| REKLAMA |
 |
Firmy powinny odrzucić ideę długoterminowego, wieloetapowego planowania w kontekście AI. W przeciwnym razie grożą im m.in. zastój we wprowadzaniu innowacji oraz ryzyko zmarnowania posiadanych zasobów. Zalecaną strategią wdrażania AI w obrębie firmy jest zaś metodyka zwinna (agile).
Zaplanowanie firmowej strategii w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji nie jest łatwym zadaniem. Technologia ta została zaprojektowana tak, aby ewoluować i zmieniać się w zawrotnym, nienotowanym dotąd tempie. Mechanizmy te mają zdolność do samouczenia się, dzięki czemu każdy kolejny model Gen AI jest lepszy względem poprzednich generacji. Postępy generatywnej sztucznej inteligencji mogą być mierzone w miesiącach, tygodniach, dniach, a nawet minutach. Firmy muszą być tego świadome podczas tworzenia strategii obejmujących AI, aby nie ograniczyć się do korzystania z rozwiązań, które wkrótce staną się przestarzałe.
Elastyczność – klucz do ciągłego doskonalenia
Metodyka zwinna to taktyka zarządzania projektami IT polegająca na podzieleniu procesu dostarczania oprogramowania na krótkie fazy, nazywane sprintami lub iteracjami. W okresie jednego sprintu, który przeważnie trwa około dwóch tygodni, zespół programistyczny ma do osiągnięcia kilka konkretnych celów, a jego członkowie regularnie naradzają się ze sobą w celu sprawdzenia postępów oraz omówienia ewentualnych trudności. Planowanie każdej iteracji wymaga regularnych retrospekcji pod kątem działania oprogramowania, co pozwala na identyfikowanie obszarów wymagających poprawy. Analogiczna taktyka sprawdza się także w kontekście wdrażania sztucznej inteligencji do struktur firmy.
Ślepy zaułek cyfryzacji
Przedsiębiorstwa, wdrażając jakąkolwiek nowe rozwiązania, mają w zwyczaju spodziewać się dużych korzyści. Ze względu na ten fakt planują wieloletnie i wieloetapowe procesy ich implementacji, obejmujące wielu interesariuszy. Rozwiązanie to nie sprawdzi w kontekście AI. Paradoksalnie, może ono znacznie ograniczyć korzyści, którymi mogłaby cieszyć się firma przyjmując metodykę zwinną. Innymi słowy, zbyt skomplikowane, statyczne plany wdrożeniowe mogą sprawić, że przedsiębiorstwo wpadnie w tzw. ślepy zaułek cyfryzacji. Firma znajdująca się w tej sytuacji doświadcza zastoju w procesie wprowadzania innowacji, ponieważ jej projekty stają się przestarzałe jeszcze przed ich ukończeniem. Z tego powodu, traci ona swoją konkurencyjność na korzyść innych podmiotów, które potrafią szybko adaptować się do technicznych zmian. W ostatecznym rozrachunku wszystkie tego typu inwestycje podejmowane przez znajdujące się w ślepym zaułku przedsiębiorstwo, skutkują stratami zasobów, ponieważ nie przynoszą oczekiwanych wyników. Jest to efekt braku zrozumienia sposobu działania wdrażanych rozwiązań – w tym wypadku, dynamicznej i nieprzewidywalnej generatywnej sztucznej inteligencji.
6 zasad efektywnego wdrażania AI w firmie
Planując wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie, ekspert Progress zaleca:
Wskazówki te stanowią solidny punkt wyjścia dla procesu wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji w firmie.
Źródło: Progress
Zaplanowanie firmowej strategii w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji nie jest łatwym zadaniem. Technologia ta została zaprojektowana tak, aby ewoluować i zmieniać się w zawrotnym, nienotowanym dotąd tempie. Mechanizmy te mają zdolność do samouczenia się, dzięki czemu każdy kolejny model Gen AI jest lepszy względem poprzednich generacji. Postępy generatywnej sztucznej inteligencji mogą być mierzone w miesiącach, tygodniach, dniach, a nawet minutach. Firmy muszą być tego świadome podczas tworzenia strategii obejmujących AI, aby nie ograniczyć się do korzystania z rozwiązań, które wkrótce staną się przestarzałe.
Elastyczność – klucz do ciągłego doskonalenia
Metodyka zwinna to taktyka zarządzania projektami IT polegająca na podzieleniu procesu dostarczania oprogramowania na krótkie fazy, nazywane sprintami lub iteracjami. W okresie jednego sprintu, który przeważnie trwa około dwóch tygodni, zespół programistyczny ma do osiągnięcia kilka konkretnych celów, a jego członkowie regularnie naradzają się ze sobą w celu sprawdzenia postępów oraz omówienia ewentualnych trudności. Planowanie każdej iteracji wymaga regularnych retrospekcji pod kątem działania oprogramowania, co pozwala na identyfikowanie obszarów wymagających poprawy. Analogiczna taktyka sprawdza się także w kontekście wdrażania sztucznej inteligencji do struktur firmy.
Implementując AI do struktur przedsiębiorstwa, warto zacząć od stopniowych, niewielkich zmian w np. wewnętrznych procesach biznesowych. Podejście to gwarantuje większą elastyczność niż wieloetapowe plany skomplikowanych wdrożeń. Pozwala na dynamiczną ocenę otrzymywanych efektów, wprowadzanie modyfikacji oraz planowanie kolejnych kroków z uwzględnieniem najbardziej aktualnych potrzeby firmy – wyjaśnia Philip Miller, starszy menedżer ds. marketingu produktów AI w Progress, dostawcy rozwiązań do tworzenia aplikacji biznesowych, wdrażania ich i zarządzania nimi.
Co więcej, podejście to nie wyklucza otrzymania większych, długoterminowych efektów. Z czasem nawet niewielkie zmiany mogą doprowadzić do znaczących korzyści, takich jak obniżenie firmowych kosztów czy ogólna poprawa jakości produktu. Nie chodzi więc o całkowite odrzucenie idei długoterminowych korzyści, ale o zrozumienie, że ścieżka do ich osiągnięcia może być nieliniowa oraz wymaga zwinnej, adaptacyjnej strategii – dodaje ekspert Progress.
Ślepy zaułek cyfryzacji
Przedsiębiorstwa, wdrażając jakąkolwiek nowe rozwiązania, mają w zwyczaju spodziewać się dużych korzyści. Ze względu na ten fakt planują wieloletnie i wieloetapowe procesy ich implementacji, obejmujące wielu interesariuszy. Rozwiązanie to nie sprawdzi w kontekście AI. Paradoksalnie, może ono znacznie ograniczyć korzyści, którymi mogłaby cieszyć się firma przyjmując metodykę zwinną. Innymi słowy, zbyt skomplikowane, statyczne plany wdrożeniowe mogą sprawić, że przedsiębiorstwo wpadnie w tzw. ślepy zaułek cyfryzacji. Firma znajdująca się w tej sytuacji doświadcza zastoju w procesie wprowadzania innowacji, ponieważ jej projekty stają się przestarzałe jeszcze przed ich ukończeniem. Z tego powodu, traci ona swoją konkurencyjność na korzyść innych podmiotów, które potrafią szybko adaptować się do technicznych zmian. W ostatecznym rozrachunku wszystkie tego typu inwestycje podejmowane przez znajdujące się w ślepym zaułku przedsiębiorstwo, skutkują stratami zasobów, ponieważ nie przynoszą oczekiwanych wyników. Jest to efekt braku zrozumienia sposobu działania wdrażanych rozwiązań – w tym wypadku, dynamicznej i nieprzewidywalnej generatywnej sztucznej inteligencji.
6 zasad efektywnego wdrażania AI w firmie
Planując wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie, ekspert Progress zaleca:
- Zacząć od małych projektów – Za priorytet należy uznać kwestie, których rozwiązanie, za pośrednictwem implementacji AI, możliwe będzie w ciągu kilku tygodni lub miesięcy. Nie należy koncentrować się zaś na projektach potencjalnie wieloletnich.
- Postawienie na metodykę zwinną – Elastyczność zapewniana przez to podejście jest kluczowa w kontekście wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji. Na przykład, jeśli początkowo wybrany model GenAI nie dostarcza właściwych odpowiedzi lub halucynuje, częste retrospekcje pozwolą na szybkie wykrycie i zbadanie tego problemu.
- Używanie więcej niż jednego modelu generatywnej sztucznej inteligencji – Mechanizmy te szybko ewoluują. Warto więc mieć możliwość porównania możliwości rożnych modeli.
- Przygotowanie firmowego stosu technicznego pod Gen AI – Musi on być zdolny do ewoluowania wraz z generatywną sztuczną inteligencją. Na przykład, platforma zarządzania danymi, za pośrednictwem której firma będzie udostępniać zasoby AI, musi być skalowalna, bezpieczna i elastyczna.
- „Zapoznanie” generatywnej sztucznej inteligencji z firmowymi danymi – Publicznie dostępne modele Gen AI nie są szkolone na podstawie zastrzeżonych, prywatnych zasobów przedsiębiorstwa. W interesie firmy jest znalezienie sposobu na bezpieczne dostarczenie swoich danych mechanizmom generatywnej sztucznej inteligencji, aby mogła ona zapewniać dokładniejsze odpowiedzi na kierowane do niej zapytania. W tym celu przydatna okaże się technika RAG (generowanie przez Gen AI treści wzbogacone o źródła).
- Upewnienie się, że dostarczane Gen AI dane są wysokiej jakości – Nawet najlepszy model generatywnej sztucznej inteligencji nie będzie dostarczał zadowalających wyników, jeśli zostanie wyposażony w zaszumione, źle wyselekcjonowane zasoby. Kluczowe jest posiadanie platformy zarządzania danymi, która może modelować treści oraz dostosowywać je do konkretnych aplikacji.
Wskazówki te stanowią solidny punkt wyjścia dla procesu wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji w firmie.
Źródło: Progress
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
