| REKLAMA |
 |
Raport wskazuje trzy czynniki, które nie pozwalają obecnie w pełni wykorzystać możliwości technologii AI. To niedostateczny rozwój technologiczny, ograniczenia organizacyjne i niewystarczające umiejętności. Pomimo tych trudności, połowa ankietowanych uważa, że przy odpowiedniej strategii, sztuczna inteligencja pozwoli firmom osiągać wymierne korzyści już w ciągu najbliższych dwóch lat, a jedna czwarta jest przekonana, że wystarczy rok.
Oczekiwania a rzeczywistość
84% respondentów spodziewa się ogromnych korzyści płynących z zastosowania technologii AI, zwłaszcza w obszarze innowacyjnych rozwiązań produktowych i usługowych, poprawie dostępności danych wewnętrznych i zewnętrznych oraz redukcji kosztów operacyjnych i zwiększenia zysków. 82% spośród ankietowanych szefów firm przyznaje, że odczuwa dużą presję, zmuszającą ich do szybkiego wdrożenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Istnieje obawa, że z powodu niewłaściwego przygotowania i nieskutecznej komunikacji projekty te mogą utknąć na etapie pilotażu, a zbyt duże oczekiwania mogą skończą się równie dużym rozczarowaniem.
Wiele firm nie kładzie wystarczająco dużego nacisku na rozwój. Nie ma również ani odpowiedniej infrastruktury ani umiejętności, które pozwoliłyby czerpać korzyści z wdrożenia rozwiązań AI. Badanie wykazało, że ponad jedna trzecia (34%) firm nie przeniosła się do chmury. Chociaż nie jest to krok niezbędny, to jednak świadczy on o nieprzygotowaniu organizacji do budowania wartości w oparciu o sztuczna inteligencję we wszystkich obszarach działalności. Eksperci IFS podkreślają, że skuteczna strategia dla sztucznej inteligencji w kontekście przemysłowym musi się opierać się na solidnym połączeniu usług chmurowych, danych, procesów biznesowych i umiejętności. 80% ankietowanych przyznaje, że barierą utrudniającą przyjęcie strategii dla technologii AI jest brak odpowiedniego przygotowania wewnątrz organizacji. 43% uważa, że poziom zasobów związanych ze sztuczną inteligencją w ich firmach, zwłaszcza pod względem umiejętności ludzkich, jest zaledwie zadowalający, znacznie poniżej oczekiwanego poziomu.
Aby zatem skutecznie wdrożyć technologię AI na szeroką skalę, trzeba przede wszystkim opracować jasną, uwzględniającą realistyczne cele i plan działania strategię, a także właściwie zdefiniowane przypadki zastosowania sztucznej inteligencji dostosowane do potrzeb i charakterystyki danej branży. Ważna jest również odpowiednia infrastruktura oparta na chmurze z wbudowanymi funkcjami sztucznej inteligencji przemysłowej oraz odpowiednio wczesne inwestowanie w szkolenie pracowników. Takie kompleksowe podejście pozwoli powstrzymać ryzyko rozczarowania związanego z technologią AI i przywrócić nadzieję w możliwość osiągnięcie korzyści, na jakie szefowie firm liczą - dodaje Pederson.
Perspektywy są optymistyczne, ale potrzebne jest planowanie
Niestety, z uwagi na niewystarczające umiejętności wiele przedsiębiorstw nie jest wystarczająco przygotowanych do wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji. Prawie połowa respondentów (48%) jest na etapie zbierania pomysłów i propozycji, a tylko 27% ma jasną strategię i zauważalne wyniki. 20% respondentów jest w fazie badawczej, podczas której przeprowadzane są testy niekontrolowane, a kolejne 5% nie ma przemyślanej strategii i jeszcze nie podejmuje żadnych działań. Jednak pomimo trudności na początkowym etapie wdrażania sztucznej inteligencji w biznesie, przedsiębiorcy nie tracą optymizmu i wierzą w znaczące korzyści, jakie już w perspektywie 1-2 lat (47%) a nawet jednego roku (24%) może ona przynieść ich firmom.
Największy optymizm i nadzieje wśród respondentów budzi wykorzystanie technologii AI do poprawy efektywności w zarządzaniu operacjami biznesowymi w kontekście inteligentnej produkcji i/lub dostarczania usług (22%). Jedna piąta wskazała innowacje produktowe i usługowe (20%), następnie podejmowanie decyzji dotyczących rozwoju i modelu biznesowego (20%), tworzenie warunków sprzyjających rozwojowi pracowników i zatrzymaniu w firmie utalentowanych osób (19%), oraz doświadczenie klienta i jego obsługę (19%).
Konieczne jest podjęcie działań w zakresie gotowości danych
Najważniejszym strategicznym aktywem każdego przedsiębiorstwa są dane. Ich odpowiednia wielkość i jakość mają kluczowe znaczenie dla osiągnięcia korzyści z technologii AI. Aż 86% respondentów przyznało, że jej skuteczność w znacznej mierze zależy od danych pozyskiwanych w czasie rzeczywistym. A mimo to, mniej niż jedna czwarta (23%) zakończyła proces przygotowywania wszystkich niezbędnych elementów infrastruktury danych, która umożliwia zarówno podejmowanie decyzji biznesowych, jak i reagowanie na zmiany w czasie rzeczywistym. Wiele przedsiębiorstw czeka jeszcze ogrom pracy, aby przygotować się do wdrożenia technologii AI. Ponadto, u mniej niż połowy (43%) respondentów dane są w większości zorganizowane i przetworzone, a pozostałe wymagają jeszcze odpowiedniego ustrukturyzowania.
Metodologia:
Badanie przeprowadziła sondażownia Censuswide od 6 do 27 marca 2024 r. wśród 1709 dyrektorów, prezesów, wiceprezesów i dyrektorów wykonawczych pracujących w branży produkcyjnej, telekomunikacyjnej, lotniczej i obronnej, usługowej, budowlanej i inżynieryjnej, energetycznej i surowcowej w przedsiębiorstwach z rocznym przychodem przekraczającym 50 mln dolarów.
Źródło: IFS
84% respondentów spodziewa się ogromnych korzyści płynących z zastosowania technologii AI, zwłaszcza w obszarze innowacyjnych rozwiązań produktowych i usługowych, poprawie dostępności danych wewnętrznych i zewnętrznych oraz redukcji kosztów operacyjnych i zwiększenia zysków. 82% spośród ankietowanych szefów firm przyznaje, że odczuwa dużą presję, zmuszającą ich do szybkiego wdrożenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Istnieje obawa, że z powodu niewłaściwego przygotowania i nieskutecznej komunikacji projekty te mogą utknąć na etapie pilotażu, a zbyt duże oczekiwania mogą skończą się równie dużym rozczarowaniem.
Wiele firm nie kładzie wystarczająco dużego nacisku na rozwój. Nie ma również ani odpowiedniej infrastruktury ani umiejętności, które pozwoliłyby czerpać korzyści z wdrożenia rozwiązań AI. Badanie wykazało, że ponad jedna trzecia (34%) firm nie przeniosła się do chmury. Chociaż nie jest to krok niezbędny, to jednak świadczy on o nieprzygotowaniu organizacji do budowania wartości w oparciu o sztuczna inteligencję we wszystkich obszarach działalności. Eksperci IFS podkreślają, że skuteczna strategia dla sztucznej inteligencji w kontekście przemysłowym musi się opierać się na solidnym połączeniu usług chmurowych, danych, procesów biznesowych i umiejętności. 80% ankietowanych przyznaje, że barierą utrudniającą przyjęcie strategii dla technologii AI jest brak odpowiedniego przygotowania wewnątrz organizacji. 43% uważa, że poziom zasobów związanych ze sztuczną inteligencją w ich firmach, zwłaszcza pod względem umiejętności ludzkich, jest zaledwie zadowalający, znacznie poniżej oczekiwanego poziomu.
Sztuczna inteligencja ma szansę stać się dla przedsiębiorstw narzędziem o potencjale transformacyjnym, jakiego świat jeszcze nie widział. Nasze badanie pokazało jednak, że to, w jaki sposób tak potężne narzędzie wykorzystać, budzi zasadnicze nieporozumienia. Panuje przekonanie, że sztuczna inteligencja przyczyni się do znacznego obniżenia kosztów i zwiększenia zysków. Jednakże te ambitne cele nie zostaną osiągnięte bez spójnej strategii, solidnego przygotowania i odpowiednich umiejętności, których w większości firm brakuje. Z myślą o tych właśnie wyzwaniach opracowaliśmy platformę IFS.ai. Naszym założeniem było umożliwienie przedsiębiorcom budowania wartości w oparciu o wszechstronne wykorzystanie sztucznej inteligencji we wszystkich produktach i procesach biznesowych, a nie ograniczanie jej do pojedynczych funkcji. To pozwoli wesprzeć procesy decyzyjne po stronie klientów, a także umożliwi dostęp do danych i usług AI, które przełożą się na wymierne i szybsze korzyści - powiedział Christian Pedersen, dyrektor produktu w IFS.
Aby zatem skutecznie wdrożyć technologię AI na szeroką skalę, trzeba przede wszystkim opracować jasną, uwzględniającą realistyczne cele i plan działania strategię, a także właściwie zdefiniowane przypadki zastosowania sztucznej inteligencji dostosowane do potrzeb i charakterystyki danej branży. Ważna jest również odpowiednia infrastruktura oparta na chmurze z wbudowanymi funkcjami sztucznej inteligencji przemysłowej oraz odpowiednio wczesne inwestowanie w szkolenie pracowników. Takie kompleksowe podejście pozwoli powstrzymać ryzyko rozczarowania związanego z technologią AI i przywrócić nadzieję w możliwość osiągnięcie korzyści, na jakie szefowie firm liczą - dodaje Pederson.
Perspektywy są optymistyczne, ale potrzebne jest planowanie
Niestety, z uwagi na niewystarczające umiejętności wiele przedsiębiorstw nie jest wystarczająco przygotowanych do wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji. Prawie połowa respondentów (48%) jest na etapie zbierania pomysłów i propozycji, a tylko 27% ma jasną strategię i zauważalne wyniki. 20% respondentów jest w fazie badawczej, podczas której przeprowadzane są testy niekontrolowane, a kolejne 5% nie ma przemyślanej strategii i jeszcze nie podejmuje żadnych działań. Jednak pomimo trudności na początkowym etapie wdrażania sztucznej inteligencji w biznesie, przedsiębiorcy nie tracą optymizmu i wierzą w znaczące korzyści, jakie już w perspektywie 1-2 lat (47%) a nawet jednego roku (24%) może ona przynieść ich firmom.
Największy optymizm i nadzieje wśród respondentów budzi wykorzystanie technologii AI do poprawy efektywności w zarządzaniu operacjami biznesowymi w kontekście inteligentnej produkcji i/lub dostarczania usług (22%). Jedna piąta wskazała innowacje produktowe i usługowe (20%), następnie podejmowanie decyzji dotyczących rozwoju i modelu biznesowego (20%), tworzenie warunków sprzyjających rozwojowi pracowników i zatrzymaniu w firmie utalentowanych osób (19%), oraz doświadczenie klienta i jego obsługę (19%).
Konieczne jest podjęcie działań w zakresie gotowości danych
Najważniejszym strategicznym aktywem każdego przedsiębiorstwa są dane. Ich odpowiednia wielkość i jakość mają kluczowe znaczenie dla osiągnięcia korzyści z technologii AI. Aż 86% respondentów przyznało, że jej skuteczność w znacznej mierze zależy od danych pozyskiwanych w czasie rzeczywistym. A mimo to, mniej niż jedna czwarta (23%) zakończyła proces przygotowywania wszystkich niezbędnych elementów infrastruktury danych, która umożliwia zarówno podejmowanie decyzji biznesowych, jak i reagowanie na zmiany w czasie rzeczywistym. Wiele przedsiębiorstw czeka jeszcze ogrom pracy, aby przygotować się do wdrożenia technologii AI. Ponadto, u mniej niż połowy (43%) respondentów dane są w większości zorganizowane i przetworzone, a pozostałe wymagają jeszcze odpowiedniego ustrukturyzowania.
Jednym z kluczowych elementów strategii wdrożenia technologii AI jest solidna infrastruktura danych. Nawet najlepsza sztuczna inteligencja będzie bezradna przy braku zaawansowania w zarządzaniu podstawowymi danymi, pozostawiając marzenia o ogromnych korzyściach w sferze pobożnych życzeń. Nie ulega wątpliwości, że przedsiębiorstwa potrzebują wsparcia w zarządzaniu danymi i migracji. Sztuczna inteligencja jest postrzegana jako magiczna różdżka, która zrewolucjonizuje biznes. Jednak, jak w przypadku każdej nowej technologii, nie jest to takie proste. Siłą przemysłowej sztucznej inteligencji jest jej wszechstronność i wpływ, jaki może wywrzeć na różne obszary działalności firmy, począwszy od innowacji produktowych i doświadczenia klienta, a skończywszy na produktywności i zrównoważonym rozwoju (ESG). Jej potencjał jest ogromny, o ile firmy będą potrafiły połączyć wizję, strategię, technologię i umiejętności. Teraz jest odpowiedni moment, aby się zatrzymać, ocenić sytuację i opracować realny plan wykorzystania przemysłowej sztucznej inteligencji, a tym samym zamienić huczne obietnice na rzeczywistość - powiedział Marek Głazowski, prezes IFS Poland & EE.
Metodologia:
Badanie przeprowadziła sondażownia Censuswide od 6 do 27 marca 2024 r. wśród 1709 dyrektorów, prezesów, wiceprezesów i dyrektorów wykonawczych pracujących w branży produkcyjnej, telekomunikacyjnej, lotniczej i obronnej, usługowej, budowlanej i inżynieryjnej, energetycznej i surowcowej w przedsiębiorstwach z rocznym przychodem przekraczającym 50 mln dolarów.
Źródło: IFS
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.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wiz… / Czytaj więcej
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej
AI bez hype’u – od eksperymentów do infrastruktury decyzji
Sektory IT oraz logistyka stoją u progu fundamentalnej zmiany w podejściu do sztucznej inteligencji… / Czytaj więcej
