| REKLAMA |
 |
W badaniu przeprowadzonym przez Deloitte wyraźnie widać, że biznes dostrzega korzyści płynące z zastosowania generatywnej Sztucznej Inteligencji (Gen AI). Aż 67 proc. badanych firm, które podjęły pierwsze próby wdrożenia tej technologii, odnotowało namacalne korzyści. Te sukcesy, które poprawiły jakość produktów i usług oraz zwiększyły efektywność operacyjną, były zachętą do dalszych inwestycji. Mikołaj Garbarek z PSI Polska uważa, że w tym podejściu nie ma nic dziwnego.
Jesteś tym, co jesz
„Jesteś tym, co jesz” – to powiedzenie doskonale oddaje rzeczywistość w świecie technologii. Nawet najnowocześniejsze rozwiązania technologiczne nie mogą osiągnąć pełni swojego potencjału bez odpowiedniego „odżywienia”. Tak jak zdrowa dieta wpływa na nasze samopoczucie, tak dane wpływają na efektywność sztucznej inteligencji. Firmy coraz lepiej to rozumieją. W efekcie 75 proc. przedsiębiorstw intensyfikuje działania związane z zarządzaniem cyklem życia danych, a prawie połowa w poprawę ich jakości, aby zbudować solidne podstawy pod strategię wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji.
Zarządzanie danymi to jednak nie tylko wyzwanie techniczne, ale również strategiczne. Aż 55 proc. firm unika wdrażania pewnych rozwiązań Gen AI z powodu problemów z danymi, co pokazuje, jak kluczowe jest właściwe zarządzanie informacjami. Firmy muszą zmierzyć się z wyzwaniami związanymi z jakością danych, dostępnością odpowiednich zbiorów oraz zagadnieniami prywatności i bezpieczeństwa. Zrozumienie i skuteczne zarządzanie tymi wyzwaniami jest niezbędne do pomyślnego wdrożenia Gen AI.
Skalowanie to wyzwanie
Mimo intensywnych wysiłków wiele firm nadal napotyka trudności w przekształcaniu eksperymentów z Gen AI w działające rozwiązania. Aż 68 proc. firm przyznaje, że udało im się przenieść do produkcji jedynie 30 proc. lub mniej projektów z Gen AI, co wskazuje na wyzwania związane z przejściem od fazy testowej do realnego zastosowania tej technologii w codziennych operacjach. Kluczowym problemem jest skalowanie tych projektów, które wymaga nie tylko dobrze zdefiniowanej strategii, ale także solidnych fundamentów technologicznych i danych.
Co więcej, trudności te często wynikają z obaw firm związanych z przygotowaniem do zarządzania ryzykiem i wyzwaniami regulacyjnymi, które towarzyszą wdrażaniu Gen AI. Tylko 23 proc. firm czuje się dobrze przygotowanych w tym zakresie, co sugeruje, że obawy te mogą dodatkowo utrudniać wdrażanie projektów na szerszą skalę. W odpowiedzi na te wyzwania, 51 proc. firm wprowadza nowe ramy zarządzania ryzykiem, a 49 proc. monitoruje wymagania regulacyjne. Przykładem takiej regulacji jest unijne rozporządzenie AI Act, obejmujące m.in wymogi dotyczące transparentności algorytmów.
Źródło: PSI Polska
Generatywna AI szybko ewoluuje z nowinki technologicznej do kluczowego aktywa, które wspiera strategiczny rozwój firm. Wyniki pokazują, że wdrożenie tej technologii nie tylko poprawia operacje, ale także otwiera nowe ścieżki wzrostu. To wyraźny sygnał, że AI staje się ważnym elementem w budowaniu długoterminowej wartości i przewagi na rynku — pokreśla ekspert z poznańskiej spółki IT, która dostarcza systemy bazujące na AI, z których korzysta m.in. LPP.
Jesteś tym, co jesz
„Jesteś tym, co jesz” – to powiedzenie doskonale oddaje rzeczywistość w świecie technologii. Nawet najnowocześniejsze rozwiązania technologiczne nie mogą osiągnąć pełni swojego potencjału bez odpowiedniego „odżywienia”. Tak jak zdrowa dieta wpływa na nasze samopoczucie, tak dane wpływają na efektywność sztucznej inteligencji. Firmy coraz lepiej to rozumieją. W efekcie 75 proc. przedsiębiorstw intensyfikuje działania związane z zarządzaniem cyklem życia danych, a prawie połowa w poprawę ich jakości, aby zbudować solidne podstawy pod strategię wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji.
Świadomość, że technologia to jedno, a jakość danych to drugie, staje się coraz bardziej powszechna. Poprawa dokładności i bezpieczeństwa danych nie tylko ułatwia pracę, ale także znacząco zwiększa efektywność sztucznej inteligencji – wyjaśnia Mikołaj Garbarek, Dyrektor Działu Systemy dla Logistyki, PSI Polska.
Zarządzanie danymi to jednak nie tylko wyzwanie techniczne, ale również strategiczne. Aż 55 proc. firm unika wdrażania pewnych rozwiązań Gen AI z powodu problemów z danymi, co pokazuje, jak kluczowe jest właściwe zarządzanie informacjami. Firmy muszą zmierzyć się z wyzwaniami związanymi z jakością danych, dostępnością odpowiednich zbiorów oraz zagadnieniami prywatności i bezpieczeństwa. Zrozumienie i skuteczne zarządzanie tymi wyzwaniami jest niezbędne do pomyślnego wdrożenia Gen AI.
Skalowanie to wyzwanie
Mimo intensywnych wysiłków wiele firm nadal napotyka trudności w przekształcaniu eksperymentów z Gen AI w działające rozwiązania. Aż 68 proc. firm przyznaje, że udało im się przenieść do produkcji jedynie 30 proc. lub mniej projektów z Gen AI, co wskazuje na wyzwania związane z przejściem od fazy testowej do realnego zastosowania tej technologii w codziennych operacjach. Kluczowym problemem jest skalowanie tych projektów, które wymaga nie tylko dobrze zdefiniowanej strategii, ale także solidnych fundamentów technologicznych i danych.
Wiele firm napotyka trudności w przenoszeniu projektów AI z fazy testów do realnego zastosowania, co pokazuje, jak skomplikowane może być włączenie tej technologii do codziennych operacji. Aby przełamać te bariery, należy postawić na stopniowe wdrażanie, przy jednoczesnym podnoszeniu kompetencji pracowników oraz ściśle współpracować z ekspertami. Taka strategia znacznie zwiększa szanse na efektywne wykorzystanie AI w praktyce, przekształcając innowacje w rzeczywiste korzyści biznesowe – tłumaczy Mikołaj Garbarek z PSI Polska.
Co więcej, trudności te często wynikają z obaw firm związanych z przygotowaniem do zarządzania ryzykiem i wyzwaniami regulacyjnymi, które towarzyszą wdrażaniu Gen AI. Tylko 23 proc. firm czuje się dobrze przygotowanych w tym zakresie, co sugeruje, że obawy te mogą dodatkowo utrudniać wdrażanie projektów na szerszą skalę. W odpowiedzi na te wyzwania, 51 proc. firm wprowadza nowe ramy zarządzania ryzykiem, a 49 proc. monitoruje wymagania regulacyjne. Przykładem takiej regulacji jest unijne rozporządzenie AI Act, obejmujące m.in wymogi dotyczące transparentności algorytmów.
Źródło: PSI Polska
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
