Wyścig ku sztucznej inteligencji – prognozy na 2020 rok
Katgoria: IT SOLUTIONS / Utworzono: 17 październik 2019
Ekspansja sztucznej inteligencji to seria etapów, przez które musi przejść nauka, jak i rynek, aby osiągnąć pełnię możliwości i efektywności. W przypadku nowych technologii rozwój nie sprowadza się jedynie do wzrostu, ale także do pojawienia się nowych form funkcjonowania, dynamicznie kształtowanych przez otoczenie, jak i w odpowiedzi na wyzwania z różnych obszarów, takich jak zdrowie, biznes czy przemysł. Patrząc na rynek IT, a w szczególności na obszar sztucznej inteligencji (SI), można dojść do wniosku, że dwa słowa, które w obecnych czasach opisują go najlepiej to rozwój i dynamika.
Rynek SI wczoraj i dziś
Sztuczna inteligencja odnotowała ogromny postęp w obszarze swojego rozwoju i dojrzałości na przestrzeni ostatnich lat. Z zaskakującą łatwością, ale i zarazem impetem, wkroczyła do najważniejszych obszarów naszego życia, takich, jak zdrowie, edukacja, komunikacja, czy też biznes. Niemalże każdego dnia możemy obserwować nowe sposoby zastosowania sztucznej inteligencji w naszym codziennym życiu. Zastosowania te nie pozostają tylko w sferze fantazji czy eksperymentów, ale mają coraz bardziej realny wpływ na kształt naszego życia. Nie możemy jeszcze uznać, aby sztuczna inteligencja była zbliżona do naszego poziomu, ale widzimy, jak praca wielu naukowców, ośrodków badawczych oraz wielkich firm, działających w obszarze IT, zmierza ku temu, aby rozwój komunikacji między maszynami, przypominał tą, która odbywa się między ludźmi.
Pamiętajmy zarazem, że rynek SI nie zawsze był postrzegany jako coś, co może faktycznie zrewolucjonizować nasze postrzeganie świata w przyszłości, a wręcz przeciwnie – niepotrzebnie napompowaną bańkę, z której nic sensownego dla świata nie uda się zmaterializować. Z takimi właśnie opiniami można było się spotkać jeszcze w 2017 roku, ale już rok później mogliśmy zauważyć jeszcze większy wzrost sztucznej inteligencji, a dokładnie rozwiązań bazujących na uczeniu maszynowym. To właśnie w uczeniu maszynowym upatrujemy w tym momencie największą szansę do szybkiej adaptacji przez biznes, dlatego też w tą stronę nakierowane są głównie badania i eksperymenty. Świat chce, aby uczenie maszynowe było coraz lepsze, a co najważniejsze, coraz sprytniejsze.
Rewolucja przemysłowa dzięki SI
Przewiduje się, że oprogramowanie z elementami sztucznej inteligencji będzie jednym z najszybciej rozwijających się segmentów w latach 2018 do 2023. Eksperci z różnych ośrodków badawczych szacują, że w ciągu pięciu lat rynek SI powiększy się prawie czterokrotnie z 21,5 mld dol. w 2018, do 75 mld dol. w 2023 roku. Najszybsze tempo wzrostu zanotują technologie dla przemysłu. Sztuczna inteligencja dedykowana firmom produkcyjnym do 2023 roku będzie rosła w tempie 52,4% rok do roku. Główną przyczyną takiego stanu rzeczy jest możliwość integracji SI z maszynami przemysłowymi i co za tym idzie uczenie się tych maszyn. Inwestycje w rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach produkcyjnych są i będą napędzane ideą czwartej rewolucji przemysłowej, czyli idei, gdzie zanikają bariery pomiędzy ludźmi i maszynami. Dzięki SI przedsiębiorstwa mogą nie tylko usprawnić procesy zarządzania działalnością, ale redukują też koszty związane z rozwojem produktów. Dzięki cyfrowemu połączeniu systemów producentów i dostawców, możliwe będzie prawidłowe zarządzanie łańcuchem dostaw. Mechanizmy sztucznej inteligencji dostarczą przedsiębiorcom dokładnych informacji na temat dostępności mocy produkcyjnych oraz dyspozycyjności lub awarii maszyn dostawców.
Gdzie w przyszłości pomoże SI
Mówiąc o rozwoju sztucznej inteligencji, mówimy nie tylko o coraz większej popularności jej podstawowych komponentów, ale także o coraz większej różnorodności jej zastosowań. Obserwując rynek można zauważyć kilka wiodących obszarów, które staną się kluczowe dla sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja w świecie aplikacji i systemów: dostawcy technologii konkurujących o miejsce na rynku zaawansowanych aplikacji zwiększają wysiłki na rzecz dostarczania aplikacji i systemów obsługujących sztuczną inteligencję. Bezpośrednim przełożeniem tych starań będzie obecność inteligentnych rozwiązań niemalże w każdym modelu biznesowym.
Inteligentne rozwiązania do zarządzania danymi: Ponieważ coraz więcej aplikacji biznesowych i systemów BI w lepszy i bardziej przemyślany sposób używa sztucznej inteligencji, popularność rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji będzie nadal rosła. Rynek rozwiązań opartych na analizie danych wzmocnionych uczeniem maszynowym nadal będzie rozwijał się w obecnym roku i nic nie wskazuje, aby zmieniło się to w roku kolejnym.
Automatyzacja całych systemów urządzeń: Branża autonomicznych systemów w rolnictwie i górnictwie nadal się rozwija i przechodzi z automatyzacji poszczególnych elementów łańcucha produkcyjnego do automatyzacji całych obszarów na styku komunikacji, człowiek, maszyna, firma.
Platformy konwersacyjne: Zdolność interfejsów użytkownika do interakcji z użytkownikami zyska popularność w każdym rodzaju aplikacji biznesowych. Platformy konwersacyjne mogą pomóc w lepszym zrozumieniu funkcji związanych z pracą.
Ekosystemy biznesowe sterowane zdarzeniami: Przedsiębiorstwa będą stopniowo przyjmować modele biznesowe sterowane zdarzeniami, w których Chmura, rozwiązania IoT i urządzenia mobilne będą wykorzystywać technologie SI jako dodatkowe aktywatory.
Boty: ludzie po prostu nie nadążają za zmianami technologii i żądaniami klientów. Dlatego wiele firm przenosi się na Inteligentny chatboty oraz wirtualnych asystentów, aby rozwiązać codzienne przepływy pracy. Według Gartnera do 2020 roku, 85% interakcji z klientami zostanie zrealizowanych za pomocą sztucznej inteligencji.
Automatyzacja: właśnie nad tym będą pracować firmy. Stały wzrost danych wytwarzanych przez IoT spowoduje, że firmy będą zmuszone do uczenia maszynowego w celu przetwarzania i analizy danych. Według Forrester w 2018 r. 80% firm mogło zamówić analizy od firm świadczących usługi typu „Insights-as-a-Service”, czyli pomagające zrozumieć dostarczane zbiory danych.
Czy wykorzystamy potencjał SI?
Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w rozwoju wielu obszarów naszej obecnej wiedzy, głównie umożliwiając głęboką kwantyfikację danych jakościowych. Ta dziedzina ma duże zapotrzebowanie i wciąż silnie się rozwija. Dzięki sztucznej inteligencji naukowcy mogą wprowadzić paradygmat i rozwiązania znane z analizy metod ilościowych do świata badań jakościowych. Takie podejście ma możliwość wyeliminowania dużej części rutyny z naszej codziennej pracy, dzięki czemu nasze życie jest łatwiejsze i jaśniejsze. Może przyszły rok przyniesie nam więcej odkryć z tego obszaru, a sztuczna inteligencja nie będzie już tylko maszyną o niezwykłych zdolnościach, ale stanie się realną siłą napędową dla nas i dla przyszłych pokoleń
Sztuczna inteligencja odnotowała ogromny postęp w obszarze swojego rozwoju i dojrzałości na przestrzeni ostatnich lat. Z zaskakującą łatwością, ale i zarazem impetem, wkroczyła do najważniejszych obszarów naszego życia, takich, jak zdrowie, edukacja, komunikacja, czy też biznes. Niemalże każdego dnia możemy obserwować nowe sposoby zastosowania sztucznej inteligencji w naszym codziennym życiu. Zastosowania te nie pozostają tylko w sferze fantazji czy eksperymentów, ale mają coraz bardziej realny wpływ na kształt naszego życia. Nie możemy jeszcze uznać, aby sztuczna inteligencja była zbliżona do naszego poziomu, ale widzimy, jak praca wielu naukowców, ośrodków badawczych oraz wielkich firm, działających w obszarze IT, zmierza ku temu, aby rozwój komunikacji między maszynami, przypominał tą, która odbywa się między ludźmi.
Pamiętajmy zarazem, że rynek SI nie zawsze był postrzegany jako coś, co może faktycznie zrewolucjonizować nasze postrzeganie świata w przyszłości, a wręcz przeciwnie – niepotrzebnie napompowaną bańkę, z której nic sensownego dla świata nie uda się zmaterializować. Z takimi właśnie opiniami można było się spotkać jeszcze w 2017 roku, ale już rok później mogliśmy zauważyć jeszcze większy wzrost sztucznej inteligencji, a dokładnie rozwiązań bazujących na uczeniu maszynowym. To właśnie w uczeniu maszynowym upatrujemy w tym momencie największą szansę do szybkiej adaptacji przez biznes, dlatego też w tą stronę nakierowane są głównie badania i eksperymenty. Świat chce, aby uczenie maszynowe było coraz lepsze, a co najważniejsze, coraz sprytniejsze.
Rewolucja przemysłowa dzięki SI
Przewiduje się, że oprogramowanie z elementami sztucznej inteligencji będzie jednym z najszybciej rozwijających się segmentów w latach 2018 do 2023. Eksperci z różnych ośrodków badawczych szacują, że w ciągu pięciu lat rynek SI powiększy się prawie czterokrotnie z 21,5 mld dol. w 2018, do 75 mld dol. w 2023 roku. Najszybsze tempo wzrostu zanotują technologie dla przemysłu. Sztuczna inteligencja dedykowana firmom produkcyjnym do 2023 roku będzie rosła w tempie 52,4% rok do roku. Główną przyczyną takiego stanu rzeczy jest możliwość integracji SI z maszynami przemysłowymi i co za tym idzie uczenie się tych maszyn. Inwestycje w rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach produkcyjnych są i będą napędzane ideą czwartej rewolucji przemysłowej, czyli idei, gdzie zanikają bariery pomiędzy ludźmi i maszynami. Dzięki SI przedsiębiorstwa mogą nie tylko usprawnić procesy zarządzania działalnością, ale redukują też koszty związane z rozwojem produktów. Dzięki cyfrowemu połączeniu systemów producentów i dostawców, możliwe będzie prawidłowe zarządzanie łańcuchem dostaw. Mechanizmy sztucznej inteligencji dostarczą przedsiębiorcom dokładnych informacji na temat dostępności mocy produkcyjnych oraz dyspozycyjności lub awarii maszyn dostawców.
Gdzie w przyszłości pomoże SI
Mówiąc o rozwoju sztucznej inteligencji, mówimy nie tylko o coraz większej popularności jej podstawowych komponentów, ale także o coraz większej różnorodności jej zastosowań. Obserwując rynek można zauważyć kilka wiodących obszarów, które staną się kluczowe dla sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja w świecie aplikacji i systemów: dostawcy technologii konkurujących o miejsce na rynku zaawansowanych aplikacji zwiększają wysiłki na rzecz dostarczania aplikacji i systemów obsługujących sztuczną inteligencję. Bezpośrednim przełożeniem tych starań będzie obecność inteligentnych rozwiązań niemalże w każdym modelu biznesowym.
Inteligentne rozwiązania do zarządzania danymi: Ponieważ coraz więcej aplikacji biznesowych i systemów BI w lepszy i bardziej przemyślany sposób używa sztucznej inteligencji, popularność rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji będzie nadal rosła. Rynek rozwiązań opartych na analizie danych wzmocnionych uczeniem maszynowym nadal będzie rozwijał się w obecnym roku i nic nie wskazuje, aby zmieniło się to w roku kolejnym.
Automatyzacja całych systemów urządzeń: Branża autonomicznych systemów w rolnictwie i górnictwie nadal się rozwija i przechodzi z automatyzacji poszczególnych elementów łańcucha produkcyjnego do automatyzacji całych obszarów na styku komunikacji, człowiek, maszyna, firma.
Platformy konwersacyjne: Zdolność interfejsów użytkownika do interakcji z użytkownikami zyska popularność w każdym rodzaju aplikacji biznesowych. Platformy konwersacyjne mogą pomóc w lepszym zrozumieniu funkcji związanych z pracą.
Ekosystemy biznesowe sterowane zdarzeniami: Przedsiębiorstwa będą stopniowo przyjmować modele biznesowe sterowane zdarzeniami, w których Chmura, rozwiązania IoT i urządzenia mobilne będą wykorzystywać technologie SI jako dodatkowe aktywatory.
Boty: ludzie po prostu nie nadążają za zmianami technologii i żądaniami klientów. Dlatego wiele firm przenosi się na Inteligentny chatboty oraz wirtualnych asystentów, aby rozwiązać codzienne przepływy pracy. Według Gartnera do 2020 roku, 85% interakcji z klientami zostanie zrealizowanych za pomocą sztucznej inteligencji.
Automatyzacja: właśnie nad tym będą pracować firmy. Stały wzrost danych wytwarzanych przez IoT spowoduje, że firmy będą zmuszone do uczenia maszynowego w celu przetwarzania i analizy danych. Według Forrester w 2018 r. 80% firm mogło zamówić analizy od firm świadczących usługi typu „Insights-as-a-Service”, czyli pomagające zrozumieć dostarczane zbiory danych.
Czy wykorzystamy potencjał SI?
Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w rozwoju wielu obszarów naszej obecnej wiedzy, głównie umożliwiając głęboką kwantyfikację danych jakościowych. Ta dziedzina ma duże zapotrzebowanie i wciąż silnie się rozwija. Dzięki sztucznej inteligencji naukowcy mogą wprowadzić paradygmat i rozwiązania znane z analizy metod ilościowych do świata badań jakościowych. Takie podejście ma możliwość wyeliminowania dużej części rutyny z naszej codziennej pracy, dzięki czemu nasze życie jest łatwiejsze i jaśniejsze. Może przyszły rok przyniesie nam więcej odkryć z tego obszaru, a sztuczna inteligencja nie będzie już tylko maszyną o niezwykłych zdolnościach, ale stanie się realną siłą napędową dla nas i dla przyszłych pokoleń
Najnowsze wiadomości
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
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 sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.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?
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.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
Przeczytaj Również
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozprosz… / Czytaj więcej
Nowe narzędzie, nowe możliwości – Adrian Guzy z CTDI o innowacyjności, kulturze pracy z danymi i analityce w Microsoft Fabric
W nowej siedzibie CTDI w Sękocinie Starym pod Warszawą tafle szkła odbijają poranne słońce, a wnętr… / Czytaj więcej
Hiperautomatyzacja: kolejny etap rewolucji czy buzzword?
Automatyzacja to już nie tylko boty i proste skrypty – kolejnym krokiem jest hiperautomatyzacja, kt… / Czytaj więcej
Jak agenci AI zrewolucjonizują przemysł, zwiększą produktywność i obniżą koszty
Obecnie każda firma chce być firmą AI, ale według McKinsey tylko 1% przedsiębiorstw uważa, że osiąg… / Czytaj więcej
Technologiczny wyścig z czasem – czy automatyzacja pomoże załatać lukę technologiczną w przemyśle?
Sytuacja polskiego przemysłu nie jest łatwa – według ostatnich danych GUS wskaźnik produkcji sprzed… / Czytaj więcej
Niedojrzałość danych: blokada na drodze do zaawansowanej sztucznej inteligencji
Każda ankieta dotycząca generatywnej sztucznej inteligencji, wypełniana przez osoby z branży techno… / Czytaj więcej


