| REKLAMA |
 |
Budowanie aplikacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji to fascynujące, ale i wymagające zadanie. Często stajemy przed wyzwaniami takimi jak ograniczona wiedza modeli językowych, wysokie koszty trenowania własnych modeli czy kontrolowanie kreatywności AI. Każdy projekt, nad którym pracowaliśmy, nauczył nas czegoś nowego o tych wyzwaniach i najlepszych praktykach, które pomagają je przezwyciężyć.
LLM nie wszystko ci powie
Jednym z największych wyzwań jest ograniczona wiedza dużych modeli językowych (LLM). Modele te są trenowane na ogromnych zbiorach danych, ale ich wiedza może być niewystarczająca, gdy chcemy, aby aplikacja odpowiadała na specyficzne pytania biznesowe. Integracja wiedzy specyficznej właściwej dla danej firmy oraz zapewnienie aktualności tych danych to kluczowe wyzwania. Niestety trenowanie własnych modeli od podstaw lub „dotrenowywanie” bazowych, wiąże się z ogromnymi kosztami. Bardziej efektywnym podejściem jest wykorzystanie istniejących modeli i uzupełnianie ich o specyficzne dane biznesowe za pomocą metod takich jak uczenie kontekstowe. Dzięki temu możemy znacząco obniżyć koszty, jednocześnie dostosowując model do naszych potrzeb.
Metoda ta polega na dołączaniu odpowiednich dokumentów do zapytania, co pozwala modelowi wykorzystać dodatkową wiedzę podczas generowania odpowiedzi. Jednak rozmiar promptu jest ograniczony, co oznacza, że możemy przekazać tylko ograniczoną ilość informacji na raz. Aby poradzić sobie z tym ograniczeniem, możemy zastosować technikę Retrieval Augmented Generation (RAG), która polega na umieszczaniu w prompcie tylko tych fragmentów dokumentów, które są istotne z punktu widzenia zadawanego pytania. Alternatywnie, można użyć modeli z rozszerzonym oknem kontekstowym, które pozwalają na obsługę większych promptów. Jednak nawet te rozwiązania mają swoje ograniczenia i wymagają odpowiedniego zarządzania informacjami, aby zapewnić wysoką jakość generowanych odpowiedzi.
Kreatywność kontrolowana
Kolejnym wyzwaniem jest kontrolowanie kreatywności modeli językowych oraz ograniczenie tzw. halucynacji, czyli generowania zmyślonych informacji. Modele LLM są niezwykle kreatywne, co bywa przydatne w wielu kontekstach. Jednak w zastosowaniach biznesowych, gdzie precyzja i rzetelność są kluczowe, taka kreatywność może być problematyczna. Na przykład, wirtualny asystent odpowiadający na pytania dotyczące procedur firmowych powinien bazować na rzeczywistych dokumentach, a nie generować fikcyjne odpowiedzi. Aby temu zapobiec, można regulować parametry modelu, takie jak temperatura i top_k, które kontrolują poziom kreatywności odpowiedzi. Dodatkowo, można dodać linki do źródłowych dokumentów lub cytaty, aby zwiększyć wiarygodność generowanych odpowiedzi. Ważne jest również, aby model potrafił odpowiedzieć „nie wiem” zamiast wymyślać odpowiedź w sytuacjach, gdy nie może znaleźć odpowiedniej informacji.
Wykorzystanie wektorowych reprezentacji i baz danych
Wektorowe reprezentacje (embeddings) to kolejne wyzwanie i jednocześnie potężne narzędzie w budowaniu aplikacji opartych na AI. Embeddings są wektorową reprezentacją znaczenia słów, fragmentów tekstu, a nawet obrazów czy dźwięków, co pozwala na bardziej zaawansowane przetwarzanie i analizę danych. Na przykład dzięki reprezentacjom wektorowym można wyszukiwać kontekstowo zamiast tradycyjnie, w oparciu o słowa kluczowe, a także tworzyć bardziej trafne systemy rekomendacji produktów w oparciu o aktualny koszyk zamówień.
Wektorowe bazy danych, takie jak Pinecone, Amazon Kendra czy Azure AI Search, pozwalają na przechowywanie i efektywne przeszukiwanie wielowymiarowych przestrzeni wektorowych w celu znalezienia podobnych znaczeniowo tekstów. Jednakże, na początkowym etapie budowania aplikacji, kiedy wymagania wydajnościowe nie są jeszcze dokładnie określone, warto rozważyć hybrydowe rozwiązania, takie jak tradycyjne relacyjne bazy danych z rozszerzeniem wektorowym, np. PostgreSQL z pgvector. Takie podejście pozwala na znaczące ograniczenie kosztów chmury przy jednoczesnym zachowaniu elastyczności i wydajności.
Prompt idealny i testowanie
Inżynieria promptów, czyli tworzenie skutecznych zapytań do modeli językowych, to kolejne wyzwanie dla programistów. Treść promptu może zawierać pytanie, instrukcje oraz dodatkowe informacje, które pomagają modelowi lepiej zrozumieć kontekst. To swoiste programowanie w języku naturalnym wymaga znajomości pewnych wzorców, które zapewniają przewidywalne i dokładne odpowiedzi. Podstawowe techniki inżynierii promptów powinien znać każdy, nie tylko programista, a zaawansowane metody, takie jak Chain-of-Thought czy ReAct, umożliwiają złożone wnioskowanie. Jakość danych wejściowych jest kluczowa — ustrukturyzowane dane, w formatach takich jak Markdown, JSON czy HTML, pomagają modelom lepiej zrozumieć kontekst, poprawiając jakość odpowiedzi.
Testowanie aplikacji opartych na AI jest wyzwaniem ze względu na niedeterministyczny charakter modeli językowych (LLM). Powtarzając test dla tego samego wejścia, można otrzymać różne odpowiedzi, co utrudnia ocenę ich jakości. Aby porównać oczekiwane odpowiedzi z generowanymi przez modele, można używać wektorowych reprezentacji i porównywać odległości między nimi. Dzięki temu nawet jeśli odpowiedź jest wyrażona inaczej, ale nadal poprawna, test można uznać za pozytywny. Prompty muszą być dokładnie sprawdzane, aby uniknąć błędów i nieprzewidywalnych rezultatów, które mogą negatywnie wpłynąć na działanie aplikacji.
Bezpieczeństwo
Bezpieczeństwo aplikacji AI to kluczowy aspekt, który nie może być pominięty. Wysyłając treści do modeli językowych, musimy zadbać o to, aby nie zawierały one niepożądanych instrukcji, które mogłyby ujawnić poufne informacje lub skierować rozmowę na nieodpowiednie tematy (tzw. prompt injection). Podobnie, generowane przez modele odpowiedzi muszą być sprawdzane pod kątem treści, aby zapobiec przypadkowemu ujawnieniu poufnych danych lub generowaniu odpowiedzi, które mogłyby zaszkodzić reputacji firmy. Na szczęście istnieją narzędzia, zarówno komercyjne, jak i open source, które pomagają skutecznie wdrażać środki bezpieczeństwa w aplikacjach AI.
Tworzenie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji to proces pełen wyzwań, ale także ogromnych możliwości. Kluczowe jest zrozumienie i odpowiednie zarządzanie tymi wyzwaniami, aby maksymalnie wykorzystać potencjał AI. Dzięki doświadczeniom i najlepszym praktykom, programiści mogą skutecznie budować inteligentne rozwiązania, które przynoszą realne korzyści biznesowe.
Źródło: Capgemini
LLM nie wszystko ci powie
Jednym z największych wyzwań jest ograniczona wiedza dużych modeli językowych (LLM). Modele te są trenowane na ogromnych zbiorach danych, ale ich wiedza może być niewystarczająca, gdy chcemy, aby aplikacja odpowiadała na specyficzne pytania biznesowe. Integracja wiedzy specyficznej właściwej dla danej firmy oraz zapewnienie aktualności tych danych to kluczowe wyzwania. Niestety trenowanie własnych modeli od podstaw lub „dotrenowywanie” bazowych, wiąże się z ogromnymi kosztami. Bardziej efektywnym podejściem jest wykorzystanie istniejących modeli i uzupełnianie ich o specyficzne dane biznesowe za pomocą metod takich jak uczenie kontekstowe. Dzięki temu możemy znacząco obniżyć koszty, jednocześnie dostosowując model do naszych potrzeb.
Metoda ta polega na dołączaniu odpowiednich dokumentów do zapytania, co pozwala modelowi wykorzystać dodatkową wiedzę podczas generowania odpowiedzi. Jednak rozmiar promptu jest ograniczony, co oznacza, że możemy przekazać tylko ograniczoną ilość informacji na raz. Aby poradzić sobie z tym ograniczeniem, możemy zastosować technikę Retrieval Augmented Generation (RAG), która polega na umieszczaniu w prompcie tylko tych fragmentów dokumentów, które są istotne z punktu widzenia zadawanego pytania. Alternatywnie, można użyć modeli z rozszerzonym oknem kontekstowym, które pozwalają na obsługę większych promptów. Jednak nawet te rozwiązania mają swoje ograniczenia i wymagają odpowiedniego zarządzania informacjami, aby zapewnić wysoką jakość generowanych odpowiedzi.
Kreatywność kontrolowana
Kolejnym wyzwaniem jest kontrolowanie kreatywności modeli językowych oraz ograniczenie tzw. halucynacji, czyli generowania zmyślonych informacji. Modele LLM są niezwykle kreatywne, co bywa przydatne w wielu kontekstach. Jednak w zastosowaniach biznesowych, gdzie precyzja i rzetelność są kluczowe, taka kreatywność może być problematyczna. Na przykład, wirtualny asystent odpowiadający na pytania dotyczące procedur firmowych powinien bazować na rzeczywistych dokumentach, a nie generować fikcyjne odpowiedzi. Aby temu zapobiec, można regulować parametry modelu, takie jak temperatura i top_k, które kontrolują poziom kreatywności odpowiedzi. Dodatkowo, można dodać linki do źródłowych dokumentów lub cytaty, aby zwiększyć wiarygodność generowanych odpowiedzi. Ważne jest również, aby model potrafił odpowiedzieć „nie wiem” zamiast wymyślać odpowiedź w sytuacjach, gdy nie może znaleźć odpowiedniej informacji.
Wykorzystanie wektorowych reprezentacji i baz danych
Wektorowe reprezentacje (embeddings) to kolejne wyzwanie i jednocześnie potężne narzędzie w budowaniu aplikacji opartych na AI. Embeddings są wektorową reprezentacją znaczenia słów, fragmentów tekstu, a nawet obrazów czy dźwięków, co pozwala na bardziej zaawansowane przetwarzanie i analizę danych. Na przykład dzięki reprezentacjom wektorowym można wyszukiwać kontekstowo zamiast tradycyjnie, w oparciu o słowa kluczowe, a także tworzyć bardziej trafne systemy rekomendacji produktów w oparciu o aktualny koszyk zamówień.
Wektorowe bazy danych, takie jak Pinecone, Amazon Kendra czy Azure AI Search, pozwalają na przechowywanie i efektywne przeszukiwanie wielowymiarowych przestrzeni wektorowych w celu znalezienia podobnych znaczeniowo tekstów. Jednakże, na początkowym etapie budowania aplikacji, kiedy wymagania wydajnościowe nie są jeszcze dokładnie określone, warto rozważyć hybrydowe rozwiązania, takie jak tradycyjne relacyjne bazy danych z rozszerzeniem wektorowym, np. PostgreSQL z pgvector. Takie podejście pozwala na znaczące ograniczenie kosztów chmury przy jednoczesnym zachowaniu elastyczności i wydajności.
Prompt idealny i testowanie
Inżynieria promptów, czyli tworzenie skutecznych zapytań do modeli językowych, to kolejne wyzwanie dla programistów. Treść promptu może zawierać pytanie, instrukcje oraz dodatkowe informacje, które pomagają modelowi lepiej zrozumieć kontekst. To swoiste programowanie w języku naturalnym wymaga znajomości pewnych wzorców, które zapewniają przewidywalne i dokładne odpowiedzi. Podstawowe techniki inżynierii promptów powinien znać każdy, nie tylko programista, a zaawansowane metody, takie jak Chain-of-Thought czy ReAct, umożliwiają złożone wnioskowanie. Jakość danych wejściowych jest kluczowa — ustrukturyzowane dane, w formatach takich jak Markdown, JSON czy HTML, pomagają modelom lepiej zrozumieć kontekst, poprawiając jakość odpowiedzi.
Testowanie aplikacji opartych na AI jest wyzwaniem ze względu na niedeterministyczny charakter modeli językowych (LLM). Powtarzając test dla tego samego wejścia, można otrzymać różne odpowiedzi, co utrudnia ocenę ich jakości. Aby porównać oczekiwane odpowiedzi z generowanymi przez modele, można używać wektorowych reprezentacji i porównywać odległości między nimi. Dzięki temu nawet jeśli odpowiedź jest wyrażona inaczej, ale nadal poprawna, test można uznać za pozytywny. Prompty muszą być dokładnie sprawdzane, aby uniknąć błędów i nieprzewidywalnych rezultatów, które mogą negatywnie wpłynąć na działanie aplikacji.
Bezpieczeństwo
Bezpieczeństwo aplikacji AI to kluczowy aspekt, który nie może być pominięty. Wysyłając treści do modeli językowych, musimy zadbać o to, aby nie zawierały one niepożądanych instrukcji, które mogłyby ujawnić poufne informacje lub skierować rozmowę na nieodpowiednie tematy (tzw. prompt injection). Podobnie, generowane przez modele odpowiedzi muszą być sprawdzane pod kątem treści, aby zapobiec przypadkowemu ujawnieniu poufnych danych lub generowaniu odpowiedzi, które mogłyby zaszkodzić reputacji firmy. Na szczęście istnieją narzędzia, zarówno komercyjne, jak i open source, które pomagają skutecznie wdrażać środki bezpieczeństwa w aplikacjach AI.
Tworzenie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji to proces pełen wyzwań, ale także ogromnych możliwości. Kluczowe jest zrozumienie i odpowiednie zarządzanie tymi wyzwaniami, aby maksymalnie wykorzystać potencjał AI. Dzięki doświadczeniom i najlepszym praktykom, programiści mogą skutecznie budować inteligentne rozwiązania, które przynoszą realne korzyści biznesowe.
Źródło: Capgemini
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
