Sztuczna inteligencja a bezpieczeństwo danych
Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 17 listopad 2022
Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę we współczesnym społeczeństwie. Żyjemy w czasach cyfryzacji firm, a sami jesteśmy użytkownikami najnowszych technologii na co dzień. AI prowadzi samochody, rozpoznaje obrazy, rozumie języki i steruje złożonymi maszynami przemysłowymi. Jednak te systemy podejmowania decyzji mogą mieć wady, które należy zidentyfikować i rozwiązać na etapie projektowania, w przeciwnym razie mogą prowadzić do strat ekonomicznych i utraty zaufania społecznego do sztucznej inteligencji.
W Capgemini tę nową erę transformacji nazywa się „inteligentnym przemysłem” lub „Przemysłem 4.0”. Inteligentny przemysł polega na wspieraniu synergii między światem cyfrowych procesów biznesowych i fizycznych procesów produkcyjnych, aby pomóc firmom w tworzeniu inteligentnych produktów, operacji i usług na dużą skalę. Jest to era zależna od oprogramowania, napędzana danymi i zdefiniowana przez zrównoważony rozwój oparty na technologii. Od umożliwienia klientom z branży motoryzacyjnej wyboru i zainstalowania funkcji, które mają na celu poprawę wrażeń użytkownika, przez umożliwienie przełomowego podejścia do odkrywania leków w naukach przyrodniczych, po znaczne ograniczenie odpadów i emisji gazów cieplarnianych w operacjach produkcyjnych — to era, która oferuje niezwykły zakres możliwości, ale niesie ze sobą także ryzyko, na które musimy dziś odpowiadać.
Potrzeba wytycznych i regulacji
W ciągu ostatnich kilku lat liczba interakcji bezdotykowych z organizacjami zarówno z sektora publicznego, jak i prywatnego wzrosła wykładniczo, a pandemia dodatkowo napędziła ten wzrost. Doświadczenie, które zdobyliśmy podczas kwarantanny i pracy zdalnej, wywołało zwiększenie zainteresowania wykorzystaniem AI w celu usprawnienia operacji biznesowych i produktywności. Wraz ze wzrostem tempa wdrażania rozwiązań AI łatwo było przeoczyć etyczne aspekty sztucznej inteligencji. W odpowiedzi nastąpił silny globalny ruch wokół przepisów dot. AI, który w nadchodzących latach będzie nadal cieszył się dużym zainteresowaniem.
Organy regulacyjne muszą położyć nacisk na opracowanie kryteriów odporności dla systemów sztucznej inteligencji o znaczeniu krytycznym dla bezpieczeństwa oraz metod sprawdzania, czy takie kryteria są spełnione. Należy stworzyć znormalizowane ramy testowania, oceny i audytu, aby wspierać rozwój systemów autonomicznych z myślą o bezpieczeństwie społeczeństwa i operacji biznesowych.
Zaproponowany przez Komisję Europejską w kwietniu 2021 r. projekt rozporządzenia o sztucznej inteligencji to chyba jedna z najbardziej znanych regulacji. Jego celem jest wymuszenie etycznego i bezpiecznego korzystania ze sztucznej inteligencji poprzez kategoryzację rozwiązań AI na podstawie poziomu ryzyka. Zagrożenia te rozciągają się od niedopuszczalnego i wysokiego ryzyka do zastosowań o niższym ryzyku, w zależności od skali i poziomu wpływu na społeczeństwo. W Polsce o rok wcześniej, w 2020 roku, został opublikowany dokument “Polityka dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce od roku 2020”, który rozpatruje kwestie bezpieczeństwa danych.
Bezpieczeństwo danych musi być wpisane w pracę twórców AI
Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, wzrasta zapotrzebowanie na dane, które dziś jest większe niż kiedykolwiek wcześniej i w większości napędzane przez konsumentów. Jednak szansa na większą swobodę, jaką dają łatwo dostępne dane, niesie ze sobą ryzyko dla ich ochrony i prywatności. Dla przykładu – długie umowy mogą skłaniać konsumentów do kliknięcia „akceptuj” bez sprawdzania, jakie dokładnie prawa nadają administratorowi danych. Firmy mogą z kolei wprowadzać dane konsumentów i dostawców do zaawansowanych algorytmów opartych na sztucznej inteligencji. Rozpoznawanie twarzy, systemy identyfikacji głosu i inteligentne urządzenia domowe zbierają dane o tym, kiedy przychodzimy i wychodzimy z domu. Chociaż wiele takich funkcji zapewnia przydatne usługi, potencjalne ryzyko, jakie niosą ze sobą, nie jest trywialne: pozornie anonimowe dane mogą zostać zdeanonimizowane przez sztuczną inteligencję. Zebrane informacje mogą również umożliwić śledzenie, monitorowanie, profilowanie osób i przewidywanie ich zachowań. Podnosząc analizę danych osobowych do nowych poziomów mocy i szybkości, sztuczna inteligencja zwiększa naszą zdolność do wykorzystywania – i nadużywania – danych osobowych, stanowiąc wyzwanie dla prywatności i ochrony danych.
Bezpieczeństwo i prywatność są fundamentalnymi składowymi projektu rozwiązania, gdzie zagrożenia wynikają z samego wdrożenia (limitacji technologicznych lub błędnych założeń). Dlatego pracując nad rozwiązaniami opartymi o sztuczną inteligencję, firmy muszą wdrażać wszystkie niezbędne środki, by przyczynić się do realizacji celów AI klientów w zakresie zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności, ochrony danych i właściwego zarządzania nimi. Sztuczna inteligencja i ochrona danych są kompatybilne, o ile ochrona danych i cyberbezpieczeństwo są brane pod uwagę na etapie projektowania każdego wdrożenia AI. Oprócz zapewnienia pełnego poszanowania przepisów i regulacji, należy również wprowadzić odpowiednie mechanizmy zarządzania danymi. Już dzisiaj przedsiębiorstwa opracowujące rozwiązania oparte o AI mogą ograniczać ten nowy rodzaj ryzyka poprzez ograniczenie miejsca procesowania danych wyłącznie do urządzenia lub całkowicie zastąpienia danych potrzebnych do projektu dzięki tak zwanym danymi syntetycznymi (tj. sztucznie przygotowanymi na potrzeby projektu). Kluczowym jest rozwój nowych modeli cyberbezpieczeństwa jak prywatność różnicowa (ang. differential privacy) pozwalającej na gromadzeniu i analizie dużych zbiorów danych bez zawarcia informacji o osobach. W praktyce oznacza to, że każdy projekt AI musiałby zapewniać, że gromadzone i przetwarzane są tylko dane, które są absolutnie niezbędne. W rzeczywistości muszą być one proporcjonalne, dokładne i przetwarzane w bezpieczny sposób. Osoby fizyczne muszą otrzymywać odpowiednie informacje o sposobie przetwarzania ich danych i należy im zapewnić odpowiednie środki do wykonywania przysługujących im praw, zgodnie z wymogami regulacyjnymi.
Czy społeczeństwo powinno zaufać sztucznej inteligencji?
Inteligentne algorytmy odgrywają znaczącą rolę we wszystkim, od najprostszych zakupów po to, jak bronimy granic państwowych. Duże postępy w zakresie mocy obliczeniowej i przechowywania danych, w połączeniu ze zwiększoną cyfryzacją procesów, które wcześniej były analogowe, napędzają bezprecedensowy rozwój rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji. Podczas gdy większość twierdzi, że postępy te przyniosły znaczne korzyści społeczeństwu, wiele osób jest zaniepokojonych etycznymi konsekwencjami podejmowania decyzji przez maszyny. Zapewnienie bezpiecznego i etycznego działania rozwiązań z zakresu AI jest istotną troską zarówno firm korzystających z tych rozwiązań, jak i ogółu społeczeństwa. Oznacza to, że należy stworzyć niezbędne środowisko zarządzania i kontroli rozwiązań AI, aby zapewnić bezpieczny i etyczny stan dla wszystkich części składowych.
Budowanie bezpieczniejszych systemów sztucznej inteligencji jest najważniejszym wyzwaniem, przed którym dziś stoimy. Badania Instytutu Badawczego Capgemini dotyczące etyki w sztucznej inteligencji pokazują, że w czasie pandemii 60 proc. organizacji zostało poddanych kontroli prawnej, a 22 proc. spotkało się z reakcją klientów z powodu decyzji podjętych przez ich systemy sztucznej inteligencji.1 Kwestie bezpieczeństwa mogą poważnie zachwiać zaufaniem do technologii – szczególnie wdrażanej głownie, aby osiągnąć efekt marketingowy. Chociaż w tworzenie bardziej zrozumiałych, przejrzystych i solidnych systemów AI włożono już bardzo wiele pracy, organizacje i organy regulacyjne już teraz podejmują wstępne kroki w celu zaadresowania tych wyzwań – efekty tych prac legislacyjnych możemy odczuć już wkrótce.
Źródło: Capgemini
Potrzeba wytycznych i regulacji
W ciągu ostatnich kilku lat liczba interakcji bezdotykowych z organizacjami zarówno z sektora publicznego, jak i prywatnego wzrosła wykładniczo, a pandemia dodatkowo napędziła ten wzrost. Doświadczenie, które zdobyliśmy podczas kwarantanny i pracy zdalnej, wywołało zwiększenie zainteresowania wykorzystaniem AI w celu usprawnienia operacji biznesowych i produktywności. Wraz ze wzrostem tempa wdrażania rozwiązań AI łatwo było przeoczyć etyczne aspekty sztucznej inteligencji. W odpowiedzi nastąpił silny globalny ruch wokół przepisów dot. AI, który w nadchodzących latach będzie nadal cieszył się dużym zainteresowaniem.
Organy regulacyjne muszą położyć nacisk na opracowanie kryteriów odporności dla systemów sztucznej inteligencji o znaczeniu krytycznym dla bezpieczeństwa oraz metod sprawdzania, czy takie kryteria są spełnione. Należy stworzyć znormalizowane ramy testowania, oceny i audytu, aby wspierać rozwój systemów autonomicznych z myślą o bezpieczeństwie społeczeństwa i operacji biznesowych.
Zaproponowany przez Komisję Europejską w kwietniu 2021 r. projekt rozporządzenia o sztucznej inteligencji to chyba jedna z najbardziej znanych regulacji. Jego celem jest wymuszenie etycznego i bezpiecznego korzystania ze sztucznej inteligencji poprzez kategoryzację rozwiązań AI na podstawie poziomu ryzyka. Zagrożenia te rozciągają się od niedopuszczalnego i wysokiego ryzyka do zastosowań o niższym ryzyku, w zależności od skali i poziomu wpływu na społeczeństwo. W Polsce o rok wcześniej, w 2020 roku, został opublikowany dokument “Polityka dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce od roku 2020”, który rozpatruje kwestie bezpieczeństwa danych.
Bezpieczeństwo danych musi być wpisane w pracę twórców AI
Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, wzrasta zapotrzebowanie na dane, które dziś jest większe niż kiedykolwiek wcześniej i w większości napędzane przez konsumentów. Jednak szansa na większą swobodę, jaką dają łatwo dostępne dane, niesie ze sobą ryzyko dla ich ochrony i prywatności. Dla przykładu – długie umowy mogą skłaniać konsumentów do kliknięcia „akceptuj” bez sprawdzania, jakie dokładnie prawa nadają administratorowi danych. Firmy mogą z kolei wprowadzać dane konsumentów i dostawców do zaawansowanych algorytmów opartych na sztucznej inteligencji. Rozpoznawanie twarzy, systemy identyfikacji głosu i inteligentne urządzenia domowe zbierają dane o tym, kiedy przychodzimy i wychodzimy z domu. Chociaż wiele takich funkcji zapewnia przydatne usługi, potencjalne ryzyko, jakie niosą ze sobą, nie jest trywialne: pozornie anonimowe dane mogą zostać zdeanonimizowane przez sztuczną inteligencję. Zebrane informacje mogą również umożliwić śledzenie, monitorowanie, profilowanie osób i przewidywanie ich zachowań. Podnosząc analizę danych osobowych do nowych poziomów mocy i szybkości, sztuczna inteligencja zwiększa naszą zdolność do wykorzystywania – i nadużywania – danych osobowych, stanowiąc wyzwanie dla prywatności i ochrony danych.
Bezpieczeństwo i prywatność są fundamentalnymi składowymi projektu rozwiązania, gdzie zagrożenia wynikają z samego wdrożenia (limitacji technologicznych lub błędnych założeń). Dlatego pracując nad rozwiązaniami opartymi o sztuczną inteligencję, firmy muszą wdrażać wszystkie niezbędne środki, by przyczynić się do realizacji celów AI klientów w zakresie zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności, ochrony danych i właściwego zarządzania nimi. Sztuczna inteligencja i ochrona danych są kompatybilne, o ile ochrona danych i cyberbezpieczeństwo są brane pod uwagę na etapie projektowania każdego wdrożenia AI. Oprócz zapewnienia pełnego poszanowania przepisów i regulacji, należy również wprowadzić odpowiednie mechanizmy zarządzania danymi. Już dzisiaj przedsiębiorstwa opracowujące rozwiązania oparte o AI mogą ograniczać ten nowy rodzaj ryzyka poprzez ograniczenie miejsca procesowania danych wyłącznie do urządzenia lub całkowicie zastąpienia danych potrzebnych do projektu dzięki tak zwanym danymi syntetycznymi (tj. sztucznie przygotowanymi na potrzeby projektu). Kluczowym jest rozwój nowych modeli cyberbezpieczeństwa jak prywatność różnicowa (ang. differential privacy) pozwalającej na gromadzeniu i analizie dużych zbiorów danych bez zawarcia informacji o osobach. W praktyce oznacza to, że każdy projekt AI musiałby zapewniać, że gromadzone i przetwarzane są tylko dane, które są absolutnie niezbędne. W rzeczywistości muszą być one proporcjonalne, dokładne i przetwarzane w bezpieczny sposób. Osoby fizyczne muszą otrzymywać odpowiednie informacje o sposobie przetwarzania ich danych i należy im zapewnić odpowiednie środki do wykonywania przysługujących im praw, zgodnie z wymogami regulacyjnymi.
Czy społeczeństwo powinno zaufać sztucznej inteligencji?
Inteligentne algorytmy odgrywają znaczącą rolę we wszystkim, od najprostszych zakupów po to, jak bronimy granic państwowych. Duże postępy w zakresie mocy obliczeniowej i przechowywania danych, w połączeniu ze zwiększoną cyfryzacją procesów, które wcześniej były analogowe, napędzają bezprecedensowy rozwój rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji. Podczas gdy większość twierdzi, że postępy te przyniosły znaczne korzyści społeczeństwu, wiele osób jest zaniepokojonych etycznymi konsekwencjami podejmowania decyzji przez maszyny. Zapewnienie bezpiecznego i etycznego działania rozwiązań z zakresu AI jest istotną troską zarówno firm korzystających z tych rozwiązań, jak i ogółu społeczeństwa. Oznacza to, że należy stworzyć niezbędne środowisko zarządzania i kontroli rozwiązań AI, aby zapewnić bezpieczny i etyczny stan dla wszystkich części składowych.
Budowanie bezpieczniejszych systemów sztucznej inteligencji jest najważniejszym wyzwaniem, przed którym dziś stoimy. Badania Instytutu Badawczego Capgemini dotyczące etyki w sztucznej inteligencji pokazują, że w czasie pandemii 60 proc. organizacji zostało poddanych kontroli prawnej, a 22 proc. spotkało się z reakcją klientów z powodu decyzji podjętych przez ich systemy sztucznej inteligencji.1 Kwestie bezpieczeństwa mogą poważnie zachwiać zaufaniem do technologii – szczególnie wdrażanej głownie, aby osiągnąć efekt marketingowy. Chociaż w tworzenie bardziej zrozumiałych, przejrzystych i solidnych systemów AI włożono już bardzo wiele pracy, organizacje i organy regulacyjne już teraz podejmują wstępne kroki w celu zaadresowania tych wyzwań – efekty tych prac legislacyjnych możemy odczuć już wkrótce.
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.
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


