| REKLAMA |
 |
1. AI “oderwana” od strategii
Rozważając wdrożenie sztucznej inteligencji do firmowych procesów, trzeba pamiętać, że nie powinna być ona oderwana od ogólnej strategii i wizji przedsiębiorstwa, stanowić celu samego w sobie. Sposób wykorzystania AI w projektach powinien być zaplanowany i zawierać wymierne wskaźniki sukcesu. Wdrażanie sztucznej inteligencji tylko dlatego, że „inni tak robią”, bez jasnego kierunku, może prowadzić do marnowania zasobów i tworzenia chaosu organizacyjnego.
2. Brak “rozgrzewki” - firma nie jest gotowa
Przed każdym wyścigiem należy ocenić gotowość do wzięcia w nim udziału. Sztuczna inteligencja może usprawnić wiele procesów, ale nie rozwiąże każdego problemu. Tym bardziej bez odpowiedniego przygotowania do jej wdrożenia. Ważne jest sprawdzenie, czy sprzęt, dane, personel i procedury w firmie są przygotowane. Kluczowe jest zaplanowanie szkoleń, stworzenie mapy potrzeb, na które AI ma odpowiedzieć. Bez doświadczonego i wykwalifikowanego zespołu, jasnej strategii działania oraz odpowiedniej infrastruktury technologicznej, nawet najbardziej zaawansowane rozwiązanie AI będzie prowadziło do marnowania czasu i pieniędzy.
3. Niepoprawne dane = źle działające modele
Podobnie jak podczas wyścigu potrzebne jest odpowiednie obuwie, tak w przypadku AI niezbędne są jakościowe dane. Sztuczna inteligencja bazuje na udostępnianych jej informacjach, na których się uczy. Dlatego nie powinna być wdrażana bez upewnienia się, że dane, którymi jest „karmiona”, są dokładne i wystarczające. W Red Hat stawiamy na „sztuczną inteligencję specyficzną dla domeny”, czyli szkoloną na prywatnych danych. Takie podejście sprawia, że aplikacje są dostosowywane do standardów i praktyk w konkretnej firmie lub branży. Brak weryfikacji poprawności danych wykorzystywanych w modelach AI wywołuje efekt „kuli śnieżnej”. Algorytm wyszkolony na niewłaściwych zasobach będzie generować niepoprawne odpowiedzi i wprowadzać pracowników w błąd.
4. Bezpieczeństwo i prywatność nie traktowane priorytetowo
Podczas wdrażania AI ważne jest zapewnienie bezpieczeństwa i prywatności danych oraz całych systemów, w których są one przechowywane i przetwarzane. Ochrona przed nieautoryzowanym dostępem, niewłaściwym wykorzystaniem czy kradzieżą to kwestie, których przedsiębiorstwo nie może pomijać. Muszą być one uwzględniane już na etapie projektowania modeli sztucznej inteligencji. To ważne, ponieważ pozornie anonimowe dane mogą zostać zdeanonimizowane przez sztuczną inteligencję.
5. Brak oceny skutków wdrożenia
W osiąganiu długofalowych sukcesów niezbędna jest ocena każdego wyścigu. Podobnie jest w przypadku wykorzystywania w firmie AI. Sztuczna inteligencja cały czas się uczy, co oznacza, że procesy, w których jest wykorzystywana, są dynamiczne i ewoluują. Regularne monitorowanie i ocenianie projektów bazujących na AI jest niezbędne, aby zapewnić ich prawidłowe funkcjonowanie i zwiększać wydajność firmy. Brak ewaluacji sprawi, że trudno będzie ocenić korzyści z wdrożenia AI oraz wprowadzać ewentualne modyfikacje w jej działaniu.
6. Pomijanie opinii zespołu
Za każdym zawodnikiem stoi sztab ludzi, którzy pomagają mu osiągać sukces. Wdrażanie sztucznej inteligencji bez dobrze działającej pracy zespołowej doprowadzi raczej do porażki. Projekty wykorzystujące AI powinny brać pod uwagę wkład i informacje zwrotne od osób, na które wpływają i które będą z nich korzystać. Ważne jest zaangażowanie i badanie opinii pracowników, klientów czy partnerów. Bez udziału wymienionych grup interesariuszy wszelkie rozwiązania AI mogą napotkać opór i spowalniać procesy w firmie.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie mieć w najbliższym czasie kluczowe znaczenie. Aby AI pomagała budowa przewagę konkurencyjną musi być jednak wdrażana w przemyślany sposób z uwzględnieniem potrzeb wszystkich członków zespołu.
Autor: Witold Żukowski, Country Manager w firmie Red Hat
Rozważając wdrożenie sztucznej inteligencji do firmowych procesów, trzeba pamiętać, że nie powinna być ona oderwana od ogólnej strategii i wizji przedsiębiorstwa, stanowić celu samego w sobie. Sposób wykorzystania AI w projektach powinien być zaplanowany i zawierać wymierne wskaźniki sukcesu. Wdrażanie sztucznej inteligencji tylko dlatego, że „inni tak robią”, bez jasnego kierunku, może prowadzić do marnowania zasobów i tworzenia chaosu organizacyjnego.
2. Brak “rozgrzewki” - firma nie jest gotowa
Przed każdym wyścigiem należy ocenić gotowość do wzięcia w nim udziału. Sztuczna inteligencja może usprawnić wiele procesów, ale nie rozwiąże każdego problemu. Tym bardziej bez odpowiedniego przygotowania do jej wdrożenia. Ważne jest sprawdzenie, czy sprzęt, dane, personel i procedury w firmie są przygotowane. Kluczowe jest zaplanowanie szkoleń, stworzenie mapy potrzeb, na które AI ma odpowiedzieć. Bez doświadczonego i wykwalifikowanego zespołu, jasnej strategii działania oraz odpowiedniej infrastruktury technologicznej, nawet najbardziej zaawansowane rozwiązanie AI będzie prowadziło do marnowania czasu i pieniędzy.
3. Niepoprawne dane = źle działające modele
Podobnie jak podczas wyścigu potrzebne jest odpowiednie obuwie, tak w przypadku AI niezbędne są jakościowe dane. Sztuczna inteligencja bazuje na udostępnianych jej informacjach, na których się uczy. Dlatego nie powinna być wdrażana bez upewnienia się, że dane, którymi jest „karmiona”, są dokładne i wystarczające. W Red Hat stawiamy na „sztuczną inteligencję specyficzną dla domeny”, czyli szkoloną na prywatnych danych. Takie podejście sprawia, że aplikacje są dostosowywane do standardów i praktyk w konkretnej firmie lub branży. Brak weryfikacji poprawności danych wykorzystywanych w modelach AI wywołuje efekt „kuli śnieżnej”. Algorytm wyszkolony na niewłaściwych zasobach będzie generować niepoprawne odpowiedzi i wprowadzać pracowników w błąd.
4. Bezpieczeństwo i prywatność nie traktowane priorytetowo
Podczas wdrażania AI ważne jest zapewnienie bezpieczeństwa i prywatności danych oraz całych systemów, w których są one przechowywane i przetwarzane. Ochrona przed nieautoryzowanym dostępem, niewłaściwym wykorzystaniem czy kradzieżą to kwestie, których przedsiębiorstwo nie może pomijać. Muszą być one uwzględniane już na etapie projektowania modeli sztucznej inteligencji. To ważne, ponieważ pozornie anonimowe dane mogą zostać zdeanonimizowane przez sztuczną inteligencję.
5. Brak oceny skutków wdrożenia
W osiąganiu długofalowych sukcesów niezbędna jest ocena każdego wyścigu. Podobnie jest w przypadku wykorzystywania w firmie AI. Sztuczna inteligencja cały czas się uczy, co oznacza, że procesy, w których jest wykorzystywana, są dynamiczne i ewoluują. Regularne monitorowanie i ocenianie projektów bazujących na AI jest niezbędne, aby zapewnić ich prawidłowe funkcjonowanie i zwiększać wydajność firmy. Brak ewaluacji sprawi, że trudno będzie ocenić korzyści z wdrożenia AI oraz wprowadzać ewentualne modyfikacje w jej działaniu.
6. Pomijanie opinii zespołu
Za każdym zawodnikiem stoi sztab ludzi, którzy pomagają mu osiągać sukces. Wdrażanie sztucznej inteligencji bez dobrze działającej pracy zespołowej doprowadzi raczej do porażki. Projekty wykorzystujące AI powinny brać pod uwagę wkład i informacje zwrotne od osób, na które wpływają i które będą z nich korzystać. Ważne jest zaangażowanie i badanie opinii pracowników, klientów czy partnerów. Bez udziału wymienionych grup interesariuszy wszelkie rozwiązania AI mogą napotkać opór i spowalniać procesy w firmie.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie mieć w najbliższym czasie kluczowe znaczenie. Aby AI pomagała budowa przewagę konkurencyjną musi być jednak wdrażana w przemyślany sposób z uwzględnieniem potrzeb wszystkich członków zespołu.
Autor: Witold Żukowski, Country Manager w firmie Red Hat
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.
Jak wycisnąć 100% z Microsoft 365 – sprawdzone rozwiązania
Współczesne organizacje, które integrują swoje systemy ERP czy CRM z Microsoft 365, coraz częściej… / Czytaj więcej
Polska lokalizacja autorstwa IT.integro z certyfikatem zgodności z Ustawą o Rachunkowości
Aplikacja lokalizacyjna dla Dynamics 365 Business Central opracowana przez IT.integro - Polish Loca… / Czytaj więcej
IBM Power11 wyznacza nowe standardy w zakresie infrastruktury IT dla przedsiębiorstw
IBM zaprezentował nową generację serwerów IBM® Power®. Serwery IBM Power11 zostały przeprojektowane… / Czytaj więcej
Nowy model co rok? Fani elektroniki już jej nie kupują, tylko wynajmują
Po co kupować, skoro jutro pojawi się nowszy model? Z takiego założenia wychodzi coraz więcej konsu… / Czytaj więcej
Według najnowszego badania Slack, codzienne korzystanie z AI wzrosło o 233%
Z najnowszego raportu Slack Workforce Index wynika, że wykorzystanie sztucznej inteligencji wśród p… / Czytaj więcej
AI napędza polski przemysł
Sztuczna inteligencja przestaje być wizją przyszłości, a staje się jednym z kluczowych czynników ws… / Czytaj więcej
