Rynek GRC w 2026 roku: co Forrester, Verdantix i GRC 20/20 mówią o AI i platformach

Dlaczego w 2026 roku warto przyjrzeć się analitykom

W 2026 roku niemal każdy dostawca oprogramowania GRC mówi o agentach AI. Kto jednak czyta aktualne analizy największych obserwatorów rynku, znajduje w nich wyraźnie trzeźwiejszy bilans. Forrester, Verdantix i GRC 20/20 Research niezależnie od siebie dochodzą do podobnego wniosku: platformy GRC muszą się gruntownie zmienić, a sprzedawane dziś funkcje AI jak dotąd w niewielkim stopniu to umożliwiają.

Dla organizacji, które właśnie wybierają platformę GRC albo modernizują swój system zarządzania bezpieczeństwem informacji, to ważna wskazówka. W tym artykule podsumowujemy publicznie dostępne wyniki trzech analiz, pokazujemy, co je łączy, i formułujemy na tej podstawie pytania kontrolne przydatne przy wyborze.

Trzy analizy w skrócie

Forrester: od System of Record do System of Action

Pod koniec maja 2026 r. Forrester opublikował raport Wave dotyczący platform do zarządzania ładem, ryzykiem i zgodnością, w którym ocenił dwunastu dostawców. Analitycy Paul McKay i Cody Scott opisują rynek, który mierzy się z silnym wiatrem w oczy: wiele platform nadal wymaga zbyt dużo ręcznego wprowadzania danych, oferuje jedynie prostą automatyzację przepływów pracy i jest zbyt złożona, zbyt ociężała i zbyt droga jak na swoje dzisiejsze zadanie. Forrester

Jednocześnie Forrester spodziewa się, że w ciągu najbliższych 18–24 miesięcy przeznaczenie tych platform zasadniczo się zmieni. Dotąd narzędzia GRC były przede wszystkim System of Record: utrwalały wyniki ocen ryzyka, kontroli zgodności i audytów wewnętrznych. W przyszłości mają stać się System of Action, który orkiestruje pracę i dostarcza wyniki, zamiast jedynie przechowywać dane. Platforma pozostaje przy tym miejscem danych wiodących, ale korzysta z automatyzacji w szerszym ekosystemie. Dostawcy coraz częściej współpracują w tym celu ze specjalistami od danych o ryzyku i treści regulacyjnych, zamiast budować wszystko samodzielnie.

Szczególnie istotne przy wyborze platformy są cztery kolejne ustalenia:

• AI daje dziś niewielką wartość dodaną. Większość funkcji AI ulepsza to, co już istnieje, zamiast gruntownie zmieniać pracę. Klienci wskazują jako bariery ograniczenia funkcjonalne i wysokie koszty. Największym zainteresowaniem cieszy się coś bardzo konkretnego: znacznie szybsze oceny ryzyka i kontrole zgodności.
• Ciągłe monitorowanie zabezpieczeń to najsłabsze kryterium całej oceny. Wiele platform wykorzystuje je wyłącznie do zbierania dowodów na potrzeby audytu wewnętrznego. Według Forrestera prawdziwa wartość polega na bieżącym monitorowaniu, czy zabezpieczenia działają i czy polityki są przestrzegane, oraz na inicjowaniu korekt w razie odchyleń. Więcej o tym podejściu przeczytasz w artykule Ciągłe monitorowanie zabezpieczeń: wiedz, czego dowodzi sygnał.
• Więcej danych nie oznacza automatycznie lepiej. Forrester przywołuje analogię z analityką bezpieczeństwa: tam realne korzyści przyniosło dopiero skupienie się na jasno zdefiniowanych przypadkach użycia. W przypadku GRC analitycy zalecają biblioteki z konkretnymi scenariuszami monitorowania i typowymi wartościami progowymi, tak aby zbierać tylko te dane, które są naprawdę potrzebne.
• Nikt nie wie, jak wyceniać AI. Modele sięgają od bezpłatnego włączenia w cenę, przez stałe pakiety dodatkowe, aż po rozliczanie za każdy zarządzany przypadek użycia AI. Klienci często płacą podwójnie: za AI w platformie i za osobny moduł do ładu AI. Wielu klientów referencyjnych nie potrafiło ocenić, co faktycznie zyskali dzięki inwestycji w AI.

Verdantix: funkcje rozwijają się szybciej niż ich wyjaśnialność

W raporcie Green Quadrant GRC Software 2025 Verdantix porównał 15 dostawców w dziesięciu kategoriach możliwości i zestawił wyniki z danymi finansowymi oraz danymi klientów. Verdantix W towarzyszącym mu artykule o AI w GRC pojawia się ustalenie, które daje do myślenia: każda platforma, która uzyskała najwyższą ocenę za wbudowane funkcje AI, otrzymała za wyjaśnialność i ład modeli zaledwie jeden lub dwa punkty. Blog Verdantix

Chatboty i zautomatyzowane testy zabezpieczeń trafiają więc na rynek szybciej niż ścieżki audytu, wskaźniki pewności i raporty o ryzyku modeli, których w przyszłości będą wymagać organy nadzoru. Verdantix wprost odwołuje się do unijnego aktu w sprawie sztucznej inteligencji (AI Act): rachunek za brak wyjaśnialności wkrótce trzeba będzie zapłacić. O normach, które właśnie powstają w tym obszarze, przeczytasz w artykule ISO/IEC 27090, EN 18286 i IEEE 2863: 3 nowe normy ładu AI z 2026 roku w skrócie.

Pasują do tego trzy kolejne wyniki:

• Wysoka ocena AI sama w sobie nie sprzedaje. Zaawansowana AI budzi zainteresowanie, ale jeśli moduły GRC, na których się opiera, są ubogie, potencjalni klienci się wahają. Trwały wzrost nadal zależy od szerokości pokrycia i od wdrożenia po zakupie.
• Siła w AI nie przekłada się na wyższe wskaźniki odnowień. Verdantix nie znalazł wiarygodnej zależności. Klienci zwracają większą uwagę na stabilność platformy, szybkie wdrożenie i dobre wsparcie.
• Głębia wymaga inwestycji. Najwyraźniejsza była zależność między budżetem na rozwój a rzeczywistą dojrzałością AI. Bez trwałych inwestycji kończy się na powierzchownych widżetach AI.

W najbliższych latach Verdantix spodziewa się, że proste funkcje AI, takie jak wyszukiwanie generatywne i podsumowania, staną się standardem. Konkurencja przeniesie się tym samym na przejrzystość, nadzór i dopasowanie do wymogów regulacyjnych. Dostawcom z dużym udziałem prac rozwojowych Verdantix daje rzadką szansę na wyprzedzenie uznanych graczy, o ile wykażą się głębią AI, jakością danych i przejrzystością.

GRC 20/20: orkiestracja wymaga odpowiedzialności

Michael Rasmussen, założyciel GRC 20/20 Research, opublikował w październiku 2026 r. liczącą 143 strony Market Perspective „GRC 7.0 – GRC Orchestrate”. GRC 20/20 Jego teza: AI sprawia, że widoczne funkcje oprogramowania stają się tanie i wymienialne. Na wartości zyskują natomiast wiarygodne informacje, kontekst biznesowy, metodyka dziedzinowa i wykonanie, za które ktoś odpowiada.

GRC 7.0 opisuje jako architekturę, która otacza wiodące Systems of Record trzema systemami: jednym, który rozpoznaje i interpretuje zmiany, drugim, który wykonuje pracę w ramach jasno określonych uprawnień i sprawdza jej wynik, oraz trzecim, który pozwala w identyfikowalny sposób dostosowywać możliwości GRC. Rasmussen wyraźnie odróżnia to od zwykłego zbioru funkcji AI. Jak ten model wygląda w szczegółach i co oznacza w praktyce, podsumowaliśmy w artykule GRC 7.0: co GRC Orchestrate Michaela Rasmussena oznacza dla organizacji.

Co łączy trzy analizy

Czytając trzy analizy obok siebie, można dostrzec cztery wspólne linie:

Analizy nie przeczą sobie w żadnym istotnym punkcie. Naświetlają tę samą zmianę z trzech stron: Forrester z perspektywy ocen klientów, Verdantix na podstawie zestawienia funkcji z wynikami biznesowymi, a GRC 20/20 z perspektywy architektury.

Na co organizacje powinny zwrócić uwagę przy wyborze

Organizacje, które właśnie wybierają platformę GRC, na przykład na potrzeby NIS2, ISO/IEC 27001 lub unijnego aktu w sprawie sztucznej inteligencji, mogą na podstawie ustaleń Forrestera i Verdantix sformułować cztery pytania kontrolne:

• Skąd pochodzi ocena? Czy dla każdego wyniku agenta AI można prześledzić, na jakim wymaganiu, jakim dowodzie i jakim uzasadnieniu się opiera?
• Co jest monitorowane? Czy platforma zbiera tylko dowody na kolejny audyt, czy na bieżąco pokazuje, czy środki działają?
• Co to konkretnie oszczędza? O ile szybsze stają się oceny ryzyka i analizy luk? Według Forrestera to właśnie tej korzyści klienci szukają najbardziej.
• Jak wyceniana jest AI? Czy jasne jest, ile kosztują funkcje AI i co dają, czy też do ładu AI dochodzi kolejny moduł?

Pełny katalog kryteriów wyboru znajdziesz w artykule Jak wybrać najlepsze oprogramowanie GRC.

Jak widzimy to w Secani

Analizy potwierdzają kierunek, który obraliśmy w Secani. Agent Secani ma przejmować obszerną pracę przygotowawczą: udostępniać informacje, proponować przyporządkowania, zestawiać dowody i wyjaśniać luki. Decyzja pozostaje w rękach człowieka i musi dać się później prześledzić. O tym, jak myślimy o powiązaniu między wymaganiem, dowodem i oceną, piszemy w artykule AI w GRC: cytowanie to nie weryfikacja.

Miarą nie jest zatem to, ile funkcji AI ma platforma, lecz to, czy dla każdej oceny można odpowiedzieć, dlaczego jest ważna, kto za nią odpowiada i co musiałoby się zmienić, aby została ponownie zweryfikowana.

Podsumowanie

W 2026 roku Forrester, Verdantix i GRC 20/20 opisują tę samą zmianę: platformy GRC mają wykonywać pracę i dostarczać wyniki, zamiast jedynie przechowywać dane. AI jest do tego ważnym narzędziem, ale nie jest już wyróżnikiem. O różnicy decydują identyfikowalność, jasna odpowiedzialność i solidne podstawy. Kto wybiera platformę GRC, powinien pytać właśnie o to i prosić o pokazanie odpowiedzi na własnym przypadku użycia.

Źródła

• Announcing The Forrester Wave™: Governance, Risk, And Compliance Platforms, Q2 2026 (Forrester, 29 maja 2026 r.)
• Green Quadrant: GRC Software 2025 (Verdantix)
• AI In GRC: Verdantix Green Quadrant Highlights Correlations And Emerging Trends (Verdantix, 27 sierpnia 2025 r.)
• GRC 7.0 – GRC Orchestrate: The Architecture, Economics, and Competitive Reset of the GRC Market (GRC 20/20 Research, październik 2026 r.)