Rozwój sztucznej inteligencji (SI) rewolucjonizuje wszystkie branże. Wykorzystanie olbrzymich ilości danych, wydajnych obliczeń i zaawansowanych funkcji automatycznego uczenia wreszcie umożliwia firmom realizację projektów opartych na sztucznej inteligencji, które wcześniej nie były możliwe.
| REKLAMA |
 |
Systemy sztucznej inteligencji uczą się, wyciągają wnioski i samodzielnie korygują swoje działanie. Szybko przetwarzają ogromne ilości danych, a jeśli są prawidłowo zaprojektowane, potrafią formułować hipotezy i rozwiązania problemów występujących w różnych branżach. Systemy sztucznej inteligencji można zaprogramować tak, aby uczyły się na swoich błędach — i sukcesach — oraz automatycznie dostosowywały.
Coraz więcej firm uświadamia sobie, że wdrożenie sztucznej inteligencji to dla nich szansa na wyróżnienie się na rynku i wypracowanie przewagi nad konkurencją. Przedsiębiorstwa, które nie chcą pozostać w tyle, stawiają na tę technologię, aby utrzymać się na czele stawki. Potwierdzają to prognozy rynkowe. Jak wynika z danych firmy IDC, która zajmuje się badaniami rynku technologii, w 2021 r. ze sztucznej inteligencji będzie korzystać 75% handlowych aplikacji biznesowych. Do 2024 r. interfejsy oparte na sztucznej inteligencji mają natomiast zastąpić 30% współczesnych aplikacji ekranowych.
Wydatki na sztuczną inteligencję są różne w poszczególnych branżach, żaden sektor nie może się jednak oprzeć potencjalnym korzyściom płynącym z wdrożenia tej technologii. Najwięcej wdrożeń ma miejsce w branżach, w których typowe są duże ilości danych o różnych strukturach. Firmy z tych branż dostrzegają szanse na tworzenie nowych produktów i usług, optymalizację działania, przekształcenie obsługi klienta i zwiększenie jego lojalności.
Sektor usług finansowych wdraża sztuczną inteligencję, aby opracować dla klientów narzędzia bankowe nowej generacji. Systemy sztucznej inteligencji potrafią szybko wydobywać informacje i wnioski z dokumentów korporacyjnych. Proces ten można powiązać z systemami rekomendacji, wspierającymi automatyczne dopasowywanie produktów i usług. Sztucznej inteligencji i automatycznego uczenia używa się także do optymalizowania komunikacji klientów banków z chatbotami.
W branży ubezpieczeniowej sztuczna inteligencja jest wdrażana w analizach oszustw i dochodzeniach oraz na potrzeby systemów rekomendacji. SI może tu pomóc w automatyzacji przetwarzania roszczeń. Ułatwia dopasowywanie potrzeb klientów do odpowiedniego zakresu ochrony ubezpieczeniowej. Może też szybko ocenić i zintegrować nieustannie aktualizowane dane dotyczące zachowań i dane demograficzne, zapewniając korzystającym z niej firmom ubezpieczeniowym przewagę nad konkurencją.
Jedną z branż, które jako pierwsze wdrożyły systemy sztucznej inteligencji, jest handel detaliczny. SI może tutaj pomóc w budowaniu lojalności wobec sklepu, ponieważ pozwala klientom łatwo i wygodnie poznawać, oceniać i kupować produkty z oferty sprzedawcy. Do najważniejszych przypadków użycia sztucznej inteligencji w handlu detalicznym należą automatyczne systemy obsługi klienta, które oferują zoptymalizowane rozwiązania, a także wyspecjalizowani doradcy zakupowi, systemy rekomendowania produktów i merchandising w działalności wielokanałowej. Technologia ta pomaga też dbać o dostępność właściwych produktów we właściwym miejscu i czasie.
Firmy telekomunikacyjne wdrażają sztuczną inteligencję w celu analizowania i identyfikacji zagrożeń. Zależy im na szybkości i precyzji automatycznych, inteligentnych systemów bezpieczeństwa. Dzięki sztucznej inteligencji operatorzy mogą zautomatyzować procesy biznesowe i informatyczne, aby zoptymalizować sieci i poprawić łączność oraz doświadczenia klienta.
Sztuczna inteligencja wspiera też innowacyjność produkcji, ponieważ usprawnia procesy i optymalizuje koszty. Producenci wdrażają tę technologię na potrzeby inteligentnych asystentów, gromadzenia i oceny danych wspomagających wewnętrzne procesy decyzyjne oraz interakcji z klientami przy użyciu chatbotów i rozpoznawania mowy.
Administracja publiczna często pozostaje w tyle pod względem wdrażania nowych technologii, sztuczna inteligencja jest już jednak wprowadzana zarówno przez urzędy centralne, jak i lokalne. Najczęściej jest używana w systemach obrony/wywiadu i bezpieczeństwa publicznego/reagowania w sytuacjach awaryjnych. W coraz liczniejszych inicjatywach ukierunkowanych na tworzenie inteligentnych miast SI służy do poprawy usług świadczonych na rzecz mieszkańców i ich bezpieczeństwa. Organy administracji publicznej przyglądają się też możliwości zastosowania algorytmów sztucznej inteligencji w wymiarze sprawiedliwości i systemach kontroli. W Estonii pojawiły się na przykład plany wdrożenia „sędziego robota”, który rozstrzygałby sprawy niewielkiej wagi. Urzędnicy chcą, aby system zniwelował zaległości na wokandach i przyspieszył przebieg procesów sądowych.
Aby lepiej wykorzystać przewagę nad konkurencją w swoich branżach, organizacje powinny rozważyć następujące kroki:
Źródło: www.oracle.com/pl
Coraz więcej firm uświadamia sobie, że wdrożenie sztucznej inteligencji to dla nich szansa na wyróżnienie się na rynku i wypracowanie przewagi nad konkurencją. Przedsiębiorstwa, które nie chcą pozostać w tyle, stawiają na tę technologię, aby utrzymać się na czele stawki. Potwierdzają to prognozy rynkowe. Jak wynika z danych firmy IDC, która zajmuje się badaniami rynku technologii, w 2021 r. ze sztucznej inteligencji będzie korzystać 75% handlowych aplikacji biznesowych. Do 2024 r. interfejsy oparte na sztucznej inteligencji mają natomiast zastąpić 30% współczesnych aplikacji ekranowych.
Wydatki na sztuczną inteligencję są różne w poszczególnych branżach, żaden sektor nie może się jednak oprzeć potencjalnym korzyściom płynącym z wdrożenia tej technologii. Najwięcej wdrożeń ma miejsce w branżach, w których typowe są duże ilości danych o różnych strukturach. Firmy z tych branż dostrzegają szanse na tworzenie nowych produktów i usług, optymalizację działania, przekształcenie obsługi klienta i zwiększenie jego lojalności.
Sektor usług finansowych wdraża sztuczną inteligencję, aby opracować dla klientów narzędzia bankowe nowej generacji. Systemy sztucznej inteligencji potrafią szybko wydobywać informacje i wnioski z dokumentów korporacyjnych. Proces ten można powiązać z systemami rekomendacji, wspierającymi automatyczne dopasowywanie produktów i usług. Sztucznej inteligencji i automatycznego uczenia używa się także do optymalizowania komunikacji klientów banków z chatbotami.
W branży ubezpieczeniowej sztuczna inteligencja jest wdrażana w analizach oszustw i dochodzeniach oraz na potrzeby systemów rekomendacji. SI może tu pomóc w automatyzacji przetwarzania roszczeń. Ułatwia dopasowywanie potrzeb klientów do odpowiedniego zakresu ochrony ubezpieczeniowej. Może też szybko ocenić i zintegrować nieustannie aktualizowane dane dotyczące zachowań i dane demograficzne, zapewniając korzystającym z niej firmom ubezpieczeniowym przewagę nad konkurencją.
Jedną z branż, które jako pierwsze wdrożyły systemy sztucznej inteligencji, jest handel detaliczny. SI może tutaj pomóc w budowaniu lojalności wobec sklepu, ponieważ pozwala klientom łatwo i wygodnie poznawać, oceniać i kupować produkty z oferty sprzedawcy. Do najważniejszych przypadków użycia sztucznej inteligencji w handlu detalicznym należą automatyczne systemy obsługi klienta, które oferują zoptymalizowane rozwiązania, a także wyspecjalizowani doradcy zakupowi, systemy rekomendowania produktów i merchandising w działalności wielokanałowej. Technologia ta pomaga też dbać o dostępność właściwych produktów we właściwym miejscu i czasie.
Firmy telekomunikacyjne wdrażają sztuczną inteligencję w celu analizowania i identyfikacji zagrożeń. Zależy im na szybkości i precyzji automatycznych, inteligentnych systemów bezpieczeństwa. Dzięki sztucznej inteligencji operatorzy mogą zautomatyzować procesy biznesowe i informatyczne, aby zoptymalizować sieci i poprawić łączność oraz doświadczenia klienta.
Sztuczna inteligencja wspiera też innowacyjność produkcji, ponieważ usprawnia procesy i optymalizuje koszty. Producenci wdrażają tę technologię na potrzeby inteligentnych asystentów, gromadzenia i oceny danych wspomagających wewnętrzne procesy decyzyjne oraz interakcji z klientami przy użyciu chatbotów i rozpoznawania mowy.
Administracja publiczna często pozostaje w tyle pod względem wdrażania nowych technologii, sztuczna inteligencja jest już jednak wprowadzana zarówno przez urzędy centralne, jak i lokalne. Najczęściej jest używana w systemach obrony/wywiadu i bezpieczeństwa publicznego/reagowania w sytuacjach awaryjnych. W coraz liczniejszych inicjatywach ukierunkowanych na tworzenie inteligentnych miast SI służy do poprawy usług świadczonych na rzecz mieszkańców i ich bezpieczeństwa. Organy administracji publicznej przyglądają się też możliwości zastosowania algorytmów sztucznej inteligencji w wymiarze sprawiedliwości i systemach kontroli. W Estonii pojawiły się na przykład plany wdrożenia „sędziego robota”, który rozstrzygałby sprawy niewielkiej wagi. Urzędnicy chcą, aby system zniwelował zaległości na wokandach i przyspieszył przebieg procesów sądowych.
Aby lepiej wykorzystać przewagę nad konkurencją w swoich branżach, organizacje powinny rozważyć następujące kroki:
- Wprowadzenie innowacji na dużą skalę. Wymaga to określonych ilości użytecznych danych i wdrożenia oprogramowania jako usługi, robotyzacji procesów i/lub sztucznej inteligencji/automatycznego uczenia. Kluczowe jest tu znalezienie dostawców rozwiązań informatycznych, którzy będą w stanie wspierać przedsiębiorstwo w dłuższej perspektywie.
- Wizualizacja przedsiębiorstwa w nowej postaci. Transformacja cyfrowa powinna być traktowana jako całościowe doświadczenie, które zmieni podejście firmy do obsługi klienta, strategii i wydajności.
Analiza przykładów sukcesu. Warto poprosić dostawcę technologii o przedstawienie przykładowych sukcesów odniesionych przez jego klientów, które uwidocznią nowe kluczowe wskaźniki wydajności i udoskonalenia. Mile widziane będą tu modele, symulacje i analizy. Nowa technologia powinna umożliwić osiągnięcie znakomitych wyników biznesowych, ponieważ cyfryzacja przenosi firmę do świata, w którym wszystko dzieje się przez 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu i 365 dni w roku.
Autor: Andrés Garcia-Arroyo, wiceprezes ds. aplikacji w Oracle na region Europy Środkowo-Wschodniej, WNP i IzraelaŹródło: www.oracle.com/pl
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Infrastruktura w punkcie zwrotnym - 5 prognoz kształtujących AI, odporność i suwerenność danych w 2026 roku
W 2026 roku zyskają firmy, które traktują infrastrukturę nie jako obszar generujący koszty, lecz ja… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
Jak Cisco pomaga Europie spłacić dług technologiczny w krytycznej infrastrukturze sieciowej
Cyfryzacja, rozwój sztucznej inteligencji i nadchodzące komputery kwantowe wymagają od Europy stabi… / Czytaj więcej
MŚP inwestują w AI, kompetencje pracowników nadal wyzwaniem
Europejskie małe i średnie firmy coraz śmielej inwestują w sztuczną inteligencję, ale to kompetencj… / Czytaj więcej
AP EU AI Cloud: nowy standard suwerennej chmury i AI dla europejskich organizacji
SAP EU AI Cloud to zapowiedziana 27 listopada 2025 r. platforma, która łączy dotychczasowe inicjaty… / Czytaj więcej
