| REKLAMA |
 |
1. AI “oderwana” od strategii
Rozważając wdrożenie sztucznej inteligencji do firmowych procesów, trzeba pamiętać, że nie powinna być ona oderwana od ogólnej strategii i wizji przedsiębiorstwa, stanowić celu samego w sobie. Sposób wykorzystania AI w projektach powinien być zaplanowany i zawierać wymierne wskaźniki sukcesu. Wdrażanie sztucznej inteligencji tylko dlatego, że „inni tak robią”, bez jasnego kierunku, może prowadzić do marnowania zasobów i tworzenia chaosu organizacyjnego.
2. Brak “rozgrzewki” - firma nie jest gotowa
Przed każdym wyścigiem należy ocenić gotowość do wzięcia w nim udziału. Sztuczna inteligencja może usprawnić wiele procesów, ale nie rozwiąże każdego problemu. Tym bardziej bez odpowiedniego przygotowania do jej wdrożenia. Ważne jest sprawdzenie, czy sprzęt, dane, personel i procedury w firmie są przygotowane. Kluczowe jest zaplanowanie szkoleń, stworzenie mapy potrzeb, na które AI ma odpowiedzieć. Bez doświadczonego i wykwalifikowanego zespołu, jasnej strategii działania oraz odpowiedniej infrastruktury technologicznej, nawet najbardziej zaawansowane rozwiązanie AI będzie prowadziło do marnowania czasu i pieniędzy.
3. Niepoprawne dane = źle działające modele
Podobnie jak podczas wyścigu potrzebne jest odpowiednie obuwie, tak w przypadku AI niezbędne są jakościowe dane. Sztuczna inteligencja bazuje na udostępnianych jej informacjach, na których się uczy. Dlatego nie powinna być wdrażana bez upewnienia się, że dane, którymi jest „karmiona”, są dokładne i wystarczające. W Red Hat stawiamy na „sztuczną inteligencję specyficzną dla domeny”, czyli szkoloną na prywatnych danych. Takie podejście sprawia, że aplikacje są dostosowywane do standardów i praktyk w konkretnej firmie lub branży. Brak weryfikacji poprawności danych wykorzystywanych w modelach AI wywołuje efekt „kuli śnieżnej”. Algorytm wyszkolony na niewłaściwych zasobach będzie generować niepoprawne odpowiedzi i wprowadzać pracowników w błąd.
4. Bezpieczeństwo i prywatność nie traktowane priorytetowo
Podczas wdrażania AI ważne jest zapewnienie bezpieczeństwa i prywatności danych oraz całych systemów, w których są one przechowywane i przetwarzane. Ochrona przed nieautoryzowanym dostępem, niewłaściwym wykorzystaniem czy kradzieżą to kwestie, których przedsiębiorstwo nie może pomijać. Muszą być one uwzględniane już na etapie projektowania modeli sztucznej inteligencji. To ważne, ponieważ pozornie anonimowe dane mogą zostać zdeanonimizowane przez sztuczną inteligencję.
5. Brak oceny skutków wdrożenia
W osiąganiu długofalowych sukcesów niezbędna jest ocena każdego wyścigu. Podobnie jest w przypadku wykorzystywania w firmie AI. Sztuczna inteligencja cały czas się uczy, co oznacza, że procesy, w których jest wykorzystywana, są dynamiczne i ewoluują. Regularne monitorowanie i ocenianie projektów bazujących na AI jest niezbędne, aby zapewnić ich prawidłowe funkcjonowanie i zwiększać wydajność firmy. Brak ewaluacji sprawi, że trudno będzie ocenić korzyści z wdrożenia AI oraz wprowadzać ewentualne modyfikacje w jej działaniu.
6. Pomijanie opinii zespołu
Za każdym zawodnikiem stoi sztab ludzi, którzy pomagają mu osiągać sukces. Wdrażanie sztucznej inteligencji bez dobrze działającej pracy zespołowej doprowadzi raczej do porażki. Projekty wykorzystujące AI powinny brać pod uwagę wkład i informacje zwrotne od osób, na które wpływają i które będą z nich korzystać. Ważne jest zaangażowanie i badanie opinii pracowników, klientów czy partnerów. Bez udziału wymienionych grup interesariuszy wszelkie rozwiązania AI mogą napotkać opór i spowalniać procesy w firmie.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie mieć w najbliższym czasie kluczowe znaczenie. Aby AI pomagała budowa przewagę konkurencyjną musi być jednak wdrażana w przemyślany sposób z uwzględnieniem potrzeb wszystkich członków zespołu.
Autor: Witold Żukowski, Country Manager w firmie Red Hat
Rozważając wdrożenie sztucznej inteligencji do firmowych procesów, trzeba pamiętać, że nie powinna być ona oderwana od ogólnej strategii i wizji przedsiębiorstwa, stanowić celu samego w sobie. Sposób wykorzystania AI w projektach powinien być zaplanowany i zawierać wymierne wskaźniki sukcesu. Wdrażanie sztucznej inteligencji tylko dlatego, że „inni tak robią”, bez jasnego kierunku, może prowadzić do marnowania zasobów i tworzenia chaosu organizacyjnego.
2. Brak “rozgrzewki” - firma nie jest gotowa
Przed każdym wyścigiem należy ocenić gotowość do wzięcia w nim udziału. Sztuczna inteligencja może usprawnić wiele procesów, ale nie rozwiąże każdego problemu. Tym bardziej bez odpowiedniego przygotowania do jej wdrożenia. Ważne jest sprawdzenie, czy sprzęt, dane, personel i procedury w firmie są przygotowane. Kluczowe jest zaplanowanie szkoleń, stworzenie mapy potrzeb, na które AI ma odpowiedzieć. Bez doświadczonego i wykwalifikowanego zespołu, jasnej strategii działania oraz odpowiedniej infrastruktury technologicznej, nawet najbardziej zaawansowane rozwiązanie AI będzie prowadziło do marnowania czasu i pieniędzy.
3. Niepoprawne dane = źle działające modele
Podobnie jak podczas wyścigu potrzebne jest odpowiednie obuwie, tak w przypadku AI niezbędne są jakościowe dane. Sztuczna inteligencja bazuje na udostępnianych jej informacjach, na których się uczy. Dlatego nie powinna być wdrażana bez upewnienia się, że dane, którymi jest „karmiona”, są dokładne i wystarczające. W Red Hat stawiamy na „sztuczną inteligencję specyficzną dla domeny”, czyli szkoloną na prywatnych danych. Takie podejście sprawia, że aplikacje są dostosowywane do standardów i praktyk w konkretnej firmie lub branży. Brak weryfikacji poprawności danych wykorzystywanych w modelach AI wywołuje efekt „kuli śnieżnej”. Algorytm wyszkolony na niewłaściwych zasobach będzie generować niepoprawne odpowiedzi i wprowadzać pracowników w błąd.
4. Bezpieczeństwo i prywatność nie traktowane priorytetowo
Podczas wdrażania AI ważne jest zapewnienie bezpieczeństwa i prywatności danych oraz całych systemów, w których są one przechowywane i przetwarzane. Ochrona przed nieautoryzowanym dostępem, niewłaściwym wykorzystaniem czy kradzieżą to kwestie, których przedsiębiorstwo nie może pomijać. Muszą być one uwzględniane już na etapie projektowania modeli sztucznej inteligencji. To ważne, ponieważ pozornie anonimowe dane mogą zostać zdeanonimizowane przez sztuczną inteligencję.
5. Brak oceny skutków wdrożenia
W osiąganiu długofalowych sukcesów niezbędna jest ocena każdego wyścigu. Podobnie jest w przypadku wykorzystywania w firmie AI. Sztuczna inteligencja cały czas się uczy, co oznacza, że procesy, w których jest wykorzystywana, są dynamiczne i ewoluują. Regularne monitorowanie i ocenianie projektów bazujących na AI jest niezbędne, aby zapewnić ich prawidłowe funkcjonowanie i zwiększać wydajność firmy. Brak ewaluacji sprawi, że trudno będzie ocenić korzyści z wdrożenia AI oraz wprowadzać ewentualne modyfikacje w jej działaniu.
6. Pomijanie opinii zespołu
Za każdym zawodnikiem stoi sztab ludzi, którzy pomagają mu osiągać sukces. Wdrażanie sztucznej inteligencji bez dobrze działającej pracy zespołowej doprowadzi raczej do porażki. Projekty wykorzystujące AI powinny brać pod uwagę wkład i informacje zwrotne od osób, na które wpływają i które będą z nich korzystać. Ważne jest zaangażowanie i badanie opinii pracowników, klientów czy partnerów. Bez udziału wymienionych grup interesariuszy wszelkie rozwiązania AI mogą napotkać opór i spowalniać procesy w firmie.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie mieć w najbliższym czasie kluczowe znaczenie. Aby AI pomagała budowa przewagę konkurencyjną musi być jednak wdrażana w przemyślany sposób z uwzględnieniem potrzeb wszystkich członków zespołu.
Autor: Witold Żukowski, Country Manager w firmie Red Hat
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
