Rok 2018 pod znakiem automatycznego uczenia wg Oracle
Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 29 grudzień 2017
Aby zrozumieć dlaczego tak się dzieje, musimy najpierw zdystansować się od sensacyjnych wiadomości o robotach, które „ukradną nam pracę”. Innowacje i nowe narzędzia ułatwiające życie były wyznacznikami postępu w całej historii ludzkości. Tak było podczas rewolucji agrarnej i przemysłowej, tak jest dziś w epoce rewolucji danych. Na skutek postępu niektóre z ról wykonywanych przez człowieka ulegają zmianie, z drugiej jednak strony postęp zawsze tworzył nowe miejsca pracy, modele biznesowe i całe branże. Nie należy więc się obawiać, że człowiek stanie się „przestarzały” jak maszyna. Wręcz przeciwnie, automatyczne uczenie zwiększy naszą efektywność i otworzy nowe możliwości przed całą ludzkością.
Automatyczne uczenie jest już obecne w naszym codziennym życiu. Korzystamy z niego w oprogramowaniu telefonów, samochodach i domach oraz systemach komputerowych używanych w pracy. Ułatwia nam ono dostęp do informacji oraz szybkie podejmowanie trafnych decyzji. Zdaniem firmy Gartner w 2020 roku technologie sztucznej inteligencji będą obecne w „prawie każdym nowym oprogramowaniu”. Dla producentów oprogramowania jest to wyjątkowy, przełomowy moment, a dla przedsiębiorstw będących ich klientami ― początek nowej drogi.
Media informują głównie o robotach i autonomicznych samochodach. W nadchodzącym roku oba te segmenty będą się nadal dynamicznie rozwijać. Dziś jednak technologią, która najbardziej zmienia nasz świat, jest – według Oracle - automatyczne uczenie. Choć „błyskawiczne podejmowanie trafnych decyzji” nie brzmi tak sensacyjnie jak „samochód bez kierowcy”, to automatyczne uczenie zasługuje na miano technologii epoki właśnie ze względu na możliwość jego wykorzystania w procesach decyzyjnych.
Przedsiębiorstwa, które używają już technologii automatycznego uczenia, szybko wyprzedzają konkurencję dzięki przyspieszeniu i zwiększeniu efektywności procesów podejmowania decyzji. Dlatego żadna firma, która nie chce zostać w tyle, nie może sobie pozwolić na bezczynne czekanie. Liczba wdrożeń systemów automatycznego uczenia rośnie wraz z wdrożeniami rozwiązań działających w chmurze, ponieważ rozwój i wzrost efektywności tej technologii wymaga bezproblemowej integracji aplikacji, platform i infrastruktur chmurowych. Dzięki takiej integracji procesy automatycznego uczenia zyskują dostęp do jeszcze większych zasobów danych, które zostają połączone, a dane są pobierane z całych systemów i sieci organizacji.
W małych, wewnętrznych środowiskach informatycznych przedsiębiorstw nie da się efektywnie korzystać z automatycznego uczenia, tak jak nie da się uprawiać roślin w ciemności. Algorytmy będące podstawą tej technologii potrzebują jak największej ilości danych z możliwie największej liczby źródeł. Im więcej danych jest wykorzystywanych w procesach automatycznego uczenia, tym inteligentniejsze są te procesy i tym lepiej wspierają człowieka w procesie podejmowania decyzji. Większa dojrzałość i szersze zastosowanie technologii chmurowych to kolejne przyczyny, dla których 2018 będzie bardzo dobrym rokiem dla rozwoju automatycznego uczenia. Chmura jest integralną częścią strategii informatycznej praktycznie w każdej firmie. Przyspiesza cyfrową transformację i ułatwia efektywne wykorzystanie danych.
O ile chmury dostarczyły podstawowych komponentów potrzebnych do cyfrowej transformacji, a wielkie zbiory danych (big data) umożliwiły czerpanie z tej transformacji wymiernych korzyści, to automatyczne uczenie jest pierwszym narzędziem, dzięki któremu cyfrowa transformacja może przynosić korzyści na skalę przemysłową. Do tego jednak niezbędna jest odpowiednia strategia. Trzeba przede wszystkim znaleźć takie zastosowania automatycznego uczenia, które przyniosą długoterminowe korzyści strategiczne. Krótkotrwały efekt nowości nie wystarczy ― chodzi o przekształcenie funkcji lub procesów o newralgicznym znaczeniu dla przedsiębiorstwa.
Ta nowa technologia pozwoli przedsiębiorstwom dużo szybciej tworzyć dokładne, niezawodne prognozy oraz budżety i plany, jak również efektywniej wykorzystywać zasoby, co przekłada się na znaczne korzyści finansowe. Wielką zaletą technologii automatycznego uczenia są praktycznie nieograniczone możliwości jej wykorzystania. Może ona odegrać ogromną rolę wszędzie tam, gdzie ważne jest szybkie analizowanie danych i wyciąganie z nich wartościowych wniosków oraz wykrywanie trendów lub anomalii w wielkich zbiorach danych ― od badań klinicznych poprzez sprawdzanie zgodności z przepisami po bezpieczeństwo.
Już dziś automatyczne uczenie wprowadza rewolucję w dziedzinie obsługi klienta. Niemal w każdej branży, gdzie ważne są kontakty z klientem, firmy otrzymują ogromną ilość zapytań, które można podzielić na stosunkowo niewielką liczbę kategorii. Wiele tych zapytań można łatwo przewidzieć oraz przygotować na nie odpowiedzi przekazywane za pomocą chatbotów. Dzięki automatycznemu uczeniu chatboty doskonalą swoje działanie i udzielają klientom coraz precyzyjniejszych odpowiedzi. W rezultacie klienci szybciej otrzymują potrzebne informacje i są bardziej zadowoleni, firma pracuje efektywniej, a odciążeni specjaliści ds. obsługi klienta mogą poświęcić więcej czasu na mniej typowe zgłoszenia wymagające interwencji człowieka.
Przedstawiony powyżej przykład chyba najlepiej pokazuje, w jaki sposób automatyczne uczenie może zwiększyć efektywność pracy człowieka. Nie zastąpi ludzi, ale na pewno pomoże im w lepszym wykonywaniu różnych zadań. Jeśli z automatycznym uczeniem wiąże się jakieś ryzyko, to jest nim ignorowanie tej technologii. 2018 będzie rokiem, w którym przedsiębiorstwa zaczną lepiej zapoznawać się z technologią automatycznego uczenia i osiągać dzięki niej wymierne korzyści, o ile jeszcze tego nie zrobiły.
Źródło: www.oracle.com
Automatyczne uczenie jest już obecne w naszym codziennym życiu. Korzystamy z niego w oprogramowaniu telefonów, samochodach i domach oraz systemach komputerowych używanych w pracy. Ułatwia nam ono dostęp do informacji oraz szybkie podejmowanie trafnych decyzji. Zdaniem firmy Gartner w 2020 roku technologie sztucznej inteligencji będą obecne w „prawie każdym nowym oprogramowaniu”. Dla producentów oprogramowania jest to wyjątkowy, przełomowy moment, a dla przedsiębiorstw będących ich klientami ― początek nowej drogi.
Media informują głównie o robotach i autonomicznych samochodach. W nadchodzącym roku oba te segmenty będą się nadal dynamicznie rozwijać. Dziś jednak technologią, która najbardziej zmienia nasz świat, jest – według Oracle - automatyczne uczenie. Choć „błyskawiczne podejmowanie trafnych decyzji” nie brzmi tak sensacyjnie jak „samochód bez kierowcy”, to automatyczne uczenie zasługuje na miano technologii epoki właśnie ze względu na możliwość jego wykorzystania w procesach decyzyjnych.
Przedsiębiorstwa, które używają już technologii automatycznego uczenia, szybko wyprzedzają konkurencję dzięki przyspieszeniu i zwiększeniu efektywności procesów podejmowania decyzji. Dlatego żadna firma, która nie chce zostać w tyle, nie może sobie pozwolić na bezczynne czekanie. Liczba wdrożeń systemów automatycznego uczenia rośnie wraz z wdrożeniami rozwiązań działających w chmurze, ponieważ rozwój i wzrost efektywności tej technologii wymaga bezproblemowej integracji aplikacji, platform i infrastruktur chmurowych. Dzięki takiej integracji procesy automatycznego uczenia zyskują dostęp do jeszcze większych zasobów danych, które zostają połączone, a dane są pobierane z całych systemów i sieci organizacji.
W małych, wewnętrznych środowiskach informatycznych przedsiębiorstw nie da się efektywnie korzystać z automatycznego uczenia, tak jak nie da się uprawiać roślin w ciemności. Algorytmy będące podstawą tej technologii potrzebują jak największej ilości danych z możliwie największej liczby źródeł. Im więcej danych jest wykorzystywanych w procesach automatycznego uczenia, tym inteligentniejsze są te procesy i tym lepiej wspierają człowieka w procesie podejmowania decyzji. Większa dojrzałość i szersze zastosowanie technologii chmurowych to kolejne przyczyny, dla których 2018 będzie bardzo dobrym rokiem dla rozwoju automatycznego uczenia. Chmura jest integralną częścią strategii informatycznej praktycznie w każdej firmie. Przyspiesza cyfrową transformację i ułatwia efektywne wykorzystanie danych.
O ile chmury dostarczyły podstawowych komponentów potrzebnych do cyfrowej transformacji, a wielkie zbiory danych (big data) umożliwiły czerpanie z tej transformacji wymiernych korzyści, to automatyczne uczenie jest pierwszym narzędziem, dzięki któremu cyfrowa transformacja może przynosić korzyści na skalę przemysłową. Do tego jednak niezbędna jest odpowiednia strategia. Trzeba przede wszystkim znaleźć takie zastosowania automatycznego uczenia, które przyniosą długoterminowe korzyści strategiczne. Krótkotrwały efekt nowości nie wystarczy ― chodzi o przekształcenie funkcji lub procesów o newralgicznym znaczeniu dla przedsiębiorstwa.
Ta nowa technologia pozwoli przedsiębiorstwom dużo szybciej tworzyć dokładne, niezawodne prognozy oraz budżety i plany, jak również efektywniej wykorzystywać zasoby, co przekłada się na znaczne korzyści finansowe. Wielką zaletą technologii automatycznego uczenia są praktycznie nieograniczone możliwości jej wykorzystania. Może ona odegrać ogromną rolę wszędzie tam, gdzie ważne jest szybkie analizowanie danych i wyciąganie z nich wartościowych wniosków oraz wykrywanie trendów lub anomalii w wielkich zbiorach danych ― od badań klinicznych poprzez sprawdzanie zgodności z przepisami po bezpieczeństwo.
Już dziś automatyczne uczenie wprowadza rewolucję w dziedzinie obsługi klienta. Niemal w każdej branży, gdzie ważne są kontakty z klientem, firmy otrzymują ogromną ilość zapytań, które można podzielić na stosunkowo niewielką liczbę kategorii. Wiele tych zapytań można łatwo przewidzieć oraz przygotować na nie odpowiedzi przekazywane za pomocą chatbotów. Dzięki automatycznemu uczeniu chatboty doskonalą swoje działanie i udzielają klientom coraz precyzyjniejszych odpowiedzi. W rezultacie klienci szybciej otrzymują potrzebne informacje i są bardziej zadowoleni, firma pracuje efektywniej, a odciążeni specjaliści ds. obsługi klienta mogą poświęcić więcej czasu na mniej typowe zgłoszenia wymagające interwencji człowieka.
Przedstawiony powyżej przykład chyba najlepiej pokazuje, w jaki sposób automatyczne uczenie może zwiększyć efektywność pracy człowieka. Nie zastąpi ludzi, ale na pewno pomoże im w lepszym wykonywaniu różnych zadań. Jeśli z automatycznym uczeniem wiąże się jakieś ryzyko, to jest nim ignorowanie tej technologii. 2018 będzie rokiem, w którym przedsiębiorstwa zaczną lepiej zapoznawać się z technologią automatycznego uczenia i osiągać dzięki niej wymierne korzyści, o ile jeszcze tego nie zrobiły.
Źródło: www.oracle.com
Najnowsze wiadomości
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
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.
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
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wiz… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
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… / Czytaj więcej
AI bez hype’u – od eksperymentów do infrastruktury decyzji
Sektory IT oraz logistyka stoją u progu fundamentalnej zmiany w podejściu do sztucznej inteligencji… / Czytaj więcej
AI na hali produkcyjnej: od „excelowej” analizy do Predictive Maintenance z Prodaso
Cyfrowa transformacja w produkcji nie musi oznaczać wymiany całego parku maszynowego ani wieloletni… / Czytaj więcej
Legislacyjny maraton 2026: Jak zamienić wymogi compliance w przewagę operacyjną?
Nadchodzi legislacyjny maraton 2025–2026. Od rewolucji w stażu pracy i jawności płac, po obowiązkow… / Czytaj więcej



