| REKLAMA |
 |
Usprawnienie procesów biznesowych (81%), szybszy rozwój innowacji (88%), a także wzrost przychodów (94%) – to główne korzyści korzystania z AI, na jakie wskazują polskie firmy. Zauważalna jest także poprawa jakości i wydajności pracy, przyspieszenie procesu wprowadzania produktu na rynek czy redukcja kosztów operacyjnych.
Kosztowna sztuczna inteligencja
Wykorzystanie AI przynosi korzyści, ale generuje również koszty – szczególnie na początku. Odpowiednio wyszkolone algorytmy AI wymagają ogromnej mocy obliczeniowej, co w większości przypadków może wiązać się z koniecznością modernizacji architektury IT i sprzętu w firmie. Odpowiednio trzeba też przechowywać dane „treningowe” oraz nimi zarządzać, z uwzględnieniem aspektów dotyczących bezpieczeństwa i zgodności z przepisami wewnętrznymi firmy czy regulacjami prawnymi. Dodatkowo należy uwzględnić potrzebę przeszkolenia pracowników i przekonania ich do stosowania narzędzi AI.
Szukając sprzymierzeńca, który pozwoli zoptymalizować wydatki ponoszone w procesie rozwoju sztucznej inteligencji, wiele firm stawia na rozwiązania chmurowe. Jak wynika z raportu Red Hat 2024 Global Tech Trends, przedsiębiorstwa kontynuują inwestowanie w chmurę, zwłaszcza w obszarach związanych z zarządzaniem środowiskiem chmurowym (59% wskazań), optymalizacją kosztów (43%) oraz automatyzacją usług w chmurze (36%).
Korzyści z korzystania z chmury
Chmura zapewnia potężną pulę zasobów obliczeniowych dostępnych na żądanie w modelu płatności tylko za te, które zostaną wykorzystane (pay-as-you-go). Umożliwia to firmom elastyczne dostosowanie infrastruktury do zmieniających się potrzeb i sposobu pracy AI.
Skalowalność zasobów w chmurze pozwala dowolnie zwiększać lub zmniejszać ich dostępną ilość, dostarczając zawsze gotowe i spójne środowisko programowania oraz możliwość wdrażania narzędzi AI w chmurze hybrydowej czy środowisku wielochmurowym. Dla biznesu eliminuje to konieczność instalowania, konfigurowania i utrzymywania dodatkowej infrastruktury za każdym razem, gdy zmieniają się potrzeby.
Zastosowanie chmury zapewnia zespołom przedsiębiorstwa dostęp do najnowszych informacji zgromadzonych w jednym miejscu, bez względu na ich rozproszoną lokalizację i model pracy. Ułatwia to też efektywne i bardziej precyzyjne szkolenie modeli AI.
Nie w każdym scenariuszu chmura się sprawdzi
Wykorzystanie chmury obliczeniowej demokratyzuje dostęp do AI pozwalając każdej firmie, niezależnie od wielkości, na rozpoczęcie przygody ze sztuczną inteligencją. Za pośrednictwem usług chmurowych można taniej testować nowe pomysły, prototypować narzędzia IT i szybciej wprowadzać innowacje do użytku. Jednak przedsiębiorstwom, które chcą wdrażać zaawansowane projekty AI o dużym stopniu złożoności, chmura bardzo szybko przestanie się opłacać. Wysokorozwinięte modele sztucznej inteligencji trenowane są na ogromnych zbiorach danych rosnących w wykładniczym tempie. Do szkolenia wymagają zastosowania potężnej mocy procesorów graficznych oraz ciągłej aktualizacji; w przeciwnym razie mogą dawać niemiarodajne, a nawet fałszywe wyniki (zjawisko to jest potocznie określane jako halucynacje modeli AI).
Istotną kwestią, którą należy wziąć pod uwagę przed inwestycją w rozwój sztucznej inteligencji jest także bezpieczeństwo danych, na których trenowane są modele AI. Coraz bardziej rygorystyczne przepisy unijne i regulacje prawne nakładają na firmy obowiązek świadomego zarządzania gromadzonymi danymi. Przedsiębiorstwa, które chcą mieć pewność, że ich dane przechowywane są w Polsce lub na terenie UE muszą sprawdzić, czy rozwiązania chmurowe zapewniają im odpowiedni poziom suwerenności danych.
A może jednak infrastruktura własna?
Firmy, które zamierzają sztuczną inteligencję wykorzystywać kompleksowo powinny rozważyć inwestycję w rozwój własnej infrastruktury IT. Rozbudowa lokalnego środowiska (on premise) nie zawsze musi wiązać się z dużymi początkowymi nakładami finansowymi i można je skutecznie zmniejszać, na przykład decydując się na dzierżawę maszyn czy wynajmując odpowiednią przestrzeń w serwerowni. Jednocześnie dzięki temu, że ponoszone koszty są stałe i przewidywalne, zarzadzanie budżetem IT staje się znacznie prostsze.
Własne centra danych to również pewność, że dane wykorzystywane na potrzeby trenowania modeli AI są przechowywane i przetwarzane w bezpiecznym, odpowiednio odizolowanym środowisku, spełniającym wymagania stawiane przez regulatorów. Pełna kontrola nad infrastrukturą i danymi pozwala też lepiej chronić je przed cyberatakami. W obliczu coraz częściej podnoszonych kwestii prywatności danych i rosnącej fali zagrożeń cybernetycznych to podejście zyskuje na popularności. Z raportu Red Hat wynika, że połowa aplikacji budowanych i zarządzanych przez wewnętrzne działy IT firm funkcjonuje w środowisku chmury hybrydowej (50%), podczas gdy 40% jest utrzymywanych lokalnie. Tylko w 10% przypadków wykorzystywana jest chmura publiczna.
Autor: Wojciech Furmankiewicz, dyrektor Red Hat ds. technologii i rozwiązań w regionie Europy Środkowo-Wschodniej
Kosztowna sztuczna inteligencja
Wykorzystanie AI przynosi korzyści, ale generuje również koszty – szczególnie na początku. Odpowiednio wyszkolone algorytmy AI wymagają ogromnej mocy obliczeniowej, co w większości przypadków może wiązać się z koniecznością modernizacji architektury IT i sprzętu w firmie. Odpowiednio trzeba też przechowywać dane „treningowe” oraz nimi zarządzać, z uwzględnieniem aspektów dotyczących bezpieczeństwa i zgodności z przepisami wewnętrznymi firmy czy regulacjami prawnymi. Dodatkowo należy uwzględnić potrzebę przeszkolenia pracowników i przekonania ich do stosowania narzędzi AI.
Szukając sprzymierzeńca, który pozwoli zoptymalizować wydatki ponoszone w procesie rozwoju sztucznej inteligencji, wiele firm stawia na rozwiązania chmurowe. Jak wynika z raportu Red Hat 2024 Global Tech Trends, przedsiębiorstwa kontynuują inwestowanie w chmurę, zwłaszcza w obszarach związanych z zarządzaniem środowiskiem chmurowym (59% wskazań), optymalizacją kosztów (43%) oraz automatyzacją usług w chmurze (36%).
Korzyści z korzystania z chmury
Chmura zapewnia potężną pulę zasobów obliczeniowych dostępnych na żądanie w modelu płatności tylko za te, które zostaną wykorzystane (pay-as-you-go). Umożliwia to firmom elastyczne dostosowanie infrastruktury do zmieniających się potrzeb i sposobu pracy AI.
Skalowalność zasobów w chmurze pozwala dowolnie zwiększać lub zmniejszać ich dostępną ilość, dostarczając zawsze gotowe i spójne środowisko programowania oraz możliwość wdrażania narzędzi AI w chmurze hybrydowej czy środowisku wielochmurowym. Dla biznesu eliminuje to konieczność instalowania, konfigurowania i utrzymywania dodatkowej infrastruktury za każdym razem, gdy zmieniają się potrzeby.
Zastosowanie chmury zapewnia zespołom przedsiębiorstwa dostęp do najnowszych informacji zgromadzonych w jednym miejscu, bez względu na ich rozproszoną lokalizację i model pracy. Ułatwia to też efektywne i bardziej precyzyjne szkolenie modeli AI.
Nie w każdym scenariuszu chmura się sprawdzi
Wykorzystanie chmury obliczeniowej demokratyzuje dostęp do AI pozwalając każdej firmie, niezależnie od wielkości, na rozpoczęcie przygody ze sztuczną inteligencją. Za pośrednictwem usług chmurowych można taniej testować nowe pomysły, prototypować narzędzia IT i szybciej wprowadzać innowacje do użytku. Jednak przedsiębiorstwom, które chcą wdrażać zaawansowane projekty AI o dużym stopniu złożoności, chmura bardzo szybko przestanie się opłacać. Wysokorozwinięte modele sztucznej inteligencji trenowane są na ogromnych zbiorach danych rosnących w wykładniczym tempie. Do szkolenia wymagają zastosowania potężnej mocy procesorów graficznych oraz ciągłej aktualizacji; w przeciwnym razie mogą dawać niemiarodajne, a nawet fałszywe wyniki (zjawisko to jest potocznie określane jako halucynacje modeli AI).
Istotną kwestią, którą należy wziąć pod uwagę przed inwestycją w rozwój sztucznej inteligencji jest także bezpieczeństwo danych, na których trenowane są modele AI. Coraz bardziej rygorystyczne przepisy unijne i regulacje prawne nakładają na firmy obowiązek świadomego zarządzania gromadzonymi danymi. Przedsiębiorstwa, które chcą mieć pewność, że ich dane przechowywane są w Polsce lub na terenie UE muszą sprawdzić, czy rozwiązania chmurowe zapewniają im odpowiedni poziom suwerenności danych.
A może jednak infrastruktura własna?
Firmy, które zamierzają sztuczną inteligencję wykorzystywać kompleksowo powinny rozważyć inwestycję w rozwój własnej infrastruktury IT. Rozbudowa lokalnego środowiska (on premise) nie zawsze musi wiązać się z dużymi początkowymi nakładami finansowymi i można je skutecznie zmniejszać, na przykład decydując się na dzierżawę maszyn czy wynajmując odpowiednią przestrzeń w serwerowni. Jednocześnie dzięki temu, że ponoszone koszty są stałe i przewidywalne, zarzadzanie budżetem IT staje się znacznie prostsze.
Własne centra danych to również pewność, że dane wykorzystywane na potrzeby trenowania modeli AI są przechowywane i przetwarzane w bezpiecznym, odpowiednio odizolowanym środowisku, spełniającym wymagania stawiane przez regulatorów. Pełna kontrola nad infrastrukturą i danymi pozwala też lepiej chronić je przed cyberatakami. W obliczu coraz częściej podnoszonych kwestii prywatności danych i rosnącej fali zagrożeń cybernetycznych to podejście zyskuje na popularności. Z raportu Red Hat wynika, że połowa aplikacji budowanych i zarządzanych przez wewnętrzne działy IT firm funkcjonuje w środowisku chmury hybrydowej (50%), podczas gdy 40% jest utrzymywanych lokalnie. Tylko w 10% przypadków wykorzystywana jest chmura publiczna.
Autor: Wojciech Furmankiewicz, dyrektor Red Hat ds. technologii i rozwiązań w regionie Europy Środkowo-Wschodniej
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
