| REKLAMA |
 |
Tworzenie projektów opartych na AI jest wyzwaniem. Tworzenie projektów AI, które dokładnie odpowiadają wizji klienta, jest jeszcze większym wyzwaniem. W obliczu obecnej popularności AI, wiele osób jest przekonanych, że potrafi samodzielnie znaleźć przestrzeń do zastosowania AI w swojej organizacji. Często jednak bardziej efektywne mogą okazać się inne technologie, o których zapominamy, entuzjastycznie podążając za trendem. W takich sytuacjach wsparcie osób posiadających wiedzę techniczną jest kluczowe. Jednak, aby obydwie strony były dla siebie pomocne, konieczna jest empatyczna komunikacja.
Generatywna sztuczna inteligencja jest wspaniałym narzędziem, które potrafi rozwiązać wiele problemów, z którymi nie radziły sobie dotychczasowe technologie. Jednak nie w każdym projekcie jest potrzebna. Przy części zadań znacznie lepiej sprawdzą się inne technologie, a moda na AI czasami sprawia, że chętnie sięgamy po niepotrzebnie skomplikowane rozwiązania. Do takich decyzji miewają tendencje zarówno przedstawiciele biznesu, jak i IT.
Z drugiej strony, zespoły Data Science nie zawsze pamiętają o potrzebach końcowych użytkowników. Pomysły na rozwiązania, które wydają się niezwykle praktyczne, a wręcz rewolucyjne podczas burz mózgów, mogą okazać się zbędne lub nawet bezsensowne w prawdziwym życiu. Na etapie weryfikacji pomysłów kluczowe jest zaangażowanie osób, które patrzą na projekt z biznesowej perspektywy.
Czy AI wreszcie zacznie prać, zamiast pisać?
Odpowiedzialność za rozwój GenAI leży zarówno po stronie osób technicznych, jak i biznesu. To od nas wszystkich zależy, które czynności przejmie od nas sztuczna inteligencja, a które pozostaną ludzką domeną. Obecnie jesteśmy na etapie, w którym zachwycają nas możliwości AI, często nie biorąc pod rozwagę realnej wartości jej kreacji. Musimy zastanawiać się i wybierać, w jakim kierunku chcemy prowadzić rozwój technologii.
Aby to było możliwe, konieczna jest empatia, której nie są w stanie opanować modele językowe. Oczywiście, po odpowiednim spromptowaniu, AI jest w stanie ją złudnie odwzorować, jednak nie może zrozumieć tego, co nie zostało wypowiedziane lub zauważone przez człowieka. Dlatego właśnie kontrolę nad tym, co tworzy AI i na jakich polach chcemy z niej korzystać, zawsze musi sprawować człowiek. W końcu to ludzie chcą zmieniać swoją rzeczywistość tak, aby była dla nas wygodniejsza. Nie zależy nam na tym, aby oddać sztucznej inteligencji zadania, które lubimy wykonywać, pozostając nas z przysłowiowym zmywaniem.
Realne wyzwania Data Scientists
Podczas spotkania Projekt: AI zorganizowanego z okazji 10-lecia SoftServe w Polsce, eksperci z zakresu Data Science i AI mieli okazji omówić realne wyzwania, które spotykają ich w pracy przy tworzeniu projektów dla biznesu opartych na sztucznej inteligencji. W warsztacie dr. Inez Okulskiej wzięło udział 10 specjalistów pracujących na co dzień w SoftServe i 10 zewnętrznych ekspertów. Wspólnie omówili założenia skutecznej pracy projektowej, które we wrześniu tego roku ukażą się w formie white paper współtworzonego przez dr Inez Okulską, SoftServe, Dell oraz Akademię Leona Koźmińskiego.
Źródło: SoftServe
Po stronie klienta bardzo często stoją zespoły osób o różnych pomysłach i potrzebach. Dla deweloperów to może stanowić wyzwanie, kiedy trudno jest dowiedzieć się, jakie są realne potrzeby biznesowe i główne priorytety – mówi Yaroslav Svyryda, AI Consultant w SoftServe Poland.
Generatywna sztuczna inteligencja jest wspaniałym narzędziem, które potrafi rozwiązać wiele problemów, z którymi nie radziły sobie dotychczasowe technologie. Jednak nie w każdym projekcie jest potrzebna. Przy części zadań znacznie lepiej sprawdzą się inne technologie, a moda na AI czasami sprawia, że chętnie sięgamy po niepotrzebnie skomplikowane rozwiązania. Do takich decyzji miewają tendencje zarówno przedstawiciele biznesu, jak i IT.
Z drugiej strony, zespoły Data Science nie zawsze pamiętają o potrzebach końcowych użytkowników. Pomysły na rozwiązania, które wydają się niezwykle praktyczne, a wręcz rewolucyjne podczas burz mózgów, mogą okazać się zbędne lub nawet bezsensowne w prawdziwym życiu. Na etapie weryfikacji pomysłów kluczowe jest zaangażowanie osób, które patrzą na projekt z biznesowej perspektywy.
Dlatego właśnie jednym z najlepszych podejść do pracy nad nowymi produktami, również tymi opartymi na AI, jest Design Thinking. Bez empatycznego zrozumienia, rozmów i wywiadów, oraz świadomych decyzji na etapie prototypowania, trudno jest tworzyć rozwiązania, które faktycznie są przydatne i spełniają swoje wyznaczone przez biznes zadania – mówi dr Inez Okulska, Head of hAI Magazine w CampusAI i NLP Senior na Politechnice Wrocławskiej.
Czy AI wreszcie zacznie prać, zamiast pisać?
Odpowiedzialność za rozwój GenAI leży zarówno po stronie osób technicznych, jak i biznesu. To od nas wszystkich zależy, które czynności przejmie od nas sztuczna inteligencja, a które pozostaną ludzką domeną. Obecnie jesteśmy na etapie, w którym zachwycają nas możliwości AI, często nie biorąc pod rozwagę realnej wartości jej kreacji. Musimy zastanawiać się i wybierać, w jakim kierunku chcemy prowadzić rozwój technologii.
Aby to było możliwe, konieczna jest empatia, której nie są w stanie opanować modele językowe. Oczywiście, po odpowiednim spromptowaniu, AI jest w stanie ją złudnie odwzorować, jednak nie może zrozumieć tego, co nie zostało wypowiedziane lub zauważone przez człowieka. Dlatego właśnie kontrolę nad tym, co tworzy AI i na jakich polach chcemy z niej korzystać, zawsze musi sprawować człowiek. W końcu to ludzie chcą zmieniać swoją rzeczywistość tak, aby była dla nas wygodniejsza. Nie zależy nam na tym, aby oddać sztucznej inteligencji zadania, które lubimy wykonywać, pozostając nas z przysłowiowym zmywaniem.
Realne wyzwania Data Scientists
Podczas spotkania Projekt: AI zorganizowanego z okazji 10-lecia SoftServe w Polsce, eksperci z zakresu Data Science i AI mieli okazji omówić realne wyzwania, które spotykają ich w pracy przy tworzeniu projektów dla biznesu opartych na sztucznej inteligencji. W warsztacie dr. Inez Okulskiej wzięło udział 10 specjalistów pracujących na co dzień w SoftServe i 10 zewnętrznych ekspertów. Wspólnie omówili założenia skutecznej pracy projektowej, które we wrześniu tego roku ukażą się w formie white paper współtworzonego przez dr Inez Okulską, SoftServe, Dell oraz Akademię Leona Koźmińskiego.
SoftServe to firma zorientowana na rozwój zarówno technologii, jak i ludzi. Bardzo silny nacisk kładziemy na tworzenie nowatorskich rozwiązań w naszych zespołach projektowych pracujących z klientami, jak i w działach R&D. Zależy nam na tym, aby wspierać rozwój środowiska Data Science łącząc najbardziej kreatywnych ekspertów i ekspertki – mówi Paula Rejmer, Country People Lead w SoftServe Poland.
Źródło: SoftServe
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
