{"id":10405,"date":"2026-08-26T15:44:08","date_gmt":"2026-08-26T13:44:08","guid":{"rendered":"https:\/\/adaptivegrc.com\/?post_type=articles&p=10405"},"modified":"2026-08-26T15:48:55","modified_gmt":"2026-08-26T13:48:55","slug":"ai-w-tprm-zarzadzanie-ryzykiem-dostawcow","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/adaptivegrc.com\/pl\/materialy\/artykuly\/ai-w-tprm-zarzadzanie-ryzykiem-dostawcow\/","title":{"rendered":"AI w TPRM \u2013 jak sztuczna inteligencja zmienia zarz\u0105dzanie ryzykiem dostawc\u00f3w?"},"content":{"rendered":"\n

Wsp\u00f3\u0142czesna organizacja jest w du\u017cej mierze zbudowana z us\u0142ug innych firm. Infrastruktura dzia\u0142a w chmurze, p\u0142ace obs\u0142uguje zewn\u0119trzny podmiot, systemy wsparcia klienta dostarcza kolejny \u2013 a ka\u017cdy z tych dostawc\u00f3w ma w\u0142asnych poddostawc\u00f3w. To sprawia, \u017ce TPRM (third-party risk management<\/em>) bardzo si\u0119 komplikuje.<\/p>\n\n\n\n

Sztuczna inteligencja (AI) w TPRM<\/a>, czyli w zarz\u0105dzaniu ryzykiem stron trzecich, oznacza wykorzystanie uczenia maszynowego i modeli j\u0119zykowych do automatyzacji proces\u00f3w identyfikacji, oceny i bie\u017c\u0105cego monitorowania ryzyka, kt\u00f3re wnosz\u0105 do organizacji dostawcy i partnerzy biznesowi.<\/p>\n\n\n\n

Warto od razu podkre\u015bli\u0107, \u017ce AI nie zast\u0105pi procesu zarz\u0105dzania ryzykiem dostawc\u00f3w. Usuwa natomiast w\u0105skie gard\u0142o pracy r\u0119cznej \u2013 to, kt\u00f3re sprawia, \u017ce ocena dostawc\u00f3w obejmuje w praktyce tylko niewielk\u0105 ich cz\u0119\u015b\u0107, odbywa si\u0119 powierzchownie i raz do roku.<\/p>\n\n\n\n

Rozrastaj\u0105ca si\u0119 sie\u0107 dostawc\u00f3w: dlaczego ryzyko przeros\u0142o zespo\u0142y, kt\u00f3re maj\u0105 nim zarz\u0105dza\u0107?<\/h2>\n\n\n\n

Na z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 zarz\u0105dzania ryzykiem stron trzecich sk\u0142adaj\u0105 si\u0119 trzy zjawiska.<\/p>\n\n\n\n

Pierwszym jest skala. Liczba relacji z dostawcami ros\u0142a w ostatnich latach znacznie szybciej ni\u017c zespo\u0142y odpowiedzialne za ich nadz\u00f3r. Du\u017ce organizacje cz\u0119sto nie potrafi\u0105 nawet precyzyjnie okre\u015bli\u0107, z iloma podmiotami wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105, poniewa\u017c dzia\u0142 zakup\u00f3w, marketing i poszczeg\u00f3lne jednostki biznesowe zawieraj\u0105 umowy niezale\u017cnie od siebie. Skal\u0119 zjawiska dobrze pokazuj\u0105 dane EY z 2025 roku: programy TPRM dzia\u0142aj\u0105ce kr\u00f3cej ni\u017c trzy lata obs\u0142uguj\u0105 275 dostawc\u00f3w (mediana), a te z ponad dziesi\u0119cioletnim sta\u017cem \u2013 80, poniewa\u017c nauczy\u0142y si\u0119 priorytetyzowa\u0107 wed\u0142ug ryzyka, zamiast ocenia\u0107 wszystkich po kolei. Ciemn\u0105 stron\u0105 tego medalu jest jednak to, \u017ce cz\u0119\u015b\u0107 podwykonawc\u00f3w \u201ewypada\u201d z procesu oceny ryzyka.<\/p>\n\n\n\n

Zmieni\u0142 si\u0119 przy tym r\u00f3wnie\u017c zasi\u0119g wewn\u0119trzny tego procesu: w banku, w kt\u00f3rym dawniej ryzykiem stron trzecich zajmowa\u0142y si\u0119 jeden lub dwa piony, dzi\u015b mo\u017ce ich by\u0107 ponad dwadzie\u015bcia.<\/p>\n\n\n\n

Drugim jest ograniczona widoczno\u015b\u0107. Tradycyjna ocena dostawcy opiera si\u0119 na corocznej ankiecie \u2013 a wi\u0119c na samoocenie \u2013 wype\u0142nianej przez stron\u0119 najmniej zainteresowan\u0105 ujawnianiem s\u0142abo\u015bci i opisuj\u0105cej stan z jednego dnia w roku. Taki obraz szybko si\u0119 dezaktualizuje. Dostawca, kt\u00f3ry w marcu by\u0142 wyp\u0142acalny i dobrze zabezpieczony, w pa\u017adzierniku mo\u017ce nie by\u0107 ani jednym, ani drugim \u2013 a organizacja dowie si\u0119 o tym dopiero przy kolejnym przegl\u0105dzie.<\/p>\n\n\n\n

Trzecim s\u0105 regulacje. Dyrektywa NIS2<\/a> i rozporz\u0105dzenie DORA przekszta\u0142ci\u0142y nadz\u00f3r nad dostawcami z dobrej praktyki operacyjnej w udokumentowany obowi\u0105zek, z kt\u00f3rego trzeba si\u0119 rozliczy\u0107. Spraw\u0119 komplikuj\u0105 dodatkowo dostawcy samych dostawc\u00f3w. Ich problemy staj\u0105 si\u0119 problemami organizacji, cho\u0107 nie \u0142\u0105czy jej z nimi \u017cadna umowa.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Od migawki do ci\u0105g\u0142ego sygna\u0142u: co naprawd\u0119 zmienia AI w zarz\u0105dzaniu ryzykiem dostawc\u00f3w?<\/h2>\n\n\n\n

Zmian\u0119 najlepiej opisa\u0107 na trzech osiach. Ocena okresowa ust\u0119puje miejsca ocenie prowadzonej w spos\u00f3b ci\u0105g\u0142y. Analiza pr\u00f3bki dostawc\u00f3w ust\u0119puje analizie ca\u0142ej ich populacji. A dane ze sformalizowanych ankiet zostaj\u0105 uzupe\u0142nione o materia\u0142 nieustrukturyzowany: umowy, raporty, doniesienia medialne, dane z rejestr\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n

R\u00f3wnie istotne jest to, co si\u0119 nie zmienia. Apetyt na ryzyko, kryteria klasyfikacji dostawc\u00f3w, decyzje o akceptacji ryzyka i odpowiedzialno\u015b\u0107 za nie pozostaj\u0105 w gestii ludzi \u2013 analityk\u00f3w, w\u0142a\u015bcicieli relacji i zarz\u0105du.<\/p>\n\n\n\n

Obszar TPRM<\/strong><\/td>Podej\u015bcie tradycyjne<\/strong><\/td>Podej\u015bcie wspierane przez AI<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
Due diligence<\/em><\/td>R\u0119czny przegl\u0105d ankiet i dokumentacji<\/td>Automatyczna analiza dokument\u00f3w i wykrywanie luk wzgl\u0119dem wymaga\u0144<\/td><\/tr>
Ocena ryzyka<\/td>Statyczna klasyfikacja nadana przy onboardingu<\/td>Dynamiczna segmentacja wed\u0142ug krytyczno\u015bci i dost\u0119pu do danych<\/td><\/tr>
Monitorowanie<\/td>Coroczna ponowna ocena<\/td>Ci\u0105g\u0142a analiza sygna\u0142\u00f3w cybernetycznych, finansowych i sankcyjnych<\/td><\/tr>
Analiza um\u00f3w<\/td>Indywidualna lektura ka\u017cdego dokumentu<\/td>Baza um\u00f3w przeszukiwalna jak zbi\u00f3r danych<\/td><\/tr>
Scoring ryzyka<\/td>Wynik w arkuszu, rzadko aktualizowany<\/td>Wynik przeliczany na bie\u017c\u0105co wraz z nap\u0142ywem danych<\/td><\/tr>
Eskalacja<\/td>Problem wykrywany przy kolejnym przegl\u0105dzie<\/td>Alert w ci\u0105gu dni od istotnej zmiany<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Segmentacja, kt\u00f3ra si\u0119 broni: jak AI pomaga ustali\u0107, kt\u00f3rzy dostawcy naprawd\u0119 si\u0119 licz\u0105?<\/h2>\n\n\n\n

Najcz\u0119stszym b\u0142\u0119dem program\u00f3w TPRM jest ocenianie dostawcy materia\u0142\u00f3w biurowych i platformy bankowo\u015bci centralnej wed\u0142ug tej samej logiki. Algorytmy potrafi\u0105 sklasyfikowa\u0107 ca\u0142\u0105 populacj\u0119 dostawc\u00f3w wed\u0142ug krytyczno\u015bci, wra\u017cliwo\u015bci przetwarzanych danych, poziomu dost\u0119pu do system\u00f3w, geografii i zast\u0119powalno\u015bci. Dzi\u0119ki temu g\u0142\u0119boko\u015b\u0107 oceny koncentruje si\u0119 tam, gdzie skutki awarii by\u0142yby najpowa\u017cniejsze.<\/p>\n\n\n\n

Dzie\u0144 pracy analityka: co da si\u0119 z niego odzyska\u0107?<\/h2>\n\n\n\n

Typowy pakiet onboardingowy<\/em> zawiera wype\u0142nion\u0105 ankiet\u0119, polityk\u0119 bezpiecze\u0144stwa, plan ci\u0105g\u0142o\u015bci dzia\u0142ania, raport z audytu lub certyfikat ISO 27001, sprawozdania finansowe i umow\u0119. Rzetelny przegl\u0105d takiego zestawu zajmuje do\u015bwiadczonemu analitykowi wi\u0119kszo\u015b\u0107 dnia pracy.<\/p>\n\n\n\n

Odczytywanie i porz\u0105dkowanie takiej dokumentacji automatyzowano od dawna. Narz\u0119dzia potrafi\u0142y wydoby\u0107 daty, zakres certyfikacji, nazwy podmiot\u00f3w czy obecno\u015b\u0107 wymaganych klauzul \u2013 i na tym si\u0119 zatrzymywa\u0142y. Nowe jest co innego: model j\u0119zykowy zestawia dokumenty ze sob\u0105 i zauwa\u017ca na przyk\u0142ad, \u017ce deklaracja z\u0142o\u017cona w ankiecie nie znajduje pokrycia w tre\u015bci polityki bezpiecze\u0144stwa. Na tym polega przej\u015bcie od wyszukiwania do wnioskowania.<\/p>\n\n\n\n

Wynikiem jest uporz\u0105dkowane podsumowanie z odno\u015bnikami do materia\u0142u \u017ar\u00f3d\u0142owego. Decyzj\u0119 nadal podejmuje analityk \u2013 ale podejmuje j\u0105, maj\u0105c przed sob\u0105 gotow\u0105 list\u0119 rozbie\u017cno\u015bci, a nie stos dokument\u00f3w do przeczytania. I podejmuje j\u0105 wobec ka\u017cdego dostawcy, a nie tylko wobec pi\u0119\u0107dziesi\u0119ciu najwi\u0119kszych.<\/p>\n\n\n\n

Sama analiza dokument\u00f3w to tylko jeden etap: ocena dostawcy przechodzi zwykle przez wiele r\u0105k \u2013 w\u0142a\u015bciciela relacji, zesp\u00f3\u0142 bezpiecze\u0144stwa, dzia\u0142 prawny \u2013 i to przekazywanie sprawy mi\u0119dzy nimi, a nie lektura dokument\u00f3w, bywa najd\u0142u\u017cszym odcinkiem ca\u0142ego procesu. Zautomatyzowany obieg kieruje spraw\u0119 do w\u0142a\u015bciwej osoby na podstawie klasyfikacji dostawcy, pilnuje termin\u00f3w i rejestruje ka\u017cde zatwierdzenie, dzi\u0119ki czemu ocena nie zatrzymuje si\u0119 na czyjej\u015b skrzynce odbiorczej.<\/p>\n\n\n\n

Sama analiza dokument\u00f3w to tylko jeden etap.<\/div><\/div><\/span>
Ocena dostawcy przechodzi zwykle przez wiele r\u0105k \u2013 w\u0142a\u015bciciela relacji, zesp\u00f3\u0142 bezpiecze\u0144stwa, dzia\u0142 prawny \u2013 i to przekazywanie sprawy mi\u0119dzy nimi, a nie lektura dokument\u00f3w, bywa najd\u0142u\u017cszym odcinkiem ca\u0142ego procesu. Zautomatyzowany obieg kieruje spraw\u0119 do w\u0142a\u015bciwej osoby na podstawie klasyfikacji dostawcy, pilnuje termin\u00f3w i rejestruje ka\u017cde zatwierdzenie, dzi\u0119ki czemu ocena nie zatrzymuje si\u0119 na czyjej\u015b skrzynce odbiorczej.<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

Monitoring ci\u0105g\u0142y dostawc\u00f3w: sk\u0105d wiadomo, \u017ce mi\u0119dzy przegl\u0105dami dzieje si\u0119 \u017ale?<\/h2>\n\n\n\n

Profil ryzyka dostawcy mo\u017cna dzi\u015b utrzymywa\u0107 jako obraz aktualizowany na bie\u017c\u0105co, budowany ze \u017ar\u00f3de\u0142, kt\u00f3rych \u017caden zesp\u00f3\u0142 nie by\u0142by w stanie \u015bledzi\u0107 r\u0119cznie. Po stronie cyberbezpiecze\u0144stwa s\u0105 to ujawnione naruszenia, wycieki danych uwierzytelniaj\u0105cych i stan zewn\u0119trznej powierzchni ataku, czyli tego, co dostawca wystawia na widok publicznej sieci \u2013 otwarte us\u0142ugi, nieaktualne oprogramowanie, wygas\u0142e certyfikaty, zapomniane \u015brodowiska testowe.<\/p>\n\n\n\n

Po stronie zgodno\u015bci \u2013 listy sankcyjne, post\u0119powania organ\u00f3w nadzoru, spory s\u0105dowe i negatywne doniesienia medialne. Po stronie finansowej \u2013 pogorszenie ratingu, op\u00f3\u017anienia w sk\u0142adaniu sprawozda\u0144 czy wnioski o upad\u0142o\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n

Modele j\u0119zykowe rozwi\u0105za\u0142y przy tym problem, kt\u00f3ry przez lata czyni\u0142 taki monitoring niewykonalnym: czytanie ogromnych ilo\u015bci nieustrukturyzowanego tekstu w wielu j\u0119zykach i rozstrzyganie, czy dana wiadomo\u015b\u0107 dotyczy konkretnego dostawcy, czy jedynie firmy o podobnej nazwie. Gdy sytuacja dostawcy zmienia si\u0119 w istotny spos\u00f3b, organizacja dowiaduje si\u0119 o tym w ci\u0105gu dni, a nie przy okazji nast\u0119pnego audytu.<\/p>\n\n\n\n

Sam sygna\u0142 to jednak dopiero po\u0142owa pracy, bo monitoring przynosi warto\u015b\u0107 tylko wtedy, gdy alerty trafiaj\u0105 do uporz\u0105dkowanego procesu \u2013 z przypisanymi w\u0142a\u015bcicielami, progami eskalacji i \u015bladem audytowym. W\u0142a\u015bnie w ten spos\u00f3b modu\u0142 monitorowania dostawc\u00f3w w AdaptiveGRC \u0142\u0105czy dane zewn\u0119trzne z wewn\u0119trznym obiegiem pracy w organizacji.<\/p>\n\n\n\n

Monitorowanie cyberryzyka dostawc\u00f3w: kt\u00f3ry alert jest tym pilnym?<\/h2>\n\n\n\n

Dane o stanie zabezpiecze\u0144 dostawcy nabieraj\u0105 znaczenia dopiero w zestawieniu z tym, do czego ten dostawca faktycznie ma dost\u0119p. Podmiot o s\u0142abych zabezpieczeniach, kt\u00f3ry nie przetwarza niczego wra\u017cliwego, to szum. Podmiot o przeci\u0119tnych zabezpieczeniach, kt\u00f3ry posiada uprawnienia administracyjne do kluczowego systemu, to incydent, kt\u00f3ry jeszcze si\u0119 nie wydarzy\u0142. Bez tej korelacji oba \u015bwiec\u0105 na pulpicie tym samym pomara\u0144czowym kolorem. Ma to znaczenie tym wi\u0119ksze, \u017ce naruszenia u stron trzecich sta\u0142y si\u0119 jedn\u0105 z g\u0142\u00f3wnych dr\u00f3g wej\u015bcia atakuj\u0105cych do organizacji.<\/p>\n\n\n\n

Skal\u0119 problemu pokazuje raport Verizon Data Breach Investigations Report<\/a>. W edycji z 2026 roku strona trzecia by\u0142a zaanga\u017cowana w 48% wszystkich narusze\u0144 \u2013 o 60% wi\u0119cej ni\u017c rok wcze\u015bniej. Dwie edycje wstecz by\u0142o to 15%. Przyczyny rzadko bywaj\u0105 przy tym wyrafinowane: najcz\u0119\u015bciej jest to brak lub b\u0142\u0119dna konfiguracja uwierzytelniania wielosk\u0142adnikowego po stronie dostawcy oraz nadmiarowe uprawnienia dost\u0119pu.<\/p>\n\n\n\n

Wiadomo\u015bci na \u017cywo czy zabytek: co daje dynamiczny scoring ryzyka dostawcy?<\/h2>\n\n\n\n

Wynik ryzyka nadany przy onboardingu mo\u017ce w ci\u0105gu kilku miesi\u0119cy straci\u0107 zwi\u0105zek z rzeczywisto\u015bci\u0105. Natomiast ocena aktualizowana na bie\u017c\u0105co zmienia si\u0119 wraz z nap\u0142ywem nowych danych i uwzgl\u0119dnia wag\u0119 krytyczno\u015bci dostawcy. Co kluczowe dla \u0142adu organizacyjnego, da si\u0119 j\u0105 rozliczy\u0107: zawsze wida\u0107, kt\u00f3re sygna\u0142y zmieni\u0142y wynik.<\/p>\n\n\n\n

Analityka predykcyjna idzie o krok dalej: na podstawie wzorc\u00f3w z wcze\u015bniejszych problem\u00f3w dostawc\u00f3w wskazuje relacje zagro\u017cone pogorszeniem. Tu potrzebne jest jednak wyra\u017ane zastrze\u017cenie, bo dojrza\u0142o\u015b\u0107 tych metod jest bardzo nier\u00f3wna. Prognozowanie k\u0142opot\u00f3w finansowych opiera si\u0119 na dziesi\u0119cioleciach danych o upad\u0142o\u015bciach, op\u00f3\u017anieniach p\u0142atniczych i zmianach rating\u00f3w \u2013 to stosunkowo solidna podstawa. Prognozowanie narusze\u0144 bezpiecze\u0144stwa takiego zaplecza nie ma: incydenty u dostawc\u00f3w bywaj\u0105 ujawniane wybi\u00f3rczo, z op\u00f3\u017anieniem albo wcale, wi\u0119c zbiory historyczne s\u0105 fragmentaryczne. Predykcja w TPRM pozostaje zatem narz\u0119dziem, kt\u00f3re podpowiada, gdzie skierowa\u0107 uwag\u0119 \u2013 nie wyrokiem.<\/p>\n\n\n\n

Zarz\u0105d i osoby odpowiedzialne za ryzyko mog\u0105 polega\u0107 na scoringu tylko wtedy, gdy potrafi\u0105 wyja\u015bni\u0107 jego wyniki. Dlatego model scoringowy w AdaptiveGRC zachowuje pe\u0142n\u0105 histori\u0119 zmian i przejrzysto\u015b\u0107 kryteri\u00f3w \u2013 tak, aby zawsze da\u0142o si\u0119 wskaza\u0107, sk\u0105d wzi\u0105\u0142 si\u0119 ka\u017cdy wynik.<\/p>\n\n\n\n

Kt\u00f3re umowy zawieraj\u0105 prawo do audytu, czyli co daje analiza um\u00f3w i polityk przez AI w TPRM?<\/h2>\n\n\n\n

Wiele organizacji nie umie odpowiedzie\u0107 na podstawowe pytania o w\u0142asne umowy. Kt\u00f3re przewiduj\u0105 obowi\u0105zek powiadomienia o naruszeniu i w jakim terminie? Kt\u00f3re pozwalaj\u0105 na podwykonawstwo bez zgody? Kt\u00f3re zawieraj\u0105 postanowienia wymagane obecnie przez DORA? Modele j\u0119zykowe potrafi\u0105 przeanalizowa\u0107 ca\u0142y zas\u00f3b um\u00f3w i udzieli\u0107 odpowiedzi mo\u017cliwych do zweryfikowania w tek\u015bcie \u017ar\u00f3d\u0142owym \u2013 zamieniaj\u0105c szaf\u0119 z segregatorami w przeszukiwalny zbi\u00f3r danych.<\/p>\n\n\n\n

Agenci AI w TPRM: co si\u0119 dzieje, gdy system nie tylko odpowiada, ale dzia\u0142a?<\/h2>\n\n\n\n

Agent AI w TPRM r\u00f3\u017cni si\u0119 od zwyk\u0142ego modelu tym, \u017ce wykonuje wieloetapowe zadania z u\u017cyciem r\u00f3\u017cnych narz\u0119dzi, a nie tylko odpowiada na pojedyncze pytanie. W praktyce mo\u017ce to wygl\u0105da\u0107 tak: agent wykrywa niepokoj\u0105cy sygna\u0142 dotycz\u0105cy dostawcy, si\u0119ga po jego umow\u0119 i histori\u0119 ocen, ustala, do kt\u00f3rych system\u00f3w wewn\u0119trznych ten dostawca ma dost\u0119p, przygotowuje podsumowanie, tworzy ukierunkowan\u0105 ankiet\u0119 uzupe\u0142niaj\u0105c\u0105, otwiera zadanie naprawcze i powiadamia opiekuna relacji. Praca, kt\u00f3ra dzi\u015b zajmuje zespo\u0142owi kilka dni, toczy si\u0119 w spos\u00f3b ci\u0105g\u0142y.<\/p>\n\n\n\n

Trzeba jednak jasno okre\u015bli\u0107, gdzie ko\u0144czy si\u0119 rola agenta. Ci\u0105g jego dzia\u0142a\u0144 zamyka si\u0119 rekomendacj\u0105 dla cz\u0142owieka albo utworzeniem zadania do realizacji \u2013 nigdy samodzieln\u0105 egzekucj\u0105. Zawieszenie wsp\u00f3\u0142pracy, akceptacja ryzyka szcz\u0105tkowego czy wypowiedzenie umowy to decyzje o skutkach prawnych i finansowych, a odpowiedzialno\u015b\u0107 za nie spoczywa na konkretnych osobach w organizacji i nie daje si\u0119 przenie\u015b\u0107 na agenta AI. Wynika to nie tyle z wyra\u017anego zakazu w przepisach, ile z dw\u00f3ch rzeczy naraz: z wymogu skutecznego nadzoru ludzkiego nad systemami wysokiego ryzyka oraz z tego, \u017ce zar\u00f3wno NIS2, jak i DORA przypisuj\u0105 odpowiedzialno\u015b\u0107 za nadz\u00f3r nad dostawcami kadrze zarz\u0105dzaj\u0105cej. Autonomia systemu bez jasno przypisanej odpowiedzialno\u015bci jest ryzykiem, a nie oszcz\u0119dno\u015bci\u0105. Z tego powodu przep\u0142ywy agentowe w AdaptiveGRC s\u0105 projektowane z punktami zatwierdzenia przez cz\u0142owieka.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Poddostawcy i ryzyko koncentracji: kto jeszcze jest w \u0142a\u0144cuchu dostaw?<\/h2>\n\n\n\n

Obraz nie by\u0142by pe\u0142ny bez szerszego uj\u0119cia. Ryzyko nie ko\u0144czy si\u0119 na bezpo\u015brednim dostawcy \u2013 si\u0119ga jego poddostawc\u00f3w i ich poddostawc\u00f3w. Osobnym zjawiskiem jest ryzyko koncentracji: dziesi\u0105tki pozornie niezale\u017cnych dostawc\u00f3w mog\u0105 opiera\u0107 si\u0119 na tych samych kilku regionach chmurowych.<\/p>\n\n\n\n

Mapowanie zale\u017cno\u015bci na tak\u0105 g\u0142\u0119boko\u015b\u0107 zawsze by\u0142o mo\u017cliwe \u2013 dla pojedynczych, kluczowych relacji, metod\u0105 wywiad\u00f3w i odpowiednich zapis\u00f3w umownych. Niewykonalne by\u0142o przeprowadzenie go dla ca\u0142ej populacji dostawc\u00f3w i utrzymywanie go w aktualno\u015bci. AI nie usuwa przy tym bariery podstawowej: je\u015bli poddostawca nie ujawnia swoich zale\u017cno\u015bci \u2013 a cz\u0119sto nie ujawnia, powo\u0142uj\u0105c si\u0119 na tajemnic\u0119 handlow\u0105 \u2013 \u017caden model nie wype\u0142ni tej luki. Realna zmiana polega na czym\u015b innym: szybciej daje si\u0119 wskaza\u0107 te relacje, kt\u00f3re w og\u00f3le zas\u0142uguj\u0105 na pog\u0142\u0119biony wywiad.<\/p>\n\n\n\n

NIS2, DORA, ISO 27001: czy AI wygeneruje dowody, o kt\u00f3re zapyta regulator?<\/h2>\n\n\n\n

NIS2 wymaga uwzgl\u0119dnienia bezpiecze\u0144stwa \u0142a\u0144cucha dostaw w\u015br\u00f3d \u015brodk\u00f3w zarz\u0105dzania ryzykiem i przewiduje osobist\u0105 odpowiedzialno\u015b\u0107 kadry zarz\u0105dzaj\u0105cej. DORA idzie dalej: nak\u0142ada na podmioty finansowe obowi\u0105zek prowadzenia rejestru informacji o wszystkich umowach z dostawcami us\u0142ug ICT, oceny ryzyka koncentracji oraz wykazania realnego nadzoru nad dostawcami krytycznymi. Wymaga tak\u017ce testowania odporno\u015bci operacyjnej \u2013 a to zadanie, kt\u00f3rego \u017cadna automatyzacja nie wykona za organizacj\u0119. AI testu nie przeprowadzi, ale mo\u017ce gromadzi\u0107 dowody z przebiegu takiego testu, zapisywa\u0107 kolejne ich wersje i przypisywa\u0107 je do profilu dostawcy. ISO 27001 wymaga kontrolowania i monitorowania relacji z dostawcami, a RODO \u2013 oceny i nadzoru nad podmiotami przetwarzaj\u0105cymi.<\/p>\n\n\n\n

Wsp\u00f3lnym mianownikiem wszystkich tych wymaga\u0144 s\u0105 dowody. A dowody to naturalny produkt uboczny procesu zautomatyzowanego i rejestrowanego na bie\u017c\u0105co \u2013 powstaj\u0105 w trakcie pracy, zamiast by\u0107 rekonstruowane w po\u015bpiechu przed audytem. AdaptiveGRC pe\u0142ni w tym uk\u0142adzie rol\u0119 rejestru i warstwy dowodowej: od wymaganego przez DORA rejestru um\u00f3w po histori\u0119 ocen, alert\u00f3w i decyzji.<\/p>\n\n\n\n

Korzy\u015bci i uzasadnienie biznesowe do korzystania z AI w TPRM<\/h2>\n\n\n\n

Cykl oceny dostawcy skraca si\u0119, bo znika oczekiwanie na r\u0119czny przegl\u0105d dokumentacji. Zasi\u0119g oceny ro\u015bnie, bo koszt jednostkowy przestaje ogranicza\u0107 j\u0105 do w\u0105skiej czo\u0142\u00f3wki dostawc\u00f3w. Pogorszenie sytuacji dostawcy wychodzi na jaw wcze\u015bniej, bo mi\u0119dzy przegl\u0105dami dostawca jest obserwowany na bie\u017c\u0105co, a nie dopiero przy kolejnym audycie. Nak\u0142ad pracy r\u0119cznej z dokumentami spada, bo analityk dostaje do weryfikacji gotowe zestawienie rozbie\u017cno\u015bci. A dowody zgodno\u015bci powstaj\u0105 w spos\u00f3b ci\u0105g\u0142y, bo ka\u017cdy krok procesu jest rejestrowany.<\/p>\n\n\n\n

Warto przy tym zachowa\u0107 proporcje. Wi\u0119kszo\u015b\u0107 organizacji zaczyna z procesem, kt\u00f3ry sam w sobie generuje zb\u0119dn\u0105 prac\u0119: wed\u0142ug badania EY<\/a> 43% firm stosuje osobne ankiety dla r\u00f3\u017cnych obszar\u00f3w ryzyka i wysy\u0142a \u015brednio 55 kwestionariuszy, z kt\u00f3rych 45% liczy od 101 do 200 pyta\u0144. Jednocze\u015bnie rozwi\u0105zania AI wspieraj\u0105ce pog\u0142\u0119bion\u0105 analiz\u0119 dostawc\u00f3w i monitorowanie um\u00f3w s\u0105 najcz\u0119\u015bciej wskazywanym kierunkiem przysz\u0142ych inwestycji w TPRM (31% odpowiedzi), a najwy\u017cszy poziom dojrza\u0142o\u015bci w ich wykorzystaniu osi\u0105gn\u0119\u0142o dopiero 13% organizacji. O efekcie decyduje wi\u0119c nie narz\u0119dzie, lecz jako\u015b\u0107 procesu, do kt\u00f3rego si\u0119 je wprowadza.<\/p>\n\n\n\n

Pewno\u015b\u0107 siebie bez pokrycia: gdzie AI w ocenie dostawc\u00f3w zawodzi?<\/h2>\n\n\n\n

Po pierwsze, jako\u015b\u0107 danych. Niekompletny lub zdublowany rejestr dostawc\u00f3w sprawi, \u017ce system b\u0119dzie produkowa\u0142 tak samo b\u0142\u0119dne wnioski (podawane z pe\u0142nym przekonaniem), tylko szybciej ni\u017c dot\u0105d. Po drugie, wyja\u015bnialno\u015b\u0107: ocena ryzyka, kt\u00f3rej nie da si\u0119 uzasadni\u0107 przed regulatorem ani zarz\u0105dem, jest bezu\u017cyteczna \u2013 nawet je\u015bli jest trafna, nikt nie oprze na niej decyzji. Po trzecie, fa\u0142szywe alarmy \u2013 system generuj\u0105cy wi\u0119cej alert\u00f3w, ni\u017c zesp\u00f3\u0142 zdo\u0142a obs\u0142u\u017cy\u0107, szybko zacznie by\u0107 ignorowany. Po czwarte, sk\u0142onno\u015b\u0107 do bezkrytycznego ufania automatyce: analitycy przestaj\u0105 kwestionowa\u0107 wyniki podawane autorytatywnym tonem.<\/p>\n\n\n\n

Jest w tym wreszcie pewna ironia: dostawca narz\u0119dzi AI do zarz\u0105dzania ryzykiem stron trzecich sam jest stron\u0105 trzeci\u0105, kt\u00f3r\u0105 trzeba oceni\u0107. Dochodzi do tego unijny akt w sprawie sztucznej inteligencji (AI Act<\/em>), kt\u00f3ry obejmuje r\u00f3wnie\u017c organizacje wdra\u017caj\u0105ce takie narz\u0119dzia. Kto automatyzuje nadz\u00f3r nad dostawcami, ignoruj\u0105c nadz\u00f3r nad w\u0142asn\u0105 automatyzacj\u0105, nie rozwi\u0105za\u0142 problemu \u2013 tylko go przeni\u00f3s\u0142. Temu zagadnieniu b\u0119dzie po\u015bwi\u0119cony osobny artyku\u0142.<\/p>\n\n\n\n

Od czego zacz\u0105\u0107: jak wdro\u017cy\u0107 AI w TPRM, nie tworz\u0105c nowego ryzyka?<\/h2>\n\n\n\n

Zanim cokolwiek zostanie zautomatyzowane, trzeba uporz\u0105dkowa\u0107 rejestr dostawc\u00f3w i ich klasyfikacj\u0119. Nast\u0119pnie warto wybra\u0107 jeden obszar o du\u017cym nak\u0142adzie pracy r\u0119cznej \u2013 najcz\u0119\u015bciej monitoring ci\u0105g\u0142y albo analiz\u0119 dokument\u00f3w \u2013 i na tym jednym obszarze zmierzy\u0107 realny efekt. Wdra\u017canie wszystkiego naraz mo\u017cna od\u0142o\u017cy\u0107 na p\u00f3\u017aniej. Ka\u017cd\u0105 decyzj\u0119 nios\u0105c\u0105 konsekwencje zatwierdza cz\u0142owiek. Wszystko podlega rejestracji, bo \u015blad audytowy to jeden z g\u0142\u00f3wnych cel\u00f3w ca\u0142ego przedsi\u0119wzi\u0119cia. Progi eskalacji musz\u0105 by\u0107 jawne i uzgodnione z g\u00f3ry. W\u0142asne narz\u0119dzia AI nale\u017cy oceni\u0107 wed\u0142ug tych samych ram, kt\u00f3re organizacja stosuje wobec pozosta\u0142ych dostawc\u00f3w. I trzeba mierzy\u0107 w\u0142a\u015bciw\u0105 rzecz: czas wykrycia istotnej zmiany w ryzyku dostawcy, a nie liczb\u0119 przetworzonych ankiet.<\/p>\n\n\n\n

Dok\u0105d zmierza zarz\u0105dzanie ryzykiem stron trzecich?<\/h2>\n\n\n\n

Kierunek jest czytelny: od okresowo przegl\u0105danych list dostawc\u00f3w ku ekosystemom ocenianym w spos\u00f3b ci\u0105g\u0142y. Drugi kierunek to wymieniane mi\u0119dzy organizacjami po\u015bwiadczenia w formacie nadaj\u0105cym si\u0119 do przetwarzania maszynowego, kt\u00f3re ogranicz\u0105 wieczne powielanie ankiet. Trzeci to systemy agentowe przejmuj\u0105ce rutyn\u0119, tak aby ekspercka uwaga skupia\u0142a si\u0119 na ocenie sytuacji, negocjacjach i ryzykach rzeczywi\u015bcie nowych.<\/p>\n\n\n\n

Najwa\u017cniejsze wnioski<\/h2>\n\n\n\n
    \n
  • W \u015brodowisku, w kt\u00f3rym profil ryzyka dostawcy mo\u017ce zmieni\u0107 si\u0119 z dnia na dzie\u0144, o wyniku przes\u0105dzaj\u0105 skala, szybko\u015b\u0107 i zasi\u0119g.<\/li>\n\n\n\n
  • Sztuczna inteligencja nie zast\u0119puje procesu TPRM \u2013 nadaje mu skal\u0119. Zyskiem jest zasi\u0119g i szybko\u015b\u0107, a nie nowy os\u0105d.<\/li>\n\n\n\n
  • Monitoring ci\u0105g\u0142y domyka luk\u0119 mi\u0119dzy przegl\u0105dami, w kt\u00f3rej dochodzi do wi\u0119kszo\u015bci problem\u00f3w z dostawcami.<\/li>\n\n\n\n
  • Ocena ryzyka jest przydatna dopiero wtedy, gdy jest aktualna i da si\u0119 j\u0105 wyja\u015bni\u0107.<\/li>\n\n\n\n
  • Zar\u00f3wno NIS2, jak i DORA oczekuj\u0105 dowod\u00f3w na to, \u017ce nadz\u00f3r nad dostawcami rzeczywi\u015bcie dzia\u0142a. W procesie zautomatyzowanym i rejestrowanym dowody te powstaj\u0105 samoczynnie, zamiast by\u0107 kompletowane przed audytem.<\/li>\n\n\n\n
  • Odpowiedzialno\u015b\u0107 za decyzje dotycz\u0105ce dostawc\u00f3w nie przechodzi na model AI.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Wsp\u00f3\u0142czesna organizacja jest w du\u017cej mierze zbudowana z us\u0142ug innych firm. Infrastruktura dzia\u0142a w chmurze, p\u0142ace obs\u0142uguje zewn\u0119trzny podmiot, systemy wsparcia klienta dostarcza kolejny \u2013…<\/p>\n","protected":false},"author":10,"featured_media":10406,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","inline_featured_image":false,"_uag_custom_page_level_css":"","footnotes":""},"tags":[],"class_list":["post-10405","articles","type-articles","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"uagb_featured_image_src":{"full":["https:\/\/adaptivegrc.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AI-w-TPRM-scaled.jpg",2560,1920,false],"thumbnail":["https:\/\/adaptivegrc.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AI-w-TPRM-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/adaptivegrc.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AI-w-TPRM-300x225.jpg",300,225,true],"medium_large":["https:\/\/adaptivegrc.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AI-w-TPRM-768x576.jpg",640,480,true],"large":["https:\/\/adaptivegrc.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AI-w-TPRM-1024x768.jpg",640,480,true],"1536x1536":["https:\/\/adaptivegrc.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AI-w-TPRM-1536x1152.jpg",1536,1152,true],"2048x2048":["https:\/\/adaptivegrc.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AI-w-TPRM-2048x1536.jpg",2048,1536,true],"logo":["https:\/\/adaptivegrc.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AI-w-TPRM-133x100.jpg",133,100,true]},"uagb_author_info":{"display_name":"Jan Anisimowicz","author_link":"https:\/\/adaptivegrc.com\/pl\/author\/jan-anisimowicz\/"},"uagb_comment_info":0,"uagb_excerpt":"Wsp\u00f3\u0142czesna organizacja jest w du\u017cej mierze zbudowana z us\u0142ug innych firm. Infrastruktura dzia\u0142a w chmurze, p\u0142ace obs\u0142uguje zewn\u0119trzny podmiot, systemy wsparcia klienta dostarcza kolejny \u2013...","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/adaptivegrc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/articles\/10405","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/adaptivegrc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/articles"}],"about":[{"href":"https:\/\/adaptivegrc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/articles"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/adaptivegrc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/10"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/adaptivegrc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10405"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/adaptivegrc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/articles\/10405\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":10411,"href":"https:\/\/adaptivegrc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/articles\/10405\/revisions\/10411"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/adaptivegrc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/10406"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/adaptivegrc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10405"}],"wp:term":[{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/adaptivegrc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10405"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}