| REKLAMA |
 |
Decydując się na wdrożenie AI ponad połowa firm (53%) korzysta z gotowych, publicznie dostępnych modeli lub narzędzi, nie dokonując w nich niemal żadnych zmian. Robi tak sześć na dziesięć podmiotów (63%) z branży prawniczej, a także co drugie przedsiębiorstwo z sektora zdrowotnego i finansowego.
Gotowe narzędzia dalekie od ideału
Należy jednak pamiętać, że ogólnodostępne modele AI, w tym duże modele językowe (Large Language Models, LLM) wciąż są niedokładne i jeśli nie są w stanie znaleźć odpowiedzi na zadane pytanie, zdarza im się „halucynować”, czyli kłamać. Niekiedy – jak w przypadku modelu Meta AI, który zaprzeczał, że lipcowy zamach na Donalda Trumpa miał miejsce – jest to łatwe do wykrycia. W wielu sytuacjach jednak dostrzeżenie błędu maszyny jest praktycznie niewykonalne.
Halucynowanie to też nie jedyne wyzwanie, z jakim przychodzi mierzyć się twórcom narzędzi AI. Innym jest potężna ilość energii, jakiej potrzeba do trenowania i korzystania z tej technologii.
Selekcja danych dla ich ochrony i lepszych wyników
Dane to dla sztucznej inteligencji paliwo pozwalające korzystać z niej w wartościowy sposób. Jednocześnie zadbanie o jakość i odpowiednie zabezpieczenie zasobów wykorzystywanych przez modele AI stawia przed firmami szereg trudności. Siedmiu na dziesięciu (70%) pracowników przebadanych przez McKinseya wskazuje na problemy w definiowaniu procesu zarządzania informacją oraz integracji modeli AI z danymi. Niemal co czwarte przedsiębiorstwo (23%) zaobserwowało też negatywne skutki wynikające z niedokładnych wyników dostarczanych przez narzędzia AI.
Duże modele językowe (LLM) nigdy nie powinny mieć swobodnego dostępu do wszystkich danych firmowych. Zamiast tego powinno się dostarczać im jedynie wycinek zasobów, który jako dane kontekstowe posłuży do właściwego przetworzenia i zrozumienia promptu, czyli zapytania kierowanego do modeli generatywnej sztucznej inteligencji. Postępując w ten sposób, firma nie tylko ograniczy ryzyko podawania przez algorytm AI błędnych informacji, ale także zwiększy poziom bezpieczeństwa i ochrony m.in. przed wyciekiem danych.
Prompty tylko dla wtajemniczonych
Na fali zainteresowania możliwościami ChatGPT użytkownicy masowo zaczęli tworzyć zapytania, z założeniem, że skoro chatbot rozumie to, co do niego piszemy to zrozumie również, co mamy na myśli. Jednak pisanie precyzyjnych promptów jest bardzo trudne, a doskonalenie tej techniki wymaga czasu. Niewłaściwie wydane polecenie może przy tym sprawić, że sztuczna inteligencja zacznie halucynować. Dlatego z perspektywy bezpieczeństwa modeli AI w biznesie ważne jest, by tworzeniem i utrzymywaniem promptów zajmowały się wyłącznie osoby programujące model AI pod konkretne zastosowanie czy specyfikę danej firmy.
Korzystanie z rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję może przynieść ogromne korzyści firmom w każdej branży pod warunkiem, że jest ono przemyślane i poparte szkoleniami z zastosowania nowych technologii. Jak wskazują badania, pracownicy są na to gotowi. Aż 94% ankietowanych przez Accenture zadeklarowało chęć zdobycia nowych umiejętności potrzebnych do pracy z narzędziami bazującymi na GenAI. Jednocześnie jednak tylko 5% uważa, że ich pracodawcy aktywnie szkolą kadrę w tym zakresie.
Źródło: WithSecure
Gotowe narzędzia dalekie od ideału
Należy jednak pamiętać, że ogólnodostępne modele AI, w tym duże modele językowe (Large Language Models, LLM) wciąż są niedokładne i jeśli nie są w stanie znaleźć odpowiedzi na zadane pytanie, zdarza im się „halucynować”, czyli kłamać. Niekiedy – jak w przypadku modelu Meta AI, który zaprzeczał, że lipcowy zamach na Donalda Trumpa miał miejsce – jest to łatwe do wykrycia. W wielu sytuacjach jednak dostrzeżenie błędu maszyny jest praktycznie niewykonalne.
Halucynowanie to też nie jedyne wyzwanie, z jakim przychodzi mierzyć się twórcom narzędzi AI. Innym jest potężna ilość energii, jakiej potrzeba do trenowania i korzystania z tej technologii.
Sztuczna inteligencja jest w większości przypadków bardzo nieefektywna energetycznie. Przykładowo narzędzie GenAI może obliczyć, ile wynosi 2x2, ale będzie to proces wielokrotnie bardziej kosztowny obliczeniowo i emisyjnie, niż gdy to samo równanie wykona tradycyjny algorytm – wskazuje Leszek Tasiemski, ekspert ds. cyberbezpieczeństwa i VP w firmie WithSecure. Za każdym razem, gdy sięgamy po sztuczną inteligencję powinniśmy dopasowywać narzędzie do skali problemu. Nie ma sensu korzystać z AI tam, gdzie wystarczy zastosowanie tradycyjnego algorytmu. Jeśli model AI wykona taką samą pracę, co GenAI, lepiej użyć tego pierwszego. Korzystanie z rozwiązań GenAI jest uzasadnione tylko wtedy, gdy wnosi ono wartość w porównaniu do innych możliwych narzędzi.
Selekcja danych dla ich ochrony i lepszych wyników
Dane to dla sztucznej inteligencji paliwo pozwalające korzystać z niej w wartościowy sposób. Jednocześnie zadbanie o jakość i odpowiednie zabezpieczenie zasobów wykorzystywanych przez modele AI stawia przed firmami szereg trudności. Siedmiu na dziesięciu (70%) pracowników przebadanych przez McKinseya wskazuje na problemy w definiowaniu procesu zarządzania informacją oraz integracji modeli AI z danymi. Niemal co czwarte przedsiębiorstwo (23%) zaobserwowało też negatywne skutki wynikające z niedokładnych wyników dostarczanych przez narzędzia AI.
Duże modele językowe (LLM) nigdy nie powinny mieć swobodnego dostępu do wszystkich danych firmowych. Zamiast tego powinno się dostarczać im jedynie wycinek zasobów, który jako dane kontekstowe posłuży do właściwego przetworzenia i zrozumienia promptu, czyli zapytania kierowanego do modeli generatywnej sztucznej inteligencji. Postępując w ten sposób, firma nie tylko ograniczy ryzyko podawania przez algorytm AI błędnych informacji, ale także zwiększy poziom bezpieczeństwa i ochrony m.in. przed wyciekiem danych.
Prompty tylko dla wtajemniczonych
Na fali zainteresowania możliwościami ChatGPT użytkownicy masowo zaczęli tworzyć zapytania, z założeniem, że skoro chatbot rozumie to, co do niego piszemy to zrozumie również, co mamy na myśli. Jednak pisanie precyzyjnych promptów jest bardzo trudne, a doskonalenie tej techniki wymaga czasu. Niewłaściwie wydane polecenie może przy tym sprawić, że sztuczna inteligencja zacznie halucynować. Dlatego z perspektywy bezpieczeństwa modeli AI w biznesie ważne jest, by tworzeniem i utrzymywaniem promptów zajmowały się wyłącznie osoby programujące model AI pod konkretne zastosowanie czy specyfikę danej firmy.
Zwykły użytkownik nie powinien być obarczany odpowiedzialnością za wydanie modelowi AI prawidłowego polecenia. Najlepiej, jeśli w ogóle nie będzie mógł zobaczyć ani zmodyfikować zapytania, a jego interakcja z modelem sprowadzi się do jednego kliknięcia. Pozwoli to uprościć korzystanie z narzędzi AI, a także zapewni wyższą dokładność wyników – podpowiada Leszek Tasiemski z WithSecure. – Ta idea przyświecała również naszemu zespołowi podczas rozwoju opartego na GenAI narzędzia Luminen dla branży cyberbezpieczeństwa. Wykorzystuje ono wstępnie przetworzone dane kontekstowe oraz przetestowane opcje podpowiedzi. Zmniejsza to ryzyko błędnych rekomendacji AI wynikających ze źle sformułowanego zapytania – tłumaczy ekspert.
Korzystanie z rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję może przynieść ogromne korzyści firmom w każdej branży pod warunkiem, że jest ono przemyślane i poparte szkoleniami z zastosowania nowych technologii. Jak wskazują badania, pracownicy są na to gotowi. Aż 94% ankietowanych przez Accenture zadeklarowało chęć zdobycia nowych umiejętności potrzebnych do pracy z narzędziami bazującymi na GenAI. Jednocześnie jednak tylko 5% uważa, że ich pracodawcy aktywnie szkolą kadrę w tym zakresie.
Źródło: WithSecure
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.
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.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
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?
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.
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.
Wnioski z NIS2: Kryzys zasobów i kompetencji w obliczu cyberzagrożeń
Dyrektywa NIS2 miała poprawić cyberbezpieczeństwo europejskich firm. W praktyce obnaża ic… / Czytaj więcej
Niemal co trzeci dyrektor IT przecenia poziom cyberodporności swojej firmy
Trzy na cztery firmy na świecie (74%) opierają strategię cyberochrony na działaniach reaktywnych i… / Czytaj więcej
Cyberprzestępcy wykorzystują popularność narzędzi AI do ataków ransomware
Sztuczna inteligencja to dziś jedno z najgorętszych haseł w świecie technologii — i właśnie tę popu… / Czytaj więcej
Czy sektor finansowy naprawdę jest gotowy na AI?
Choć rozwiązania AI są coraz szerzej stosowane przez instytucje finansowe, tylko 15% z nich posiada… / Czytaj więcej
Bring your own device – czy warto ryzykować?
Jeszcze kilka lat temu strategia Bring Your Own Device polegająca na tym, że pracownik wykonuje swo… / Czytaj więcej
Cyberzagrożenia w chmurze wymykają się spod kontroli
W ostatnich 12 miesiącach aż 65% firm padło ofiarą incydentu bezpieczeństwa związanego z chmurą, a… / Czytaj więcej
Nowe rozwiązania Snowflake pomagają firmom lepiej wykorzystywać dane i AI
Firma Snowflake ogłosiła podczas dorocznej konferencji Snowflake Summit 2025 szereg nowych funkcji… / Czytaj więcej
