, kiedy wprowadzenie Microsoft 365 Copilot dla użytkowników edukacyjnych wiązało się z opłatą wynoszącą 18 dolarów miesięcznie za użytkownika. Taki próg cenowy ograniczał powszechny dostęp i uniemożliwiał wielu uczniom korzystanie z oficjalnych, zatwierdzonych przez placówki narzędzi. Udostępnienie nowych funkcji w podstawowym pakiecie pozwala tymczasem na realne wspieranie nauczania nowego pokolenia użytkowników. 

Wnioski z raportu „2026 AI in Education Report” 

Microsoft równolegle opublikował 3. edycję swojego corocznego raportu dotyczącego sztucznej inteligencji w edukacji. „2026 AI in Education Report” wskazuje na masowe wykorzystanie technologii przy jednoczesnym braku systematycznego przygotowania. Badania wyróżniają 3 główne obszary, na których powinni skupić się liderzy edukacyjni: 

• Powszechność AI w szkołach: aż 92% uczniów i liderów edukacyjnych oraz 88% nauczycieli deklaruje, że korzystało już z AI do celów powiązanych ze szkołą. Ponadto 58% liderów twierdzi, że ich placówki wdrażają lub skalują rozwiązania AI, a wzrost wykorzystania w ciągu ostatniego roku deklaruje 78% liderów, 76% nauczycieli i 65% uczniów. 

• Luka w umiejętnościach cyfrowych: mimo że 87% pedagogów oraz liderów i 79% uczniów uważa umiejętność efektywnego i odpowiedzialnego korzystania z AI za kluczową dla przyszłości, to 77% uczniów oraz 53% nauczycieli przyznaje, że nie przeszło formalnego szkolenia w tym zakresie. Z kolei 66% nauczycieli i 52% uczniów oczekuje od instytucji szkoleń w cyklu miesięcznym lub kwartalnym. 

• Potrzeba wdrożenia barier ochronnych: utrzymanie uczciwości akademickiej stanowi obawę dla 41% uczniów i 42% nauczycieli, co uwypukla potrzebę jasnych wytycznych na poziomie klasowym. 

Nowe rozwiązania Microsoftu mają na celu przełamanie tych barier w oprogramowaniu, z którego społeczność edukacyjna korzysta na co dzień. 

Nowe narzędzia dla uczniów stawiają na krytyczne myślenie 

W ramach aktualizacji pakietu Microsoft 365 Education pojawiają się rozwiązania takie jak Copilot Notebooks (Notesy Copilota) oraz agent Study and Learn. Pierwsze z nich to przestrzeń robocza oparta na AI, w której uczniowie i studenci mogą osadzać odpowiedzi bezpośrednio w swoich własnych materiałach dydaktycznych, przekształcając treść lekcji w interaktywne przewodniki do nauki i samokontroli.  

Z kolei agent Study and Learn wprowadza metody uczenia oparte na badaniach naukowych bezpośrednio do Copilot Chat. Jego zadaniem jest wizualne objaśnianie pojęć oraz prowadzenie ucznia poprzez interaktywne ćwiczenia i informacje zwrotne w czasie rzeczywistym – bez podawania gotowych rozwiązań. Nad wszystkim czuwają wbudowane mechanizmy ochrony prywatności. 

Udogodnienia dla nauczycieli w Microsoft 365 Education 

Dla kadry pedagogicznej Microsoft przygotował funkcję Unit Plans wewnątrz dedykowanego agenta Teach. Pozwala ona na szybkie tworzenie ustrukturyzowanych ram programowych opartych na naukach o uczeniu się, co skraca czas poświęcany na wstępne planowanie lekcji. W sekcji „Assignments” („Zadania”) pojawiają się także wytyczne dotyczące AI dla uczniów oraz funkcja „Learning Groups”, automatycznie kategoryzująca uczniów na podstawie danych o wynikach. 

Kolejną nowością w Microsoft 365 dla edukacji jest „Learning Zone” („Strefa nauki”), umożliwiająca prowadzenie lekcji w tempie dostosowanym przez nauczyciela z podglądem aktywności uczniów na żywo i kontrolą nad przebiegiem zajęć. Narzędzie to można integrować z Zadaniami. Microsoft udostępnia „Learning Zone” w ramach rocznego okresu próbnego na wszystkich urządzeniach z systemem Windows 11, co stanowi także zachętę dla dystryktów szkolnych do unowocześnienia infrastruktury sprzętowej. 

W odpowiedzi na zgłaszane zapotrzebowanie na edukację nauczycieli Microsoft zainicjował także globalny program szkoleniowy „Elevate for Educators”, rozwijany we współpracy z organizacjami takimi jak ISTE i ASCD. W ramach tego bezpłatnego programu przygotowano ścieżkę certyfikacyjną „AI Literacyfor Educators”, bazującą na „AI Literacy Framework” Komisji Europejskiej oraz OECD. Program ma wyposażyć pedagogów w wiedzę niezbędną do odpowiedzialnego i pewnego kierowania technologią AI w klasie. Wnioski o zaawansowane wyróżnienia dla szkół i ekspertów na rok akademicki 2026-2027 można składać do 31 lipca 2026 roku. 

Nowy poziom automatyzacji. Jak inteligentne agenty AI zmieniają firmy? 

fot. Microsoft 

Współczesny biznes przechodzi transformację dzięki agentom AI – inteligentnym programom zdolnym do realizowania złożonych, wieloetapowych zadań bez ciągłego nadzoru człowieka. W przeciwieństwie do tradycyjnej automatyzacji i prostych czatbotów narzędzia te potrafią analizować kontekst, adaptować się do zmian i podejmować autonomiczne decyzje pod nadzorem człowieka. Dzięki nowym technologiom, takim jak duże modele językowe czy systemy pamięci, organizacje mogą optymalizować koszty i skalować operacje. Co dokładnie trzeba o nich wiedzieć? 

Czym Są Agenty AI? 

Agent AI to inteligentne oprogramowanie, które postrzega swoje otoczenie oraz podejmuje decyzje i działania w celu osiągnięcia określonych celów. W przeciwieństwie do tradycyjnej automatyzacji lub czatbotów, takich jak ChatGPT, Gemini albo Microsoft 365 Copilot w zwykłym trybie konwersacyjnym, agenty AI łączą rozumowanie, planowanie i zdolność adaptacji, aby radzić sobie ze złożonymi zadaniami w różnych systemach. Stanowią one przejście od narzędzi reaktywnych do proaktywnej, sterowanej celami automatyzacji, która wspiera transformację przedsiębiorstw. 

Agenty AI są projektowane tak, aby postrzegać, rozumować i działać. Interpretują dane ze swojego otoczenia, stosują modele podejmowania decyzji i wykonują działania zgodne ze zdefiniowanymi celami. Ta funkcja pozwala organizacjom wyjść poza statyczne przepływy pracy w kierunku dynamicznych, świadomych kontekstu operacji. 

W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów automatyzacji, które wymagają jasnych instrukcji dla każdego scenariusza, agenty AI potrafią dostosowywać się do nowych informacji i odpowiednio korygować swoje działania. Ta elastyczność czyni je idealnymi do środowisk, w których warunki zmieniają się często – takich jak obsługa klienta, operacje IT, zarządzanie łańcuchem dostaw czy ochrona cyberbezpieczeństwa. 

Istnieje też multum innych zastosowań, w tym pogłębiony research, praca naukowa w domenach chemii czy biologii, robienie zakupów, obsługa systemu i aplikacji, granie w gry, wyszkukiwanie podatności (lub w zabezpieczeniach) w oprogramowaniu, a nawet miksowanie muzyki na żywo. Agenty można wytrenować w niemal dowolnych czynnościach, a coraz częściej nie wymagają one nawet specjalnego, długotrwałego i kosztownego treningu. W niektórych środowiskach, takich jak np. gry komputerowe, systemy oparte na „frontierowych” modelach potrafią działać optymalnie tylko w oparciu o dane wizualne i wywnioskowaną w krótkim czasie logikę. 

Agentyczna AI napędza transformację przedsiębiorstw 

Agentyczna sztuczna inteligencja staje się kluczowa dla nowoczesnych operacji biznesowych. Organizacje używają jej do automatyzacji wieloetapowych procesów, reagowania na dynamiczne warunki i dostarczania spójnych wyników na dużą skalę. 

Agenty AI pozwalają organizacjom m.in. na skalowanie podejmowania decyzji bez zwiększania zatrudnienia, zmniejszenie ryzyka operacyjnego poprzez minimalizację błędów ludzkich czy przyspieszenie innowacji dzięki automatyzacji złożonych, przepływów pracy angażujących wiele aplikacji i źródeł danych. 

W czasie gdy przedsiębiorstwa dążą do poprawy wydajności, redukcji kosztów i utrzymania konkurencyjności, copiloty i agenty AI odgrywają krytyczną rolę. Narzędzia te redefiniują pojęcie produktywności, odciążając pracowników z monotonnych, powtarzalnych zadań i pozwalając im skupić się na strategicznych projektach. 

Copiloty wspierają zespoły w czasie rzeczywistym, działając jako inteligentni asystenci, podczas gdy autonomiczne agenty AI przejmują kontrolę nad całymi, wieloetapowymi procesami biznesowymi. W efekcie firmy nie tylko drastycznie zmniejszają liczbę błędów i koszty operacyjne, ale zyskują elastyczność, która pozwala im błyskawicznie reagować na dynamiczne zmiany rynkowe. 

Zasady działania agentów AI 

Agenty AI działają w ciągłym cyklu postrzegania, rozumowania i działania. Zbierają dane wejściowe z różnych źródeł, analizują je za pomocą modeli i określają najlepszy kurs działania. Pętle zwrotne pozwalają im adaptować się i ulepszać swoje działanie wraz z upływem czasu. 

Oto przykład, jak może to wyglądać w przepływie pracy operacji IT: 

• Postrzeganie: agent wykrywa alert z systemu monitorowania. 

• Rozumowanie: analizuje logi, koreluje zdarzenia i ustala przyczynę źródłową. 

• Działanie: wdraża rozwiązanie, takie jak zrestartowanie usługi lub odizolowanie zainfekowanego punktu końcowego. 

• Informacja zwrotna: rejestruje wynik, aktualizuje swoją bazę wiedzy i usprawnia przyszłe reakcje. 

Ten zamknięty obieg umożliwia agentom AI obsługę zadań, które wcześniej wymagały interwencji człowieka. Teraz nasza rola polega na byciu „orkiestratorem” tych agentów, o czym szerzej pisaliśmy na CentrumXP w artykule na temat Copilot Cowork. 

Ponadto agenty AI składają się z czterech podstawowych części. Komponenty te tworzą pętlę zwrotną, która umożliwia autonomię działania i ciągłe doskonalenie agentów. Należą do nich: 

• Moduły postrzegania: zbierające dane z aplikacji, czujników lub danych wejściowych użytkownika. 

• Silniki rozumowania: stosujące logikę i modele w celu interpretacji kontekstu i planowania działań. 

• Systemy pamięci: przechowujące dane do nauki. 

• Frameworki wykonawcze: realizujące działania w połączonych systemach. 

W cyklu pracy agenta AI dane przepływają przez jego silnik rozumowania, który ocenia kontekst i przewiduje wyniki. W miarę jak program uczy się efektów swoich działań, pętla zwrotna udoskonala jego decyzje w miarę upływu czasu. Aby upewnić się, że agenty AI pozostają godne zaufania, ważne jest, aby organizacje ściśle monitorowały ich wydajność, co jest możliwe przy użyciu narzędzi na platformach takich jak omawiany przez nas wcześniej Microsoft Agent 365. 

Czym się różnią agenty AI od czatbotów? 

Podczas gdy czatboty (boty konwersacyjne) są nomen omen projektowane do rozmów i często podążają za zdefiniowanymi skryptami, agenty AI planują i wykonują wieloetapowe zadania w różnych systemach. Agentyczna sztuczna inteligencja może współpracować z chatbotami i traktować je jako interfejs do porozumiewania się z użytkownikiem, lecz agenty wychodzą poza dialog, aby dostarczać bardziej złożone wyniki. 

Przykładowo czatbot może odpowiedzieć na proste lub bardziej złożone pytanie dotyczące rozliczeń, podczas gdy agent AI może przetworzyć zwrot pieniędzy, zaktualizować rekordy i powiadomić klienta – wszystko to w sposób autonomiczny, wymagający od człowieka jedynie zatwierdzenia końcowego wyniku lub – w razie niespełnienia oczekiwań – jego odrzucenia, doprecyzowania w formie uzupełniającego prompta, wydania instrukcji ponownego wykonania zadania albo ręcznej edycji wyniku. Człowiek może też w dowolnym momencie przerwać proces lub samemu przejąć stery (w zależności od narzędzia). 

Agenty różnią się także od tradycyjnej automatyzacji zadań, która zakłada wykonywanie powtarzalnych, opartych na sztywnych regułach czynności. Agenty AI interpretują kontekst, dostosowują się do zmieniających się warunków i podejmują dynamiczne decyzje. Ta zdolność adaptacji pozwala autonomicznym agentom na radzenie sobie ze scenariuszami, które wcześniej wymagały ludzkiego nadzoru. 

Jakie technologie stoją za agentami AI? 

Agenty AI nie mogłyby funkcjonować bez zaawansowanego zaplecza technologicznego, którego fundament stanowią duże modele językowe (LLMs) lub w niektórych przypadkach – małe modele językowe (SLMs). To właśnie one odpowiadają za naturalne rozumienie komunikatów oraz dają systemom zdolność logicznego rozumowania, co pozwala maszynom poprawnie interpretować intencje i analizować napływające informacje. 

Kolejnym niezbędnym elementem są frameworki orkiestracji. Ich zadaniem jest spinanie całego środowiska pracy agenta, bowiem to one koordynują działanie poszczególnych narzędzi i dbają o płynny przepływ informacji pomiędzy różnymi źródłami danych. 

Ostatnim filarem tej architektury są interfejsy API oraz bezpieczne integracje systemowe. Dzięki nim inteligentne agenty uzyskują bezpośrednie połączenie z zasobami przedsiębiorstwa, co umożliwia im bezpieczne pobieranie danych i natychmiastowe podejmowanie działań w czasie rzeczywistym. 

Rzeczywiste zastosowania agentów AI w firmach 

Agentowa sztuczna inteligencja to nie tylko teoria, lecz zupełnie praktyczne narzędzie do użycia przez pracowników firm. Organizacje przekształcają swój sposób pracy z agentami AI poprzez automatyzację złożonych przepływów pracy w całych operacjach. Oto tylko kilka rzeczywistych zastosowań dla agentów AI: 

• Obsługa klienta: rozwiązywanie problemów i inteligentna eskalacja spraw. 

• Operacje IT: wykrywanie anomalii i usuwanie incydentów. 

• Finanse: automatyzacja uzgodnień i kontroli zgodności. 

• HR: usprawnianie wdrożeń pracowników i zarządzania politykami. 

• Marketing: personalizacja kampanii i poprawa zaangażowania klientów. 

• Łańcuch dostaw: przewidywanie popytu i dynamiczne zarządzanie zapasami. 

Organizacje, które wdrożyły agenty AI, czerpią z tego liczne korzyści, do których należą: szybsze wykonywanie zadań, poprawa dokładności i spójności wyników, zmniejszenie liczby ręcznych interwencji, co pozwala zaoszczędzić czas i koszty operacyjne, a także zwiększona zgodność z przepisami dzięki audytowalnym procesom. 

Jak tworzyć i wdrażać odpowiedzialne agenty AI? 

Wiele firm tworzy agenty AI za pomocą Microsoft Copilot Studio, aby pomóc w usprawnieniu podejmowania decyzji, podnoszeniu jakości doświadczeń klientów, oszczędzaniu pieniędzy i osiąganiu lepszych wyników. Chcesz się do tego zabrać i wspomóc pracę swojego zespołu? Oto trzy proste kroki, jak zacząć: 

1. Zidentyfikuj procesy, które wymagają rozumowania kontekstowego oraz wieloetapowego wykonania, i rozważ stworzenie agentów AI w celu usprawnienia tych zadań. 

2. Zaangażuj zespoły IT, operacyjne i ds. zgodności na wczesnym etapie procesu, aby wspierać współpracę między działami. 

3. Zacznij od projektów pilotażowych, które przynoszą mierzalną wartość, a następnie stopniowo zwiększaj skalę wdrożenia. 

Microsoft utrzymuje pogląd, że ramy etyczne oraz polityki zarządzania są krytyczne dla bezpiecznego, odpowiedzialnego wdrażania agentów AI. Odpowiedzialne wdrażanie AI obejmuje walidację z udziałem człowieka w pętli decyzyjnej (tzw. human-in-the-loop), przejrzyste podejmowanie decyzji i ścieżki audytu. 

Przyszłość należy do firm korzystających z agentów AI 

W miarę jak rosnąca liczba organizacji przyjmuje agenty AI, technologia ta będzie ewoluować. Kilka wyłaniających się trendów prawdopodobnie ukształtuje następną generację automatyzacji przedsiębiorstw. Eksperci z Microsoft wskazują na: 

• Rozwój współpracy wieloagentowej, gdzie wiele agentów współpracuje ze sobą w celu koordynowania wyników i osiągania złożonych celów. 

• Trwałą pamięć zapewniającą długoterminowy kontekst. 

• Zaawansowane modele rozumowania do adaptacyjnego podejmowania decyzji. 

• Dopasowane rozwiązania dla opieki zdrowotnej, finansów, produkcji i innych branż. 

Co dalej? Zarówno jutro, jak i w dalekiej przyszłości agenty AI będą nadal kluczowym narzędziem dla inteligentnych operacji w przedsiębiorstwach. Ich wdrożenie i korzystanie z nich do automatyzacji procesów może zapewnić firmie przewagę na rynku, co dziś jest nie mniej ważne niż w poprzednich dekadach wykorzystanie komputerów i internetu. Jak wykorzystać ten nowy potencjał? Na stronie z ofertą Onex Group dowiesz się, jak przeprowadzić cyfrową transformację firmy w erze AI.