# Przegląd tygodnia W38: nie narzędzie, tylko droga > Dziesięć pozycji z 11-17.09.2026: dowód w 96 godzin po SAP Security Patch Day, osiem niemonitorowanych dróg do danych bankowych, 24 klauzule umowne dla AI. - Source: https://snok.ai/pl/aktualnosci/blog/snok-weekly-digest-w38-nie-narzedzie-tylko-droga/ - Author: Jacek Bugajski - Published: 2026-09-18 --- **Dziesięć pozycji z tygodnia 11-17 września 2026, z komentarzem, co każda zmienia w Waszych systemach.** SAP Security Patch Day z 8 września dał notę o ocenie 9,8. Cztery doby później istniał publiczny opis mechanizmu, a tego samego wieczoru działający dowód w labie. To nie jest historia o jednej podatności. To pierwsza z dziesięciu pozycji, w których rozstrzygnięcie ani razu nie brzmiało „które narzędzie kupić”. Za każdym razem brzmiało inaczej: którą drogą pójść. Łatać kernel czy dokręcić parametr komunikacji wewnętrznej. Monitorować jedną drogę do danych bankowych czy wszystkie osiem. Dać agentowi dokument w indeksie czy żywy rekord w systemie. Modelować proces w notacji, w kodzie czy na kanwie. Wpisać klauzulę po swojej stronie umowy czy zostawić ją dostawcy. Te decyzje zapadają raz, zwykle wcześnie i zwykle przez kogoś, kto nie wie, że właśnie decyduje. Odwrócenie ich później nie jest przekonfigurowaniem, tylko przepisaniem. ## 1. Dziewięćdziesiąt sześć godzin od noty do działającego kodu SAP Security Patch Day z 8 września 2026 przyniósł notę 3759472 z oceną 9,8 w kategorii HotNews, bez obejścia. Luka siedzi w SAP Message Server: przy zapisie wpisu bramki brakuje sprawdzenia autentyczności, więc nieuwierzytelniony klient po zwykłym powitaniu protokołu podaje własny host, port i identyfikator procesu. Kernel przyjmuje te dane i rozgłasza sfałszowaną tożsamość bramki do wszystkich serwerów aplikacyjnych w krajobrazie. Mechanizm nazywa się zatruciem listy zaufania i ma dwie konsekwencje. Pierwsza to atak pośrednika na ruchu wewnętrznym, czyli tam, gdzie chodzą bilety pojedynczego logowania i wewnętrzne wywołania zdalne. Druga to zdalne wykonanie kodu bez konta w systemie. Zegar jest w tej historii ważniejszy niż sam błąd. 8 września nota. 12 września rano publiczna analiza różnicy w kernelu. 12 września wieczorem działający dowód w labie zespołu badawczego SecurityBridge - z asystentem kodowania AI przy odtwarzaniu formatu danych, co badacze podają wprost. Według relacji badaczy realnej pracy było na dwa dni - dwie doby z tych czterech przypadły na urlop. Kontrola oparta na adresach nie zatrzymuje tej rodziny poleceń. Wymuszenie szyfrowanej komunikacji wewnętrznej między instancjami zamyka drogę skuteczniej, ale jest warstwą dodatkową - wyłączenie parametru otwiera powierzchnię tego samego dnia. Trwałym rozwiązaniem jest wymiana kernela. **Co z tego wynika:** jeżeli Wasz proces łatania SAP planuje okna kwartalnie, mierzy się z przeciwnikiem, którego już nie ma. Linia kernela 9.x to obecny główny nurt S/4HANA, więc dotyczy to większości krajobrazów; kernele 7.x i 8.x tej rodziny poleceń nie mają. *Źródła: SecurityBridge Research Lab, „CVE-2026-58240: From Patch Day to PoC in 96 Hours”; Onapsis, analiza tej samej podatności pod nazwą S4GET; SAP Security Note 3759472. Odczyt 17.09.2026. Status: mechanizm, ocena i numer noty potwierdzone w dwóch niezależnych źródłach.* ![Technik wymienia wkładkę zamka w stalowych drzwiach, a identyczne drzwi dalej w korytarzu stoją otwarte na oścież](https://snok.ai/images/blog/snok-weekly-digest-w38-01-wymiana-zamka.webp) ## 2. Osiem dróg do tego samego pola Producent oprogramowania do ochrony SAP pokazał na webinarze osiem sposobów zmiany danych bankowych w systemie. Transakcje alternatywne, mechanizmy transportu, rozwój własny, interfejsy oraz procesy działające w tle. Żaden z ośmiu nie wywołał alertu, ponieważ monitorowana była droga zamierzona, czyli standardowa transakcja. Ta demonstracja nie dowodzi, że SAP jest źle zaprojektowany - większość dróg alternatywnych istnieje z uzasadnionych powodów operacyjnych. Dowodzi czegoś innego: kontrola zbudowana wokół jednej drogi nie widzi pozostałych, a ta sama logika obejmuje warunki płatności, limity kredytowe, dane podstawowe kontrahentów oraz ceny i rabaty. Druga teza z tego samego źródła dokłada wymiar czasu. Bezpieczeństwo sieci przerabiało tę lekcję przez dwadzieścia lat: systemy wykrywania porównywały ruch z sygnaturami i podnosiły alarm, ale zanim analityk go przeczytał, pakiet był u celu. Dopiero przeniesienie tej samej logiki w linię ruchu pozwoliło pakiet odrzucić. Bezpieczeństwo SAP stoi dziś na etapie wykrywania: narzędzie zgłasza podejrzane wywołanie i przekazuje sprawę człowiekowi, a atakującemu wystarcza czas między jednym a drugim. **Co z tego wynika:** lista ról odpowiada na pytanie, kto może wejść drzwiami. Nie odpowiada na pytanie, kto wszedł oknem ani jak szybko zostanie stamtąd zdjęty. To jest różnica między rozmową o zgodności a rozmową o zdolności operacyjnej. *Źródła: SecurityBridge, „Breaking the Rules: Why Standard SAP Controls Are Not Enough” (Joris Van De Vis); webinar „Break the rules: 8 ways to update Bank details in SAP”; materiał o samoochronie aplikacji w czasie działania. Status: materiał producenta, nagrania nie odtwarzaliśmy. Liczba osiem opisuje konkretne środowisko demonstracyjne, nie właściwość systemu SAP.* ![Osiem jednakowych stalowych rur schodzi się do wspólnego kolektora, tylko jedna z nich ma wpięty czujnik](https://snok.ai/images/blog/snok-weekly-digest-w38-02-osiem-rur.webp) ## 3. Siedemdziesiąt osiem plików instrukcji i sześć tysięcy gwiazdek Na GitHub leży pakiet, który zamienia asystenta kodowania w narzędzie pracy ofensywnej. Policzyliśmy zawartość repozytorium sami: 78 plików instrukcji rozłożonych na 23 kategorie, ładowanych na żądanie, więc nieużywane nie zajmują kontekstu modelu. Repozytorium powstało na początku marca i ma dziś 6011 gwiazdek. Sam pakiet jest tu mniej ciekawy niż mechanizm. Nie chodzi o exploit, który trzeba skompilować i uruchomić, tylko o pliki tekstowe, które ktoś wrzuca do katalogu asystenta i tym samym wyposaża go w metodykę. Powierzchnia ataku u Was rośnie nie o narzędzie, tylko o gotowy sposób postępowania - a ten przenosi się razem z katalogiem plików. Cudzy plik instrukcji dla agenta to niezaufany kod, nie dokumentacja. Traktowanie go jak dokumentacji jest tym samym błędem, co uruchomienie skryptu z internetu bez przeczytania. **Skan skilli agentowych SNOK** sprawdza takie pakiety przed instalacją pod kątem wstrzyknięcia poleceń, wycieku danych, eskalacji uprawnień i zatrucia pamięci agenta. **Co z tego wynika:** jeżeli w Waszej organizacji ktokolwiek rozszerza asystentów o cudze pliki instrukcji, potrzebujecie na to bramki. Polityka zakupowa oprogramowania takiego przypadku nie obejmuje, bo formalnie nic nie zostało kupione. *Źródło: repozytorium SnailSploit/Claude-Red na GitHub, metadane i struktura drzewa pobrane 17.09.2026. Status: potwierdzone własnym pomiarem - liczba plików instrukcji, liczba kategorii, liczba gwiazdek i daty pochodzą z interfejsu programistycznego GitHub, nie z relacji pośredniej.* ![Modułowa ściana narzędziowa z siatką identycznych zamkniętych modułów, jeden wysunięty do połowy](https://snok.ai/images/blog/snok-weekly-digest-w38-03-modulowa-sciana.webp) ## 4. Prawie trzy tysiące gotowych komend w pakiecie dystrybucji Klasyczny launcher komend używanych w testach penetracyjnych został przepisany w języku Go i trafił do oficjalnych repozytoriów dystrybucji Kali Linux. Opis projektu mówi o 247 narzędziach, 2926 komendach i ponad dwustu ściągach. Instalacja to jedno polecenie, a dalej wyszukiwanie w bibliotece i wstrzyknięcie gotowej komendy do terminala. To nie jest nowy silnik ataku. To warstwa produktywności nad narzędziami, które istnieją od lat - i właśnie dlatego jest istotna. Zestawiona z poprzednią pozycją pokazuje, że próg wejścia po stronie ofensywnej spada dwoma niezależnymi kanałami naraz: gotowe komendy w pakiecie systemowym i gotowa metodyka dla asystenta. **Co z tego wynika:** zespół obrony planuje pracę wobec przeciwnika, który nie musi już pamiętać składni ani kolejności kroków. Przy ocenie postawy bezpieczeństwa warto pytać nie o to, czy ktoś umie użyć narzędzia, tylko o to, ile czasu zajmie Wam zauważenie, że go użył. *Źródło: repozytorium halilkirazkaya/arsenal-ng na GitHub, metadane pobrane 17.09.2026 - język Go, licencja MIT, 702 gwiazdki, ostatnia zmiana 11.08.2026. Status: metadane potwierdzone własnym pomiarem; liczby 247 narzędzi i 2926 komend pochodzą z opisu projektu, zawartości biblioteki nie przeliczaliśmy.* ![Wysoki regał magazynowy z tysiącami jednakowych szuflad, jedna wysunięta na wysokości klatki piersiowej](https://snok.ai/images/blog/snok-weekly-digest-w38-04-regal-szuflad.webp) ## 5. Grounding na dokumencie odpowiada na inne pytanie niż grounding na danych UiPath opisał warstwę, przez którą agent sięga po żywe rekordy w systemach klienta, zamiast pracować na wektorach zbudowanych z dokumentów. **UiPath Data Fabric** modeluje encje raz i udostępnia je wszystkim agentom z zachowaniem uprawnień. Cztery wymagania, które materiał stawia danym gotowym dla agenta, są dobrą listą kontrolną niezależnie od platformy. Dostęp do stanu bieżącego, a nie do zrzutu z nocy. Struktura pozwalająca filtrować i łączyć. Modele encji budowane raz dla wszystkich zespołów, nie od nowa w każdym projekcie. Uprawnienia i ślad pochodzenia w standardzie, bo inaczej każdy nowy agent to nowa powierzchnia zgodności. Różnicę widać najlepiej na dwóch pytaniach. Wyszukiwanie po podobieństwie odpowie, co mówi polityka zwrotów, bo odpowiedź jest fragmentem tekstu. Nie odpowie, które zgłoszenia w danym regionie są po terminie, bo to zapytanie z filtrem i złączeniem, a odpowiedzią jest liczba policzona z wierszy. **Co z tego wynika:** projekt agentowy zaczęty od wektoryzacji dokumentów kończy się asystentem elokwentnym i nieoperacyjnym. Jeżeli pytania, które ma obsłużyć, dotyczą stanu, a nie treści, warstwa danych jest pierwszą decyzją architektoniczną, nie ostatnią. *Źródło: materiał UiPath o warstwie Data Fabric, wrzesień 2026. Status: materiał producenta bez niezależnego potwierdzenia; zakres wspieranych systemów nie jest w nim wymieniony, więc żadnego nie wymieniamy z nazwy.* ![Przezroczysta rura z płynącą cieczą na blacie laboratoryjnym, obok szczelnie zamknięty słój z tą samą cieczą nieruchomą](https://snok.ai/images/blog/snok-weekly-digest-w38-05-strumien-i-probka.webp) ## 6. Trzy wzorce orkiestracji na jednym silniku Najkrótsze ujęcie granicy między dwiema warstwami platformy UiPath brzmi tak: Orchestrator zarządza wykonawcami, a **UiPath Maestro** prowadzi proces, którego ci wykonawcy są częścią. Pod spodem stoi silnik trwałego wykonania, więc proces zatrzymany na zatwierdzeniu wznawia się dokładnie w miejscu zatrzymania i przeżywa awarię systemu, od którego zależy. Nie piszecie maszyny stanów ani własnej warstwy ponawiania. Na tym samym silniku stoją trzy wzorce i tu zapada decyzja, która zaważy na całym wdrożeniu. Wzorzec strukturalny w notacji modelowania procesów wybieracie, gdy ścieżka jest znana z góry, decyzje wynikają z reguł, a audytowalność jest krytyczna - obsługa faktur, wdrożenie pracownika, sprawozdawczość regulacyjna. Wzorzec skierowany do kodu wybieracie, gdy rozwiązanie budują programiści, a logika czyta się lepiej w repozytorium niż na kanwie graficznej; projekt zapisuje się w formacie tekstowym, więc zmiany przeglądacie w systemie kontroli wersji jak każdy inny kod. Wzorzec adaptacyjny wybieracie, gdy następnego kroku nie da się przewidzieć na etapie projektowania, wyjątki są normą, a sprawa ciągnie się tygodniami - likwidacja szkód, weryfikacja klienta, ocena świadczeń. **Co z tego wynika:** wybór wzorca jest konsekwencją procesu, nie preferencją konsultanta. Pytanie zadane na starcie kosztuje jedną rozmowę; pominięte wraca jako przepisanie w połowie wdrożenia. *Źródła: materiały produktowe UiPath o Maestro i o kanwie dla deweloperów, artykuł porządkujący trzy warstwy, repozytoria społecznościowe z przykładami. Status: zdolności zgodne z materiałem producenta; status wydania kanwy dla deweloperów to podgląd publiczny, a daty dostępności ogólnej źródło nie podaje - nie budujemy na tym harmonogramu.* ![Trzy przenośniki o różnej geometrii wychodzą z jednego wspólnego napędu - prosty, z rozjazdem i zapętlony](https://snok.ai/images/blog/snok-weekly-digest-w38-06-trzy-przenosniki.webp) ## 7. Trzy drogi budowy agenta i koszt wybrania nie tej Ta sama platforma daje trzy równorzędne drogi do zbudowania agenta: zestaw programistyczny w Pythonie, agenty kodowane przez wiersz poleceń oraz kanwę w przeglądarce. Materiał producenta opisuje wszystkie trzy jako pełnoprawne i nie rozstrzyga, od której zacząć - a na forum społeczności wraca dokładnie to pytanie. Rozstrzygnięcie nie dotyczy smaku. Dotyczy tego, ile kontroli bierze zespół i ile pracy własnej przyjmuje w zamian. Zestaw programistyczny daje najwięcej swobody i najgłębszą integrację z ekosystemem języka, a w zamian oczekuje najwięcej roboty własnej. Kanwa w przeglądarce daje najniższy próg i najszybszy start, płacąc najmniejszym wpływem na szczegóły. Droga przez wiersz poleceń trzyma kod pod kontrolą wersji, czyli mieści się w praktykach inżynierskich, które Wasz zespół najpewniej już ma. **Co z tego wynika:** rozmowa o wyborze drogi na starcie projektu kosztuje godzinę. Pominięta kosztuje przeróbkę, bo przejście na inną drogę oznacza zbudowanie rozwiązania od nowa. *Źródło: materiał UiPath porządkujący trzy drogi budowy agenta, wrzesień 2026. Status: materiał producenta.* ![Trzy stanowiska montażowe obok siebie na trzech poziomach automatyzacji, od gołego stołu po celę zrobotyzowaną za szybą](https://snok.ai/images/blog/snok-weekly-digest-w38-07-trzy-stanowiska.webp) ## 8. Lider kwadrantu, wdrożenie z liczbami i spór o koniec robotyzacji Trzy materiały z jednego tygodnia odpowiadają na trzy zastrzeżenia, które w rozmowie o agentach wracają najczęściej. Czy dostawca jest poważny? UiPath został wskazany jako lider w kwadrancie firmy badawczej Gartner dla rozwiązań inteligentnego przetwarzania dokumentów, drugi rok z rzędu; raport nosi datę 8 września 2026. Czy ktoś to naprawdę uruchomił? Studium przypadku filipińskiego operatora telekomunikacyjnego PLDT opisuje trzy agenty w produkcji, zbudowane tak, że roboty programowe są narzędziami agenta. Asystent wiedzy odpowiada w jedną do trzech sekund zamiast w jeden do pięciu dni i zdejmuje od 25 do 30 tysięcy roboczogodzin rocznie, co materiał przelicza na zdolność około dwunastu etatów. Agent oceny ryzyka, wdrożony w lutym 2026, skraca czas zadań zajmujących od dwóch do dziesięciu dni do przedziału od pięciu minut do jednego dnia. Czy nie kupujemy technologii na wylocie? Na to ostatnie odpowiada nie dostawca, lecz praktyk z banku. Wygenerowanie odpowiedzi to nie to samo co domknięcie procesu. Model przejrzy fakturę, wydobędzie dane i wskaże rozbieżność. Domknięcie wymaga walidacji wobec reguł, zatwierdzeń zależnych od progów kwotowych, aktualizacji wielu systemów, dziennika audytowego i pilnowania terminów. To są problemy wykonania, nie problemy inteligencji - a robotyzacja procesów nie tyle znika, ile przestaje być naśladowaniem człowieka przy ekranie i staje się warstwą wykonawczą pod decyzją podjętą wyżej. **Co z tego wynika:** zmienia się też miara sukcesu. Liczba wdrożonych robotów i liczba zaoszczędzonych godzin tracą znaczenie na rzecz pytania, czy praca idzie szybciej bez utraty jakości i czy rekomendacje da się wdrażać konsekwentnie pod nadzorem. *Źródła: komunikat UiPath dla inwestorów o pozycji w kwadrancie (raport Gartner z 8.09.2026); studium przypadku PLDT opublikowane przez UiPath i relacjonowane przez trzy niezależne redakcje branżowe w dniach 10-15.09.2026; artykuł w Forbes Technology Council o granicy między inteligencją a wykonaniem. Status: pozycja i data raportu potwierdzone; liczby z wdrożenia pochodzą ze studium przypadku producenta i nie są naszym pomiarem. Gartner nie rekomenduje dostawców ani produktów, a jego publikacje są opiniami organizacji badawczej, nie stwierdzeniami faktu.* ![Wzorzec kalibracyjny na płycie granitowej pod precyzyjną głowicą pomiarową w laboratorium metrologicznym](https://snok.ai/images/blog/snok-weekly-digest-w38-08-wzorzec-pomiarowy.webp) ## 9. Dwadzieścia cztery klauzule i rozstrzygnięcie, kto bierze ryzyko Praktyk prawa zestawił katalog postanowień umownych dla systemów sztucznej inteligencji w dwóch rolach: osiemnaście chroniących podmiot, który system stosuje, i sześć chroniących dostawcę. Wartość tego zestawienia polega na tym, że obie listy stoją obok siebie, więc widać, gdzie interesy się rozchodzą. Po stronie stosującego wracają te same punkty: zakaz trenowania modelu na danych wprowadzanych przez użytkownika, notyfikacja zmian w systemie z prawem sprzeciwu, zakaz przetwarzania poza Europejskim Obszarem Gospodarczym z listą lokalizacji, realne funkcje nadzoru człowieka łącznie z natychmiastowym zatrzymaniem systemu oraz wsparcie przy migracji po rozwiązaniu umowy. Po stronie dostawcy - prawo do wykorzystania danych do trenowania i rozwoju, zmiana podwykonawców i lokalizacji bez zgody oraz zamknięty opis funkcji, poza którym dostawca nie odpowiada. Trzy uwagi z dyskusji pod tym materiałem dotykają rzeczy, których w samej liście nie ma. Trenowanie to nie to samo co retencja - model nie uczy się w czasie rzeczywistym, a ryzyko siedzi w tym, co dostawca gromadzi i jak długo. Notyfikacja zmian musi obejmować podmianę modelu bazowego i sposobu kierowania zapytań, bo to samo zapytanie potrafi dostać inną odpowiedź niż tydzień wcześniej, przy niezmienionej umowie i niezmienionym interfejsie. Odpowiedzialność kontraktowa nie zastępuje potwierdzenia, że system wolno stosować w chwili użycia. Warto też uporządkować terminy, bo w obiegu krąży błędna wersja. Rozporządzenie o sztucznej inteligencji stosuje się etapami, a pakiet zmian przesunął część z nich. Obowiązki dla systemów wysokiego ryzyka z załącznika trzeciego stosuje się od 2 grudnia 2027, a dla systemów z załącznika pierwszego od 2 sierpnia 2028. Teza, że przepisy o systemach wysokiego ryzyka obowiązują od sierpnia 2026, jest nieprawdziwa. **Co z tego wynika:** rozmowa o zgodności przenosi się z prezentacji do załącznika umowy. Jeżeli kupujecie system AI, pytanie brzmi nie „czy dostawca jest zgodny”, tylko „które z tych dwudziestu czterech postanowień znalazły się w naszym egzemplarzu”. *Źródła: seria wpisów praktyka prawa o klauzulach kontraktowych, sierpień i wrzesień 2026; rozporządzenie o sztucznej inteligencji, art. 113 w brzmieniu po zmianie. Status: terminy stosowania potwierdzone; katalog klauzul jest opinią praktyka, nie źródłem prawa.* **To nie jest porada prawna - przed zastosowaniem u siebie wymagany jest przegląd prawnika.** ![Waga szalkowa pod szklaną osłoną, na każdej szalce inny komplet odważników, belka lekko wychylona](https://snok.ai/images/blog/snok-weekly-digest-w38-09-waga-analityczna.webp) ## 10. Sto osiemdziesiąt miliardów parametrów przy biurku i trzy różne licencje Model gęsty o 27 miliardach parametrów mieści się w około 17 gigabajtach po kwantyzacji czterobitowej i niesie kontekst 262 tysięcy tokenów natywnie, na licencji Apache 2.0. To już samo w sobie zmienia rachunek dla organizacji, która nie chce wysyłać danych na zewnątrz. Przepis opublikowany przez społeczność idzie dalej: serwuje wariant rzadki o 180 miliardach parametrów na jednym urządzeniu klasy biurkowej, z prędkością rzędu 60 tokenów na sekundę przy jednym strumieniu. Druga rzecz rzadziej trafia do nagłówków, a rozstrzyga o wycenie. Trzy warianty tej samej rodziny mają trzy różne reżimy licencyjne. Model bazowy jest udostępniony na licencji otwartej bez progów. Wariant skróconego rozumowania jest bezpłatny do progu przychodowego organizacji, a powyżej wymaga licencji komercyjnej. Wariant rzadki pozwala na użycie komercyjne, ale wyłącza udostępnianie modelu jako usługi. Trzy różne odpowiedzi na to samo pytanie, w jednej rodzinie modeli. **Co z tego wynika:** rozmowa o suwerenności danych przestaje być wyborem między jakością a kontrolą, a staje się rachunkiem - gdzie dokładnie leży granica przy Waszej wielkości zadania. Licencję sprawdza się przed wyceną, nie po wdrożeniu. *Źródła: karta modelu Qwen3.8-27B na Hugging Face; karta wariantu skróconego rozumowania wraz z tabelą pomiarów producenta; przepis społecznościowy serwowania wariantu rzadkiego, wersja z 14.09.2026. Status: parametry modelu bazowego i licencja potwierdzone u źródła; prędkości pochodzą z opisu przepisu jednego autora i nie są naszym pomiarem.* ![Kompaktowa jednostka obliczeniowa wielkości książki na czystym blacie warsztatowym, w tle nieostra pusta hala](https://snok.ai/images/blog/snok-weekly-digest-w38-10-male-urzadzenie.webp) ## Jedno zdanie na ten tydzień Dziesięć rozstrzygnięć z tego tygodnia łączy jedna cecha: żadne nie ma własnej pozycji w budżecie ani w rejestrze ryzyk. Wybór drogi zapada w rozmowie technicznej, w komentarzu do umowy albo w ustawieniu domyślnym narzędzia - a jego cena pojawia się dopiero przy pierwszym audycie, pierwszym incydencie albo pierwszej zmianie polityki, której nie da się wprowadzić bez przepisania rozwiązania. Stąd jedno praktyczne pytanie na najbliższy przegląd: które z tych decyzji już u Was zapadły i kto je podjął. Jeżeli nikt nie potrafi wskazać tej osoby, decyzja i tak istnieje - podjęło ją ustawienie domyślne.

Przegląd tygodnia SNOK · W38 · 11-17 września 2026

Całe wydanie w jednym pliku

PDF, trzynaście stron, około 1,5 MB - bez formularza i bez podawania danych. Wersja do przekazania dalej w zespole albo do przeczytania w telefonie.

Pobierz wydanie W38 (PDF)
Jeżeli któryś z tych tematów dotyczy Was bezpośrednio - [bezpieczeństwo SAP](https://snok.ai/pl/oferta/bezpieczenstwo-sap/) albo [orkiestracja i automatyzacja z agentami](https://snok.ai/pl/oferta/automatyzacja-ai/) - [porozmawiajmy](https://snok.ai/pl/kontakt/).