Transformacja i automatyzacja: rewolucja gen AI w polskiej branży finansowej
Katgoria: IT Solutions / Utworzono: 12 grudzień 2024
Aż 71 proc. czasu pracy w branży finansowej będzie podlegało transformacji poprzez wdrożenie narzędzi gen AI. W raporcie Accenture „Czas na gen AI: czy branża finansowa wykorzysta tę szansę?” przedstawiono kompleksową analizę potencjału generatywnej sztucznej inteligencji (gen AI) w Polsce w branży finansowej. Dokument identyfikuje trzy scenariusze wdrożenia gen AI, omawia wyzwania związane z jego implementacją, a także wskazuje rekomendacje dla instytucji finansowych, które chcą dokonać transformacji w celu pełnego wykorzystania możliwości tej technologii.
Raport Accenture wyróżnia trzy główne scenariusze wdrożenia technologii gen AI: agresywny, ostrożny i skupiony na ludziach. Pierwszy polega na szybkim wdrożeniu technologii w ciągu pięciu lat i jest charakterystyczny dla organizacji, które stawiają głównie na obniżenie kosztów, jednak skutkiem ubocznym takiego podejścia może być też wzrost liczby osób poszukujących nowych możliwości zawodowych. Drugi scenariusz zakłada, że pełne wdrożenie technologii zajmie 15 lat. W Polsce, póki co, jest to dominujące podejście. Tymczasem najwięcej mogą zyskać przedsiębiorstwa, które postawią nie tylko na innowacje, ale i ludzi. Trzeci ze scenariuszy zakłada wdrożenie gen AI w okresie 10 lat oraz rozwój skoncentrowany na pracownikach, co przyniesie też największe korzyści całej gospodarce. Szacuje się, że dzięki takiemu podejściu w Polsce można by wygenerować 570 mld zł do 2038 r., czyli dodatkowy 1 p.p. do średniej rocznej stopy wzrostu PKB w tym okresie.
Potencjał gen AI w polskim sektorze finansowym
Badanie pokazuje, że w polskiej branży finansowej technologia gen AI może mieć ogromny wpływ na efektywność pracy. Osoby zatrudnione w sektorze finansowym spędzają aż 71 proc. swojego czasu na zadaniach, które mogą zostać zautomatyzowane lub wspierane przez gen AI. Obowiązki, którym poświęcają jedną trzecią (33 proc.) czasu można w pełni zautomatyzować a te, które pochłaniają kolejne 38 proc. – znacznie usprawnić dzięki sztucznej inteligencji. Wskazuje to na ogromny potencjał uwalniający efektywność i pozwalający pracownikom na skupienie się na najważniejszych zadaniach.
W ponad połowie firm sektora finansowego dominuje ostrożne i sceptyczne podejście do wdrażania gen AI. Jedynie 13 proc. kadry zarządzającej deklaruje, że podchodzi do tematu w sposób proaktywny, wyprzedzając branżę. Natomiast 87 proc. badanych nadal postrzega gen AI głównie jako narzędzie do redukcji kosztów, a nie do zwiększenia przychodów – co stanowi przeciwieństwo globalnych trendów, gdzie wartość ta wynosi jedynie 22 proc.
Duże wyzwanie stanowi pomiar zwrotu z inwestycji w generatywną sztuczną inteligencję, który mógłby przekonać kadrę zarządzającą do tej technologii. Aż 40 proc. respondentów nie przeprowadza żadnej analizy efektywności swoich inwestycji w gen AI. Zaledwie 37 proc. oblicza ROI, a 47 proc. ocenia efektywność na podstawie poziomu redukcji kosztów. Oznacza to, że wciąż wiele organizacji traktuje te inwestycje jako narzędzie do optymalizacji kosztów, a niekoniecznie jako sposób na zwiększenie przychodów czy poprawę innych wskaźników biznesowych. Taki sposób myślenia może ograniczać pełne wykorzystanie potencjału, jaki niesie ze sobą ta technologia.
Regulacje i niepewność jako bariery dla inwestycji
Inwestycje w implementację generatywnej sztucznej inteligencji są w znacznym stopniu ograniczane niepewnością regulacyjną, podkreślają ankietowani badania Accenture. Sektor finansowy, będąc jednym z najbardziej uzależnionym od legislacji, wciąż zmaga się z brakiem odpowiednich wytycznych, które jasno określałyby zasady odpowiedzialnego wdrożenia gen AI. Aż 67 proc. menedżerów podkreśla wpływ niejasnych interpretacji regulacji na niską gotowość organizacji do inwestowania w sztuczną inteligencję. Co więcej, 83 proc. respondentów uważa, że obecne przepisy nie sprzyjają efektywnej implementacji AI w branży finansowej.
Rozbieżności między percepcją liderów a pracowników
Badanie „Czas na gen AI: czy branża finansowa wykorzysta tę szansę?” pokazuje również rozdźwięk pomiędzy tym, jak postrzegają procesy wdrożenia gen AI w firmach pracownicy, a jak oceniają je liderzy. Przedstawiciele kadry menedżerskiej uważają, że pracownicy przynajmniej kilka razy w tygodniu posiłkują się narzędziami generatywnej sztucznej inteligencji. Dwie trzecie menedżerów jest przekonane, że pracownicy mają dostęp do szkoleń, które umożliwiają pełne wykorzystanie potencjału gen AI, natomiast tylko jedna trzecia zatrudnionych w sektorze finansowym podziela to zdanie.
Prawie 30 proc. pracowników deklaruje, że obecnie używa i planuje dalej używać narzędzi opartych na gen AI w swojej pracy. Kolejne 38 proc. chce zacząć to robić. Co ciekawe, pracownicy mający dostęp do wysokiej jakości szkoleń w obszarze gen AI jednocześnie deklarują wyższą satysfakcję z pracy i lojalność.
Rekomendacje: proaktywność, inkluzyjność i szybkość
Uwolnienie potencjału generatywnej sztucznej inteligencji w branży finansowej poprzez strategię skoncentrowaną na ludziach oznacza szybkie, holistyczne wdrożenie technologii GenAI z uwzględnieniem kluczowej roli człowieka, zarówno kadry zarządzającej jak i pracowników. Raport przedstawia następujące rekomendacje dla firm, które chcą skutecznie wdrożyć gen AI:
Pomimo pewnych wyzwań, takich jak brak jednoznacznych interpretacji regulacji czy obawy związane z zatrudnieniem, przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji w Polsce zapowiada się obiecująco. Transformacja gen AI nie ominie sektora finansowego. To jest jedyna w swoim rodzaju szansa dla organizacji działających w tej branży, która jednak wymaga opracowania strategii umożliwiającej nie tylko redukcję kosztów, ale przede wszystkim uwolnienie potencjału tkwiącego w rozwoju talentów. Firmy, które pamiętając o technologicznych fundamentach, wykażą się proaktywnym i inkluzyjnym podejściem do generatywnej sztucznej inteligencji, mogą uzyskać ogromne korzyści.
Pełny raport Accenture „Czas na gen AI: czy branża finansowa wykorzysta tę szansę?” można przeczytać tutaj.
Źródło: Accenture
Potencjał gen AI w polskim sektorze finansowym
Badanie pokazuje, że w polskiej branży finansowej technologia gen AI może mieć ogromny wpływ na efektywność pracy. Osoby zatrudnione w sektorze finansowym spędzają aż 71 proc. swojego czasu na zadaniach, które mogą zostać zautomatyzowane lub wspierane przez gen AI. Obowiązki, którym poświęcają jedną trzecią (33 proc.) czasu można w pełni zautomatyzować a te, które pochłaniają kolejne 38 proc. – znacznie usprawnić dzięki sztucznej inteligencji. Wskazuje to na ogromny potencjał uwalniający efektywność i pozwalający pracownikom na skupienie się na najważniejszych zadaniach.
Menedżerowie często nie doszacowują możliwości gen AI. Ich zdaniem wzrost produktywności pracowników możliwy dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji wyniesie od 11 do 20 proc., podczas gdy badania naukowe wskazują, że w wysoko wykwalifikowanych zawodach może on wynieść nawet 40 proc. – podkreśla Karol Mazurek, dyrektor zarządzający Accenture w Polsce, lider praktyki sektora finansowego i dodaje: – Dużo bardziej optymistyczni w swoich przewidywaniach są liderzy, którzy sami korzystają z gen AI.
W ponad połowie firm sektora finansowego dominuje ostrożne i sceptyczne podejście do wdrażania gen AI. Jedynie 13 proc. kadry zarządzającej deklaruje, że podchodzi do tematu w sposób proaktywny, wyprzedzając branżę. Natomiast 87 proc. badanych nadal postrzega gen AI głównie jako narzędzie do redukcji kosztów, a nie do zwiększenia przychodów – co stanowi przeciwieństwo globalnych trendów, gdzie wartość ta wynosi jedynie 22 proc.
Duże wyzwanie stanowi pomiar zwrotu z inwestycji w generatywną sztuczną inteligencję, który mógłby przekonać kadrę zarządzającą do tej technologii. Aż 40 proc. respondentów nie przeprowadza żadnej analizy efektywności swoich inwestycji w gen AI. Zaledwie 37 proc. oblicza ROI, a 47 proc. ocenia efektywność na podstawie poziomu redukcji kosztów. Oznacza to, że wciąż wiele organizacji traktuje te inwestycje jako narzędzie do optymalizacji kosztów, a niekoniecznie jako sposób na zwiększenie przychodów czy poprawę innych wskaźników biznesowych. Taki sposób myślenia może ograniczać pełne wykorzystanie potencjału, jaki niesie ze sobą ta technologia.
Kadra zarządcza wskazuje, że istotnymi barierami dla wdrożeń gen AI są brak dojrzałej infrastruktury technologicznej, w tym istotnego wykorzystania chmury oraz niedopracowane strategie dotyczące zarządzania danymi. Tymczasem te fundamenty technologiczne są kluczowe, aby szybko i efektywnie wdrażać nowe rozwiązania w obszarze gen AI. Większość firm zatrzymała się na etapie testowania rozwiązań i pilotaży, napotykając trudności z ich skalowaniem i wprowadzaniem do operacyjnego użytku – mówi Dawid Osiecki, dyrektor zarządzający Accenture w Polsce, lider praktyki Data & AI.
Regulacje i niepewność jako bariery dla inwestycji
Inwestycje w implementację generatywnej sztucznej inteligencji są w znacznym stopniu ograniczane niepewnością regulacyjną, podkreślają ankietowani badania Accenture. Sektor finansowy, będąc jednym z najbardziej uzależnionym od legislacji, wciąż zmaga się z brakiem odpowiednich wytycznych, które jasno określałyby zasady odpowiedzialnego wdrożenia gen AI. Aż 67 proc. menedżerów podkreśla wpływ niejasnych interpretacji regulacji na niską gotowość organizacji do inwestowania w sztuczną inteligencję. Co więcej, 83 proc. respondentów uważa, że obecne przepisy nie sprzyjają efektywnej implementacji AI w branży finansowej.
W obliczu braku jasnych interpretacji regulacji, firmy powinny proaktywnie kształtować własne zasady bezpiecznego oraz etycznego wdrażania generatywnej AI, co pozwoli im przygotować własne organizacje na zmianę i wyprzedzić konkurencję, przy jednoczesnym minimalizowaniu ryzyka – podpowiada Maciej Jopyk, dyrektor zarządzający Accenture w Polsce odpowiedzialny za dział Strategy & Consulting. – Accenture kładzie duży nacisk na Responsible AI, czyli odpowiedzialne podejście do projektowania, rozwijania i wdrażania sztucznej inteligencji. Naszym celem jest tworzenie wartości i budowanie zaufania poprzez ochronę przed potencjalnymi ryzykami związanymi z AI – dodaje.
Rozbieżności między percepcją liderów a pracowników
Badanie „Czas na gen AI: czy branża finansowa wykorzysta tę szansę?” pokazuje również rozdźwięk pomiędzy tym, jak postrzegają procesy wdrożenia gen AI w firmach pracownicy, a jak oceniają je liderzy. Przedstawiciele kadry menedżerskiej uważają, że pracownicy przynajmniej kilka razy w tygodniu posiłkują się narzędziami generatywnej sztucznej inteligencji. Dwie trzecie menedżerów jest przekonane, że pracownicy mają dostęp do szkoleń, które umożliwiają pełne wykorzystanie potencjału gen AI, natomiast tylko jedna trzecia zatrudnionych w sektorze finansowym podziela to zdanie.
Warto zaznaczyć, że dostępność wysokiej jakości szkoleń z zakresu gen AI znacząco wpływa na satysfakcję pracowników. W instytucjach finansowych w Polsce, które oferują szeroką, łatwo dostępną ofertę warsztatów, prawdopodobieństwo wysokiej satysfakcji z pracy jest aż 1,3 razy wyższe. Wspieranie pracowników w procesie transformacji technologicznej poprzez odpowiednie szkolenia zwiększa motywację i lojalność, a także przyczynia się do większej efektywności organizacji – mówi Karol Mazurek i dodaje: – W tej rewolucji ludzie będą na pierwszym miejscu. Większość (63 proc.) menedżerów nie przewiduje istotnych zmian w zatrudnieniu z powodu wdrożenia gen AI.
Prawie 30 proc. pracowników deklaruje, że obecnie używa i planuje dalej używać narzędzi opartych na gen AI w swojej pracy. Kolejne 38 proc. chce zacząć to robić. Co ciekawe, pracownicy mający dostęp do wysokiej jakości szkoleń w obszarze gen AI jednocześnie deklarują wyższą satysfakcję z pracy i lojalność.
Na podstawie przeprowadzonych badań ankietowych wśród pracowników sektora finansowego w Polsce zdefiniowaliśmy cztery typy postaw pracowników w zależności od deklarowanego entuzjazmu i obaw względem gen AI, a także stopnia zaufania do kierownictwa w procesie zmian. Dla instytucji finansowych kluczowe będzie dostosowanie programu szkoleń i sposobu wdrażania gen AI do profilu pracowników, tak aby osiągnąć spodziewane korzyści – mówi Dominika Bosek-Rak, liderka badań nad płatnościami w Europie w Accenture.
Rekomendacje: proaktywność, inkluzyjność i szybkość
Uwolnienie potencjału generatywnej sztucznej inteligencji w branży finansowej poprzez strategię skoncentrowaną na ludziach oznacza szybkie, holistyczne wdrożenie technologii GenAI z uwzględnieniem kluczowej roli człowieka, zarówno kadry zarządzającej jak i pracowników. Raport przedstawia następujące rekomendacje dla firm, które chcą skutecznie wdrożyć gen AI:
- Proaktywność: gen AI to nie tylko narzędzie do punktowej redukcji kosztów, ale także inspiracja do głębokiej transformacji biznesu i poprawy konkurencyjności. Firmy, które odważnie podejdą do wdrożenia AI i będą tworzyć zasady bezpiecznego korzystania z tej technologii, zyskają przewagę na rynku.
- Inkluzyjność: Ważne jest, aby dołączać szerokie grupy pracowników do działań związanych z implementacją narzędzi gen AI. Należy pamiętać o pracownikach, którzy mogą zyskać nowe role i zadania w wyniku tych wdrożeń. Wspieranie kadry odpowiednimi szkoleniami, zapewnianie im możliwości rozwoju i dbanie o ich zaangażowanie, przyczyni się do wzrostu motywacji i lojalności.
- Szybkość: Wdrażanie gen AI nie jest możliwe bez odpowiednich fundamentów technologicznych. Firmy, które chcą z powodzeniem wprowadzić tę technologię na szerszą, transformacyjną skalę, muszą zainwestować w nowoczesny „digital core”. Solidna infrastruktura technologiczna jest podstawą do efektywnego wdrożenia innowacji i wykorzystania pełnego potencjału tej technologii.
Pomimo pewnych wyzwań, takich jak brak jednoznacznych interpretacji regulacji czy obawy związane z zatrudnieniem, przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji w Polsce zapowiada się obiecująco. Transformacja gen AI nie ominie sektora finansowego. To jest jedyna w swoim rodzaju szansa dla organizacji działających w tej branży, która jednak wymaga opracowania strategii umożliwiającej nie tylko redukcję kosztów, ale przede wszystkim uwolnienie potencjału tkwiącego w rozwoju talentów. Firmy, które pamiętając o technologicznych fundamentach, wykażą się proaktywnym i inkluzyjnym podejściem do generatywnej sztucznej inteligencji, mogą uzyskać ogromne korzyści.
Pełny raport Accenture „Czas na gen AI: czy branża finansowa wykorzysta tę szansę?” można przeczytać tutaj.
Źródło: Accenture
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
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


