Smart nie znaczy inteligentny
Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 03 październik 2019
Sztuczna inteligencja to obecnie popularne hasło wykorzystywane przez wielu dostawców technologii. Jak przekonują producenci, coraz więcej dostępnych na rynku urządzeń korzysta z AI, począwszy od telewizorów, poprzez lodówki, a kończąc na klimatyzatorach. Eksperci SAS zwracają uwagę, że w wielu przypadkach kojarzenie sztucznej inteligencji z produktami z kategorii „smart” jest błędem. Prawdziwie inteligentne urządzenie jest w stanie samodzielnie decydować, a także podejmować działania bez udziału człowieka. Jak zatem rozpoznać rozwiązanie, które faktycznie wykorzystuje AI?
Jak wynika z badań przeprowadzonych przez VMware, większość z nas nie rozumie czym jest sztuczna inteligencja. Aż 45% respondentów uważa, że AI to materialna „rzecz” np. robot. Zdaniem ekspertów z firmy SAS, która wykorzystuje sztuczną inteligencję w systemach analitycznych np. do rozpoznawania obrazów, tekstu czy mowy, takie wyobrażenie może wynikać z przekazu medialnego oraz sposobu, w jaki firmy przedstawiają inteligentne urządzenia.
O ile sztuczna inteligencja dopiero zaczyna być częścią życia przeciętnego użytkownika, który o wiele częściej ma do czynienia z urządzeniami smart, w procesie optymalizacji biznesu jest ona obecna od dawna. Zdaniem ekspertów SAS AI stanowi odpowiedź na rosnące wymagania klientów. Bez automatyzacji i analityki wspartej sztuczną inteligencją nie da się np. opracowywać spersonalizowanej oferty sprzedażowej dla każdego klienta. Trudno też spełnić oczekiwania odnośnie czasu obsługi, jeżeli konsultant musi samodzielnie analizować każdy przypadek. Przykładowo w branży ubezpieczeniowej przyspieszenie i zmniejszenie kosztów analizy szkód przebiega automatycznie dzięki inteligentnemu przetwarzaniu zdjęć pojazdów.
Smart czy inteligentny?
Sztuczna inteligencja to szerokie pojęcie obejmujące wszelkie próby naśladowania pracy, którą wykonuje mózg człowieka. Do AI zaliczamy zarówno proste systemy oparte o kilka zdefiniowanych przez programistę reguł, potrafiące np. grać w kółko i krzyżyk, jak i złożone modele potrafiące rozpoznawać obiekty na zdjęciach czy interpretować wypowiedzi w języku naturalnym. Wyróżnikiem sztucznej inteligencji jest możliwość podejmowania decyzji i opracowywania rozwiązań określonych problemów. Rozwiązania smart są w stanie jedynie przetwarzać informacje oraz zapamiętywać preferencje użytkownika. Możliwość sterowania urządzeniem z poziomu aplikacji nie oznacza, że wykorzystuje ono sztuczną inteligencję. System ogrzewania, który jest w stanie nauczyć się preferencji mieszkańców, nie jest przykładem rozwiązania działającego w oparciu o AI. Abyśmy mogli go za takie uznać, musiałby np. samodzielnie ustawiać odpowiednią temperaturę.
„Rozmowy” inteligentnych urządzeń
Mimo że sztuczna inteligencja to zbiór algorytmów, jesteśmy w stanie wskazać urządzania, które ją wykorzystują. Przykład stanowią autonomiczne samochody, które mogą samodzielnie, bez ingerencji kierowcy prowadzić pojazd. Co więcej, zbierają one dane dotyczące jazdy i mogą kontaktować się z innymi inteligentnymi samochodami. Zbiór połączonych ze sobą lub z siecią urządzeń wykorzystujących sztuczną inteligencję tworzy ekosystem AIoT (ang. Artificially Intelligent Internet of Things). Czy to oznacza, że w pewnym momencie inteligentne urządzenia będą w stanie funkcjonować samodzielnie i wymieniać się informacjami, a człowiek stanie się zbędny?
Źródło: SAS Institute
Trudno się dziwić, że przeciętny człowiek chce w jakiś sposób zmaterializować sztuczną inteligencję. Trudno sobie wyobrazić zbiór inteligentnych algorytmów, usprawniających działanie systemów IT czy usług. Jeżeli ekspres jest w stanie przygotować kawę o określonej godzinie, to dla osób nierozumiejących do końca pojęcia AI, może być postrzegany jako inteligentne urządzenie – Miłosz Trawczyński, Business Consulting Manager w SAS Polska. Wizja wojny robotów znana z filmów science fiction ma jakąś fizyczną formę, tymczasem prawdziwe AI działa w tle wielu procesów, bazując na danych i wiedzy w nich zawartej.
O ile sztuczna inteligencja dopiero zaczyna być częścią życia przeciętnego użytkownika, który o wiele częściej ma do czynienia z urządzeniami smart, w procesie optymalizacji biznesu jest ona obecna od dawna. Zdaniem ekspertów SAS AI stanowi odpowiedź na rosnące wymagania klientów. Bez automatyzacji i analityki wspartej sztuczną inteligencją nie da się np. opracowywać spersonalizowanej oferty sprzedażowej dla każdego klienta. Trudno też spełnić oczekiwania odnośnie czasu obsługi, jeżeli konsultant musi samodzielnie analizować każdy przypadek. Przykładowo w branży ubezpieczeniowej przyspieszenie i zmniejszenie kosztów analizy szkód przebiega automatycznie dzięki inteligentnemu przetwarzaniu zdjęć pojazdów.
Smart czy inteligentny?
Sztuczna inteligencja to szerokie pojęcie obejmujące wszelkie próby naśladowania pracy, którą wykonuje mózg człowieka. Do AI zaliczamy zarówno proste systemy oparte o kilka zdefiniowanych przez programistę reguł, potrafiące np. grać w kółko i krzyżyk, jak i złożone modele potrafiące rozpoznawać obiekty na zdjęciach czy interpretować wypowiedzi w języku naturalnym. Wyróżnikiem sztucznej inteligencji jest możliwość podejmowania decyzji i opracowywania rozwiązań określonych problemów. Rozwiązania smart są w stanie jedynie przetwarzać informacje oraz zapamiętywać preferencje użytkownika. Możliwość sterowania urządzeniem z poziomu aplikacji nie oznacza, że wykorzystuje ono sztuczną inteligencję. System ogrzewania, który jest w stanie nauczyć się preferencji mieszkańców, nie jest przykładem rozwiązania działającego w oparciu o AI. Abyśmy mogli go za takie uznać, musiałby np. samodzielnie ustawiać odpowiednią temperaturę.
„Rozmowy” inteligentnych urządzeń
Mimo że sztuczna inteligencja to zbiór algorytmów, jesteśmy w stanie wskazać urządzania, które ją wykorzystują. Przykład stanowią autonomiczne samochody, które mogą samodzielnie, bez ingerencji kierowcy prowadzić pojazd. Co więcej, zbierają one dane dotyczące jazdy i mogą kontaktować się z innymi inteligentnymi samochodami. Zbiór połączonych ze sobą lub z siecią urządzeń wykorzystujących sztuczną inteligencję tworzy ekosystem AIoT (ang. Artificially Intelligent Internet of Things). Czy to oznacza, że w pewnym momencie inteligentne urządzenia będą w stanie funkcjonować samodzielnie i wymieniać się informacjami, a człowiek stanie się zbędny?
Nie zapominajmy, że to ludzie tworzą systemy sztucznej inteligencji. Projektują je, określają reguły, procedury i kryteria w ramach których działa maszyna. Dany system musi się ich nauczyć i wdrożyć je w życie. Następnie może je rozwijać np. poznając w jaki sposób użytkownik korzysta z danego rozwiązania i proponując dostosowanie niektórych funkcji do jego potrzeb – tłumaczy Miłosz Trawczyński, Business Consulting Manager w SAS Polska.
Źródło: SAS Institute
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
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
Jak AI zmieni nasze miejsca i sposoby pracy w 2026 roku?
Choć w ostatnich latach zaszły istotne zmiany dotyczące miejsca i sposobu w jaki pracujemy oraz mod… / Czytaj więcej


